11 KiB
Berufsbild (Deutschland) — Data Scientist
Quelle: BERUFENET, Bundesagentur für Arbeit — Beruf-ID 129987, KldB 2010: B 43104 · via öffentliche BERUFENET-API, abgerufen 2026-07-12. Automatisches Label-Matching (Score 1.00); Inhalte paraphrasiert/gekürzt, Volltext beim Original: https://web.arbeitsagentur.de/berufenet/beruf/129987
Aufgaben und Tätigkeiten kompakt
Data Scientists analysieren große, teils unstrukturierte Datenmengen aus Quellen wie Social Media, Bereitstellung von Computerressourcen über das Internet. Infrastruktur wie Server oder Datenspeicher, aber auch Software, Plattformen und Funktionen müssen nicht auf lokalen Computern vorgehalten werden, sondern stehen als Dienstleistung bereit. IT-Dienstleistungen können so dynamisch an den Bedarf angepasst angeboten, genutzt und abgerechnet werden. " name="Cloud-Computing">Cloud Computing Services oder mobilen Anwendungen. Sie nutzen Methoden der Informatik, Mathematik und Statistik, um aus den Daten Informationen zu gewinnen. Dafür entwickeln sie technische Verfahren, Mit "Big Data" bezeichnet man große Mengen strukturierter oder unstrukturierter Daten, deren Umfang zudem schnell wächst beziehungsweise die sehr rasch ausgetauscht werden. Die Daten können in unterschiedlichsten Formaten, etwa als Text-, Bild- oder Videodateien vorliegen. Es können zum Beispiel Produktions- und Transportdaten von Unternehmen sein, Daten aus Finanztransaktionen oder zum Online-Suchverhalten. Mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung kann diese Datenflut nicht mehr ausgewertet werden. Es bedarf einer speziellen Big-Data-Analyse, basierend auf Algorithmen und intelligenten Mustererkennungstechnologien. s. auch "Data Mining". " name="Big Data">Big-Data-Architekturen sowie automatisierte Prozesse. Ihre Ergebnisse tragen sie zu aussagekräftigen Präsentationen zusammen und unterstützen die Firmenleitung und Kundschaft bei Entscheidungsprozessen. Sie erstellen webbasierte Informations- und Wissensmanagementsysteme und modellieren Datenschemata zur Integration und Analyse. Bei Bedarf beraten sie Kundschaft und übernehmen Schulungs-, Vertriebs- und Marketingaufgaben.
Tätigkeitsbezeichnungen
Data Scientist
Auch übliche Berufsbezeichnung/SynonymDatenwissenschaftler/in
Die Tätigkeit im Überblick
Data Scientists analysieren und verarbeiten mit Methoden der Mathematik, Informatik und Statistik große Datenmengen in Echtzeit aus verschiedenen Quellen ("Mit "Big Data" bezeichnet man große Mengen strukturierter oder unstrukturierter Daten, deren Umfang zudem schnell wächst beziehungsweise die sehr rasch ausgetauscht werden. Die Daten können in unterschiedlichsten Formaten, etwa als Text-, Bild- oder Videodateien vorliegen. Es können zum Beispiel Produktions- und Transportdaten von Unternehmen sein, Daten aus Finanztransaktionen oder zum Online-Suchverhalten. Mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung kann diese Datenflut nicht mehr ausgewertet werden. Es bedarf einer speziellen Big-Data-Analyse, basierend auf Algorithmen und intelligenten Mustererkennungstechnologien. s. auch "Data Mining". " name="Big Data">Big Data"), um z.B. über potenzielle Kunden oder Markttrends nutzbare Informationen zu erlangen.
