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Offenlegung & Urheberrechte: Bildrechte bei Tradelab.
Anmerkung zur Urheberschaft: Dieser Beitrag wurde zur Veröffentlichung inhaltlich redigiert und für das Format angepasst von Simone Janson.
 


Hier schreibt für Sie: Peter Weiner ist ein Pseudonym. Der Autor dieses Beitrags wollte nicht mit Cambridge Analytica in Verbindung gebracht werden. Alle Texte von Peter Weiner*.

  • Tschüss Bullshit Jobs {+AddOn nach Wunsch}
  • Charisma! Auftreten & Wirkung zum Erfolg {+AddOn nach Wunsch}
  • Teamgeist – Gemeinsam Stark {+AddOn nach Wunsch}
  • Nie mehr sprachlos! Nutze Schlagfertigkeit & die Macht der Rhetorik {+AddOn nach Wunsch}
  • Comeback! Wieder voll durchstarten {+AddOn nach Wunsch}
  • Gelassen Ziele erreichen & gewinnen {+AddOn nach Wunsch}
  • Unternehmen gründen nebenbei. Geld verdienen im Feierabend-StartUp {+AddOn nach Wunsch}
  • Lernen aber besser! Digitale Bildung statt Gedächtnistraining {+AddOn nach Wunsch}
  • Best Practice: Die perfekte Weiterbildung finden {+AddOn nach Wunsch}
  • Entspannt mehr Geld verdienen {+AddOn nach Wunsch}
  • Produktivität planen & steigern {+AddOn nach Wunsch}
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  • Besser Führen Fördern Coachen {+AddOn nach Wunsch}
  • Bewusste Kommunikation {+AddOn nach Wunsch}
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  • Chaos-Management – mit Erfolg arbeiten für Undisziplinierte {+AddOn nach Wunsch}
  • Entfalten statt liften – Neue Wege zum Erfolg {+AddOn nach Wunsch}
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Berufsbild! Data Scientist & Daten-Analyse: Wo geht’s zu Cambridge Analytica?

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Der Skandal um das Daten-Analyse-Unternehmen Cambridge Analytica und zieht gerade weite Kreise. Maßgeblich daran beteiligt ist deren ehemaliger Director of Research Christopher Wylie. Doch was macht ein Data Scientist genau und wie wird man einer?

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Daten-Analyse kann viel Gutes bewirken

Um es klar zu sagen: Die skandalträchtigen Enthüllungen um Cambridge Analytica bringen ein spannendes und wichtiges Berufsfeld in Verruf. Denn das Sammeln von Daten ist heute eine notwendige und aus der modernen Wirtschaft nicht mehr wegzudenkende Aufgabe.

Und mit ihr kann auch viel Gutes geschehen – man denke z.B. nur an die Auswertung von Verkehrsdaten, die es uns erlaubt, Verkehrsströme viel besser zu regulieren. Oder bei Gesundheitsdaten Patienten viel zielgerichteter zu helfen. Ohne Daten wäre es gar nicht möglich, anspruchsvolle Probleme zu lösen.

The Sexiest Job of the 21st Century?

Nicht von ungefähr kommt es daher, dass der Job des Data Scientists von den Harvard Business Review-Autoren Thomas H. Davenport und D.J. Patil als “The Sexiest Job of the 21st Century” bezeichnet wurde. Dennoch muss man sich bewusst sein, dass dieser Job neben einer großen Verantwortung im Umgang mit den Daten auch umfangreiches Wissen voraussetzt.

Denn es ist wichtig, dass mit den sensiblen Daten verantwortungsvoll umgegangen wird. Und hier hilft eine fundierte Ausbildung. Der frühere Director of Research von Cambridge Analytica und spätere Whistleblower Christopher Wylie hatte sich beispielsweise als Sohn zweier Physiker nach dem Schulabbruch das Programmieren selbst beigebracht und zu seinem Job bei Cambridge Analytica quasi ohne formale Qualifikation gekommen.

Welche Ausbildung und Fähigkeiten sind nötig?

Ich selbst habe Informatik studiert, mein Job heute ist aber eher ein Mix aus Mathematiker, Informatiker, Statistiker, Software-Entwickler und Business Process Development Manager, gepaart mit einer guten Dosis Hausverstand.


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Aber klar, meine Ausbildung hat dabei nur die Grundlage gelegt. Vor welchen Herausforderungen Unternehmen in Bezug auf große Datenmengen heute stehen und auch schon vor Jahren standen, dieses Wissen habe ich mir im Laufe meiner Tätigkeit angeeignet.

Aufgabenfeld des Data Scientist

Doch was tut nun ein Experte, der zwischen Big Data, Analytics und Business Intelligence angesiedelt ist, in seinem Arbeitsalltag? Und welche Fähigkeiten sollte er dafür mitbringen? Und welche Fähigkeiten sollte der ideale Data Scientist im Bereich Programmatic an Soft- wie auch Hard-Skills mitbringen?

