Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin
Schnappschuss
Als Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin sind Sie der Schlüssel zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen. Ihre Arbeit treibt datenbasierte Entscheidungen voran und ermöglicht es Unternehmen, strategisch zu handeln und innovative Lösungen zu entwickeln.
Datenwissenschaftler/innen arbeiten in einer strategischen Führungsposition (Karrierestufe 5) und sind verantwortlich für die Identifizierung, Analyse und Interpretation umfangreicher Datenquellen. Sie verwalten große Datenmengen, harmonisieren verschiedene Datensätze und erstellen aussagekräftige Visualisierungen, um komplexe Zusammenhänge verständlich zu machen. Ein zentraler Aspekt Ihrer Arbeit ist die Entwicklung mathematischer Modelle, die auf den Daten basieren, sowie die Präsentation und Vermittlung der daraus gewonnenen Erkenntnisse an Fach- und ggf. auch Nicht-Fachpublikum. Sie geben Empfehlungen zur optimalen Nutzung der Daten und tragen so maßgeblich zur strategischen Ausrichtung bei.
- • Identifizierung und Beschaffung relevanter Datenquellen aus unterschiedlichen Systemen.
- • Datenbereinigung, -transformation und -integration zur Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz.
- • Entwicklung und Implementierung mathematischer Modelle und Algorithmen zur Datenanalyse und Prognose.
Als Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin sind Sie der Schlüssel zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen. Ihre Arbeit treibt datenbasierte Entscheidungen voran und ermöglicht es Unternehmen, strategisch zu handeln und innovative Lösungen zu entwickeln.
KönnteDatenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerinzu Ihnen passen?
Beantworten Sie drei kurze Fragen. Hierbei handelt es sich nicht um eine vollständige Bewertung, sondern um einen Vorgeschmack, der Ihnen bei der Entscheidung helfen soll, ob Sie Ihr Profil vergleichen möchten.
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieAnalytisches Denkenerfordern?
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieIntegritäterfordern?
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieAnerkennungerfordern?
Zukunftsaussichten für Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin
Die Zukunftsaussichten für Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin sind außergewöhnlich stabil. Während KI-Tools bei täglichen Aufgaben helfen werden, beruht der Kern dieser Rolle auf menschlichem Urteilsvermögen, was zu einem hohen Widerstandskraft-Score von 81,8% führt.
Wie werden diese Ergebnisse berechnet?
Der Resilienzwert (0–100) schätzt, wie strukturell geschützt dieser Beruf vor Automatisierung und KI-Störungen ist, basierend auf der Aufgabenanalyse. Höhere Werte bedeuten mehr Aufgaben, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. KI-Exposition zeigt den geschätzten Prozentsatz der Arbeitsstunden, die aktuelle KI-Fähigkeiten betreffen könnten. Dies sind modellbasierte strukturelle Indikatoren, keine Vorhersagen zur individuellen Jobsicherheit.
Wie könnte sichDatenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerinändern, wenn die KI-Einführung zunimmt?
Menschliches Urteilsvermögen, Vertrauen und Kontext bleiben starke Beschützer dieser Rolle.
Wie könnte sichDatenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerinändern, wenn die KI-Einführung zunimmt?
Menschliches Urteilsvermögen, Vertrauen und Kontext bleiben starke Beschützer dieser Rolle.
Wie KI diese Rolle verändern kann
Deterministische, modellbasierte Interpretation aktueller Rollensignale – keine Garantie für Ersatz.
Was noch immer von den Menschen abhängt
Diese Rolle wird weiterhin stark von Menschen geleitet, wobeiDatenverarbeitungsanwendungen entwickelnauf Vertrauen, Nuancen und ein reales Urteilsvermögen angewiesen ist.
Wo KI zum Co-Piloten werden kann
KI unterstützt eher unterstützende Aufgaben wieEmpfehlungsdienst einrichten, Dokumentation, Suche und Workflow-Koordination.
Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind
Der Automatisierungsdruck scheint eher selektiv als breit angelegt zu sein, wobei das stärkste Signal derzeit vonGenerative KIkommt.
