Znanstvenik podatkov (m / ž)
(Data Scientist (m/w))

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Glavne dejavnosti
(Haupttätigkeiten)

Dohodek
(Einkommen)

Znanstvenik podatkov (m / ž) zasluži od 2.500 do 3.930 evrov bruto na mesec (Data Scientists (m/w) verdienen ab 2.500 bis 3.930 Euro brutto pro Monat).

  • Akademski poklic : 2.500 do 3.930 evro bruto (Akademischer Beruf: 2.500 bis 3.930 Euro brutto)

Zaposlitvene možnosti
(Beschäftigungsmöglichkeiten )

Podatkovni znanstveniki (m / ž) so zaposleni v najrazličnejših panogah (bančništvo, farmacevtska industrija, raziskave IT, e-trgovina, industrija, proizvodnja itd.). Delate na univerzah, tehničnih fakultetah, v javni službi, na raziskovalnih inštitutih, pa tudi za interesne skupine, združenja in organizacije.

Data Scientists (m/w) werden in verschiedensten Branchen (Bankenwesen, Pharmaindustrie, IT-Forschung, E-Commerce, Industrie, Produktion, etc.) beschäftigt. Sie arbeiten an Universitäten, Fachhochschulen, im öffentlichen Dienst, an Forschungsinstituten, aber auch für Interessensvertretungen, Verbände und Organisationen.

Trenutna prosta delovna mesta
(Aktuelle Stellenangebote)

.... v spletni službi za zaposlovanje AMS (eJob-Room): (.... in der online-Stellenvermittlung des AMS (eJob-Room): )39 v sobo AMS eJob ( zum AMS-eJob-Room)

Avstrija zemljevid prostih delovnih mest (Österreich-Karte der offenen Stellen)

Österreich Karte

Potrebne poklicne sposobnosti v oglasih
(In Inseraten gefragte berufliche Kompetenzen)

Kompetence in veščine, po katerih se povprašuje poklic Znanstvenik podatkov (m / ž) so: (Gefragte Kompetenzen und Fähigkeiten im Beruf Data Scientist (m/w) sind:)

Druga poklicna znanja
(Weitere berufliche Kompetenzen)

Osnovne poklicne sposobnosti
(Berufliche Basiskompetenzen)

Poklicne kompetence in veščine, ki se običajno zahtevajo v poklicu Znanstvenik podatkov (m / ž) : (Berufliche Kompetenzen und Fähigkeiten, die meist Voraussetzung im Beruf Data Scientist (m/w) sind:)

Tehnično strokovno znanje
(Fachliche berufliche Kompetenzen)

Strokovno znanje in spretnosti, ki se zahtevajo na delovnem mestu Znanstvenik podatkov (m / ž) : (Fachkenntnisse und Fähigkeiten, die im Beruf Data Scientist (m/w) benötigt werden:)

