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Data science manager helfen bei der Entwicklung und Bereitstellung von Methoden zur Umwandlung von unstrukturierten Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse. Sie leiten Teams von Datenwissenschaftlern und spielen eine zentrale Rolle bei der Definition und Gestaltung der datengesteuerten Strategien von Unternehmen. Sie kennen sich mit einer Reihe von Datentechnologien aus, unter anderem mit Datenstrukturen, Data Mining und Datensicherheitsanwendungen.

Lesen Sie weiter, um mehr 眉ber die Aufgaben, die Gehaltsspanne und die Markttrends im Zusammenhang mit Data Science Managern zu erfahren.

Was ist ein data science manager?

Ein data science manager nutzt die Leistungsf盲higkeit von Data Mining, Datenmodellierung, nat眉rlicher Sprachverarbeitung und maschinellen Lernverfahren, um verborgene Muster, Trends und Beziehungen in strukturierten oder unstrukturierten Datens盲tzen aufzudecken. Zu den weiteren Aufgaben eines data science managers geh枚ren:

• Coaching und Beaufsichtigung von Dateningenieuren und -analysten聽

• Ermittlung der Genauigkeit und Wirksamkeit neuer Datenquellen

• Entwicklung von ma脽geschneiderten Datenmodellen und Algorithmen聽

Wie viel verdient ein data science manager?

Das durchschnittliche Jahreseinkommen von data science managern liegt laut Kununu bei 鈧� 66.800 []. In der folgenden Tabelle haben wir uns noch weitere Durchschnittsgeh盲lter auf anderen 闯辞产产枚谤蝉别n angesehen:

Faktoren, auf das Gehalt eines Data Science Managers聽

Obwohl es hilfreich ist, den Durchschnittswert zu kennen, k枚nnen viele Faktoren das Verdienstpotenzial eines data science managers beeinflussen, darunter Ausbildung, F盲higkeiten, Zertifizierungen, Erfahrung und Standort. Betrachten wir die einzelnen Aspekte im Folgenden genauer.

Ausbildung

Ein Bachelor- oder Master-Abschluss kann definitiv von Vorteil sein, wenn Sie eine Karriere als data science manager anstreben. Viele Fachleute in diesem Bereich haben 础产蝉肠丑濒眉蝉蝉别 in Wirtschaft, Statistik, Informatik oder Informationssystemen. Ein Master-Abschluss kann dabei helfen, tiefere Kenntnisse und spezialisierte F盲higkeiten zu erwerben, die in komplexen Projekten und F眉hrungspositionen gefragt sind.

Allerdings sind auch Quereinsteiger herzlich willkommen, insbesondere wenn sie umfangreiche Erfahrung in relevanten Bereichen mitbringen. Praktische Erfahrung und ein nachgewiesenes Verst盲ndnis 蹿眉谤 data science und management k枚nnen oft genauso wertvoll sein wie formale 础产蝉肠丑濒眉蝉蝉别. Unternehmen suchen oft nach talentierten Individuen, die ihre F盲higkeiten durch praktische Arbeit und kontinuierliches Lernen bewiesen haben, unabh盲ngig von ihrem akademischen Hintergrund.

Ob Sie nun 眉ber einen formalen Abschluss oder umfangreiche Berufserfahrung verf眉gen 鈥� entscheidend ist Ihre F盲higkeit, komplexe Daten zu analysieren, strategische Entscheidungen zu treffen und ein Team effektiv zu f眉hren. Das breite Spektrum an m枚glichen Hintergr眉nden macht den Beruf des data science managers zu einem spannenden und zug盲nglichen Karriereweg 蹿眉谤 viele Fachleute.

Qualifikationen und Fertigkeiten

Data scientist sollten 眉ber eine Reihe von Qualifikationen und Fertigkeiten verf眉gen. Tableau nennt als die zehn wichtigsten Fertigkeiten:

• Kritisches Denken: Objektive Analyse von Fragen, Hypothesen und Ergebnissen. Kenntnis der Ressourcen zur Probleml枚sung und Beurteilung aus unterschiedlichen Perspektiven.

• Effektive Kommunikation: Erl盲uterung datengesteuerter Erkenntnisse in gesch盲ftlichen Begriffen. Kommunikation der Bedeutung von Handlungen und transparente Vermittlung des Recherchevorgangs.

