Um im Data Science Bereich tätig zu sein braucht man eine Menge an Wissen und Können. Ein Teil dieses Wissens wird gerne ausgelassen - die Softskills. Welche Softskills benötigt ein Data Scientist und wozu sind diese wichtig?

1. Die Data Science Softskills

2. Das Bild des
Data Scientist
Wenn du an Data Science denkst, welches Bild hast du im Kopf?
Eine Person vor ihrem Computer, Kopfhörer auf, fokussiert auf den
Bildschirm während er oder sie einen Code schreibt?
Das ist woran wahrscheinlich die meisten Menschen denken - aber das
ist natürlich nicht alles!
Klar sind die Hardskills wichtig. Ohne technische Fähigkeiten und
Erfahrung lassen sich Data Science Aufgaben nicht bewältigen.
Karriere machen aber selten die Menschen, die das Maximum an
Fachwissen haben. Fachwissen ist wichtig, aber schon lange nicht mehr
genug. Das Zauberwort heißt Softskills.
Es handelt um Persönlichkeitsmerkmale und Eigenschaften, die schwer
quantifizierbar sind. Softskills sind all die Kompetenzen, die neben der
reinen Fachkompetenz den beruflichen und privaten Erfolg bestimmen.

3. Grundlegende Softskills
Durchhaltevermögen
Data Science ist kein einfaches Feld, ohne das
nötige Durchhaltevermögen ist es schwer,
sich Fähigkeiten und Kenntnisse anzueignen.
Kritisches Denken
Zusammenhänge erkennen, Methoden
hinterfragen etc. – nur so kannst du dich
weiterentwickeln.
Forschergeist
Data Science ist der Berufszweig der Zukunft und
mit Forschergeist öffnest du nicht nur dir selbst,
sondern allen anderen neue Türen.
Kommunikationsfähigkeit
Im Berufsfeld steht Data Science im ständigen
Austausch mit anderen Geschäftsbereichen -
Communication is key!
Neugier
Data Science entwickelt sich immer
weiter, nur mit genügend Neugier
kannst du am Ball bleiben.
Teamfähigkeit
Wie bei den meisten anderen Berufen
auch, ist Data Science ein Teamsport.
Probleme werden gemeinsam gelöst.
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4. Speziellere Softskills
Neben den Kernkompetenzen gibt es noch
einige weitere Softskills, die ein Data
Scientist mitbringen sollte.
Einige davon bewegen sich in eine
technischere Richtung und müssen erst
erlernt werden.
Sie bauen auf einander auf, sodass du im
Laufe deiner Karriere als Data Scientist mit
ihnen in Kontakt kommen wirst.
Es ist ganz offensichtlich, dass du nicht von
Anfang an jede Fähigkeit innehaben kannst.
Mach dir darüber keine Gedanken. Niemand
ist perfekt, wir alle brauchen Zeit.
Nimm dir also diese Zeit und bewege dich auf
der Karrierestraße immer weiter voran. Auf
diese Weise lernst du die meisten dieser
Fähigkeiten „nebenher“, da du ihnen nicht
ausweichen kannst.

5. Speziellere Softskills
Als Data Scientist brauchst du die Fähigkeit,
Schlussfolgerungen für das Geschäft zu
ziehen. Dafür benötigst du Geschäftssinn.
Geschäftssinn
Probleme erfordern Lösungen. Es ist
wichtig, das richtige Denken zu entwickeln,
um Probleme konfrontieren zu können.
Problemlösefähigkeit
Auch Data Science Teams müssen
angeführt werden, es ist also eine wichtige
Fähigkeit die du dir aneignen solltest.
Leadership
Als Data Scientist musst du Führung und
Richtung in Projekte bringen, da du die
Materie besser verstehst als andere.
Projektmanagement
Data Science ist Schnittstelle zwischen Technik und
Geschäftsprozessen. Du brauchst den Überblick und
musst Entscheidungen treffen können.
Entscheidungsfähigkeit

6. Weitere wichtige Softskills
Kreativität Zeitmanagement Hartnäckigkeit
Kompromiss-
fähigkeit
Anpassungs-
fähigkeit
Kreative Probleme
erfordern kreative
Lösungen – nur
durch Kreativität
kannst du
Data Science
voranbringen.
Im Team ist man
nicht immer einer
Meinung, jeder hat
seinen eigenen Kopf.
Um Kompromisse
kommst du nicht
herum.
Die Mitglieder
machen das Team
aus und als
Neuzugang musst
du dich der
Dynamik und
Struktur anpassen
können.
Nicht jede
Herausforderung
lässt sich direkt
lösen, manchmal
sitzt du länger vor
einem Problem.
Aber aufgeben
gibt’s nicht!
Viele Projekte, viele
Deadlines – du
musst stets den
Überblick behalten
können um alles
pünktlich und
sauber fertig zu
stellen.