Data Scientist (m/w)
Berufsbereiche: Elektrotechnik, Elektronik, Telekommunikation, ITAusbildungsform: Uni/FH/PH
Berufsbeschreibung
Data Scientists analysieren und interpretieren Daten und ziehen daraus Erkenntnisse, um beispielsweise Unternehmen bei Entscheidungsfindungen zu unterstützen, bestehende Prozesse zu verbessern oder neue Geschäftsmodelle und Ideen zu entwickeln. Konkret sammeln und bereinigen Data Scientists große Datenmengen aus verschiedenen Quellen und verwenden statistische Methoden, Algorithmen sowie Anwendungen, die von Künstlicher Intelligenz (KI) gestützt werden, wie beispielsweise Machine Learning. Dabei erkennen IT-Systeme selbstständig bestimmte Gesetzmäßigkeiten großer Datenmengen.
Diese IT-Systeme wiederum unterstützen Data Scientists dabei, Muster, Trends und relevante Informationen in den Daten zu identifizieren. Data Scientists bereiten komplexe Daten in bildhaften Darstellungen, sogenannten Visualisierungen, auf, um sie in verständliche und aussagekräftige Informationen zu verwandeln. Dies hilft EntscheidungsträgerInnen, die Daten leichter zu interpretieren. Data Scientists sorgen außerdem dafür, dass die Prinzipien der Datensicherheit und der Datenschutz eingehalten werden, insbesondere, wenn es um personenbezogene Daten geht.
Typische Tätigkeiten sind z.B.:
- Daten sammeln und analysieren
- Verschiedene Methoden anwenden, z.B. Machine Learning
- Muster und Trends filtern
- Datenvisualisierungen erstellen
- Datenschutzrichtlinien beachten
- 13 fachliche berufliche Kompetenzen
-
4
Artificial Intelligence
-
Machine Learning (1)
- Deep Learning
-
Natural Language Processing (1)
- TensorFlow
- Neural Networks
-
AI-Anwendungsbereiche (1)
- Algorithmic Decision Making
-
Machine Learning (1)
-
1
Betriebswirtschaftliche Anwendungssoftware-Kenntnisse
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Branchenübergreifende Unternehmenssoftware (4)
- Business Intelligence-Systeme
- Microsoft BI
- QlikView
- Tableau (Software)
-
Branchenübergreifende Unternehmenssoftware (4)
-
6
Datenbankkenntnisse
-
Advanced Analytics (9)
- Apache Kafka
- Big Data Analytics-Tools
- Data Mining
- Datenanalyse
- Datenintegration
- Orange (Software)
- RapidMiner
- Smart Data
- Weka
-
Data Warehousing (2)
- Amazon Redshift
- ETL-Prozess
-
Datenbankmanagementsysteme (3)
- Access
- MongoDB
- Redis
-
Datenbankadministration (1)
- Betreuung von relationalen Datenbanken
-
Datenbank- und Datenbankabfragesprachen (1)
- SQL
-
Datenbankentwicklung (1)
- Design von Datenarchitekturen
-
Advanced Analytics (9)
-
1
EDV-Anwendungskenntnisse
-
Datenpflege (1)
- Forschungsdatenmanagement
-
Datenpflege (1)
-
1
Fremdsprachenkenntnisse
- Englisch
-
1
Internetentwicklungs- und Administrationskenntnisse
-
Cloud Computing (2)
- AWS
- Microsoft Azure
-
Cloud Computing (2)
-
3
Kenntnis wissenschaftlicher Arbeitsmethoden
- Projektmanagement im Wissenschafts- und Forschungsbereich
- Simulation
- Wissenschaftliche Recherche
-
5
Programmiersprachen-Kenntnisse
-
Compiler Programmiersprachen (2)
- C
- C++
-
Objektorientierte Programmiersprachen (2)
- Hadoop
- Java
-
Programmierbibliotheken und Schnittstellen (3)
- Pandas
- PyTorch
- Scikit-learn
-
Interpreter Programmiersprachen (3)
- NumPy
- PHP
- Python
-
Multi-Paradigmen-Sprachen (1)
- VBA - Visual Basic for Applications
-
Compiler Programmiersprachen (2)
-
1
Qualitätsmanagement-Kenntnisse
-
Qualitätsmanagement-Methoden (1)
- Predictive Maintenance
-
Qualitätsmanagement-Methoden (1)
-
4
Softwareentwicklungskenntnisse
- Softwareanalyse
-
Softwareprogrammierung (1)
- Testen von KI-generierten Programm-Codes
-
Softwareentwicklungsmethoden (1)
- DevOps
-
Softwareentwicklungstools (1)
- Jupyter
-
3
Statistikkenntnisse
-
Statistikerstellung (1)
- Versicherungsstatistik
-
Statistikprogramme (2)
- SAS-Software
- SPSS
-
Statistische Methoden (4)
- Dateninterpretation
- Datenverifikation
- Probabilistische graphische Modelle
- Statistische Datenanalyse
-
Statistikerstellung (1)
-
2
Vortrags- und Präsentationskenntnisse
- Audiovisuelle Präsentationstechnik
-
Abhalten von Vorträgen und Präsentationen (1)
- Abhalten von Online-Präsentationen
-
1
Wissenschaftliches Fachwissen Technik und Formalwissenschaften
-
Formalwissenschaften (3)
- Data Science
- Mathematik
- MatLab
-
Formalwissenschaften (3)
- 6 überfachliche berufliche Kompetenzen
- Analytische Fähigkeiten
- Einsatzbereitschaft
- Kommunikationsstärke
-
1
Lernbereitschaft
- Neugier
- Problemlösungsfähigkeit
- Teamfähigkeit
- 16 In Inseraten gefragte berufliche Kompetenzen
- Artificial Intelligence
- Softwareentwicklungskenntnisse
- Analyse von Big Data
- Data Mining
- Datenbankentwicklung
- Deep Learning
- Entwicklung von Algorithmen
- Machine Learning
- Microsoft Azure
- Microsoft BI
- Modellentwicklung (Statistik)
- Neural Networks
- Python
- Simulationssoftware
- Spark
- SQL