• Proaktive Probleml枚sung: Ermittlung von Gesch盲ftschancen und verst盲ndliche Erl盲uterung von Problemen und L枚sungen. Kenntnis zur Behebung von Problemen und Ressourcen sowie detektivischer Sp眉rsinn 蹿眉谤 Methoden zur richtigen Antwort.

• Wissbegierde: F枚rderung der Suche nach Antworten und tiefere Analyse anstelle oberfl盲chlicher Behandlung. Kreatives Denken mit dem Wunsch, mehr zu wissen.

• 骋别蝉肠丑盲蹿迟蝉蝉颈苍苍: Verst盲ndnis des Gesch盲ftsbetriebs und seiner Anforderungen. Kenntnis der Unternehmensprobleme und ihrer L枚sungen sowie die Transformation von Daten in unternehmensn眉tzliche Ergebnisse.

• Datenvorbereitung 蹿眉谤 eine effektive Analyse: Verwaltung, Erfassung, Zusammenstellung, Verarbeitung und Modellierung von Daten. Analyse gro脽er Datenbest盲nde und Weitergabe von Daten im optimalen Format zur Entscheidungsfindung.

• Nutzung von Selfservice-Analytics-Plattformen: Kenntnis der Vorteile und Anforderungen der Datenvisualisierung. Anwendung von Best Practices und Techniken sowie Weitergabe von Ergebnissen 眉ber Selfservice-Dashboards.

• Erstellung von effizientem und wartungsfreundlichem Code: Bearbeitung der Programme zur Datenanalyse, -verarbeitung und -visualisierung. Erstellung von Programmen oder Algorithmen zum Parsen von Daten und Erfassung sowie Vorbereitung von Daten 眉ber APIs.

• Sachgerechte Anwendung von Mathematik und Statistik: Durchf眉hrung explorativer Datenanalysen. Anwendung einer statistischen Denkweise und Kenntnis der St盲rken und Beschr盲nkungen von Testmodellen.

• Nutzung von maschinellem Lernen und k眉nstlicher Intelligenz (KI): Beurteilung des Einsatzes von Machine Learning und KI. Training und Bereitstellung von Modellen 蹿眉谤 KI-L枚sungen sowie Erl盲uterung von Modellen und Prognosen in der Sprache der Gesch盲ftsanwender.

Zertifizierung

Zertifizierungen erfordern h盲ufig eine kontinuierliche Weiterbildung, um sicherzustellen, dass Sie mit den neuesten Fortschritten und Trends in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden bleiben. Durch den Erwerb relevanter Zertifizierungen verschaffen Sie sich Glaubw眉rdigkeit und erweitern Ihre F盲higkeiten.听

Einige bemerkenswerte Zertifizierungen, die 蹿眉谤 Ihre Karriere als Data Science Manager von gro脽em Nutzen sein k枚nnen sind:

• Certified Data Management Professional (CDMP)

• NetApp Certified Data Administrator (NCDA)

• Zertifizierter klinischer Datenmanager (CCDM)

Stufen der Erfahrung

Je weiter Sie in Ihrer beruflichen Laufbahn vorankommen und je mehr Fachwissen Sie erwerben, desto h枚her wird auch Ihr Jahreseinkommen ausfallen. Die folgenden Zahlen von stepstone bieten eine Sch盲tzung des durchschnittlichen Monatsgehalts 蹿眉谤 data science manager auf verschiedenen Erfahrungsstufen []:

• 1鈥�3 Jahre: 鈧� 55.000聽

• 3鈥�5 Jahre: 鈧� 62.000

• 6鈥�10 Jahre: 鈧� 71.000

• >10 Jahre: 鈧� 78,000

Standort

Die allgemeine wirtschaftliche Lage einer Stadt kann sich auf die Besch盲ftigungsm枚glichkeiten und das Gehaltsniveau auswirken. Denken Sie jedoch daran, dass das Gehalt nur ein Faktor ist, den Sie ber眉cksichtigen m眉ssen. Die Lebenshaltungskosten, die Lebensqualit盲t und die allgemeinen Karrierem枚glichkeiten sollten ebenfalls eine wichtige Rolle bei Ihrer Entscheidungsfindung spielen.

