Ein abgeschlossenes Studium ist in mehr als 90 % der Stellenanzeigen erwünscht. Allerdings gehört mehr als informatisches Fachwissen zu den Fähigkeiten der Datenexperten: Kommunikationsstärke, analytische Fähigkeiten und Kreativität werden häufiger in Anforderungsprofilen verlangt als beispielsweise Programmiersprachen. Die Erklärung dafür lässt sich im Berufsbild finden, denn ein Data-Scientist muss Daten verständlich aufbereiten und visualisieren können, um sie für Unternehmen zu erschließen.

Welches Studienfach, welche Programmiersprachen, welche Hard und Soft Skills benötigt ein Data-Scientist? Die Berufsplattform Joblift hat es untersucht.

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In den vergangenen 24 Monaten zählte Joblift 64.173 Vakanzen an Datenspezialisten. Deutsche Unternehmen suchen zunehmend nach Kompetenzen im Umgang mit großen Datenmengen. Dabei bleiben offene Stellen im Durchschnitt 34 Tage lang unbesetzt, was leicht unter der Vakanzzeit von 36 Tagen für Softwareentwickler liegt. Das könnte damit erklärbar sein, dass nicht nur Bewerber mit informatischem Hintergrund für den Beruf des Data Scientists geeignet sind, so Joblift.

Nur 41 % setzen ein Studium der Informatik voraus

Mit Blick auf den verlangten Ausbildungsgrad der Bewerber fällt besonders das hohe Akademisierungsniveau auf: 93 % der Inserate fordern als Grundvoraussetzung einen Hochschulabschluss. Dabei wird in 69 % der Anforderungsprofile explizit ein Masterabschluss gefordert, während in 20 % der Fälle ein Bachelorabschluss genügt.

Wer mit dem Gedanken spielt, als Data-Scientist zu arbeiten, sollte also in erster Linie ein Studium anstreben – aber welches? Auf Platz eins der Wunschstudiengänge nennen Unternehmen in 41 % der Stellenanzeigen wenig überraschend Informatik; Mathematik- oder Statistikabsolventen werden in 21 % der Anzeigen nachgefragt. An dritter Stelle folgen mit 18 % Wirtschaftswissenschaften, gefolgt von Physik in 5 % und Ingenieurwissenschaften (insbesondere Wirtschaftsingenieurwesen) in 4 % aller Inserate.

Gefragte Kenntnisse und Fähigkeiten

Entscheidender als die passende Studienrichtung sind aber häufig spezielle Kenntnisse und Fähigkeiten der Bewerber: Als die fünf wichtigsten Programmiersprachen werden dabei SQL (16.942 Nennungen), R (8422 Nennungen), Python (6587 Nennungen), Java (5945 Nennungen) und SPARK (2356 Nennungen) in den Anforderungsprofilen aufgeführt. Gleichzeitig sollten Bewerber Vorwissen im Bereich Künstliche Intelligenz, insbesondere im Ma­chine-Learning und Deep Learning als besonderes Teilgebiet mitbringen. Außerdem werden oft Erfahrungen mit Datenvisualisierung und Cloud-Technologie vorausgesetzt. Neben diesen harten Kriterien werden aber auch Kommunikationsstärke in fast jeder zweiten Stellenanzeige für Data Scientists und analytische Fähigkeiten in 45 % der Inserate gefordert. Data Scientist müssen große Datenmengen nicht nur sortieren, sondern auch interpretieren und ihre Ergebnisse verständlich vermitteln können.