Detaillierte Analyse Vitale Signale, KI-Vektoren & Megatrends
Mehr anzeigen Schließen
Vitale Signale, KI-Vektoren & Megatrends
Vitalzeichen
KI-Belichtungsvektoren
0-100%Exposition gegenüber Inhaltsgenerierung, kreativer Augmentierung und Tools für große Sprachmodelle
Exposition gegenüber Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützungssoftware und Prozessdigitalisierung
Exposition gegenüber KI-gestützter Analyse, Mustererkennung und Aufgaben der prädiktiven Modellierung
Exposition gegenüber physischer Automatisierung, Robotik und sensorgesteuerter Aufgabenverlagerung
Megatrend-Signale
0-100%Modellbasierte Werte. Zeigt strukturelle Exposition gegenüber Megatrends, nicht direkte Nachfrage.
Technische Details
NexFuture v2.0 kombiniert O*NET Fähigkeits- und Aktivitätsprofile mit ESCO Fertigkeit Gruppenverteilungen und sechs globalen Megatrendssignalen. Scores sind probabilistische Schätzungen, keine Garantien. Siehe NexFuture Methodology White Paper für vollständige Details.
Was Menschen in dieser Rolle normalerweise tun
Digitale Technologie
Ein typischer Tag alsDatenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin
09 09:00 · Morgen Datenverarbeitungsanwendungen entwickeln
10 10:30 · Vormittags Empfehlungsdienst einrichten
12 12:00 · Mittag Daten normalisieren
14 14:00 · Nachmittag Datenbankschema konzipieren
15 15:30 · Am späten Nachmittag Datenerhebungssysteme verwalten
17 17:00 · Zusammenfassung Datenprozesse etablieren
Die Reihenfolge der Aufgaben dient der Veranschaulichung. Einzelne Tage variieren.
-
Abfragesprachen
Das Feld der standardisierten Computersprachen für das Auffinden von Informationen in einer Datenbank und von Dokumenten, die die benötigten Informationen enthalten.
-
Data-Mining
Methoden der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der Statistik sowie Datenbankmethoden, mit denen Inhalte aus einem Datensatz extrahiert werden.
-
Datenmodelle
Zum Strukturieren der Datenelemente und Aufzeigen der Beziehungen zwischen ihnen verwendete Techniken und vorhandene Systeme sowie Methoden zum Interpretieren von Datenstrukturen und -beziehungen.
-
Informationsextraktion
Für das Eruieren und die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten oder halbstrukturierten digitalen Dokumenten und Quellen verwendete Techniken und Methoden.
-
Informationskategorisierung
Der Prozess der Einstufung der Informationen in Kategorien und die Darstellung der Beziehungen zwischen den Daten für einige klar definierte Zwecke.
-
Online Analytical Processing
Online-Tools zur Analyse, Aggregation und Präsentation multidimensionaler Daten, die es Nutzern ermöglichen, Daten interaktiv und selektiv zu extrahieren und unter speziellen Gesichtspunkten anzuzeigen.
- Data Engineering
- Datenethik
- Datenvisualisierungssoftware
-
Verwaltung auffindbarer, zugänglicher, interoperabler und wiederverwendbarer Daten
Erstellung, Beschreibung, Speicherung, Bewahrung und (Wieder-)Verwendung wissenschaftlicher Daten auf der Grundlage der FAIR-Grundsätze (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable), wobei die Daten so offen wie möglich und so geschlossen wie nötig sein sollten.
-
wissenschaftliche Forschung betreiben
Beteiligung an der Konzeption oder Schaffung neuer Kenntnisse durch Formulierung von Forschungsfragen, Erforschung, Verbesserung oder Entwicklung von Konzepten, Theorien, Modellen, Techniken, Instrumenten, Software oder Betriebsmethoden und Anwendung wissenschaftlicher Methoden und Techniken.
-
Grundsätze der Forschungsethik und der wissenschaftlichen Integrität bei Forschungstätigkeiten anwenden
Anwendung grundlegender ethischer Grundsätze und Rechtsvorschriften auf die wissenschaftliche Forschung, einschließlich Fragen der Integrität der Forschung. Durchführung, Überprüfung oder Meldung von Forschungsarbeiten zur Vermeidung von Fehlverhalten wie Fälschungen, Verfälschungen und Plagiaten.
