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und entwickle dein Projekt.

Mit Experten in der Analyse und Auswertung von Datensätzen, wird dein Projekt zu einem vollen Erfolg. Unternehmen setzen auf die Erfahrung von Data Scientists, um große Datenmengen zuverlässig zu handhaben.

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FAQs

Was machen

Data Scientists

?

Data Scientists analysieren unstrukturierte Daten und werten diese aus. Auf dieser Grundlage treffen sie Vorhersagen und Entscheidungen, die den Verlauf eines Projektes bestimmen.

Wie stelle ich

Data Scientists

ein

?

Zunächst ermitteln wir in einem persönlichen Gespräch deinen Bedarf und die Fähigkeiten, die dein perfekter Data Scientist mitbringen sollte. Im zweiten Schritt arbeiten wir an einer maßgeschneiderten Lösung. Aus einer Vorauswahl von Experten bestimmst du den besten Kandidaten. Dann kann es losgehen. ElevateX unterstützt dich während der gesamten Projektdauer, um einen langfristigen Erfolg zu garantieren.

Wie lange dauert es

Data Scientists

mit ElevateX einzustellen?

Abhängig von technischen Anforderungen und Verfügbarkeiten, kann die Arbeit mit dem Data Scientist innerhalb von 48h beginnen.

Mehr über Freelance Data Scientists

Data Scientist Graphic (1)

Wie hoch ist das Gehalt eines Data Scientists?

In Deutschland liegt das Durchschnittsgehalt für einen Data Scientist bei etwa 5.960 EUR pro Monat. Das niedrigste Gehalt liegt bei 2.740 EUR, das höchste bei 9.470 EUR (Höchstwert).
Inklusive Unterkunft, Transport und anderen Leistungen, ist dies der typische Monatslohn. Je nach Erfahrung, Fähigkeiten, Geschlecht oder Region kann die Vergütung von Datenwissenschaftlern stark variieren. Das Gehalt wird in erster Linie von der Erfahrung beeinflusst. Natürlich steigt Ihr Gehalt mit zunehmender Erfahrung. Dies sind die Ergebnisse unserer Analyse der Gehälter von Data Scientists je nach Erfahrungsstufe.
Das durchschnittliche Monatsgehalt für einen Data Scientist mit weniger als zwei Jahren Erfahrung beträgt 3.110 EUR.
Eine Person mit zwei bis fünf Jahren Berufserfahrung kann mit einem monatlichen Einkommen von 4.150 EUR rechnen, das sind 34 % mehr als bei einer Person mit weniger als zwei Jahren Berufserfahrung.
Eine Person mit fünf bis zehn Jahren Berufserfahrung verdient 6.140 EUR pro Monat, das sind 48 % mehr als eine Person mit nur zwei bis fünf Jahren Berufserfahrung.
Ein Data Scientist erhält eine ähnliche Vergütung von 7.480 EUR pro Monat, d. h. 22 % mehr als jemand mit fünf bis zehn Jahren Erfahrung, auch bei einer Erfahrung von zehn bis fünfzehn Jahren.
Eine Person mit fünfzehn bis zwanzig Jahren Berufserfahrung kann mit 8.160 EUR im Monat rechnen, das sind 9 % mehr als bei einer Person mit zehn bis fünfzehn Jahren Berufserfahrung.
Der Lohn für Arbeitnehmer mit mehr als zwanzig Jahren Berufserfahrung beträgt 8.830 EUR pro Monat und liegt damit 8 % über dem Lohn für Arbeitnehmer mit fünfzehn bis zwanzig Jahren Berufserfahrung.

Was sind die Aufgaben eines Data Scientists?

Um die Prozesse der Datenerfassung und -speicherung zu automatisieren, verwenden Datenwissenschaftler Coding und andere Programmiertechniken. Sie können eng mit internen Geschäftsbereichen zusammenarbeiten oder sogar einen Mechanismus zur Speicherung der gesammelten Daten in ihren Datenbanken entwickeln. Data Scientists unterstützen Unternehmen, indem sie ihnen aufschlussreiche Ratschläge zur Verbesserung der täglichen Abläufe geben.

