{"id":384,"date":"2026-07-13T00:47:48","date_gmt":"2026-07-12T22:47:48","guid":{"rendered":"https:\/\/dont-work-for-assholes.de\/jobby\/?p=384"},"modified":"2026-07-13T00:47:48","modified_gmt":"2026-07-12T22:47:48","slug":"data-scientist-2026-warum-der-beruf-nicht-verschwindet-aber-sich-grundlegend-veraendert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dont-work-for-assholes.de\/jobby\/data-scientist-2026-warum-der-beruf-nicht-verschwindet-aber-sich-grundlegend-veraendert\/","title":{"rendered":"Data Scientist 2026: Warum der Beruf nicht verschwindet \u2013 aber sich grundlegend ver\u00e4ndert"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Vom Modellbauer zum Architekten datenbasierter Entscheidungen<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seit generative KI Programme schreibt, Daten analysiert, Diagramme erstellt und Machine-Learning-Modelle erkl\u00e4rt, taucht immer wieder dieselbe Frage auf:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Brauchen Unternehmen k\u00fcnftig \u00fcberhaupt noch Data Scientists?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die oberfl\u00e4chliche Antwort lautet: Viele klassische Aufgaben eines Data Scientists lassen sich heute tats\u00e4chlich schneller automatisieren. Datenbereinigung, explorative Analysen, Standardvisualisierungen, SQL-Abfragen, Modellvergleiche und selbst erste Prototypen k\u00f6nnen mithilfe moderner KI-Werkzeuge erheblich effizienter durchgef\u00fchrt werden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die daraus gezogene Schlussfolgerung ist jedoch h\u00e4ufig falsch.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Data Science verschwindet nicht. Aber der Beruf ver\u00e4ndert sich von einer prim\u00e4r ausf\u00fchrenden Analysefunktion zu einer Rolle, die komplexe Entscheidungs- und Informationssysteme gestaltet.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Das Ende des Data Scientist als universeller Probleml\u00f6ser<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00dcber Jahre wurde der Data Scientist als eine Art technischer Universalist beschrieben. Er sollte gleichzeitig:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Daten beschaffen und bereinigen,<\/li>\n\n\n\n<li>statistische Analysen durchf\u00fchren,<\/li>\n\n\n\n<li>Machine-Learning-Modelle entwickeln,<\/li>\n\n\n\n<li>Ergebnisse visualisieren,<\/li>\n\n\n\n<li>Software implementieren,<\/li>\n\n\n\n<li>Gesch\u00e4ftsprozesse verstehen,<\/li>\n\n\n\n<li>und dem Management erkl\u00e4ren, was zu tun ist.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dieses Rollenbild war schon immer problematisch. In vielen Unternehmen bedeutete \u201eData Scientist\u201c in der Praxis entweder Data Analyst, Python-Entwickler, Reporting-Spezialist oder Machine-Learning-Engineer.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Generative KI macht diese Unsch\u00e4rfe nun sichtbar. Aufgaben, die lediglich aus dem Anwenden standardisierter Methoden bestehen, werden zunehmend automatisiert oder in andere Rollen integriert.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Unternehmen ben\u00f6tigt nicht zwingend einen hoch spezialisierten Data Scientist, um:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>eine lineare Regression zu berechnen,<\/li>\n\n\n\n<li>ein Dashboard zu erstellen,<\/li>\n\n\n\n<li>eine Standardprognose aufzusetzen,<\/li>\n\n\n\n<li>eine SQL-Abfrage zu formulieren,<\/li>\n\n\n\n<li>oder ein vortrainiertes Modell \u00fcber eine API anzusprechen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Daf\u00fcr reichen zunehmend gute Werkzeuge und Besch\u00e4ftigte mit solider Datenkompetenz.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Gefragt ist nicht mehr das Modell, sondern das funktionierende System<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der eigentliche Wert professioneller Data Science lag nie allein im Trainieren eines Modells.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Modell ist nur ein Bestandteil eines gr\u00f6\u00dferen Systems. Entscheidend ist, ob das System:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>ein relevantes Problem abbildet,<\/li>\n\n\n\n<li>geeignete Daten verwendet,<\/li>\n\n\n\n<li>Unsicherheit korrekt ber\u00fccksichtigt,<\/li>\n\n\n\n<li>in reale Prozesse integriert werden kann,<\/li>\n\n\n\n<li>unter ver\u00e4nderten Bedingungen stabil bleibt,<\/li>\n\n\n\n<li>und tats\u00e4chlich zu besseren Entscheidungen f\u00fchrt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine hohe Modellgenauigkeit allein l\u00f6st kein Gesch\u00e4ftsproblem.