  • Delo z napravami, stroji in sistemi (Arbeit mit Geräten, Maschinen und Anlagen)
    • Popravilo in servis strojev in sistemov (Reparatur und Service von Maschinen und Anlagen) (z. B. Predvidevanje vzdrževanja (Predictive Maintenance))
  • Umetna inteligenca (Artificial Intelligence)
    • Strojno učenje (Machine Learning) (z. B. Globoko učenje (Deep Learning))
    • Obdelava naravnega jezika (Natural Language Processing)
    • Nevronska omrežja (Neural Networks)
    • Področja uporabe AI (AI-Anwendungsbereiche) (z. B. Algoritemsko odločanje (Algorithmic Decision Making))
  • Poznavanje poslovne programske opreme (Betriebswirtschaftliche Anwendungssoftware-Kenntnisse)
    • Medindustrijska poslovna programska oprema (Branchenübergreifende Unternehmenssoftware) (z. B. QlikView (QlikView), Tabela (programska oprema) (Tableau (Software)), Microsoft BI (Microsoft BI), Sistemi poslovne inteligence (Business Intelligence-Systeme))
  • Poznavanje baze podatkov (Datenbankkenntnisse)
    • Napredna analitika (Advanced Analytics) (z. B. Oranžna (programska oprema) (Orange (Software)), Weka (Weka), RapidMiner (RapidMiner), Orodja za analizo velikih podatkov (Big Data Analytics-Tools), Pametni podatki (Smart Data), Analiza podatkov (Datenanalyse), Apache Kafka (Apache Kafka), Integracija podatkov (Datenintegration), Pridobivanje podatkov (Data Mining))
    • Skladiščenje podatkov (Data Warehousing) (z. B. Amazon Redshift (Amazon Redshift), ETL proces (ETL-Prozess))
    • Sistemi za upravljanje baz podatkov (Datenbankmanagementsysteme) (z. B. Redis (Redis), MongoDB (MongoDB), Dostop (Access))
    • Upravljanje baze podatkov (Datenbankadministration) (z. B. Vzdrževanje relacijskih baz podatkov (Betreuung von relationalen Datenbanken))
    • Podatkovna baza in jeziki poizvedb po bazi podatkov (Datenbank- und Datenbankabfragesprachen) (z. B. SQL (SQL))
    • Razvoj zbirk podatkov (Datenbankentwicklung) (z. B. Oblikovanje podatkovne arhitekture (Design von Datenarchitekturen))
  • Znanje o uporabi IT (EDV-Anwendungskenntnisse)
    • Vzdrževanje podatkov (Datenpflege) (z. B. Upravljanje raziskovalnih podatkov (Forschungsdatenmanagement))
  • Znanje tujih jezikov (Fremdsprachenkenntnisse)
    • Angleščina (Englisch)
  • Razvoj in upravljanje interneta (Internetentwicklungs- und Administrationskenntnisse)
    • Računalništvo v oblaku (Cloud Computing) (z. B. Microsoft Azure (Microsoft Azure), AWS (AWS))
  • Poznavanje znanstvenih metod dela (Kenntnis wissenschaftlicher Arbeitsmethoden)
    • Vodenje projektov v znanosti in raziskavah (Projektmanagement im Wissenschafts- und Forschungsbereich)
    • Simulacija (Simulation)
    • Znanstvene raziskave (Wissenschaftliche Recherche)
  • Poznavanje programskih jezikov (Programmiersprachen-Kenntnisse)
    • Programski jeziki prevajalnik (Compiler Programmiersprachen) (z. B. C (C), C ++ (C++))
    • Objektno usmerjeni programski jeziki (Objektorientierte Programmiersprachen) (z. B. Hadoop (Hadoop), Java (Java))
    • Knjižnice in vmesniki za programiranje (Programmierbibliotheken und Schnittstellen) (z. B. TensorFlow (TensorFlow), Pande (Pandas), Scikit-learn (Scikit-learn), PyTorch (PyTorch), OpenCV)
    • Tolmač programskih jezikov (Interpreter Programmiersprachen) (z. B. NumPy (NumPy), PHP (PHP), Python (Python))
    • Jeziki z več paradigmami (Multi-Paradigmen-Sprachen) (z. B. VBA - Visual Basic za aplikacije (VBA - Visual Basic for Applications))
  • Veščine razvoja programske opreme (Softwareentwicklungskenntnisse)
    • Analiza programske opreme (Softwareanalyse)
    • Programiranje programske opreme (Softwareprogrammierung) (z. B. Testiranje programskih kod, ustvarjenih z AI (Testen von KI-generierten Programm-Codes))
    • Metode razvoja programske opreme (Softwareentwicklungsmethoden) (z. B. DevOps (DevOps))
    • Orodja za razvoj programske opreme (Softwareentwicklungstools) (z. B. Jupiter (Jupyter))
  • Poznavanje statistike (Statistikkenntnisse)
    • Priprava statistike (Statistikerstellung) (z. B. Zavarovalna statistika (Versicherungsstatistik))
    • Statistični programi (Statistikprogramme) (z. B. SPSS (SPSS), Programska oprema SAS (SAS-Software))
    • Statistične metode (Statistische Methoden) (z. B. Statistična analiza podatkov (Statistische Datenanalyse), Verjetnostni grafični modeli (Probabilistische graphische Modelle), Interpretacija podatkov (Dateninterpretation), Preverjanje podatkov (Datenverifikation))
  • Predavanja in predstavitvene sposobnosti (Vortrags- und Präsentationskenntnisse)
    • Avdiovizualna predstavitvena tehnologija (Audiovisuelle Präsentationstechnik)
    • Organiziranje predavanj in predstavitev (Abhalten von Vorträgen und Präsentationen) (z. B. Izvajanje spletnih predstavitev (Abhalten von Online-Präsentationen))
  • Znanstveno znanje, tehnologija in formalne vede (Wissenschaftliches Fachwissen Technik und Formalwissenschaften)
    • Formalne znanosti (Formalwissenschaften) (z. B. Matematika (Mathematik), Data Science, MatLab (MatLab))