Aufgaben und Zuständigkeiten
Data Scientists nutzen ihre Programmierkenntnisse, um automatisierte Systeme zu entwickeln, die Unternehmen bei der Rationalisierung von Geschäftsprozessen unterstützen. Sie sind dafür verantwortlich, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, Ergebnisse zu analysieren oder neue Studien zu entwerfen und sie in ein geeignetes Format für die Analyse zu konvertieren. Außerdem müssen sie eng mit anderen Abteilungen zusammenarbeiten und entscheiden, welche Daten wohin gehören und wie viele Informationen benötigt werden, wobei sie sich an die gesetzlichen Vorschriften halten müssen.
Oft ist er das Bindeglied zwischen Unternehmen und Datenbanken. Er muss in der Lage sein, seine Ergebnisse zu visualisieren, und ein ausgeprägtes technisches Verständnis dafür haben, wie man komplexe Sachverhalte auf verständliche Weise vermittelt. Zusätzlich ist er auch in der Lage, zu schreiben, zu analysieren und Probleme zu lösen.

Ein Data Scientist arbeitet oft mit einer Gruppe anderer Data Scientists innerhalb eines Unternehmens oder einer Organisation zusammen, um verschiedene Arten von Daten auszuwerten. Sie können ihre Vorgesetzten, z. B. einen Lead Data Scientist, über ihre Ergebnisse und Fortschritte informieren.

Welche Skills muss ein Data Scientist mitbringen?

  • Erfahrung im Data Mining
  • Kenntnisse in R, SQL und Python; Vertrautheit mit Scala, Java oder C++ ist von Vorteil
  • Erfahrung mit Business-Intelligence-Tools (z. B. Tableau) und Daten-Frameworks (z. B. Hadoop)
  • Gute mathematische Kenntnisse (z. B. Statistik, Algebra)
  • Bachelor of Science/Bachelor of Arts in Informatik, Ingenieurwissenschaften oder ähnlichem
  • Problemlösendes Denken
  • Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
  • Verständnis von maschinellem Lernen und Operations-Research
  • Ein Hochschulabschluss in Data Science oder einem anderen quantitativen Bereich wird empfohlen

Was ist der Unterschied zwischen einem Data Scientist und einem Machine Learning Engineer?

Data Scientists und Ingenieure für ML haben beide praktische Aufgaben, doch ihre täglichen Aktivitäten unterscheiden sich stark voneinander.
Die Entwickler werden oft auch als Datenwissenschaftler bezeichnet. Sie müssen bestimmte geschäftliche Probleme identifizieren und verstehen, Modelle entwickeln, konstruieren, auswählen und abstimmen und dann Erkenntnisse gewinnen, die sie mit den Beteiligten teilen.
Auf der anderen Seite sind ML-Ingenieure in erster Linie damit beschäftigt, diese Modelle in die Produktion zu überführen und dabei die Einhaltung der SLAs des Unternehmens zu gewährleisten. Sie sind für die Einbindung der Modelle in die Arbeitsabläufe eines Unternehmens zuständig und sind oft mehr mit der Wartung und Überwachung als mit der Erstellung befasst.

Ingenieure für Machine Learning sind dafür verantwortlich, einen Ansatz zur Risikominderung zu verfolgen und sicherzustellen, dass die Modelle ordnungsgemäß funktionieren, während sie das beabsichtigte Ziel verfolgen, insbesondere in Unternehmen.

Stell dir vor, die Data Science wäre ein brandneues Bauvorhaben. Scientists wären dafür zuständig, spezielle Baupläne und Grundrisse zu entwerfen und sie vor der Produktion an Bauherren zu verkaufen, ähnlich wie sie ihre Modellideen an die Führung „verkaufen“. Die Immobilien würden auf dem Markt angeboten, die Immobilie würde instandgehalten und alle Bewohner würden von ML- Ingenieuren bei Laune gehalten.

Welche Rolle spielt Big Data in Data Science?

