1977: Datenwissenschaftler bei der Arbeit

Wissenschaftler für maschinelles Lernen Findet Muster und erstellt Vorhersagemodelle aus Daten – eine Berufsbezeichnung aus dem Jahr 2008, die auf drei Jahrhunderten des Zählens, Testens und Visualisierens von Beweisen basiert. Ein Datenwissenschaftler extrahiert mithilfe von Statistiken, Programmierung und Domänenwissen Muster, Vorhersagen und Empfehlungen aus Daten und wandelt das Ergebnis dann in etwas um, auf das ein Unternehmen, eine Regierungsbehörde oder ein Forschungsteam reagieren kann. Die Arbeit umfasst das Schreiben von SQL zum Abrufen von Daten aus einem Warehouse, das Bereinigen und Umformen dieser Daten, das Anpassen eines statistischen oder maschinellen Lernmodells und das Erklären, was das Ergebnis unterstützt und was nicht.

Die Berufsbezeichnung ist weitaus jünger als das Handwerk dahinter. Der Begriff „Data Scientist“ entstand etwa im Jahr 2008, als sich DJ Patil und Jeff Hammerbacher beim Aufbau von Datenteams bei LinkedIn und Facebook unabhängig voneinander dafür entschieden und der Statistiker William S. Cleveland „Data Science“ erst 2001 als akademisches Fachgebiet vorschlug. Die zugrunde liegende Disziplin ist Jahrhunderte älter und reicht von John Tukeys Vorstoß zur explorativen Datenanalyse in den 1960er- und 1970er-Jahren bis hin zu Ronald Fishers Statistiken aus den 1920er-Jahren und denen von John Graunt 1662 Studie der Londoner Sterblichkeitsaufzeichnungen.

Ein Artikel der Harvard Business Review aus dem Jahr 2012, in dem es als „der sexieste Job des 21. Jahrhunderts“ bezeichnet wurde, löste einen jahrzehntelangen Einstellungsboom in Unternehmen und Hunderte neuer Universitätsprogramme aus. Dieser Boom hat sich seitdem ausgeweitet: Der allgemeine Titel hat sich in Analytics Engineering, Machine Learning Engineering und Produktanalyse aufgeteilt, und KI-Tools übernehmen mittlerweile einen wachsenden Teil der routinemäßigen Abfragen, Bereinigung und Diagrammerstellung der ursprünglichen Arbeit, die eine Person von Hand erledigen würde.