-
offene Innovation in der Forschung fördern
" Förderung einer integrierten Zusammenarbeit, bei der verschiedene Interessengruppen gemeinsam Innovationen mit gemeinsamem Wert schaffen. "
-
Geschlechterdimension in die Forschung einbeziehen
Berücksichtigen der biologischen Eigenschaften und der sich entwickelnden sozialen und kulturellen Merkmale von Frauen und Männern (Geschlechterfrage) im gesamten Forschungsprozess.
-
fachbereichsübergreifend Forschungsaktivitäten durchführen
Betreiben von Forschungsaktivitäten über fachliche und funktionale Grenzen hinweg.
-
Daten normalisieren
Reduzieren von Daten auf ihre genaue Stammform (Normalform), um Ergebnisse wie Minimierung der Abhängigkeit, Beseitigung von Redundanzen, Erhöhung der Konsistenz zu erzielen.
-
Datenverarbeitungstechniken benutzen
Einschlägige Daten und Informationen sammeln, verarbeiten und analysieren, mithilfe von Diagrammen und statistischen Diagrammen die Zahlen und Daten ordnungsgemäß speichern und aktualisieren.
-
Datenprozesse etablieren
Verwendung von IKT-Werkzeugen, um mathematische, algorithmische oder andere Datenmanipulationsprozesse anzuwenden, um Informationen zu erstellen.
-
Datenbanken nutzen
Nutzung von Softwaretools zum Verwalten und Organisieren von Daten in einem strukturierten Umfeld aus Attributen, Tabellen und Relationen, um die gespeicherten Daten abzufragen und zu modifizieren.
-
Datenbereinigung durchführen
Erkennung und Korrektur beschädigter Daten in Datensätzen, Gewährleistung, dass die Daten gemäß Vorgaben strukturiert werden und diese Struktur beibehalten wird.
-
Datenqualitätsverfahren anwenden
Anwendung von Qualitätsanalysen, Validierungs- und Verifizierungstechniken auf Daten, um die Integrität der Datenqualität zu überprüfen.
-
wissenschaftliche oder akademische Arbeiten und technische Unterlagen verfassen
Verfassen und Bearbeiten von wissenschaftlichen, akademischen oder technischen Texten zu verschiedenen Themen.
-
Ergebnisse in der wissenschaftlichen Gemeinschaft verbreiten
Veröffentlichung wissenschaftlicher Ergebnisse mit allen geeigneten Mitteln, einschließlich Konferenzen, Workshops, Kolloquien und wissenschaftlichen Veröffentlichungen.
-
wissenschaftliche Forschung publizieren
Betreiben akademischer Forschung, an einer Universität, einer Hochschule oder alleine, im eigenen Fachgebiet, Veröffentlichen der Forschungsergebnisse in Büchern oder Fachzeitschriften zur Mehrung des Kenntnisstands auf diesem Fachgebiet und zur persönlichen akademischen Akkreditierung.
-
wissenschaftliche Veröffentlichungen verfassen
Beschreiben der Forschungsfrage, der Ergebnisse und der Schlussfolgerungen wissenschaftlicher Forschungen auf dem eigenen Fachgebiet in einer Fachpublikation.
-
Open-Source-Software entwickeln
Betrieb und Produktion von Open-Source-Software. Vertraut sein mit den wichtigsten Open-Source-Modellen, Lizenzierungssystemen und den bei der Produktion von Open-Source-Software üblichen Codierungsverfahren.
-
Empfehlungsdienst einrichten
Erstellung von Empfehlungssystemen auf der Grundlage großer Datensätze mithilfe von Programmiersprachen oder Computertools zur Bildung einer Unterklasse des Systems zur Filterung von Informationen, mit dem das Rating oder die Präferenz, die ein Nutzer vergibt, vorhergesagt wird.
-
Datenverarbeitungsanwendungen entwickeln
Erstellung einer maßgeschneiderten Software für die Verarbeitung von Daten durch Auswahl und Verwendung der entsprechenden Programmiersprache, damit ein IKT-System den gewünschten Output auf Basis des erwarteten Inputs erzeugen kann.