Trends
AIOps: Künstliche Intelligenz für den IT-BetriebAIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) verbindet separate IT-Tools mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) zu einer automatisierten IT-Betriebsplattform. Auch: Maschinelles Lernen, Deep Learning Bestandteil künstlicher Intelligenz und Oberbegriff für alle Verfahren, die es Maschinen beziehungsweise Computerprogrammen ermöglichen, Wissen aus Erfahrung zu generieren, also zu lernen. Eine Sonderform des Machine Learning ist das Deep Learning. Es eignet sich für alle Anwendungen, bei denen große Datenbestände zur Verfügung stehen, aus denen sich Muster und Modelle ableiten lassen. Als technische Grundlage des Deep Learning dienen künstliche neuronale Netze, die während des Lernvorgangs immer wieder neu verknüpft werden. " name="Machine Learning (ML)">Machine Learning und Mit "Big Data" bezeichnet man große Mengen strukturierter oder unstrukturierter Daten, deren Umfang zudem schnell wächst beziehungsweise die sehr rasch ausgetauscht werden. Die Daten können in unterschiedlichsten Formaten, etwa als Text-, Bild- oder Videodateien vorliegen. Es können zum Beispiel Produktions- und Transportdaten von Unternehmen sein, Daten aus Finanztransaktionen oder zum Online-Suchverhalten. Mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung kann diese Datenflut nicht mehr ausgewertet werden. Es bedarf einer speziellen Big-Data-Analyse, basierend auf Algorithmen und intelligenten Mustererkennungstechnologien. s. auch "Data Mining". " name="Big Data">Big Data automatisieren und optimieren die Überwachung von IT-Infrastrukturen. Echtzeit-Datenanalysen identifizieren, überprüfen und beheben Probleme und Störungsfälle automatisch. AIOps-Plattformen entlasten dadurch IT-Personal und überwachen Systeme rund um die Uhr. Fach- und Führungskräfte in der IT-Administration werden sich zukünftig mit AIOps-Technologien auseinandersetzen und den IT-Betrieb mithilfe von Künstlicher Intelligenz optimieren. Edge Computing: Dezentrale Datenverarbeitung am NetzwerkrandAnwendungen für Industrie 4.0, Smart Cities und das Digitale Plattformen, die verschiedenartige Geräte und Applikationen über das Internet der Dinge vernetzen. Die Plattformen sorgen für den Informationsaustausch, indem sie systemübergreifende Verknüpfungen herstellen und Funktionen zur Steuerung und zur Analyse von Daten bieten. " name="IoT-Plattformen">Internet of Things erzeugen riesige Mengen an Speziell in der Automatisierungs-, Mess-, Steuerungs- und R
Aufgaben und Tätigkeiten (Beschreibung)
Worum geht es?Data Scientists analysieren und verarbeiten mit Methoden der Mathematik, Informatik und Statistik große Datenmengen in Echtzeit aus verschiedenen Quellen ("Mit "Big Data" bezeichnet man große Mengen strukturierter oder unstrukturierter Daten, deren Umfang zudem schnell wächst beziehungsweise die sehr rasch ausgetauscht werden. Die Daten können in unterschiedlichsten Formaten, etwa als Text-, Bild- oder Videodateien vorliegen. Es können zum Beispiel Produktions- und Transportdaten von Unternehmen sein, Daten aus Finanztransaktionen oder zum Online-Suchverhalten. Mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung kann diese Datenflut nicht mehr ausgewertet werden. Es bedarf einer speziellen Big-Data-Analyse, basierend auf Algorithmen und intelligenten Mustererkennungstechnologien. s. auch "Data Mining". " name="Big Data">Big Data"), um z.B. über potenzielle Kunden oder Markttrends nutzbare Informationen zu erlangen. Big Data beherrschenGroße Datenmengen fallen mittlerweile in fast allen Bereichen des Lebens an: bei Banken und Versicherungen, Telekommunikationsunternehmen, in Sozialen Netzwerken, bei Internetdienstleistern, in der Industrie oder der Marktforschung. Prognosen gehen