„Verbraucherdaten werden in den nächsten zwei bis drei Jahren das größte Unterscheidungsmerkmal sein. Wer die Unmengen an Daten erschließt und strategisch nutzt, wird gewinnen.“ – Angela Ahrendts. Du hast vielleicht schon gehört, dass die Beschäftigungsfähigkeit für Data Scientists wächst. Berichten zufolge ist Data Engineering einer der am schnellsten wachsenden Bereiche in der Technologie, mit einem Wachstum von über 88,3 Prozent bei den Stellenausschreibungen.
Im Folgenden erläutern wir einige der wichtigsten Gründe, warum Data Scientists derzeit weltweit so gefragt sind und wie deutsche Bildungsgutscheine helfen können, diese Nachfrage in Deutschland zu decken.
Warum Data Science so gefragt ist
1. Die Zukunft der wirtschaftlichen Entscheidungsfindung
Täglich sammeln Unternehmen auf der ganzen Welt eine Fülle von Daten über jede Interaktion, die sie intern und extern haben, einschließlich der Besucherfrequenz zu verschiedenen Tageszeiten in stationären Geschäften und den geografischen Standorten der Menschen, die ihre Online-Präsenz aufsuchen.
Zwei Dinge werden bei diesen Daten allgemein als wahr angesehen:
- Die Menge der Daten, die wir sammeln und nutzen können, wächst exponentiell.
- Richtig und intelligent genutzt, können Daten einen erheblichen Einfluss auf den Gewinn eines Unternehmens haben. Nicht nur, um das Ertragspotenzial zu erhöhen, sondern auch, um das der Wettbewerber zu verringern.
Das Sammeln und Betrachten von Daten allein reicht nicht aus, um das besagte Potenzial für diese Unternehmen zu erschließen. Data Scientists sind speziell dafür ausgebildet, riesige Datenmengen auf einmal zu betrachten, sie auf Trends hin zu analysieren, Muster zu entdecken, die Intuition und Erfahrung allein vielleicht nicht berücksichtigt hätten, und Verbindungen zwischen einzelnen Datensätzen zu erkennen.
Data Scientists sind in der Lage, zu erkennen, zu erklären und zu beweisen, wofür Menschen mit jahrelanger Erfahrung in ihrem Fachgebiet nur bürgen können. Dies ermöglicht es Unternehmen zunehmend, neue Risiken mit kalkulierter Zuversicht einzugehen, auch wenn diese möglicherweise noch nie zuvor in der Praxis eingegangen wurden.
2. Umgang mit großen Datenmengen
Als Datenspezialisten sind Data Scientists fantastische Ratgeber für Unternehmen, die nicht nur über große Datenmengen verfügen, sondern auch die Verwaltung dieser Daten verbessern wollen.
Ein/e Data Scientist kann einem Unternehmen erklären:
- Welche Datenpunkte ihnen möglicherweise fehlen, um die Sicherheit einer Entscheidung zu erhöhen.
- Welche Daten in welchen Bereichen nicht genutzt werden.
- Wie die Daten so gespeichert werden können, dass sie für die Personen, die sie am nützlichsten finden, am einfachsten zugänglich sind.
Es ist nicht nur die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten, die großen Unternehmen Kopfzerbrechen bereitet. Auch die Bereitstellung der richtigen Daten für die richtigen Entscheidungsträger zum richtigen Zeitpunkt und im richtigen Format erweist sich als schwierig.
Data Scientists nutzen ihr spezielles Wissen über Daten, wie sie gesammelt werden und welche Erkenntnisse aus ihnen gewonnen werden können, um Unternehmen zu beraten, welche Daten benötigt werden, wie sie gespeichert werden sollten und an wen sie weitergegeben werden sollten, um die größte Wirkung zu erzielen.
3. Kein Einstieg für Fachleute ohne Kenntnisse in verwandten Fächern
Datenwissenschaft ist insofern eine einzigartige Fähigkeit, als es sehr schwierig sein kann, ein solides Verständnis dafür zu erlangen, wenn man sie nicht formal in einem naturwissenschaftlichen, technischen, ingenieurwissenschaftlichen oder mathematischen Kontext studiert hat.
Es gibt zwar mehrere Studiengänge, die angehende Data Scientists ausbilden, und diese Absolventen beherrschen das Fachgebiet sehr gut. Doch im Gegensatz zu anderen Berufen gibt es nur wenige Personen, die die Fähigkeiten von Data Scientists anwenden können, nachdem sie diese informell am Arbeitsplatz erworben haben.
