{"id":2626,"date":"2018-05-16T12:19:50","date_gmt":"2018-05-16T10:19:50","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.iese.fraunhofer.de\/?p=2626"},"modified":"2024-01-22T12:36:16","modified_gmt":"2024-01-22T11:36:16","slug":"data-scientists-dank-big-data-heiss-begehrt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/data-scientists-dank-big-data-heiss-begehrt\/","title":{"rendered":"DATA SCIENTIST \u2013 Dank Big Data hei\u00df begehrt!"},"content":{"rendered":"

Der Data Scientist z\u00e4hlt zu den sexiest Jobs des 21. Jahrhunderts. Dieser Eindruck best\u00e4tigt sich, wenn man einen Blick in die einschl\u00e4gigen Online-Jobb\u00f6rsen wirft. Laut einer Studie des McKinsey Global Institute [1] \u00fcbersteigt in den USA der Bedarf das Angebot bei weitem \u2013\u00a0 in Deutschland scheint es nicht anders zu sein. Was macht denn dieses Berufsbild \u00fcberhaupt so attraktiv? Einer, der es wei\u00df, ist Dr. Andreas Jedlitschka, Abteilungsleiter Data Engineering am Fraunhofer IESE und Mitglied im Fachausschuss Data Science der Personenzertifizierungsstelle am Fraunhofer-Institut FIT, Sankt Augustin.<\/p>\n

Wieso haben Unternehmen so einen enormen Bedarf an Datenspezialisten?<\/h3>\n

Mit der zunehmenden Vernetzung s\u00e4mtlicher Bereiche bis hin zu digitalen \u00d6kosystemen steigt auch die Flut von Daten in Unternehmen und Organisationen exponentiell an. Durch die zunehmende Verf\u00fcgbarkeit und die Erfolgsgeschichten in der Presse w\u00e4chst auch der Wunsch nach systematischer Nutzung der Daten, sprich nach Datenanalysen, und damit der Bedarf an Fachleuten, die diese vornehmen. Diese \u00bbDatenspezialisten\u00ab werden vielfach unter dem Begriff Data Scientist zusammengefasst.<\/p>\n

Was macht \u00fcberhaupt einen Data Scientist aus?<\/h3>\n

Zun\u00e4chst m\u00f6chte ich den Begriff \u00bbData Science\u00ab definieren: Hierbei geht es darum, Wissen aus Daten zu extrahieren und das idealerweise zum Nutzen des Unternehmens. Dazu werden Methoden und Techniken aus der Informatik, Mathematik und der Statistik eingesetzt. Das Berufsbild ist vielf\u00e4ltig und reicht von Big Data Analytics und Visual Analytics \u00fcber Big-Data-Architektur bis hin zur Integration. Zus\u00e4tzlich m\u00fcssen Gesch\u00e4ftsmodelle ber\u00fccksichtigt bzw. neu entwickelt und damit auch verstanden werden. Ebenso ist mit dem Kunden, also dem Benutzer der Information als Adressaten, und dem Dom\u00e4nenexperten zu sprechen.<\/p>\n

Welche Aufgaben \u00fcbernehmen Data Scientists und welche F\u00e4higkeiten m\u00fcssen sie haben?<\/h3>\n

Data Scientists m\u00fcssen Experten in mehreren Disziplinen zugleich sein: Sie werten nicht nur Daten aus, sondern m\u00fcssen die betriebswirtschaftlichen Zusammenh\u00e4nge in Unternehmen und Organisationen verstehen. Sie m\u00fcssen geeignete Datenquellen identifizieren, Datenqualit\u00e4t bestimmen und verbessern, Daten zusammenstellen sowie die Analysen vorbereiten und durchf\u00fchren und die Ergebnisse bez\u00fcglich vorgegebener Kriterien bewerten. Arbeitet man als Data Scientist, so tr\u00e4gt man oft gro\u00dfe Verantwortung, da von den Ergebnissen der Datenanalysen beispielsweise auch weitreichende strategische Entscheidungen oder sogar Menschenleben abh\u00e4ngen k\u00f6nnen \u2212 man denke nur an Systeme zur Diagnoseunterst\u00fctzung im Medizinbereich oder an Lernverfahren, die in autonomen Fahrzeugen an verschiedenen Stellen zum Einsatz kommen. Deshalb m\u00fcssen die zugrundeliegenden Daten und die Analyseergebnisse in Zusammenarbeit mit Dom\u00e4nenexperten immer wieder auf Plausibilit\u00e4t, Vollst\u00e4ndigkeit, Korrektheit und Relevanz \u00fcberpr\u00fcft werden. Das Anforderungsprofil an einen Data Scientist w\u00e4chst entsprechend der Einbettung seiner T\u00e4tigkeit im Unternehmen und beinhaltet neben den technischen F\u00e4higkeiten auch eine Reihe von Soft Skills wie zum Beispiel Teamf\u00e4higkeit, Kommunikationsst\u00e4rke und Kreativit\u00e4t.<\/p>\n