davon aus, dass sich das Datenvolumen alle zwei Jahre verdoppelt. Immer mehr Unternehmen versprechen sich von der Nutzung dieser Daten unter anderem strategische Wettbewerbsvorteile, Umsatzsteigerungen und eine höhere Produktivität. Das Problem dabei: Die komplexen Datenmengen sind oft unstrukturiert, stammen aus verschiedenen Quellen und müssen in Echtzeit verarbeitet werden. Um Ordnung in das scheinbare Datenchaos zu bringen, sind Data Scientists gefragte Spezialisten. Sie wissen Konzepte und Techniken aus Informatik, Statistik und Mathematik so zu nutzen, dass aus den Daten verwertbare Informationen und Wissen für Prognosen, Entscheidungen und Maßnahmen in den unterschiedlichen Geschäftsbereichen gewonnen werden. Darüber hinaus nutzen sie Verfahren aus den Bereichen Auch: Maschinelles Lernen, Deep Learning Bestandteil künstlicher Intelligenz und Oberbegriff für alle Verfahren, die es Maschinen beziehungsweise Computerprogrammen ermöglichen, Wissen aus Erfahrung zu generieren, also zu lernen. Eine Sonderform des Machine Learning ist das Deep Learning. Es eignet sich für alle Anwendungen, bei denen große Datenbestände zur Verfügung stehen, aus denen sich Muster und Modelle ableiten lassen. Als technische Grundlage des Deep Learning dienen künstliche neu
Aufgaben und Tätigkeiten im Einzelnen
Datenerhebung und -analyseautomatisierte Systeme zur Datengewinnung und komplexe Analysemethoden entwickeln
technische Infrastruktur analysieren und Änderungs- bzw. Optimierungsbedarf feststellen
Studien planen und auswerten
DatenmanagementDesign und Implementierung von Mit "Big Data" bezeichnet man große Mengen strukturierter oder unstrukturierter Daten, deren Umfang zudem schnell wächst beziehungsweise die sehr rasch ausgetauscht werden. Die Daten können in unterschiedlichsten Formaten, etwa als Text-, Bild- oder Videodateien vorliegen. Es können zum Beispiel Produktions- und Transportdaten von Unternehmen sein, Daten aus Finanztransaktionen oder zum Online-Suchverhalten. Mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung kann diese Datenflut nicht mehr ausgewertet werden. Es bedarf einer speziellen Big-Data-Analyse, basierend auf Algorithmen und intelligenten Mustererkennungstechnologien. s. auch "Data Mining". " name="Big Data">Big-Data-Analytics-Lösungen entwickeln und Aufwände abschätzen
Systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände (insbesondere Big Data beziehungsweise Massendaten) mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen. Siehe auch Big Data " name="Datenanalyse">Data-Mining-Lösungen mit analytischen Tools und Big-Data-Technologien anwenden
Zentrale Datensammlung zur Informationsintegration und Datenanalyse zum Beispiel als Grundlage für betriebswirtschaftliche Entscheidungen. Mithilfe eines Data-Warehouse-Systems können Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und vereinheitlicht werden. " name="Data Warehouse">Data-Warehouse-Architekturen evaluieren und ein Data-Warehouse-System aufbauen
Methodisches Rechenverfahren zum Lösen einer vorgegebenen Aufgabe oder eines Problems " name="Algorithmus">Algorithmen für das maschinelle Lernen sowie für Data-Mining-Verfahren entwickeln
Optionen zum Aufbau einer Business-Intelligence- und Big-Data-Architektur, Datenbankkonzepte und Datenintegrations-Lösungen prüfen
Daten mit entsprechender Software aufbereiten, interpretieren und darstellen (auch grafisch)
vorhandene Modellierungsstandards und Reportings weiterentwickeln
Projektleitungtechnische Projektleitung oder Gesamtprojektleitung von interdisziplinären Big-Data-/Business-Analytics-Projekten übernehmen
Projektlösungsansätze erstellen und in einer Projektstruktur umsetzen
bei Erstellung von Angeboten und Angebotspräsentationen mitwirken
Beratung und Schulung Kundschaft system-