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Prognosemodell f\u00fcr den Energieverbrauch ist beispielsweise nur dann wertvoll, wenn gekl\u00e4rt ist:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Welche Entscheidung soll auf Grundlage der Prognose getroffen werden?<\/li>\n\n\n\n<li>Welche Kosten entstehen bei \u00dcber- und Untersch\u00e4tzung?<\/li>\n\n\n\n<li>Wie weit muss der Prognosehorizont reichen?<\/li>\n\n\n\n<li>Welche externen Einflussgr\u00f6\u00dfen ver\u00e4ndern das System?<\/li>\n\n\n\n<li>Wann muss das Modell neu trainiert werden?<\/li>\n\n\n\n<li>Wie wird mit strukturellen Br\u00fcchen umgegangen?<\/li>\n\n\n\n<li>Wer \u00fcbernimmt die Verantwortung f\u00fcr die resultierende Entscheidung?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Fragen lassen sich nicht durch einen einzelnen KI-Prompt beantworten. Sie erfordern Fachwissen, Modellverst\u00e4ndnis, Systemanalyse und organisatorische Urteilskraft.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Der Arbeitsmarkt sendet widerspr\u00fcchliche Signale<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der gegenw\u00e4rtige Arbeitsmarkt ist f\u00fcr viele Bewerber schwieriger geworden. In Deutschland ist die gemeldete Nachfrage nach Arbeitskr\u00e4ften insgesamt schwach, und die Bundesagentur f\u00fcr Arbeit bezeichnete die Chancen, Arbeitslosigkeit durch eine neue Besch\u00e4ftigung zu beenden, im Juni 2026 als historisch schlecht.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gleichzeitig erwarten Unternehmen weiterhin einen starken Bedeutungszuwachs von KI- und Datenkompetenzen. Im \u201eFuture of Jobs Report 2025\u201c des World Economic Forum z\u00e4hlen Big-Data-Spezialisten sowie KI- und Machine-Learning-Spezialisten zu den am schnellsten wachsenden Berufsgruppen. AI and Big Data stehen au\u00dferdem an der Spitze der am schnellsten wachsenden Kompetenzfelder.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das ist kein Widerspruch.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Nachfrage nach Daten- und KI-Kompetenzen kann steigen, w\u00e4hrend die Zahl klassischer Data-Scientist-Stellen stagniert oder sinkt. Kompetenzen und Berufsbezeichnungen sind nicht dasselbe.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">KI-F\u00e4higkeiten verteilen sich zunehmend auf zahlreiche Rollen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Software Engineers,<\/li>\n\n\n\n<li>Data Engineers,<\/li>\n\n\n\n<li>Produktmanager,<\/li>\n\n\n\n<li>Fachanalysten,<\/li>\n\n\n\n<li>Operations-Research-Spezialisten,<\/li>\n\n\n\n<li>Automatisierungsingenieure,<\/li>\n\n\n\n<li>Risikoanalysten,<\/li>\n\n\n\n<li>Systemarchitekten,<\/li>\n\n\n\n<li>Forscher,<\/li>\n\n\n\n<li>und technische Berater.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Markt sucht daher m\u00f6glicherweise weniger den allgemeinen \u201eData Scientist\u201c, aber mehr Menschen, die datenbasierte und KI-gest\u00fctzte Systeme in einem konkreten Fachgebiet entwickeln k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Welche Data-Science-Arbeiten besonders unter Druck geraten<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Besonders leicht automatisierbar sind T\u00e4tigkeiten, bei denen Problem, Datenstruktur und Zielgr\u00f6\u00dfe bereits klar definiert sind.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dazu geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Standardisierte Datenanalysen<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn ein Datensatz vorliegt und lediglich Kennzahlen, Korrelationen oder Visualisierungen erzeugt werden sollen, k\u00f6nnen KI-gest\u00fctzte Analysewerkzeuge einen gro\u00dfen Teil der Arbeit \u00fcbernehmen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Wiederkehrendes Reporting<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Regelm\u00e4\u00dfige Berichte, Dashboards und Management-Zusammenfassungen lassen sich weitgehend automatisieren, sobald Datenquellen und Berichtslogik stabil sind.