Bis zu 200.000 US-Dollar Jahresgehalt verspricht dieser KI-Beruf in den Staaten. Auch in Deutschland wird er immer wichtiger.
Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt spätestens seit der Geburtsstunde von ChatGPT immer stärker an Bedeutung. Bereits im Jahr 2020 hat das Weltwirtschaftsforum (WEF) eine wichtige Prognose im Future of Jobs Report abgegeben. Demnach sei für die KI-Branche mit einer massiven Zunahme an Jobstellen zu rechnen, konkret mit 97 Millionen bis 2025, so die Stiftung.
Ein wichtiger Beruf, der aber schon jetzt existiert, verspricht sehr gute Aussichten: Eine Stelle als Data Scientist (Datenwissenschaftler) ist sowohl für ausgebildete Berufseinsteiger als auch für Erfahrene angesichts der Entwicklungen besonders attraktiv.
Datenwissenschaftler sind weltweit gefragt
Vor allem in den USA suchen sowohl größere als auch kleine Unternehmen nach Talenten, um vakante Stellen schnellstmöglich besetzen zu können. Gehälter zwischen 150.000 bis 200.000 US-Dollar sind für Angestellte und leitende Angestellte keine Seltenheit mehr. Data Scientists sind in Europa und auch global gefragt.
Besonders spannend: Oft handelt es sich um ortsunabhängige (remote) Stellen, da Flexibilität bei jüngeren Fachkräften gefragt ist und mit steigendem Marktwert gute Verhandlungsoptionen bestehen. Aufgrund des Bewerbermarktes in Branchen mit einem Mangel an ausgebildeten Personal profitieren Fachkräfte hinsichtlich ihrer Möglichkeiten. So ist es keine Seltenheit, dass immer häufiger mit Stellen geworben wird, die zu 100 Prozent im Homeoffice durchgeführt werden können.
Data Scientist: Was steckt hinter dem Beruf?
KI-Datenspezialisten sind vor deshalb begehrt, weil sie sich mit der Währung auseinandersetzen, die Unternehmen bei korrekter Nutzung heute den entscheidenden Wettbewerbsvorteil liefert: Daten.
Aber was genau machen Data Scientist? Kurz: Datenwissenschaftler kümmern sich um die Analyse umfangreicher Datenmengen, um daraus eine gute Entscheidungsgrundlage für Unternehmen zu entwickeln. Die aus den Daten abgeleiteten Ergebnisse bilden die Basis, um zum Beispiel bestehende Prozesse in Unternehmen optimieren zu können.
Wichtig ist die Arbeit und das Zusammenspiel mit und von statistischen und mathematischen Modellen sowie die Anwendung des eigenen betriebswirtschaftlichen Fachwissens. Ob Maschinelles Lernen (ML) oder andere Gebiete der KI: Vor allem die Auseinandersetzung mit neuartiger und immer besser erforschter technologischen Wissenschaft sowie Anpassungsfähigkeit sind bedeutend, um als Datenwissenschaftler schnell auf Veränderungen reagieren zu können.
Was verdienen Data Scientists in Deutschland?
Auch wenn ein Gehalt von 200.000 US-Dollar verlockend klingt, sind die Gehälter hierzulande im Schnitt etwas niedriger. Im Vergleich zu vielen anderen Berufen sind Sie dennoch äußerst attraktiv, denn das Jahresgehalt lässt sich sehen. Zwischen 45.000 bis 70.000 Euro Jahresgehalt sind je nach Ausbildung, Erfahrung und Qualifikation möglich.
Voraussetzungen: Was braucht ein KI-Datenwissenschaftler?
In der Position als Data Scientist mit KI-Schwerpunkt sind mehrere Eigenschaften und Fähigkeiten gefragt. Neben einem universitären Abschluss in fachrelevanten und verwandten Studiengängen sind starke kommunikative Skills, Projektmanagement und Beratung wichtig.
Auch wenn Fachexpertise in Form einer Spezialisierung unverzichtbar ist, können Jobkandidaten, die zum Beispiel wenig bis gar keine Berufserfahrung haben, mit Können punkten. Aufgrund des Fachkräftemangels in der IT-Branche winken gute Berufsmöglichkeiten als Data Scientist.
Dennoch sollte der Anspruch nicht unterschätzt werden. Sehr gute analytische Fähigkeiten, angewandte Mathematik und weitere Voraussetzungen, die von Datenwissenschaftlern erwartet werden, sind oft ein Muss für viele Arbeitgeber.
Besonders gute Chancen haben studierte Mathematiker und Informatiker sowie Akademiker aus ähnlichen Bereichen. Heutzutage bieten einige Hochschulen und Universitäten spezielle Optionen und Kurse an, um sich auf Data Science spezialisieren zu können. Wer aus einem verwandten Bereich kommt, hat so die Möglichkeit, relevante Inhalte zu vertiefen und den eigenen Marktwert zu steigern. Praktika und Projektarbeiten helfen ebenfalls, die Jobchancen bei namhaften Unternehmen zu erhöhen.
So baut sich der Studiengang Data Science auf
Ob du dich für eine private Hochschule oder für eine Technische Universität entscheidest, um Datenwissenschaften zu studieren, kommt vor allem auf die Zulassungsvoraussetzungen an. Die unterrichteten Inhalte ähneln sich jedoch in allen wesentlichen Punkten. So baut sich der Studiengang typischerweise aus Fächern wie Machine Learning, Algorithmen, Stochastik, Statistik und Business Analytics zusammen. Eine gewisse Affinität zum Fach wird aufgrund der Komplexität vorausgesetzt.
Bild: /Unsplash+/Getty Images
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