Splošne poklicne sposobnosti
(Überfachliche berufliche Kompetenzen)

Mehke veščine, kompetence in sposobnosti, potrebne za delo Znanstvenik podatkov (m / ž) : (Soft-Skills, Kompetenzen und Fähigkeiten, die im Beruf Data Scientist (m/w) benötigt werden:)

Digitalne veščine glede na DigComp
(Digitale Kompetenzen nach DigComp)

1 Osnovno (1 Grundlegend) 2 samozaposlena (2 Selbstständig) 3 Napredno (3 Fortgeschritten) 4 Visoko specializirani (4 Hoch spezialisiert)
               
Opis: (Beschreibung: )Data Scientist (m/w) sind Expertinnen und Experten der Digitalisierung. Sie sind in der Lage große Datenmengen in unterschiedlichen und immer wieder neuen Zusammenhängen zu ermitteln, zu bewerten und zu analysieren. Daraus entwickeln sie neue Ableitungen für Anwendungen, Geschäftsmodelle, Problemlösungen usw. Die erforderlichen Kompetenzen hängen dabei stark vom konkreten Tätigkeitsbereich ab und erfordern oft ein spezialisiertes Kompetenzniveau.

Podrobne informacije o digitalnih veščinah
(Detailinfos zu den digitalen Kompetenzen)

Področje pristojnosti (Kompetenzbereich) Stopnje usposobljenosti
od ... do ... (Kompetenzstufe(n)
von ... bis ...)		 Opis (Beschreibung)
0 - Osnove, dostop in digitalno razumevanje (Grundlagen, Zugang und digitales Verständnis) 1 2 3 4 5 6 7 8 Data Scientists (m/w) haben ein ausgeprägtes Verständnis für komplexe Zusammenhänge der Digitalisierung und gestalten selbst neue Anwendungen und Lösungen. Sie können sowohl allgemeine als auch berufsspezifische digitale Anwendungen (z. B. Agiles Projektmanagement, Algorithmic Decision Making, Cognitive Computing, Data Mining, Edge Computing, KI-gestütztes Wissensmanagement, Machine Learning) und Geräte selbstständig und sicher anwenden.
1 - Ravnanje z informacijami in podatki (Umgang mit Informationen und Daten) 1 2 3 4 5 6 7 8 Der Umgang mit Daten und Informationen ist das tägliche Brot für Data Scientists (m/w). Sie recherchieren, analysieren und bewerten Daten und entwickeln daraus Anwendungen und Lösungen für komplexe Fragestellungen und Probleme.
2 - Komunikacija, interakcija in sodelovanje (Kommunikation, Interaktion und Zusammenarbeit) 1 2 3 4 5 6 7 8 Data Scientists (m/w) verwenden digitale Anwendungen zur Kommunikation, Zusammenarbeit und Dokumentation auf fortgeschrittenem Niveau und unterstützen andere beim Einsatz solcher Tools.
3 - Ustvarjanje, produkcija in objava (Kreation, Produktion und Publikation) 1 2 3 4 5 6 7 8 Data Scientists (m/w) entwickeln neue Ansätze für die automatisierte Analyse und Auswertung großer Datenmengen in den unterschiedlichen Kontexten.
4 - Varnost in trajnostna raba virov (Sicherheit und nachhaltige Ressourcennutzung) 1 2 3 4 5 6 7 8 Data Scientists (m/w) beurteilen die für den jeweiligen Anlassfall relevanten Datenschutz- und -sicherheitsregeln und arbeiten maßgeblich an der Entwicklung geeigneter Maßnahmen zur Datensicherheit mit.
5 - Reševanje problemov, inovativnost in stalno učenje (Problemlösung, Innovation und Weiterlernen) 1 2 3 4 5 6 7 8 Data Scientists (m/w) entwickeln neue Lösungen und Anwendungen auch für schlecht definierte Problemstellungen.