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Modellierung ohne fachliche Tiefe<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das blo\u00dfe Testen mehrerer Algorithmen und Ausw\u00e4hlen des Modells mit dem besten Score ist kein dauerhaft tragf\u00e4higes Berufsprofil mehr.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Einfache Programmier- und SQL-Aufgaben<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Generative KI reduziert die Zeit, die f\u00fcr Standardcode, Datenmanipulation und Abfragen ben\u00f6tigt wird. Das macht diese F\u00e4higkeiten nicht wertlos, senkt aber ihren isolierten Marktwert.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Pr\u00e4sentation bereits bekannter Ergebnisse<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Auch das Formulieren von Analyseberichten und Pr\u00e4sentationen wird zunehmend automatisiert. Der Wert verschiebt sich von der Erstellung des Textes zur Qualit\u00e4t der zugrunde liegenden Interpretation.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Welche Kompetenzen wertvoller werden<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Je leistungsf\u00e4higer KI-Werkzeuge werden, desto wichtiger werden F\u00e4higkeiten, die nicht in einem standardisierten Workflow aufgehen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Problemformulierung<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die wichtigste Frage lautet nicht: \u201eWelches Modell verwenden wir?\u201c<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sie lautet:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Welches Problem m\u00fcssen wir eigentlich l\u00f6sen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Viele Datenprojekte scheitern, weil eine technisch gut l\u00f6sbare Ersatzfrage bearbeitet wird, die mit dem tats\u00e4chlichen Entscheidungsproblem nur lose verbunden ist.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Kausales und dynamisches Denken<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Korrelationen reichen nicht aus, wenn ein Unternehmen aktiv in ein System eingreifen m\u00f6chte.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wer Entscheidungen vorbereitet, muss unterscheiden k\u00f6nnen zwischen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Prognose und Ursache,<\/li>\n\n\n\n<li>beobachteter Beziehung und Intervention,<\/li>\n\n\n\n<li>kurzfristigem Effekt und langfristiger R\u00fcckkopplung,<\/li>\n\n\n\n<li>station\u00e4rem Verhalten und strukturellem Wandel.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Modellierung komplexer Systeme<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In Energieversorgung, Produktion, Logistik, Verkehr, Finanzm\u00e4rkten oder Klimasystemen wirken zahlreiche Komponenten miteinander.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hier werden Kenntnisse in Bereichen wie:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Simulation,<\/li>\n\n\n\n<li>Optimierung,<\/li>\n\n\n\n<li>stochastische Prozesse,<\/li>\n\n\n\n<li>Zeitreihenanalyse,<\/li>\n\n\n\n<li>Regelungstechnik,<\/li>\n\n\n\n<li>Operations Research,<\/li>\n\n\n\n<li>Netzwerktheorie,<\/li>\n\n\n\n<li>und nichtlinearer Dynamik<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">wichtiger als das routinem\u00e4\u00dfige Trainieren eines weiteren Standardmodells.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Unsicherheit und Risiko<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">KI-Systeme liefern h\u00e4ufig \u00fcberzeugend formulierte Ergebnisse, ohne ihre Unsicherheit angemessen darzustellen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Professionelle Analyse muss dagegen kl\u00e4ren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wie sicher ist eine Aussage?<\/li>\n\n\n\n<li>Welche Annahmen tr\u00e4gt das Ergebnis?<\/li>\n\n\n\n<li>Wie empfindlich reagiert es auf ver\u00e4nderte Parameter?<\/li>\n\n\n\n<li>Welche Fehler sind besonders teuer?<\/li>\n\n\n\n<li>Wann darf ein Modell nicht verwendet werden?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Dom\u00e4nenwissen<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein technisch gutes Modell kann fachlich unsinnig sein.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Data Professionals mit tiefem Wissen \u00fcber Energie, Fertigung, Medizin, Logistik, Finanzen oder \u00f6ffentliche Verwaltung k\u00f6nnen erkennen, welche Randbedingungen, Nebenwirkungen und Zielkonflikte ein rein datengetriebener Ansatz \u00fcbersieht.