Dies erhöht die Nachfrage nach Data Scientists, da:
- Es weniger direkt übertragbare Fähigkeiten gibt, die aus anderen Berufen stammen, sodass ein Spezialist speziell Datenwissenschaft studieren muss.
- Das Erlernen der Datenwissenschaft ist zeitaufwendig und ein Studienbereich, der sich ständig weiterentwickelt. Die akademischen Einrichtungen brauchen Zeit, um die Lehrpläne an diese Art von schnellem Wandel anzupassen. Vor allem auf einem hohen Qualifikationsniveau. Die Nachfrage nach hochqualifizierten Data Scientists übersteigt bei weitem das Angebot an Absolventen von Bildungseinrichtungen.
4. Vielfältige und umfangreiche Kenntnisse erforderlich
Der Beruf des Data Scientist erfordert so viele Kenntnisse über verschiedene Programmiersprachen, verwendete Plattformen und Statistiken, dass es besonders schwierig ist, sie alle in einer Person zu finden.
Darüber hinaus müssen diese theoretischen Kenntnisse auf Informationen aus der realen Welt angewandt werden, um nicht nur Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, sondern um Arbeitgebern zu beweisen, dass ein/e Data Scientist in der Lage ist, Erkenntnisse zu ermitteln, die direkt zu einem Mehrwert für Unternehmen führen.
Innerhalb von Unternehmen und Branchen kann sich der Grad der Vertrautheit eines Data Scientists mit einer bestimmten Art von Daten, die er untersucht, und die Qualität der ihm zur Verfügung gestellten Daten auf den Grad der Erkenntnisse auswirken, die er aus ihnen gewinnen kann.
Data Scientists, die mit bestimmten Branchen vertraut sind, die für die Wirtschaft von Interesse sind, werden verstärkt gefragt.
5. Talentdefizit
Unternehmen wollen immer einen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Konkurrenten haben. Um sicherzustellen, dass ihr Wissen in einer sich ständig weiterentwickelnden modernen Branche wie der Datenwissenschaft relevant bleibt, müssen Data Scientists ständig lernen.
Aus diesem Grund ist die Nachfrage nach Data Scientists, die die neuesten Formen der Gewinnung nützlicher Erkenntnisse am besten beherrschen, viel größer als ihr Angebot.
Wie Bildungsgutscheine dazu beitragen können, diesen Bedarf in Deutschland zu decken:
Tech-Bootcamps bieten einzigartige Vorteile, die den Ländern helfen können, ihren Bedarf an technischen Spezialisten wie Data Scientists zu decken.
- Sie können eine schnellere technische Ausbildung anbieten als traditionelle Bildungsanbieter.
- Durch sie werden aktuelle Lehrpläne unterrichtet, die ständig aktualisiert werden.
- Sie ermutigen zum Selbststudium und vermitteln den Geist des kontinuierlichen Lernens.
- Mehr Unterstützung und weniger Einstiegshürden für Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund.
In Deutschland ansässige Personen haben den zusätzlichen Vorteil, dass sie ihre Bootcamp-Ausbildung über den Bildungsgutschein absolvieren können. Diese Finanzierungsmöglichkeit öffnet mehr Menschen die Türen für den Aufbau einer Karriere im Bereich der Datenwissenschaft und trägt dazu bei, den wachsenden Bedarf an Data Specialists in Deutschland zu decken.
Die Die Code Labs Academy hilft, deine neue Karriere in der Datenwissenschaft zu starten!
Wenn du über einen Berufswechsel nachdenkst und den Einstieg in den Bereich Data Science wagen willst, sollten du dich für eines der Bootcamps von der Die Code Labs Academy anmelden.
Die Code Labs Academy, ein AZAV-zertifizierter Bildungsträger, bietet Tech-Bootcamps an, die mit einem Bildungsgutschein zugänglich sind und mit dem berufsorientierenden Auftrag der Bundesagentur für Arbeit übereinstimmen. Noch nie war es so einfach, mit den Live-Kursen der CLA kostenlos Data Science zu lernen!
Als Bildungsträger legen sie großen Wert auf praxisnahes Lernen, welches für die Tech-Branche unerlässlich ist. Neben den praxisnahen Lehrplänen bieten sie auch einen 6-monatigen Zugang zu Karrierediensten, Ressourcen und Mentoring, um Absolventen umfassend zu unterstützen.
Mit einem Bildungsgutschein investierst du in eine transformative Lernerfahrung, die die Teilnehmenden auf die Anforderungen der Branche vorbereitet.
Verpasse nicht deine Chance, deine Karriere im Tech-Bereich zu starten – bewerbe dich noch heute oder wende dich bei Fragen an das Zulassungsteam oder die JobCenter-Korrespondentin Rebecca Danieli.