Was macht man in diesem Beruf?

Data Scientists machen aus Rohdaten verwertbare Erkenntnisse. Sie klären mit Fachabteilungen, welche Frage beantwortet werden soll, etwa zur Absatzprognose, zur Betrugserkennung, zur Auslastung von Krankenhäusern oder zur Auswertung amtlicher Statistiken. Danach beschaffen sie Daten aus Datenbanken, Schnittstellen oder Dateien, bereinigen sie und prüfen ihre Qualität. Mit Programmiersprachen wie Python oder R, mit SQL und mit Bibliotheken für Statistik und maschinelles Lernen bauen sie Modelle, testen sie und bewerten, wie zuverlässig die Ergebnisse sind. Am Ende stehen Berichte, Visualisierungen, Dashboards oder Modelle, die in Software eingebunden werden. In Behörden und öffentlichen Einrichtungen arbeiten Data Scientists häufig als Referentin oder Referent und beraten zusätzlich Leitungsebene und Fachreferate.

Arbeitsalltag

Der Beruf ist fast vollständig Bildschirmarbeit. Ein großer Teil der Zeit geht in Datenaufbereitung und Programmierung, ein weiterer in Abstimmungen mit Fachbereichen, IT und Datenschutz. Gearbeitet wird meist im Team, oft nach agilen Methoden mit regelmäßigen kurzen Besprechungen. Die Arbeitszeiten liegen überwiegend im Tagdienst mit Gleitzeit, Homeoffice ist in vielen Betrieben in großem Umfang möglich. Schicht- oder Nachtarbeit gibt es kaum. Belastend können Projektfristen, unklare Anforderungen und lange Konzentrationsphasen sein. Wer Ergebnisse präsentiert, muss komplexe Zusammenhänge verständlich für Personen ohne Statistikkenntnisse erklären. Rechtliche Vorgaben zum Datenschutz und zur Nachvollziehbarkeit von Modellen gehören zum Alltag, besonders im öffentlichen Dienst, im Gesundheitswesen und bei Banken.

Perspektiven

Die Nachfrage nach Fachkräften für Datenanalyse ist in Wirtschaft, Verwaltung und Forschung hoch. Durch die Verbreitung von künstlicher Intelligenz verschieben sich die Aufgaben: Routineauswertungen werden stärker automatisiert, gefragt sind zunehmend Kenntnisse in Machine Learning Engineering, Cloud-Plattformen und der Bewertung von KI-Systemen. Mit Erfahrung sind Spezialisierungen etwa auf Sprachverarbeitung, Bildanalyse oder Prognosemodelle möglich, ebenso der Wechsel in Leitungsfunktionen wie Teamleitung Data Science oder in die Beratung. Im öffentlichen Dienst führt der Weg über höher bewertete Referentenstellen.

Mit Schwerbehinderung in diesem Beruf

Körperlich stellt der Beruf geringe Anforderungen: Heben, langes Stehen oder weite Wege fallen kaum an, ein Führerschein ist selten nötig. Entscheidend sind dauerhafte Bildschirmarbeit, Konzentration, Arbeit mit Tastatur und Maus sowie Kommunikation in Besprechungen und Videokonferenzen. Für diese Anforderungen gibt es bewährte Lösungen: höhenverstellbare Tische, ergonomische Eingabegeräte, Spracheingabe, große Monitore, Vergrößerungssoftware, Screenreader mit Braillezeile oder Untertitel und Schriftdolmetschung in Meetings. Bei Screenreadern ist zu beachten, dass manche grafischen Analysewerkzeuge schlecht zugänglich sind, textbasierte Programmierumgebungen dagegen meist gut. Homeoffice und Gleitzeit erleichtern die Arbeit bei Erschöpfung, Schmerzen oder Therapieterminen. Das Integrations- bzw. Inklusionsamt fördert technische Arbeitshilfen und Arbeitsassistenz, die Agentur für Arbeit kann Eingliederungszuschüsse und Leistungen zur Teilhabe gewähren, bei Umschulung ist oft die Rentenversicherung zuständig. Öffentliche Arbeitgeber müssen schwerbehinderte Bewerbende nach § 165 SGB IX zum Vorstellungsgespräch einladen, sofern die fachliche Eignung nicht offensichtlich fehlt.