Sind die f眉nf Bundesl盲nder mit den h枚chsten Geh盲ltern 蹿眉谤 data science manager geh枚ren laut stepstone die folgenden []:

• Baden-W眉rttemberg: 鈧� 63.000聽

• Bayern: 鈧� 61.000

• Berlin: 鈧� 60.000

• Hamburg: 鈧� 60.000

• Hessen: 鈧� 60.000

Stepstone identifiziert au脽erdem die f眉nf St盲dte mit den h枚chsten Geh盲ltern 蹿眉谤 data science manager geh枚ren die folgenden []:

• M眉nchen: 鈧� 64.800

• Stuttgart: 鈧� 64.300

• Frankfurt am Main: 鈧� 60.500

• Hamburg: 鈧� 60.400

• N眉rnberg: 鈧� 60.000

Branche

Data scientists sind in einer Vielzahl von Branchen hochgesch盲tzt, da ihre F盲higkeiten zur Datenanalyse und Probleml枚sung weitreichende Anwendungen finden. W盲hrend data scientists in nahezu jedem Unternehmen wertvolle Beitr盲ge leisten k枚nnen, gibt es bestimmte Branchen, die einen besonders hohen Bedarf an diesen Fachkr盲ften haben und daher bereit sind, attraktive Geh盲lter zu bieten.

Zu den lukrativsten Bereichen geh枚ren Cloud-Dienste, soziale Netzwerke und der Finanzsektor. In diesen Branchen spielt die Datenanalyse eine zentrale Rolle bei der Entwicklung neuer Produkte, der Optimierung von Gesch盲ftsprozessen und der Verbesserung der Kundenerfahrungen. Unternehmen in diesen Sektoren investieren erheblich in data science, um wettbewerbsf盲hig zu bleiben und innovative L枚sungen zu entwickeln.

Verwandte Berufsbezeichnungen

Die folgenden Berufsbezeichnungen k枚nnen als Meilensteine auf Ihrem beruflichen Weg zum Data Science Manager dienen:

Data analyst

Durchschnittliches Jahresgehalt: 鈧� 63.300 []

Als data analyst besteht Ihre Aufgabe in der 脺berwachung, Standardisierung und Feinabstimmung von Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die unabh盲ngig oder in Verbindung mit anderen numerischen Daten genutzt werden k枚nnen. Dar眉ber hinaus k枚nnen Sie neben anderen visuellen Hilfsmitteln auch Diagramme, Grafiken und Tabellen verwenden, um die Bedeutung der Daten 蹿眉谤 bestimmte Zeitr盲ume zu verdeutlichen.

Data scientist聽

Durchschnittliches Jahresgehalt: 鈧� 57.200 []

Als scientist sind Sie 蹿眉谤 die Extraktion und Pr眉fung von Daten aus Unternehmensdatenbanken verantwortlich, um die Produktentwicklung zu verbessern, Marketingstrategien zu verfeinern und Gesch盲ftstaktiken zu gestalten. Dar眉ber hinaus bewerten Sie die Pr盲zision und Effizienz neuer Datenquellen und Methoden zur Datenerfassung.

Data consultant聽

Durchschnittliches Jahresgehalt: 鈧� 49.200 []

Als data consultants interpretieren Sie Datenanalysen. Neben der Erstellung von Berichten spielen Sie auch eine wichtige Rolle bei der Ausarbeitung und Umsetzung von Strategien zur Optimierung der verwendeten Datensysteme und -technologien.

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Wie bereits erw盲hnt, sind die Berufsaussichten 蹿眉谤 data scientists und business analysts aktuell sehr gut und verbessern sich weiterhin. In nahezu jeder Branche wachsen die generierten Datenmengen kontinuierlich, was zu einem steigenden Bedarf an Fachkr盲ften f眉hrt, die in der Lage sind, diese Daten effektiv zu analysieren und zu verwerten. Unternehmen suchen zunehmend nach Talenten, die mit den wachsenden Datenmengen umgehen und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen k枚nnen.N盲chste Schritte聽

Erlernen Sie gefragte Datenkenntnisse, die Ihnen beim Berufseinstieg helfen k枚nnen. Ziehen Sie zum Beispiel in Erw盲gung, die Einf眉hrung in die Datenwissenschaft von IBM auf 糖心vlog官网观看 zu belegen. Dieses anf盲ngerfreundliche Programm f眉hrt Sie unter anderem in JupyterLab, R Studio und Watson Studio ein.