Usposabljanje, certifikati, nadaljnje usposabljanje
(Ausbildung, Zertifikate, Weiterbildung)

Tipične stopnje spretnosti
(Typische Qualifikationsniveaus)

  • Akademski poklic (Akademischer Beruf)

Usposabljanje
(Ausbildung)

Hochschulstudien NQR VII NQR VIII

Nadaljnje izobraževanje
(Weiterbildung)

Specializirana specializacija za nadaljnje usposabljanje (Fachliche Weiterbildung Vertiefung)
Možnosti poklicnega usposabljanja (Fachliche Weiterbildung Aufstiegsperspektiven)
Medresorsko usposabljanje (Bereichsübergreifende Weiterbildung)
Organizator usposabljanja (Weiterbildungsveranstalter)

Znanje nemščine po CEFR
(Deutschkenntnisse nach GERS)

Osnovna uporaba jezika (Elementare Sprachverwendung) Samostojna raba jezika (Selbständige Sprachverwendung) Kompetentna raba jezika (Kompetente Sprachverwendung)
A1A2B1B2C1C2

Während ihre Arbeit mit den IT-Tools häufig in englischer Sprache erfolgt, ergeben sich die höheren Anforderung an die Deutschkenntnisse vor allem aus der mündlichen und schriftlichen Kommunikation im Team und vor allem mit Kundinnen und Kunden. Sie müssen komplexe Arbeitsanweisungen verstehen und ausführen können und ihre Arbeitsergebnisse schriftlich dokumentieren. Bei der Entwicklung von deutschsprachigen Anwendungen sind jedenfalls sehr gute Deutschkenntnisse erforderlich.

Dodatne strokovne informacije
(Weitere Berufsinfos)

Samozaposlitev
(Selbstständigkeit)

Freier Beruf:
  • IngenieurkonsulentIn
  Reglementiertes Gewerbe:
  • Ingenieurbüros (Beratende IngenieurInnen)

Delovno okolje
(Arbeitsumfeld)

Strokovne specializacije
(Berufsspezialisierungen)

  • Aktuar na področju analize velikih podatkov (AktuarIn im Bereich Big Data-Analyse) Schreibweisevarianten Öffnen/Schließen Zusätzliche Informationen Öffnen/Schließen

  • Analitik velikih podatkov (Big Data AnalystIn ) Schreibweisevarianten Öffnen/Schließen Zusätzliche Informationen Öffnen/Schließen

  • Big Data Arhitekt (m/ž) (Big Data Architect (m/w)) Schreibweisevarianten Öffnen/Schließen Zusätzliche Informationen Öffnen/Schließen

  • Inženir velikih podatkov (m/ž) (Znanstvenik podatkov (m / ž)) (Big Data Engineer (m/w) (Znanstvenik podatkov (m / ž) (Data Scientist (m/w)))) Schreibweisevarianten Öffnen/Schließen Zusätzliche Informationen Öffnen/Schließen

  • Big Data Scientist (m/ž) (Big Data Scientist (m/w)) Schreibweisevarianten Öffnen/Schließen Zusätzliche Informationen Öffnen/Schließen

Sorodni poklici
(Verwandte Berufe)

Dodelitev poklicnim območjem in skupinam BIS
(Zuordnung zu BIS-Berufsbereichen und -obergruppen)

Dodelitev poklicni klasifikaciji AMS (šestmestna)
(Zuordnung zu AMS-Berufssystematik (Sechssteller))

  • 647119 Data Scientist (DI) (m./ž.) (Data Scientist (DI) (m./w.))  
  • 647522 Data Scientist (Ing) (m./ž.) (Data Scientist (Ing) (m./w.))  
  • 842106 Statistik (Statistiker/in)  

Razvrstitev v poklicne skupine ISCO-08 / poklice ESCO-v0.7
(Zuordnung zu ISCO-08-Berufsgattungen / ESCO-v0.7-Berufen)

Poklici v nemškem poklicnem sistemu
(Berufe der deutschen Berufssystematik (KldB))

  • Data Engineer
  • Data Scientist
  • Entwickler/Entwicklerin für Datenvisualisierung
  • Machine Learning Engineer
  • Statistiker/Statistikerin

Informacije v poklicnem leksikonu
(Informationen im Berufslexikon)

Informacije v kompasu za vadbo
(Informationen im Ausbildungskompass)

Pogosta vprašanja o poklicu Znanstvenik podatkov (m / ž) (Häufig gestellte Fragen zum Beruf Data Scientist (m/w))

Koliko zaslužite kot Znanstvenik podatkov (m / ž) ? (Wie viel verdient man als Data Scientist (m/w)?)

