Data Science: Berufsaussichten nach dem Studium

Welche beruflichen Tätigkeitsfelder deckt dieses Studium ab?

Derzeit herrscht durchgängig für die Branchen Banken und Versicherungen, Handel, Information und Consulting sowie in der Industrie ein eklatanter Mangel an fachlich ausgebildeten ExpertInnen für die unterschiedlichen Bereiche der Datenanalyse.
Data Scientists haben die besten Berufsaussichten und erwarten ein ungewöhnlich breites Tätigkeitsfeld in den unterschiedlichsten Branchen bzw. Positionen. Die folgenden Jobprofile sind daher nur beispielhaft:

Typische Jobprofile:

Analytics Consultant

  • erhebt, versteht und schärft die Anforderungen der Fachbereiche an datenanalytische Erfordernisse
  • unterstützt interne Stakeholder bei der Beurteilung von Big Data Use Cases und Projekten
  • hat ein grundlegendes Verständnis aller Tätigkeitsfelder des Analytics Lifecycle und
  • fungiert als Schnittstelle zwischen Analytics Lifecycle und (insbesondere fachfremden) Konzernunternehmen bzw. Fachbereiche
  • verantwortet und gestaltet administrative Aufgaben des Analytics Lifecycle
  • übernimmt die Rolle des Projektleiters/der Projektleiterin während der verschiedenen Phasen des Analytics Lifecycles 
  • kennt die typischen Probleme und Herausforderungen der involvierten Rollen

Data Scientist

  • analysiert Daten, prüft Datenqualität und -eignung
  • entwickelt und schärft natürlichsprachliche, fachliche Problemstellungen zu mathematisch lösbaren Problemen
  • entwickelt statistisch-mathematische Modelle und selbstlernende Algorithmen
  • visualisiert Ergebnisse und macht sie für den Fachbereich verständlich
  • erarbeitet sich ein fachliches Verständnis für das Umfeld des Analytics Use Cases

Data Engineer

  • bereitet Daten für die (einmalige) Verwendung in Analytics Projekten auf und/oder erstellt
  • (persistente) Data Governance Strukturen
  • versteht, modelliert und optimiert Datenflüsse und Datenintegration (für Batch- und Echtzeit)
  • wendet Methoden und Tools zur Verbesserung der Datenqualität an
  • erarbeitet sich ein umfassendes Verständnis der betrieblichen Daten- und Systemlandschaft, inklusive fachlicher Freigabe-Prozesse

Analytics Architect

  • konzipiert technische Plattformen und Systeme als Grundlage für performante Speicherung,
  • Verarbeitung und Auswertung großer strukturierter und unstrukturierter Datenquellen und setzt diese auf der Basis der KundInnenanforderungen (ggf. auch gemeinsam mit internen/externen EntwicklerInnenteams) um
  • schafft technische Voraussetzungen für eine Anbindung vorhandener Systeme als Datenquellen
  • unterstützt und berät Stakeholder bei der Konzeption und Entwicklung von Big Data & Analytics Anwendungen und Professionalisierung von Analytics Use Cases
  • bewertet, erprobt und kommuniziert technologische Neuentwicklungen im Kontext der Systemlandschaft der betreffenden Organisation, plant und kommuniziert die Analytics Technologiestrategie
  • bewertet und implementiert technische Sicherheitsmaßnahmen

Analytics Developer

  • entwirft und implementiert Software(-module), um Modelle bzw. Algorithmen von Data Scientists in Standardsoftware nutzbar zu machen
  • operationalisiert Ergebnisse von Algorithmen durch deren Integration in automatisierte Abläufe und Anwendung auf neuen Daten
  • optimiert die Performance von Algorithmen durch Professionalisierung der technischen Implementierung und Einsatz von Designpatterns
  • entwirft und implementiert Service-Infrastrukturen zur Bereitstellung von Analytics Modellen für nachfolgende VerarbeiterInnen und EndanwenderInnen