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Senior Data Scientist (m/w/d)

Hygi.de GmbH & Co. KG

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Telgte (bei Münster)

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Data Scientist (m/w/d)

HUK-COBURG Versicherungsgruppe

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Coburg

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Informatiker:in / Expert:in für Forschungsdaten (m/w/d)

Leibniz-Zentrum für Informatik GmbH

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Saarbrücken, Trier, Wadern

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Forschung und Entwicklung zu aktuellen Themen in Forschungsinfrastrukturen einschließlich wissenschaftlicher Publikationen, Präsentationen und andere akademische Aktivitäten; Vertretung von Schloss Dagstuhl in diesen Projekten;...

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Köln

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Data Engineer:in

Enercity AG

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Hannover

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Laboringenieur*in (m/w/d) in der Wirtschaftsinformatik/IT in der Lehre und Forschung

Duale Hochschule Baden-Württemberg Karlsruhe

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Karlsruhe

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Wissenschaftliche Mitarbeit (m/w/d) im Bereich Forschung mit Promotionsmöglichkeit

Hochschule für Finanzwirtschaft & Management GmbH

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Bonn

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Frankfurt am Main

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Regensburg

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Informatik und Data Science Die Fakultät für Informatik und Data Science der Universität Regensburg bündelt Forschung und Lehre in den Bereichen Informatik, Data Science und Künstliche Intelligenz an der Universität Regensburg. Eckpunkte Beginn: 01.01....
Heimenkirch

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IT-System und Anwendungsbetreuer (m/w/d) - Datenintegrationszentrum (DIZ)

UKM Universitätsklinikum Düsseldorf Medical Services GmbH

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Düsseldorf

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Heilbronn

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KI-Experte / Chemiker mit KI-Erfahrung (m/w/d)

Lankwitzer Lackfabrik GmbH

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Berlin

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Hannover

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Anlagenmechaniker für Lüftungstechnik (m/w/d)

Technische Universität München TUM School of Management

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Weihenstephan

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Nürnberg

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Leipzig

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Errichten elektrotechnischer AnlagenEnergie- und GebäudetechnikDaten- und SchwachstromvernetzungInspektions-, Wartungs- und PrüfarbeitenServicedienstleistungenDokumentation der geleisteten Arbeit
Mosbach

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Techniker*in (m/w/d)

Open Hybrid LabFactory e. V.

Open Hybrid LabFactory e. V.
Wolfsburg

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Hygi.de GmbH & Co. KG

Senior Data Scientist (m/w/d)

Telgte (bei Münster)

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Data Scientist Gehalt
Data Scientist Jobs: Copyright: ismagilov

Ein Data Scientist ist in erster Linie dafür zuständig, Wissen aus bestehenden Daten zu extrahieren und diese zu nutzen. Techniken aus der Mathematik, Informatik und Statistik kommen dafür zum Einsatz. Die riesigen, unstrukturierten Datenmengen gilt es zu analysieren und auf deren Grundlage Handlungsentscheidungen oder -empfehlungen für das Unternehmen oder den Auftraggeber zu treffen. Dabei geht es nicht nur um die Analyse von Big Data, sondern auch um die Untersuchung von Visual Data sowie Big-Data-Architektur und Integration. Dazu müssen bestehende Geschäftsmodelle beachtet oder verändert werden. Der Austausch mit dem Nutzer der Information, sprich dem Kunden, und dem Domänenexperten setzt eine gute Kommunikationsfähigkeit voraus. Der Data Scientist fungiert als Vermittler zwischen den Ebenen des eigenen Unternehmens oder den des Kunden und übersetzt die aus der Datenmenge extrahierten Ergebnisse verständlich für alle Beteiligten. Die Beschaffung der Daten liegt dabei üblicherweise in den Händen von Kollegen, was ein gewisses Koordinationstalent voraussetzt sowie die Fähigkeit, bestimmte Aufgaben an andere zu delegieren.

Was sind die Aufgaben als Data Scientist?

Als Data Scientist identifizierst und analysierst du große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Datenquellen. Im Vorfeld ist deine Aufgabe, eine solide Datenbasis zur Verfügung zu stellen, um qualitativ hochwertige Aussagen zu treffen, bei denen es oft um Wahrscheinlichkeiten für die Zukunft geht. Du musst daher Entscheidungen treffen, welche Daten für deine Erhebungen relevant sind. Um diese Daten zu generieren, gehört die Implementierung eines Trackingprogramms sowie die Datenüberwachung ebenfalls zu deinen Aufgaben. Für die anschließende Analyse der Datenbasis entwickelst du neue Methoden. Auf Basis dieser Analyse erstellst du schließlich Prognosen für die Zukunft und sprichst fundierte Handlungsempfehlungen gegenüber dem Unternehmen aus. Solche Analyseverfahren kommen in vielen Branchen zum Einsatz, aber vor allem im Gesundheits- und Versicherungswesen sind sie elementarer Bestandteil der Geschäftsprozesse. Deine Analysen als Data Scientist liefern diesen Unternehmen wichtige Informationen, um Produkte zu entwickeln, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein oder einfach um die richtige Entscheidung zu treffen. Je nachdem, ob du in einem Konzern oder kleinen Betrieb arbeitest, können sich deine Aufgaben verändern. In einem Großkonzern bist du eher als Spezialist für die Analyse von Teilprozessen tätig, während dich die Anstellung in einem kleinen Betrieb vollumfänglich fordert.

