Weiterbildung zum Data Scientist: Ein Job mit idealen Zukunftsaussichten

IT Berufe mit Zukunft

In immer mehr Unternehmen werden heute analoge Abläufe in effiziente digitale Prozesse umgewandelt. Neue Technologien haben diesen Prozess der Digitalisierung möglich gemacht, doch bringen sie auch gleichzeitig die Notwendigkeit mit sich, Personal mit der nötigen Ausbildung zu beschäftigen, um den Prozess voranzutreiben.

Die IT-Branche hat daher in den letzten Jahren eine große Nachfrage erlebt und Personal mit den nötigen Skills ist gefragt.

Was ist die Aufgabe von Data Science und warum sind die Aufgaben so spannend?

Desto weiter die Digitalisierung vorangetrieben wird, desto mehr Daten entstehen. Zurzeit entstehen jährlich etwa 33 Zettabyte neue Daten und die Zahlen wachsen ständig. Die Data Science setzt es sich zur Aufgabe, die rohen Daten zusammen, in strukturierte Datenbasen umzuwandeln, zu analysieren und daraus Informationen zu beziehen, die für das Unternehmen von Nutzen sind. Ein guter Data Scientist ist in der Lage, diese Daten dazu zu benutzen, Vorhersagen zu treffen und eine Grundlage für Entscheidungen innerhalb des Unternehmens zu schaffen.

Die Aufgabe stellt jeden Tag neue Anforderungen und mehr als nur eine Arbeit mit trockenen Zahlenkolonnen. Kreativität und die richtige Intuition ist gefragt, um die Daten in Informationen zu verwandeln, die dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verleihen können.

Warum sind Data Scientists so gefragt und welche Möglichkeiten bietet eine entsprechende Weiterbildung?

Längst haben Unternehmen erkannt, wie wichtig Data Science ist und welche Vorteile korrekt ausgewertete Daten für den unternehmerischen Erfolg darstellen und entschließen sich dazu, Data Scientists zu beschäftigen, um wichtige Firmendaten für sich auswerten zu können. Doch ist das Feld der Data Science noch neu und es gibt noch nicht viele Stellensuchende, die entsprechende Qualifikationen mitbringen. Daher gibt es auch viele Stellen, die bisher noch nicht gefüllt werden konnten. Heute kann man jedoch auch als Quereinsteiger seinen Weg in die Data Science finden und ein spezielles Data Science Bootcamp besuchen, in dem man sich die nötigen Kenntnisse in einem intensiven Kursus von einer etwa dreimonatigen Länge aneignen kann.

Welche Voraussetzungen sollte man für eine solche Weiterbildung mitbringen?

Die IT Bootcamps sind für jeden zugänglich und man braucht keine speziellen Vorkenntnisse, um daran erfolgreich teilzunehmen. Allerdings sind ein Interesse für Mathematik und die Fähigkeit zu logischem Denken von Vorteil, wenn man eine solche Weiterbildung in Betracht ziehen möchte. Die Trainingseinheiten sind jedoch so gestaltet, dass die Teilnehmer keine Programmier-Kenntnisse brauchen, um dem Kurs folgen zu können. Wenn das Interesse besteht, können sich Kandidaten aus allen Berufsfeldern zu Data Scientists weiterbilden lassen.

Welche Chancen ergeben sich danach ggf. für die berufliche Zukunft und in welchen Branchen sind Data Scientists besonders gefragt?

Statistiken zeigen, dass es unter Personen mit einer Ausbildung zum Data Scientist so gut wie keine Arbeitslosigkeit gibt. Da Spezialisten heute händeringend gesucht werden, kann man in der Regel auch ein gutes Gehalt, sowie attraktive Sonderleistungen erwarten. Für Absolventen ist es in der Regel auch möglich, in einem Feld zu arbeiten, dass sie besonders interessiert.

Als Data Scientist kann man in zahlreichen Branchen arbeiten, zu denen beispielsweise Pharmafirmen, die Medizinindustrie sowie Banken und Versicherungen gehören. Auch Beratungs- und Software-Unternehmen und der Online-Handel suchen heute nach solchen Spezialisten und in der Logistik sowie in Markt- und Meinungsforschungsinstituten gibt es ebenfalls offene Stellen.

Fazit

Wer sich heute in seinem Beruf nicht ausgefüllt fühlt, oder einfach keine Zukunftsmöglichkeiten mehr sieht, sucht häufig nach einer Möglichkeit, in ein anderes Betätigungsfeld umsteigen zu können. Der Beruf des Data Scientist bietet eine sichere Zukunft und einen interessanten Aufgabenbereich in unterschiedlichen Branchen.

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