Statistiken
der direkte Vorfahre des FeldesBietet das Inferenz-Toolkit – Hypothesentests, Regression, experimentelles Design –, das die Datenwissenschaft größtenteils von Fisher, Neyman und ihren Nachfolgern geerbt hat.
Es gibt keine Lizenz zum Praktizieren von Datenwissenschaft, und kein Fachgremium entscheidet darüber, wer den Titel führen darf – was sowohl die größte Chance als auch das größte Qualitätsproblem des Fachgebiets darstellt, da der Begriff „Datenwissenschaftler“ für Berufe verwendet wird, die von fortgeschrittener statistischer Forschung bis hin zu routinemäßigen Tabellenkalkulationsberichten reichen.
In der Praxis hat sich ohnehin eine ziemlich konsistente Pipeline gebildet: ein quantitativer Bachelor-Abschluss, dem zunehmend ein Master-Abschluss folgt, ein Portfolio realer Projekte und ein technisches Interview rund um SQL, Statistiken und eine Fallstudie zum Mitnehmen, die als echte, informelle Gatekeeping-Prüfung des Fachgebiets fungiert.
Der Weg hinein
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1
Quantitative Bachelor-Grundlagen
3–4 JahreEin Abschluss in Statistik, Informatik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder einem verwandten quantitativen Bereich, idealerweise mit Kursarbeit oder einem Projekt, das diese auf reale Daten anwendet.
Der FilterHochschulzulassung und Abschluss von Kursen in Analysis und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
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2
Aufbau eines Projektportfolios
1–2 JahrePraktika, ein Kaggle-Wettbewerb, eine Forschungsassistenz oder ein selbstgesteuertes Projekt mit einem öffentlichen GitHub-Repository – die Beweise, nach denen Arbeitgeber tatsächlich suchen, gehen über ein Transkript hinaus.
Der FilterEin Praktikum an Land ziehen oder selbständig ein Projekt entwickeln, das es wert ist, gezeigt zu werden.
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3
Master-Abschluss (zunehmend erwartet)
1–2 JahreEin dedizierter Master-Abschluss in Datenwissenschaft, Statistik oder einem verwandten Bereich, der mittlerweile bei großen Arbeitgebern so weit verbreitet ist, dass er auch ohne formelles Mandat als unverbindliche Anforderung fungiert.
Der FilterDie Zulassung als Hochschulabsolvent erfordert in der Regel gute quantitative Bachelor-Noten.
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4
Erste Rolle als Datenwissenschaftler oder Analyst
EintragFrühe Rollen konzentrieren sich eher auf Datenbereinigung, Dashboarding und umfassende Analysen als auf offene Modellierung, von denen der Aufbau der SQL- und Geschäftskontextkompetenz für die spätere Arbeit abhängt.
Der FilterEin technisches Interview rund um SQL, Statistiken und eine Fallstudie zum Mitnehmen.
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5
Spezialisierung
3–5 JahreDie meisten Datenwissenschaftler tendieren zu einer Richtung – maschinellem Lernen, Modellierung, kausale Schlussfolgerung und Experimente oder Analysetechnik –, da die allgemeine Version des Titels in großem Maßstab immer schwieriger aufrechtzuerhalten ist.
Der FilterEine Erfolgsbilanz gelieferter Analysen oder Modelle mit messbaren geschäftlichen Auswirkungen.
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6
Senior, Mitarbeiter oder leitender Datenwissenschaftler
5+ JahreLegt die analytische Agenda für ein Team oder einen Produktbereich fest, ist Mentor für Nachwuchskräfte und wird anhand der Entscheidungen beurteilt, die von einer Reihe von Arbeiten beeinflusst wurden, und nicht anhand eines einzelnen Modells.
Der FilterInterne Fördergremien haben durch Abwägung allein Einfluss auf die technische Leistung.
Master in Data Science (USA)
30.000–80.000 US-Dollar
US-amerikanische Masterstudiengänge in Datenwissenschaft oder Statistik kosten je nach Universität in der Regel 30.000 bis 80.000 US-Dollar an Gesamtstudiengebühren, obwohl einige öffentliche und Online-Programme, wie der Online-Analytics-Masterstudiengang der Georgia Tech, deutlich weniger kosten. Eine Bootcamp-Alternative kostet normalerweise 10.000 bis 20.000 US-Dollar über einen Zeitraum von drei bis sechs Monaten. Außerhalb der USA erheben viele europäische Masterstudiengänge für inländische oder EU-Studierende nur geringe oder gar keine Studiengebühren, es fallen jedoch weiterhin Lebenshaltungskosten und für Nicht-EU-Studierende höhere internationale Gebühren an.
Was man studiert
Informatik
für die technische Hälfte der ArbeitDatenbanken, Algorithmen und ausreichend Software-Engineering, um Code in Produktionsqualität zu schreiben und nicht nur ein einmaliges Analyseskript, trennen zunehmend starke Kandidaten von schwachen.