Začetna plača je najmanj 2.500 bruto na mesec. (Das Einstiegsgehalt beträgt mindestens 2.500 brutto pro Monat.)

Koliko prostih delovnih mest je na voljo za poklic Znanstvenik podatkov (m / ž) ? (Wie viele offene Stellen gibt es für den Beruf Data Scientist (m/w)?)

V AMS eJob Room je trenutno 39 prostih delovnih mest. (Derzeit gibt es 39 offene Stellen im eJob-Room des AMS.)

Kaj moraš znati narediti kot Znanstvenik podatkov (m / ž) ? (Was muss man als Data Scientist (m/w) können?)

Kot Znanstvenik podatkov (m / ž) pogosto potrebujete naslednje poklicne kompetence in veščine: Analyse von Big Data, Artificial Intelligence, Data Mining, Datenbankentwicklung, Datenmanagement, Deep Learning, Entwicklung von Algorithmen, Machine Learning, Microsoft Azure, Microsoft BI, Modellentwicklung (Statistik), Neural Networks, Python, Simulationssoftware, Softwareentwicklungskenntnisse, Spark, SQL . (Als Data Scientist (m/w) braucht man häufig folgende berufliche Kompetenzen und Fähigkeiten: Analyse von Big Data, Artificial Intelligence, Data Mining, Datenbankentwicklung, Datenmanagement, Deep Learning, Entwicklung von Algorithmen, Machine Learning, Microsoft Azure, Microsoft BI, Modellentwicklung (Statistik), Neural Networks, Python, Simulationssoftware, Softwareentwicklungskenntnisse, Spark, SQL.)

Kako dobro morate znati govoriti nemško, da ste Znanstvenik podatkov (m / ž) ? (Wie gut muss man als Data Scientist (m/w) Deutsch können?)

Za poklic Znanstvenik podatkov (m / ž) potrebujete znanje nemščine na ravni C1 : Kann ein breites Spektrum anspruchsvoller, längerer Texte verstehen und auch implizite Bedeutungen erfassen. Kann sich spontan und fließend ausdrücken, ohne öfter deutlich erkennbar nach Worten suchen zu müssen. Kann die Sprache im gesellschaftlichen und beruflichen Leben oder in Ausbildung und Studium wirksam und flexibel gebrauchen. Kann sich klar, strukturiert und ausführlich zu komplexen Sachverhalten äußern und dabei verschiedene Mittel zur Textverknüpfung angemessen verwenden. C1 ist die fünfte von sechs Stufen im GERS (Gemeinsamer Europäischer Referenzrahmen für Sprachen). (Für den Beruf Data Scientist (m/w) benötigt man Deutschkenntnisse auf Niveau C1: Kann ein breites Spektrum anspruchsvoller, längerer Texte verstehen und auch implizite Bedeutungen erfassen. Kann sich spontan und fließend ausdrücken, ohne öfter deutlich erkennbar nach Worten suchen zu müssen. Kann die Sprache im gesellschaftlichen und beruflichen Leben oder in Ausbildung und Studium wirksam und flexibel gebrauchen. Kann sich klar, strukturiert und ausführlich zu komplexen Sachverhalten äußern und dabei verschiedene Mittel zur Textverknüpfung angemessen verwenden. C1 ist die fünfte von sechs Stufen im GERS (Gemeinsamer Europäischer Referenzrahmen für Sprachen).)
Ta profesionalni profil je bil posodobljen 27. Juni 2025 . (Dieses Berufsprofil wurde aktualisiert am 27. Juni 2025.)

Ta stran je bila posodobljena dne: (Diese Seite wurde aktualisiert am:) 07. August 2025 V2.9.0.0