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Gestaltung von Entscheidungsprozessen<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der k\u00fcnftige Data Professional produziert nicht nur Ergebnisse. Er gestaltet den Prozess, durch den aus Daten Handlungen entstehen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dazu geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Entscheidungsregeln,<\/li>\n\n\n\n<li>Eskalationsmechanismen,<\/li>\n\n\n\n<li>menschliche Kontrollpunkte,<\/li>\n\n\n\n<li>Feedbackschleifen,<\/li>\n\n\n\n<li>Monitoring,<\/li>\n\n\n\n<li>Experimente,<\/li>\n\n\n\n<li>und kontinuierliches Lernen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Neue Rollen entstehen zwischen Data Science und Systemgestaltung<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aus dieser Entwicklung entstehen Berufsprofile, die \u00fcber das klassische Data-Science-Verst\u00e4ndnis hinausgehen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Decision Scientist<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Decision Scientists verbinden Datenanalyse mit Entscheidungstheorie, Optimierung und wirtschaftlichen Zielgr\u00f6\u00dfen. Sie fragen nicht nur, was wahrscheinlich geschieht, sondern welche Handlung unter Unsicherheit sinnvoll ist.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Applied AI Scientist<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Applied AI Scientists \u00fcbertragen KI-Verfahren auf konkrete Anwendungsprobleme. Ihr Schwerpunkt liegt weniger auf allgemeiner Grundlagenforschung als auf der belastbaren Umsetzung in einem Fachgebiet.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">AI Systems Architect<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Rolle entwirft Systeme, in denen Datenbanken, Modelle, Agenten, Softwarekomponenten und menschliche Entscheidungen zusammenwirken.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Simulation Scientist<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Simulation Scientists modellieren Systeme, f\u00fcr die historische Daten allein nicht ausreichen. Sie untersuchen Szenarien, R\u00fcckkopplungen, Engp\u00e4sse und Interventionen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Model Risk and AI Governance Specialist<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mit wachsender Bedeutung automatisierter Entscheidungen steigt der Bedarf an Fachleuten, die Modelle validieren, Risiken bewerten und regulatorische sowie organisatorische Kontrollmechanismen entwickeln.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Domain Data Scientist<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Statt eines allgemeinen Data Scientist werden Spezialisten ben\u00f6tigt, die gleichzeitig Datenmethoden und eine konkrete Dom\u00e4ne beherrschen, beispielsweise Energieprognosen, industrielle Zuverl\u00e4ssigkeit oder quantitative Risikomodellierung.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was Bewerber daraus ableiten sollten<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wer sich 2026 als Data Scientist bewirbt, sollte sich nicht allein \u00fcber eine Liste technischer Werkzeuge positionieren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Python, SQL, Machine Learning und Cloud-Technologien sind weiterhin wichtig. Sie sind aber zunehmend Grundausstattung und kein ausreichendes Alleinstellungsmerkmal.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein st\u00e4rkeres Profil entsteht durch die Verbindung von drei Kompetenzebenen:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Methodische Tiefe<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Beispielsweise:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Statistik und Unsicherheitsmodellierung,<\/li>\n\n\n\n<li>Optimierung,<\/li>\n\n\n\n<li>kausale Inferenz,<\/li>\n\n\n\n<li>Simulation,<\/li>\n\n\n\n<li>Zeitreihen,<\/li>\n\n\n\n<li>Machine Learning,<\/li>\n\n\n\n<li>oder Operations Research.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Technische Umsetzungsf\u00e4higkeit<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dazu geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>robuste Datenpipelines,<\/li>\n\n\n\n<li>Software Engineering,<\/li>\n\n\n\n<li>APIs,<\/li>\n\n\n\n<li>Deployment,<\/li>\n\n\n\n<li>Monitoring,<\/li>\n\n\n\n<li>reproduzierbare Analysen,<\/li>\n\n\n\n<li>und der kontrollierte Einsatz generativer KI.