Data ist nicht gleich Data
Unternehmen kommen heute kaum ohne datengestützte Strategien aus. Im Bereich Data sind daher unzählige neue Berufsperspektiven entstanden. Da Arbeitgebende in der Regel Menschen mit einem bestimmten Set an Skills suchen, ist es allerdings nicht sinnvoll, sich für jede Position zu bewerben, die „Data“ im Titel hat.
Was müssen Data Scientists können? Wie sehen die typischen Werkzeuge von Data Engineers aus? Arbeiten Data Analysts auch mit anderen Teams zusammen? Und welche dieser Stellen passt eigentlich am besten zu mir? Unser kleiner Check soll helfen, diese Fragen zu beantworten – und ganz grundsätzlich zeigen, wie viele unterschiedliche Facetten ein Job in diesem Feld haben kann.
1. Das reizt mich am meisten:
A Muster und Geschichten in Daten erkennen und Geschäftsentscheidungen unterstützen
C Fortgeschrittene Modelle entwickeln und zukünftige Trends vorhersagen
B Dateninfrastrukturen erstellen und pflegen
2. Diese Aussage beschreibt mich am besten:
C Ich bin fasziniert von maschinellem Lernen und fortgeschrittener Analytik.
A Ich bin gut darin, komplexe Daten verständlich zu visualisieren und zu präsentieren.
B Ich liebe es, Systeme zu optimieren und Datenflüsse zu organisieren.
3. Für diesen Erfolg würde ich mich am liebsten feiern lassen:
A Für das Erstellen und Pflegen einer Datenpipeline, die die Arbeit mehrerer Teams im Unternehmen effizienter macht
B Für die Entwicklung einer Empfehlungsmaschine, die Kund*innen des Unternehmens relevante Produkte empfiehlt und so den Umsatz steigert
C Für die detaillierte Analyse von Verkaufszahlen, auf deren Basis die Logistik optimiert und somit Kosten reduziert werden konnten
4. In dieser Situation würde ich mich am wohlsten fühlen:
B Hinter den Kulissen, wo ich sicherstelle, dass Daten effizient und zuverlässig verarbeitet werden
C Beim kontinuierlichen Nachjustieren meiner Vorhersagemodelle, um ihre Treffgenauigkeit zu optimieren
A Im stetigen Austausch mit anderen Teams, um ihre Fragen optimal verstehen und beantworten zu können
5. Diese Werkzeuge oder Fähigkeiten möchte ich gerne beherrschen und nutzen:
B Plattformen wie Hadoop oder Spark, mit denen robuste Infrastrukturen für den Umgang mit Daten aufgebaut werden können
A SQL oder Tools wie Tableau, um geschäftliche Einblicke zu gewinnen und komplexe Sachverhalte anschaulich zu visualisieren
C Sprachen wie Python oder R für die Entwicklung von Modellen, die beispielsweise Kundenverhalten vorhersagen oder helfen, Betrugsversuche zu erkennen
Auswertung
Mehrheitlich A
Data Analyst könnte meine Berufung sein!
Mehrheitlich B
Data Engineer ist vielleicht genau das Richtige für mich!
Mehrheitlich C
Ich könnte ein Data Scientist in der Mache sein!
Ergebnis gecheckt und fertig?
Nicht ganz: Im Data-Team eines Unternehmens reicht es nicht aus, wenn jede Person ihr Know-how mitbringt und loslegt. Die Arbeit der anderen zu verstehen, macht es erst möglich, effizient und schlüssig Erkenntnisse zu gewinnen, die dem Unternehmen zugutekommen. Wie genau tragen diese Rollen also zum Erfolg eines Unternehmens bei?
Die Aufgabe von Data Analysts hat viel mit Übersetzung und Vermittlung zu tun. Sie analysieren Daten, um geschäftliche Fragen zu beantworten, zum Beispiel: Wie können Manager*innen auf effizientere Weise Zielgruppen identifizieren? Einer Frage wie dieser widmen sich Data Analysts, indem sie Daten säubern, Performances analysieren und ihre Ergebnisse im Unternehmen vorstellen. Dafür müssen sie mit Tools wie Excel umgehen können und Daten visualisieren können.
Als sprichwörtliches Rückgrat der Datenwissenschaften sind Data Engineers verantwortlich für den Aufbau und die Pflege der Dateninfrastruktur. Von Data Engineers wird deshalb viel Erfahrung in der Datenintegration, Systemoptimierung und Datenarchitektur erwartet. In der Regel arbeiten sie mit Big-Data-Tools und analysieren und beheben technische Probleme.
Data Scientists setzen ihre fundierten Kenntnisse in den Bereichen maschinelles Lernen, Statistik und Dateninterpretation ein, um Vorhersagen zu treffen und wichtige Geschäftsfragen zu beantworten. Während Analysts Daten aus vergangener und gegenwärtiger Perspektive betrachten, versuchen Scientists, zuverlässige Modelle für Prognosen der Zukunft zu erstellen.
Engineers entwickeln und optimieren also die Systeme, die es Data Scientists und Analysts ermöglichen, ihre Aufgaben zu erfüllen. Scientists arbeiten wiederum mit Data Analysts und Engineers zusammen, um relevante Problemstellungen zu identifizieren und Vorhersagemodelle in Betrieb zu nehmen. Die Rollen ergänzen sich, sind aber nicht austauschbar – wobei die Grenzen zwischen diesen Profilen in der Praxis allerdings oft fließend verlaufen.
Noch Fragen?
Was am besten zu einer Person passt, hängt ab von Skills, Interessen und Zielen. Bei der Frage, welche das denn eigentlich sind und wie es weitergeht, können auch Angebote der GI unterstützen:
Im Mentoringprogramm der GI helfen erfahrene Mentor*innen dabei, ganz persönliche Karriereziele zu entwickeln und zu erreichen:
mentoring.gi.de
Stärken erkennen, Netzwerken lernen, Vorbilder finden – die STEM GIrls der Jungen GI wollen Frauen und nicht binären Personen den Einstieg im IT-Bereich erleichtern:
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