Data Science ist ein wesentliches Element für alle Etappen des programmatischen Prozesses. Auf Userdaten und User-Gewohnheiten aufgebaut, bildet das Ökosystem der digitalen Werbung ein sowohl herausforderndes als auch stimulierendes Anwendungsgebiet für alle Data Scientists, die an innovativen und einflussreichen Problematiken arbeiten wollen.

Wie ein Forensiker bei CSI

Im Grunde geht es bei meinem noch jungen Berufsfeld darum, aus den schnell wachsenden Datenbergen (Big Data) genau jene Informationen zu generieren, die das Unternehmen benötigt, um effizienter zu arbeiten. Ziel ist es, die vorhandenen Datenmengen sinnvoll zu nutzen, statt diese in Datenspeichern zu horten.

Meine Arbeit und auch meine Kundengespräche erinnern manchmal an einen Forensiker aus der Fernsehserie CSI. Dieser findet durch Analyse und Kombination kleinster Indizien den Verursacher. In Unternehmen geht es vorwiegend darum, durch intelligente Kombination der Daten sowohl Verbesserungspotenziale aufzuzeigen als auch bis zu einem gewissen Grad verlässlich in die Zukunft zu blicken.

Daten intelligent verknüpfen

Dabei kommen Vorhersagen nicht aus dem Bauch heraus, sondern beruhen auf den neuesten Erkenntnissen und Methoden der Predictive Analysis.

Eines meiner erklärten Ziele ist es, nicht nur das Know-how zu vermitteln, sondern auch die richtigen Werkzeuge zu haben, um diesen Beruf professionell ausüben zu können und die meine Arbeit erleichtern. Dieser Tatendrang kommt auch anderen Unternehmen zugute, indem ich Ihnen zeige, wie sie mit den vorhandenen Werkzeugen, wie Enterprise-Search-Lösungen, ihre Daten intelligent verknüpfen. Mit dem Ergebnis, bei Suchabfragen einen umfassenden Gesamtblick auf die abgefragten Themen zu erhalten.

Ausbildungswege zum Data Scientist

Ich erinnere mich noch gut an die Zeiten, als ich meinem Bruder zusah, wie er mit Akkustikkopplern Daten übertrug oder auch ich selbst einige Jahre später mit meinem 28,8K Modem und schließlich mit einem sensationellen 56k-Modem versuchte ins Internet zu kommen – heute undenkbar.

Heute existieren erst wenige Ausbildungsmöglichkeiten wie ein Lehrgang am Fraunhofer Institut. Eine gute Grundlage sind Ausbildungen im Bereich Informatik, Statistik, Wirtschaftsinformatik oder Mathematik und ein hohes Maß an sozialer Kompetenz. In diesem Beruf gilt es fachübergreifend zu denken, um die Anforderungen der einzelnen Fachabteilungen richtig zu verknüpfen und aus dem Gesamtbild genau jene Punkte zu identifizieren, die zum Vorteil des Unternehmens weiterentwickelt werden sollen.

Warum ist ein Data Scientist so wichtig?

Natürlich hatte ich auch eine persönliche Motivation, diesen Job zu ergreifen: “Faszinierend” fand ich in jungen Jahren nicht nur Mr. Spock und Raumschiff Enterprise, sondern auch die Mathematik und natürlich Computer.

Mit kindlichen Spielen hat der Job aber heute wenig zu tun: Ein Data Scientist muss sich zu 100 Prozent mit dem Unternehmen identifizieren, denn er trägt auch eine große Verantwortung in Bezug auf den nachhaltigen und verantwortungsbewussten Umgang mit den Daten. Unabhängig von der Größe oder der Branche, das Datenvolumen steigt ständig und es wird immer schwieriger einen Überblick zu bewahren und die Erkenntnisse zum Vorteil des Unternehmens zu nutzen. Gerade deswegen ist der Data Scientist so wichtig.


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6 Antworten zu „Berufsbild! Data Scientist & Daten-Analyse: Wo geht’s zu Cambridge Analytica?“

  1. Marv

    Es ist so schwer, wirklich gute Data Scientists zu finden. Wir haben versucht, einen für unsere Firma zu finden – fast unmöglich.

    1. Simone Janson

      Hallo Marv, das kann ich mir gut vorstellen, es ist ja auch noch ein sehr neues Berufsfeld mit kaum geregelten Ausbildungen.

  2. W. Klein

    Die Experton Group hat ein Curriculum, also einen Lehrplan, für den Data Scientist vorgeschlagen.
    Der ist hier zu finden: http://ibmexperts.computerwoche.de/analytics-big-data/artikel/lehrplan-fuer-den-data-scientist
    Aber ist er so wirklich praxisrelevant? Und lässt sich das umsetzen? Was denken Sie?

    1. Simone Janson

      Danke für den Hinweis. Da ich mich in diesem Berufsfeld nicht auskenne, möchte ich nichts über die Praxisrelevanz dieses Curriculums sagen. Vielleicht mögen sich weitere Data Scientists zu Wort melden?

  3. KompetenzPartner

    Berufsbild Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century: „Faszinierend“ fand ich in jun… #Beruf #Bildung

  4. Karista

    Data Scientist: The sexiest #job of the 21st century? Nach Cambridge Analytica vielleicht nicht mehr…

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