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Die Arbeit eines Data Scientists wird oftmals mit der Tätigkeit eines Wissenschaftlers verglichen, der aus Daten Ergebnisse produziert, um Mehrwerte und Erkenntnisse zu schaffen. Hierbei benötigt ein Data Scientist besondere Fähig- und Fertigkeiten: auf der einen Seite beschäftigt er oder sie sich mit vielschichtigen Datenanalysen, der Erarbeitung mathematischer Vorhersagemodelle sowie der Entwicklung auf neuronalen Netzen basierender Algorithmen, andererseits bedarf es einer ausgeprägten Kommunikationsfähigkeit und einem Verständnis für die einzelnen Fachabteilungen innerhalb des Unternehmens.
Die Rolle des Data Scientists hat sich in den letzten Jahren weiterentwickelt und geht heute weit über die herkömmliche Datenanalyse hinaus. Ein Data Scientist agiert als Schlüsselrolle in der datengetriebenen Entscheidungsfindung eines Unternehmens. Dabei werden aus großen, oft unstrukturierten Datenmengen aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen, um geschäftlichen Mehrwert zu schaffen. Daher erfordert dieser Prozess eine Kombination aus tiefgreifenden technischen, analytischen und kommunikativen Fähigkeiten. Die moderne Data Science setzt auf Machine Learning, Künstliche Intelligenz (KI), Cloud-Technologien und fortschrittliche Datenvisualisierungstechniken, um datenbasierte Vorhersagen und Empfehlungen zu liefern.
Daher lässt sich der Job des Data Scientists nicht einfach in eine einzelne Kategorie einteilen. Neben profunden Kenntnissen in der Datenanalytik und einem statistischen Know-how setzen sich die Datenwissenschaftler ebenso mit einer großen Menge an unstrukturierten Daten auseinander (Big Data) und versuchen diese in ein Cluster einzutragen. Somit lassen sich die Unternehmensdaten miteinander verknüpfen, auch wenn sie unterschiedliche Strukturen aufweisen und aus verschiedenen Fachbereichen stammen. Ziel ist es, einen Pool an repräsentativen Informationen zu gestalten, um die Modelle und Analysen stetig rekalibrieren zu können. Aufgrund der Vielzahl an Themengebieten und der komplexen Datenlage, die sich beispielsweise aus Bestelldaten, Personal-/ Werksplänen oder sogar Wetterdaten zusammensetzt, benötigt ein Datenwissenschaftler Kenntnisse in Mathematik, Informatik, Betriebswirtschaft, Design und Kommunikation.
Darüber hinaus zeigt sich, dass der Bereich Data Science zunehmend differenzierter betrachtet werden muss. Insbesondere Professionals, die für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zuständig sind, werden in Zukunft von immer größerer Bedeutung sein. Die mit dem digitalen Wandel einhergehende Spezialisierung der Tätigkeitsfelder von Data Scientisten ist für viele Unternehmen ein nicht zu unterschätzender Faktor bei der Akquise geeigneter Fachkräfte.
Wir bei PALTRON wissen, was einen exzellenten Data Scientist auszeichnet. Damit auch Ihr Unternehmen von den großen, generierten Datenmengen profitiert, unterstützen wir Sie von PALTRON gerne bei der Suche nach dem idealen Kandidaten für Ihr besonderes Anforderungsprofil.
In Zeiten des digitalen Wandels verwundert es nicht, dass aktuell in fast jeder Branche Datenwissenschaftler gesucht werden. Doch was wird unter dem Job des Data Scientist genau verstanden? Etwa 90% aller Computerdateien weltweit wurden ausschließlich in den vergangenen zwei Jahren generiert – jeden Tag kommen 2,5 Milliarden Gigabyte hinzu. Jedes größere Unternehmen entwickelt und sammelt bereits seit Jahrzehnten Daten.
Um den Mehrwert und einen ausgeprägten Nutzen aus dieser gewaltigen Datenmenge ziehen zu können, bedarf es spezieller Fachkräfte. Data Scientists bereiten eben jene Informationen auf, die das Unternehmen erfasst oder die Kunden zur Verfügung stellen, um die riesigen Datenmengen analysieren und Ergebnisse hinsichtlich auf die Nützlichkeit für Betriebe auswerten zu können.
Aufgrund der zunehmenden Bedeutung des Themas Data Science hat sich PALTRON als führende Personalberatung im Bereich Digitalisierung auf die Suche nach Professionals im IT-Umfeld fokussiert. Unser auf jeden Kunden individualisierter Executive-Research-Prozess garantiert, dass wir Ihnen die passgenauesten Kandidaten für Ihr spezifisches Anforderungsprofil vorstellen.
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