Data Scientist (m/w)

Haupttätigkeiten

Einkommen

Data Scientists (m/w) verdienen ab 2.500 Euro bis 3.930 Euro brutto pro Monat.

  • Akademischer Beruf: 2.500 bis 3.930 Euro brutto

Beschäftigungsmöglichkeiten

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.

Aktuelle Stellenangebote

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Weitere berufliche Kompetenzen

Berufliche Basiskompetenzen

Berufliche Kompetenzen und Fähigkeiten, die meist Voraussetzung im Beruf Data Scientist (m/w) sind:

Fachliche berufliche Kompetenzen

Fachkenntnisse und Fähigkeiten, die im Beruf Data Scientist (m/w) benötigt werden:

    • Machine Learning (z. B. Deep Learning)
    • Natural Language Processing (z. B. TensorFlow)
    • Neural Networks
    • AI-Anwendungsbereiche (z. B. Algorithmic Decision Making)
    • Branchenübergreifende Unternehmenssoftware (z. B. QlikView, Tableau (Software), Microsoft BI, Business Intelligence-Systeme)
    • Advanced Analytics (z. B. Orange (Software), Weka, RapidMiner, Big Data Analytics-Tools, Smart Data, Datenanalyse, Apache Kafka, Datenintegration, Data Mining)
    • Data Warehousing (z. B. Amazon Redshift, ETL-Prozess)
    • Datenbankmanagementsysteme (z. B. Redis, MongoDB, Access)
    • Datenbankadministration (z. B. Betreuung von relationalen Datenbanken)
    • Datenbank- und Datenbankabfragesprachen (z. B. SQL)
    • Datenbankentwicklung (z. B. Design von Datenarchitekturen)
    • Datenpflege (z. B. Forschungsdatenmanagement)
    • Englisch
    • Cloud Computing (z. B. Microsoft Azure, AWS)
    • Projektmanagement im Wissenschafts- und Forschungsbereich
    • Simulation
    • Wissenschaftliche Recherche
    • Compiler Programmiersprachen (z. B. C, C++)
    • Objektorientierte Programmiersprachen (z. B. Hadoop, Java)
    • Programmierbibliotheken und Schnittstellen (z. B. Pandas, Scikit-learn, PyTorch)
    • Interpreter Programmiersprachen (z. B. NumPy, PHP, Python)
    • Multi-Paradigmen-Sprachen (z. B. VBA - Visual Basic for Applications)
    • Qualitätsmanagement-Methoden (z. B. Predictive Maintenance)
    • Softwareanalyse
    • Softwareprogrammierung (z. B. Testen von KI-generierten Programm-Codes)
    • Softwareentwicklungsmethoden (z. B. DevOps)
    • Softwareentwicklungstools (z. B. Jupyter)
    • Statistikerstellung (z. B. Versicherungsstatistik)
    • Statistikprogramme (z. B. SPSS, SAS-Software)
    • Statistische Methoden (z. B. Statistische Datenanalyse, Probabilistische graphische Modelle, Dateninterpretation, Datenverifikation)
    • Audiovisuelle Präsentationstechnik
    • Abhalten von Vorträgen und Präsentationen (z. B. Abhalten von Online-Präsentationen)
    • Formalwissenschaften (z. B. Mathematik, MatLab)

Überfachliche berufliche Kompetenzen

Soft-Skills, Kompetenzen und Fähigkeiten, die im Beruf Data Scientist (m/w) benötigt werden:

Digitale Kompetenzen nach DigComp

1 Grundlegend 2 Selbstständig 3 Fortgeschritten 4 Hoch spezialisiert
               
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.

Detailinfos zu den digitalen Kompetenzen

Kompetenzbereich Kompetenzstufe(n)
von ... bis ...
Beschreibung
0 - 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 - 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 - 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 - 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 - 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 - 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.

Ausbildung, Zertifikate, Weiterbildung

Typische Qualifikationsniveaus

  • Akademischer Beruf

Deutschkenntnisse nach GERS

Elementare Sprachverwendung Selbständige Sprachverwendung 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.


Weitere Berufsinfos

Selbstständigkeit

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

Berufsspezialisierungen

  • AktuarIn im Bereich Big Data-Analyse Schreibweisevarianten Öffnen/Schließen Zusätzliche Informationen Öffnen/Schließen

  • Big Data AnalystIn Schreibweisevarianten Öffnen/Schließen Zusätzliche Informationen Öffnen/Schließen

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

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

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

Zuordnung zu AMS-Berufssystematik (Sechssteller)

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

Berufe der deutschen Berufssystematik

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

Informationen im Ausbildungskompass

Häufig gestellte Fragen zum Beruf Data Scientist (m/w)

Wie viel verdient man als Data Scientist (m/w)?

Das Einstiegsgehalt beträgt mindestens 2.500 brutto pro Monat.

Wie viele offene Stellen gibt es für den Beruf Data Scientist (m/w)?

Derzeit gibt es 38 offene Stellen im eJob-Room des AMS.

Was muss man als Data Scientist (m/w) können?

Als Data Scientist (m/w) braucht man häufig folgende berufliche Kompetenzen und Fähigkeiten: Analyse von Big Data, Artificial Intelligence, Data Mining, Datenbankentwicklung, Deep Learning, Machine Learning, Microsoft Azure, Microsoft BI, Modellentwicklung (Statistik), Neural Networks, Python, Simulationssoftware, Softwareentwicklungskenntnisse, Spark, SQL.

Wie gut muss man als Data Scientist (m/w) Deutsch können?

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).
Dieses Berufsprofil wurde aktualisiert am 26. Juli 2024.

Diese Seite wurde aktualisiert am: 07. November 2024 V2.7.0.0