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Fachliche oder systemische Spezialisierung<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zum Beispiel:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Energie,<\/li>\n\n\n\n<li>Produktion,<\/li>\n\n\n\n<li>Mobilit\u00e4t,<\/li>\n\n\n\n<li>Finanzen,<\/li>\n\n\n\n<li>Logistik,<\/li>\n\n\n\n<li>Gesundheit,<\/li>\n\n\n\n<li>Umwelt,<\/li>\n\n\n\n<li>\u00f6ffentliche Systeme,<\/li>\n\n\n\n<li>oder Unternehmensentscheidungen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Kombination ist entscheidend. Wer nur Standardmethoden beherrscht, konkurriert zunehmend mit automatisierten Werkzeugen. Wer dagegen ein schwer verst\u00e4ndliches reales System modellieren und verbessern kann, bleibt knapp.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Gute Stellenanzeigen erkennen<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Auch Stellenanzeigen m\u00fcssen kritischer gelesen werden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine interessante Data-Science-Stelle sollte erkennen lassen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>welches reale Problem bearbeitet wird,<\/li>\n\n\n\n<li>welche Daten vorhanden sind,<\/li>\n\n\n\n<li>wer die Ergebnisse verwendet,<\/li>\n\n\n\n<li>wie Modelle produktiv eingesetzt werden,<\/li>\n\n\n\n<li>welche fachlichen Kompetenzen im Team existieren,<\/li>\n\n\n\n<li>wie Erfolg gemessen wird,<\/li>\n\n\n\n<li>und welchen Entscheidungsspielraum die Position besitzt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Warnzeichen sind dagegen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>eine endlose Liste beliebiger Technologien,<\/li>\n\n\n\n<li>gleichzeitig verlangte Expertise in Data Engineering, Machine Learning, DevOps, Business Intelligence und Produktmanagement,<\/li>\n\n\n\n<li>keine erkennbare fachliche Fragestellung,<\/li>\n\n\n\n<li>ausschlie\u00dfliches Reporting trotz Data-Scientist-Titel,<\/li>\n\n\n\n<li>unklare Verantwortung f\u00fcr produktive Modelle,<\/li>\n\n\n\n<li>oder die Erwartung, eine einzelne Person solle die gesamte Datenstrategie des Unternehmens nebenbei aufbauen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Titel einer Stelle ist weniger wichtig als das System, in dem gearbeitet werden soll.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">KI ersetzt nicht den Data Scientist \u2013 sondern den schlecht definierten Teil seiner Arbeit<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die pauschale Aussage, KI werde Data Scientists ersetzen, greift zu kurz.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">KI ersetzt und beschleunigt Aufgaben. Dadurch werden manche Stellen kleiner, andere anspruchsvoller und neue Rollen m\u00f6glich. Unternehmen k\u00f6nnen mit weniger Aufwand mehr Analysen durchf\u00fchren. Gleichzeitig steigt jedoch der Bedarf, diese Analysen fachlich einzuordnen, zu kontrollieren und in funktionierende Entscheidungsprozesse zu \u00fcberf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Zukunft geh\u00f6rt daher nicht dem Data Scientist, der lediglich Modelle trainiert.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sie geh\u00f6rt Fachleuten, die:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>reale Systeme verstehen,<\/li>\n\n\n\n<li>relevante Probleme formulieren,<\/li>\n\n\n\n<li>Unsicherheit beherrschen,<\/li>\n\n\n\n<li>Daten und Modelle kritisch pr\u00fcfen,<\/li>\n\n\n\n<li>KI-Werkzeuge produktiv einsetzen,<\/li>\n\n\n\n<li>und bessere Entscheidungen erm\u00f6glichen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Beruf verschwindet nicht.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Er w\u00e4chst \u00fcber seine bisherige Bezeichnung hinaus.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vom Modellbauer zum Architekten datenbasierter Entscheidungen Seit generative KI Programme schreibt, Daten analysiert, Diagramme erstellt und Machine-Learning-Modelle erkl\u00e4rt, taucht immer wieder dieselbe Frage auf: Brauchen Unternehmen k\u00fcnftig \u00fcberhaupt noch Data Scientists? 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