Was verdienst du als Data Scientist?

Abhängig davon, ob du in einem Großkonzern oder Start-Up arbeitest, liegt das durchschnittliche Gehalt derzeit zwischen 46.000 Euro und 69.000 Euro. Natürlich spielt auch die Branche eine wichtige Rolle. Dabei kann sich das Gehalt als Data Scientist – je nach Verantwortlichkeiten und Berufserfahrung – entsprechend steigern. Mit einem Masterabschluss liegt dein Einstiegsgehalt zwischen 46.000 Euro und 52.000 Euro, aber schon mit einem Bachelorabschluss erwarten dich als Berufsanfänger um die 42.000 Euro. Vor Berufsantritt erworbene Berufserfahrung lässt dein Gehalt nochmals steigen. Spezialisierungen, die du dir während deines Studiums angeeignet hast, wirken sich außerdem positiv aus. Schon wenige Jahre nach Eintritt in das Berufsleben kannst du dich über ein lukratives Gehalt zwischen 56.000 Euro und 61.000 Euro freuen, ein Senior Data Scientist kann sogar mit 71.000 Euro pro Jahr rechnen. Angesichts der technischen Entwicklungen ist eine weitere Steigerung des Gehalts durchaus im Bereich des Möglichen. Es gibt allerdings gewisse Unterschiede zwischen den einzelnen Branchen. Die Großverdiener unter den Data Scientists sind bei der Bank angesiedelt, Data Scientists im Maschinenbau, der Automobilindustrie oder der Unternehmensberatung haben aber ebenfalls hervorragende Gehaltsaussichten. Hier liegt das Einstiegsgehalt bei über 4.200 Euro Monatsgehalt.

Was sind die Voraussetzungen für den Beruf Data Scientist?

Dem Beruf des Data Scientist geht in der Regel ein Studium voraus, doch es gibt auch alternative Wege. Gerade für Ingenieure, Statistiker oder Mathematiker bietet sich hier eine gute Qualifizierungsmöglichkeit. Data Science kann ebenso als Studiengang gewählt werden. Möchtest du direkt nach deinem Universitätsabschluss in den Beruf einsteigen, sind Kurse von verschiedenen Bildungsträgern zu empfehlen, die dich zum Data Scientist ausbilden. Voraussetzung für ein universitäres Studium ist die allgemeine Hochschulreife. Arbeitest du bereits als Business Developer, Analyst, Software-Entwickler oder Data Manager, ist dein Weg zum Data Scientist nicht weit. Bei Einsteigerkursen, die beispielsweise durch das Fraunhofer Institut angeboten werden, lernst du aktuelles Wissen, das praktisch wie theoretisch fundiert ist. Ein Vorteil dieses Ausbildungswegs ist deine bereits vorhandene Berufspraxis, unter Umständen auch aus anderen Gebieten, die den Beruf des Data Scientists gut ergänzen.

Data Scientists auf dem Stellenmarkt

Data Scientists werden überall dort gebraucht, wo riesige Datenmengen entstehen und Firmen sich diese für ihre Prozessoptimierung oder die Wettbewerbsfähigkeit zunutze machen möchten. Die Bandbreite ist groß: Logistikunternehmen, Online-Händler, aber auch die bereits genannten Versicherungen oder Energieversorger benötigen Data Scientists, um Auftragsspitzen, Wahrscheinlichkeiten oder Krankheitsentwicklungen vorhersagen zu können. Onlineshops setzen auf Algorithmen, die dem Kunden innerhalb von Sekundenbruchteilen die passendsten Ergebnisse ausspielen können und auch das Onlinemarketing nutzt datenbasierte Algorithmen für personalisierte Werbung. Data Scientists sind deshalb in den unterschiedlichsten Branchen zu finden, Stellenangebote finden sich im Internet zuhauf. Da die technologische Entwicklung und fortschreitende Digitalisierung in alle Lebensbereiche vordringen, bestehen für dieses Berufsbild beste Zukunftsaussichten und Entwicklungschancen.

Weiterbildung für Data Scientist

Um den Beruf als Data Scientist zu ergreifen, gibt es entweder die Möglichkeiten des Studiums oder das Absolvieren einer Fortbildung für Quereinsteiger, die aus verwandten Disziplinen kommen. Bist du bereits als Data Scientist tätig, kannst du dich innerhalb deiner Branche weiterbilden und dir so zusätzliches Wissen aneignen. Dies hilft dir insbesondere dann, wenn es darum geht, komplexe Geschäftsprozesse zu verstehen und zu erfassen. Bist du beispielsweise im Bereich E-Commerce tätig und analysierst Daten eines großen Online-Versandhändlers, kann dir eine Fortbildung im Onlinemarketing wertvolles Wissen liefern.