Mathematik oder Angewandte Mathematik
für die Theorie unter den ModellenLineare Algebra, Wahrscheinlichkeit und Optimierung sind die Sprachen, in denen maschinelle Lernmethoden tatsächlich geschrieben sind und die weit über die Anpassung von Modellen mit Standardeinstellungen hinaus nützlich sind.
Wirtschaft
ein ungewöhnlich häufiger FutterspenderDie ökonometrische Ausbildung in Kausalinferenz und Beobachtungsdatenanalyse lässt sich direkt übersetzen, und viele arbeitende Datenwissenschaftler, insbesondere im Finanz- und Technologiebereich, verfügen über einen Abschluss in Wirtschaftswissenschaften.
Physik
für quantitative ProblemlösungsgewohnheitenPhysiker bringen ein starkes numerisches Gespür mit und können sich mit Messfehlern in der realen Welt auskennen. Sie gelangen leichter in die Datenwissenschaft, als der Abschlusstitel vermuten lässt.
Wo es am besten gelehrt wird
Stanford-Universität
Vereinigte StaatenEine Statistikabteilung mit enger Verbindung zur Personalbeschaffung im Silicon Valley und Heimat einiger der am häufigsten genutzten einführenden Lehrbücher und Online-Kurse zum Thema Statistik.
Universität von Kalifornien, Berkeley
Vereinigte StaatenDer Master of Information and Data Science-Studiengang der School of Information und der einflussreiche Grundstudiengang „Foundations of Data Science“ trugen dazu bei, einen speziellen Lehrplan für Datenwissenschaften zu definieren.
ETH Zürich
SchweizEin starkes Statistik-, maschinelles Lern- und Daten-Engineering-Programm, das die dichte Konzentration von Arbeitgebern in der Pharma-, Finanz- und Technologiebranche in der Schweiz unterstützt.
Universität Cambridge
Vereinigtes KönigreichTiefgreifende Statistik- und maschinelle Lernforschung, wobei Absolventen regelmäßig in die finanz- und technologieorientierten Datenteams Londons eingestellt werden.
Nationale Universität Singapur
SingapurEin führendes regionales Datenwissenschafts- und Analyseprogramm, das die schnell wachsenden Banken- und Technologiesektoren Südostasiens versorgt.
Indisches Institut für Technologie Bombay
IndienEine der selektivsten Ingenieurinstitutionen Indiens, deren Absolventen sowohl inländische Technologieunternehmen als auch die großen in Indien ansässigen Datenteams globaler Unternehmen unterstützen.
Tsinghua-Universität
ChinaEin erstklassiges Informatik- und Statistikprogramm, das Chinas größte Technologieunternehmen mit Talenten für Daten und maschinelles Lernen versorgt.
Technische Universität München
DeutschlandEin führendes deutsches Programm, das Datentechnik, Statistik und maschinelles Lernen kombiniert und eng mit der Personalbeschaffung im Automobil- und Industrie-Data-Science-Bereich des Landes verknüpft ist.
Lizenzen und Prüfungen
Master oder Doktortitel in Datenwissenschaft, Statistik oder einem verwandten Bereich
GlobalNicht gesetzlich vorgeschrieben, kommt aber einem Standardnachweis am nächsten und wird in Stellenausschreibungen größerer Arbeitgeber zunehmend als Präferenz oder Anforderung aufgeführt.
Certified Analytics Professional (CAP)
Global (herausgegeben von INFORMS, in den USA ansässig)Eine herstellerneutrale Analytics-Zertifizierung, die eine Prüfung und nachgewiesene Berufserfahrung erfordert und seit 2013 vom Institute for Operations Research and the Management Sciences ausgestellt wird.
Microsoft-zertifiziert: Azure Data Scientist Associate
GlobalEine Cloud-Anbieter-Zertifizierung (Prüfung DP-100), die die Fähigkeit zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen auf der Azure-Plattform von Microsoft nachweist und häufig in Stellenausschreibungen aufgeführt wird, die Azure verwenden.
Google Data Analytics Professional-Zertifikat
GlobalEin weit verbreiteter Einstiegsnachweis, der über Coursera vermittelt wird und oft von Quereinsteigern verwendet wird, um grundlegende SQL-, Tabellenkalkulations- und Visualisierungsfähigkeiten zu demonstrieren, ohne einen vollständigen Abschluss zu haben.
Der andere Weg hinein
Codierungs- und Daten-Bootcamps
Intensive mehrmonatige Programme vermitteln Berufseinsteigern Python, SQL und angewandte Statistik und ersetzen einen schnellen, projektlastigen Lehrplan und ein Portfolio für einen vollständigen Abschluss – ein Weg, der bei kleineren Unternehmen und Start-ups eher akzeptiert wird als bei großen forschungsintensiven Arbeitgebern.
Kaggle- und Open-Source-Portfolio-Route
Eine kleinere Anzahl autodidaktischer Praktiker baut sich eine öffentliche Erfolgsbilanz durch Kaggle-Wettbewerbsrankings oder weit verbreitete Open-Source-Datentools auf und erreicht gelegentlich Vorstellungsgespräche bei Unternehmen, bei denen nachgewiesene Fähigkeiten Vorrang vor formalen Qualifikationen haben.
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