-
Datenproben gewinnen
Erfassung und Auswahl einer Datenmenge aus der Grundgesamtheit mittels statistischer oder anderer definierter Verfahren.
-
IKT-Daten sammeln
Sammeln von Daten durch Entwicklung und Anwendung von Such- und Stichprobenverfahren.
-
Informationen zusammenfassen
Kritisches Lesen, Interpretieren und Zusammenfassen neuer und komplexer Informationen aus verschiedenen Quellen.
-
Forschungsdaten verwalten
Erstellen und Analysieren wissenschaftlicher Daten, die mithilfe qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden erhoben wurden. Speichern und Pflegen der Daten in Forschungsdatenbanken. Unterstützung der Wiederverwendung wissenschaftlicher Daten und Kenntnis der Grundsätze der offenen Datenverwaltung.
-
Datenerhebungssysteme verwalten
Entwickeln und Verwalten von Methoden und Strategien zur Maximierung der Datenqualität und der statistischen Effizienz bei der Datenerhebung, um sicherzustellen, dass die erhobenen Daten für die Weiterverarbeitung optimiert sind.
-
visuelle Darstellung von Daten liefern
Anfertigen visueller Darstellungen in Form von Schaubildern oder Diagrammen, um das Verständnis von Daten zu erleichtern.
-
wissenschaftliche Erkenntnisse vermitteln
Teilen neuer Erkenntnisse und Begeisterung für die Wissenschaft mit der breiten Öffentlichkeit, Verbesserung der Kenntnisse, der Wertschätzung und des Verständnisses der Wissenschaft in der Öffentlichkeit, Förderung der Verwendung wissenschaftlicher Ergebnisse bei der Meinungsbildung.
-
aktuelle Daten interpretieren
Zur Bewertung von Entwicklung und Innovation in den Fachgebieten Daten wie Marktdaten, wissenschaftliche Unterlagen, Kundenanforderungen und aktuelle Fragebögen analysieren.
Fähigkeits-DNA
Arbeitspersönlichkeitsmerkmale und Werte, die diese Rolle definieren
Finden Sie heraus, ob diese Rolle zu Ihrer Karriere-DNA passt
Nehmen Sie an der kostenlosen Karriere-DNA-Bewertung teil, um zu sehen, wieDatenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerinzu Ihren Interessen, Ihrem Arbeitsstil und Ihrem zukünftigen Weg passt. In weniger als 10 Minuten erhalten Sie ein personalisiertes Fit-Signal und einen Fahrplan für die nächsten Schritte.
Entwicklungspfade & ähnliche Rollen
Erkunden Sie typische Karrierepfade, angrenzende Fähigkeiten und ähnliche Rollen, um Ihren nächsten Schritt zu planen.
Wo passtDatenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin?
Ähnlichkeitswerte basierend auf Kompetenzüberschneidungen aus ESCO-Daten.
Häufig gestellte Fragen
- Welche Arbeitsweisen sind für Datenwissenschaftler/innen besonders wichtig?
- Datenwissenschaftler/innen zeichnen sich durch eine strukturierte Arbeitsweise (1.C.3.a), hohe Genauigkeit (1.C.5.a), die Fähigkeit zur Priorisierung (1.C.5.b), selbstständiges Arbeiten (1.C.5.c) und die Bereitschaft, sich kontinuierlich weiterzubilden (1.C.7.b) aus. Sie sind in der Lage, komplexe Probleme zu analysieren und innovative Lösungen zu entwickeln.
- Welche Werte sind für die Arbeit als Datenwissenschaftler/in zentral?
- Datenwissenschaftler/innen legen Wert auf Präzision (1.B.2.a), Innovation (1.B.2.c), Ergebnisorientierung (1.B.2.f), Teamarbeit (1.B.2.b) und die Möglichkeit, einen Beitrag zur strategischen Weiterentwicklung des Unternehmens zu leisten (1.B.2.c).
- Wie sieht die typische Arbeitsgestaltung für Datenwissenschaftler/innen aus?
- Die Anstellung als Datenwissenschaftler/in erfolgt überwiegend in einem festen Arbeitsverhältnis. Es gibt jedoch auch eine zunehmende Nachfrage nach Freelancern, die Unternehmen bei spezifischen Datenprojekten unterstützen können.