Als Data Scientist fit für den Arbeitsmarkt von morgen?
4 Insights von Dr. Amit Ghosh („INWT“) & DBU Dozent Martin Fischer
Der Berufsweg in den Data Sciences verändert sich rasant. Künstliche Intelligenz, Automatisierung und der massive Bedarf an datengetriebenen Geschäftsmodellen führen zu einem neuen Kompetenzprofil. Gleichzeitig sinkt der ursprüngliche „Hype“ rund um Data Science, während die Praxis anspruchsvoller wird. Dr. Amit Ghosh, promovierter Statistiker mit über 20 Jahren Erfahrung in der Datenanalyse und Mitgründer Geschäftsführer der INWT Statistics GmbH, gilt als Brückenbauer zwischen akademischer Exzellenz und unternehmerischer Realität. Gemeinsam mit seinem Team berät er Unternehmen darin, echten Mehrwert aus Daten zu generieren. Seine Erfahrungen liefern wertvolle Orientierung für die nächste Generation an Data Scientists. DBU Dozent Martin Fischer hat ihn interviewt. Im Folgenden findest du die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Gespräch.
1. Data Science: Mehrwert schaffen statt Modelle bauen
„In der Data Science geht darum, Mehrwert aus Daten zu generieren, z.B. Kunden besser zu verstehen und Prozesse zu optimieren.“
Das Herzstück ist also Impact, nicht Mathematik um der Mathematik willen. Denn Data Science ist eine Schnittmenge zwischen Statistik (für die Methodik), IT (für die Infrastruktur) und Domänenwissen.
Studierenden rät er deshalb,
- Methoden zu lernen, den Blick für Geschäftsprobleme aber nicht zu verlieren,
- Verstehen zu lernen, warum und wo Daten echten Mehrwert schaffen, nicht nur, wie man sie modelliert.
2. Von der Theorie in die Praxis: Warum „Brückenbauen“ so wichtig ist
Als Amit begann, dominierte in Unternehmen häufig ein „hemdsärmeliger Umgang“ mit Daten. Mit wissenschaftlich fundierten Methoden führte er Strukturen ein, die Entscheidungen belastbarer machen.
Auch heute ist dieses Brückenbauen essenziell:
- zwischen Modellen und operativer Umsetzung
- zwischen Statistik und IT
- zwischen Datenanalyse und Geschäftsprozessen
Dozent Martin bekräftigt das: „Praxisnähe, Kommunikation und Business-Verständnis sind entscheidende Fähigkeiten, die über reine Theorie hinausgehen. In einer vernetzten Wirtschaft und durch schnellen technologischen Wandel werden diese Skills immer wichtiger.“
3. Full-Stack Data Science: Warum Unternehmen das brauchen
IT-Abteilungen sind chronisch überlastet. Deshalb müssen Data Scientists zunehmend Full-Stack denken:
- Modelle entwickeln
- sie produktiv setzen
- Datenpipelines verstehen
- Ergebnisse kommunizieren
- Stakeholder managen
Diese Breite wird künftig noch relevanter, gerade durch KI.
Amit und Martin raten Studierenden deshalb dazu, ihr Skillset in diesen Bereichen auf- und auszubauen:
- Daten verstehen
- Modelle kritisch bewerten
- einfache Deployments beherrschen
- Tools & Technologien neugierig ausprobieren
- Soft Skills: Zuhören, kommunizieren, Probleme erkennen
4. Gute Use Cases: Der unterschätzte Erfolgsfaktor
Viele Data-Science-Projekte scheitern nicht an Modellen, sondern an der falschen Projektdefinition.
Amit beschreibt die Schritte so:
- Mit Menschen sprechen
- Probleme identifizieren
- Den Wert des Problems messen
- Lösungen entwickeln
Ohne einen echten Business Case entsteht kein Impact. Gleichzeitig gibt es problematische Szenarien, wie Top-Down-Projekte, die von operativen Funktionen nicht als erfolgskritisch wahrgenommen werden, politische Spannungen zwischen Abteilungen und auch Emotionen, wenn Daten Missstände aufzeigen.
Für Studierende bedeutet das:
- Trainiere deinen Geschäftssinn.
- Denke immer zuerst in Use Cases, dann in Modellen.
- Datenarbeit ist nicht rein technisch, sie ist hochgradig menschlich.
- Wer kommunizieren kann, schafft Mehrwert.
Fazit: Die Zukunft der Data Science gehört den Neugierigen
Data Science ist und bleibt ein spannendes, anspruchsvolles und interdisziplinäres Zukunftsfeld.
Der Arbeitsmarkt für Data Scientists verändert sich, aber er bleibt hochrelevant.
Theoretische Exzellenz allein reicht nicht mehr.
Was zählt, ist die Fähigkeit, Probleme zu erkennen, Use Cases zu definieren, Modelle umzusetzen und Mehrwert zu schaffen.
Studierende, die:
- methodisch sauber arbeiten
- neugierig an neue Technologien gehen
- geschäftliche Zusammenhänge verstehen
- kommunikativ und agil arbeiten
… werden in der Data Science von morgen nicht nur bestehen, sondern zu den entscheidenden Gestaltern gehören.
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