Wie kann ich Data Scientist werden? Welche Voraussetzungen bzw. Vorkenntnisse brauche ich daf\u00fcr?<\/h3>\n

Bei Fraunhofer bieten wir im Rahmen der Allianz \u00bbBig Data\u00ab einen zertifizierten Lehrgang an und machen die Teilnehmer fit f\u00fcr Big-Data-Projekte. Teilnehmer sind vielfach Entscheider, aber vor allem Business Developer, Analysten, Data Manager und Softwareentwickler. Vorausgesetzt werden Grundlagen der Informatik und der Mathematik. In den Einsteigerkursen lernen die Teilnehmer die wesentlichen Grundlagen, Vorgehensweisen und Best Practices f\u00fcr den Umgang mit gro\u00dfen Datenmengen und die Entwicklung von intelligenten L\u00f6sungen mit hohen Standards an Datenschutz und Datensicherheit kennen. In den weiterf\u00fchrenden Kursen wird dann detailliert auf einzelne Verfahren eingegangen; dann steht das Anwendenk\u00f6nnen im Vordergrund. Dabei vermitteln wir aktuellstes Wissen herstellerneutral, praxisnah und gleichzeitig theoretisch fundiert.<\/p>\n

Auch Ihre eigenen Mitarbeiter schicken Sie ja zu diesem Zertifizierungslehrgang. Mit welchem Hintergrund qualifizieren Sie auch diese zum Data Scientist?<\/h3>\n

Meistens kommen unsere Wissenschaftler direkt von der Uni. Sie bringen sehr gutes Fachwissen speziell aus ihrem Studiengang mit, z.B. aus der Informatik oder Mathematik. Was den jungen Kolleginnen und Kollegen h\u00e4ufig jedoch fehlt, ist ein breiter \u00dcberblick und die praktische Erfahrung, um in Big-Data-Projekten mitarbeiten zu k\u00f6nnen. Und genau das lernen sie in unserem Lehrgang zum Data Scientist. Die Ausbildung ist auf die Breite ausgelegt. Sie erfahren, wie Business Developer die Potenziale von Big Data in ihrem Unternehmen erschlie\u00dfen, wie Dateningenieure Daten beschreiben und integrieren, wie Analysten mit maschinellen Lernverfahren Muster und Trends erkennen und wie Software-Ingenieure mit modernen Datenbanken und verteilten Berechnungsverfahren robuste und skalierbare Big-Data-Systeme entwickeln. All dies unter Ber\u00fccksichtigung von Datenschutz und -sicherheit. Zielsetzung ist es, sich in allen relevanten Bereichen ein Basiswissen anzueignen. Wer m\u00f6chte, kann sich dann noch zum Data Scientist zertifizieren lassen. Um unsere Kunden auf dem Weg zu Big Data mit unserem Expertenwissen kompetent begleiten zu k\u00f6nnen, nutzen wir nat\u00fcrlich solche Qualifizierungsma\u00dfnahmen auch f\u00fcr unsere eigenen Wissenschaftler.<\/p>\n

Zahlreiche Industriekunden haben bereits die Ausbildung bei Fraunhofer vollzogen. Wenn die Ausbildung zum Data Scientist so gefragt ist, \u00fcbersteigt doch sicherlich die Zahl der Interessenten die Anzahl der Pl\u00e4tze in den Kursen?<\/h3>\n

Ja, das ist tats\u00e4chlich so. Im vergangenen Jahr mussten wir nahezu 80 Interessenten auf die Warteliste setzen. Dass sich der Lehrgang bei Fraunhofer f\u00fcr die Teilnehmer lohnt, zeigt der enorme Andrang. Der spricht auch f\u00fcr die Qualit\u00e4t unseres Angebots. Wer also Interesse hat, sollte sich fr\u00fchzeitig anmelden.<\/p>\n

\n

Sind Sie daran interessiert, Data Scientist zu werden? Das Fraunhofer IESE und die Fraunhofer-Allianz Big Data bieten gemeinsam ein dreistufiges Zetrifaktsprogramm zum Data Scientist<\/a> an. F\u00fcr weitere Informationen \u00fcber Data Science empfiehlt der Autor diese Website: https:\/\/towardsdatascience.com\/<\/a><\/p>\n<\/div>\n

Quelle:
\n[1] https:\/\/www.mckinsey.com\/business-functions\/digital-mckinsey\/our-insights\/big-data-the-next-frontier-for-innovation<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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