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Data Science bezeichnet die Gewinnung von Wissen aus Daten, um daraus zu lernen. Es handelt sich um ein interdisziplinäres Wissenschaftsfeld, das auf wissenschaftlich fundierten Methoden, Prozessen, Algorithmen und Systemen basiert und die Extraktion von Erkenntnissen, Mustern und Schlussfolgerungen sowohl aus strukturierten als auch unstrukturierten Daten ermöglicht.

Bei Data Science geht es vor allem darum, Muster in großen Datensätzen zu erkennen. Dafür werden Algorithmen eingesetzt. Data Science ist ein Beruf ohne festes Profil. Im Zuge technologischer Innovationen und deren Marktreife entwickeln sich die Aufgaben von Data Scientists ständig weiter. Historisch gesehen waren die Titel des Statistikers, des Aktuars und des Quantifizierers – je nach Branche – Vorläufer des Data Scientists.

Deshalb ist Data Scientist eine absoluter Zukunftsberuf

Wenn man darüber nachdenkt, wie sich die Rolle des Datenwissenschaftlers entwickelt, treten einige Herausforderungen auf. Ein zentrales Problem besteht darin, dass trotz hoher Nachfrage nach Datenwissenschaftlern keine klaren Anforderungen vorliegen.

Da sich dieser Beruf jedoch kontinuierlich weiterentwickelt, wird er von vielen großen Umwälzungen, die andere Berufsbilder betreffen, eher weniger betroffen sein. Hier wird Mathematik und Informatik mit Kreativität und Mustererkennung kombiniert. Das bedeutet für Dich, dass komplexe Probleme in kleine Teile aufgeteilt werden, um sie besser verstehen und lösen zu können. Durch kontinuierliche Weiterentwicklung eröffnen sich Dir herausragende Möglichkeiten in nahezu jeder Branche.

Oder geht der Beruf in anderen Berufen auf?

Um die Zukunft künstlicher Intelligenz (KI) vorhersagen zu können, ist es wichtig, ihre Vergangenheit zu verstehen. Die ältesten Bereiche der Datenauswertung – Analytik und Stochastik – haben die Wahrscheinlichkeitstheorie und -analyse in die Programmierung integriert. Die Programmiersprache R ist als Open-Source-Alternative zu den beiden alten Analysepaketen SASS und SRS entstanden, die ihre Wurzeln in Fortran hatten. Die Integration ähnlicher Pakete in Python hat diese Sprache zur bevorzugten Wahl gemacht, wenn es darum geht, Ergebnisse einer Datenanalyse mit anderen Komponenten zu kombinieren.

Diese Entwicklung ermöglichte die Verwendung visueller Tools wie Alteryx oder Microsoft Power BI, welche zwar weniger Programmierkenntnisse erfordern, jedoch ein ausreichendes Verständnis der Statistik voraussetzen, um zu verstehen, was diese Pakete tun. Es ist unwahrscheinlich, dass der Bedarf an Kompetenz bei der Modellierung solcher Pipelines jemals vollständig verschwinden wird. Der Status und die Notwendigkeit eines engagierten Datenwissenschaftlers können verblasst sein, jedoch bleibt der Bedarf an fachlich kompetenten Analysten bestehen.

Außerdem kann argumentiert werden, dass sich das Feld des maschinellen Lernens, das ein Verständnis für höhere Mathematik erfordert, bereits außerhalb des Bereichs der Datenwissenschaftler bewegt. Dies fällt in den Zuständigkeitsbereich der Kognitionswissenschaft, wo neuronale Netze Funktionen wie Spracherzeugung, Bilderkennung, kategoriebezogene Klassifizierung und ähnliche Themen übernehmen. Diesen Meinungen nach wird der Beruf des Datenwissenschaftlers in anderen Berufsfeldern aufgehen.

Bildquelle / Lizenz: Foto von Andrew George auf Unsplash