Big Data ist im Grunde eine spezielle Anwendung der Data Science, wenn die Datensätze sehr groß sind und ihre Verarbeitung die Lösung logistischer Probleme erfordert. Die Effizienz beim Erfassen, Speichern, Extrahieren, Verarbeiten und Interpretieren von Daten aus diesen massiven Datensätzen ist von größter Bedeutung.
Aufgrund physikalischer und/oder technischer Beschränkungen ist die Verarbeitung und Analyse dieser riesigen Datenmengen häufig nicht praktikabel oder möglich. Daher werden spezielle Methoden und Geräte (wie Software, Algorithmen, parallele Programmierung usw.) benötigt.
Diese riesigen Datensätze, spezialisierten Methoden und einzigartigen Technologien werden unter dem Begriff Big Data zusammengefasst. Um umfassende Datenanalysen durchzuführen, Trends zu erkennen oder Vorhersagemodelle zu entwickeln, werden sie häufig auf riesige Datensätze angewendet.

Das sogenannte Drei-V-Paradigma (3V) ist ein Schlüsselelement von Big Data. Dieses Modell veranschaulicht, wie das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit („Velocity“) von Big Data mit ihren Eigenschaften und Schwierigkeiten zusammenhängen.
Bei Big Data geht es im Allgemeinen um die Bewältigung riesiger Datenmengen unterschiedlicher Qualität, häufig zahlreicher verschiedener Typen, die mitunter extrem schnell (in Echtzeit) erfasst und verarbeitet werden. Sicherlich keine einfache Aufgabe!

Um ein Problem zu lösen, muss eine Einheit (Person, Unternehmen usw.) daher spezielle Hardware, Software, Verarbeitungstechniken, Visualisierungs- und Datenbanktechnologien einsetzen. Dies ist mit dem Begriff „Big Data“ gemeint, einem relativen Begriff, der sich auf große Datenmengen bezieht.

In Deutschland liegt das Durchschnittsgehalt für einen Data Scientist bei etwa 5.960 EUR pro Monat. Das niedrigste Gehalt liegt bei 2.740 EUR, das höchste bei 9.470 EUR (Höchstwert).
Inklusive Unterkunft, Transport und anderen Leistungen, ist dies der typische Monatslohn. Je nach Erfahrung, Fähigkeiten, Geschlecht oder Region kann die Vergütung von Datenwissenschaftlern stark variieren. Das Gehalt wird in erster Linie von der Erfahrung beeinflusst. Natürlich steigt Ihr Gehalt mit zunehmender Erfahrung. Dies sind die Ergebnisse unserer Analyse der Gehälter von Data Scientists je nach Erfahrungsstufe.
Das durchschnittliche Monatsgehalt für einen Data Scientist mit weniger als zwei Jahren Erfahrung beträgt 3.110 EUR.
Eine Person mit zwei bis fünf Jahren Berufserfahrung kann mit einem monatlichen Einkommen von 4.150 EUR rechnen, das sind 34 % mehr als bei einer Person mit weniger als zwei Jahren Berufserfahrung.
Eine Person mit fünf bis zehn Jahren Berufserfahrung verdient 6.140 EUR pro Monat, das sind 48 % mehr als eine Person mit nur zwei bis fünf Jahren Berufserfahrung.
Ein Data Scientist erhält eine ähnliche Vergütung von 7.480 EUR pro Monat, d. h. 22 % mehr als jemand mit fünf bis zehn Jahren Erfahrung, auch bei einer Erfahrung von zehn bis fünfzehn Jahren.
Eine Person mit fünfzehn bis zwanzig Jahren Berufserfahrung kann mit 8.160 EUR im Monat rechnen, das sind 9 % mehr als bei einer Person mit zehn bis fünfzehn Jahren Berufserfahrung.
Der Lohn für Arbeitnehmer mit mehr als zwanzig Jahren Berufserfahrung beträgt 8.830 EUR pro Monat und liegt damit 8 % über dem Lohn für Arbeitnehmer mit fünfzehn bis zwanzig Jahren Berufserfahrung.

Um die Prozesse der Datenerfassung und -speicherung zu automatisieren, verwenden Datenwissenschaftler Coding und andere Programmiertechniken. Sie können eng mit internen Geschäftsbereichen zusammenarbeiten oder sogar einen Mechanismus zur Speicherung der gesammelten Daten in ihren Datenbanken entwickeln. Data Scientists unterstützen Unternehmen, indem sie ihnen aufschlussreiche Ratschläge zur Verbesserung der täglichen Abläufe geben.

Aufgaben und Zuständigkeiten
Data Scientists nutzen ihre Programmierkenntnisse, um automatisierte Systeme zu entwickeln, die Unternehmen bei der Rationalisierung von Geschäftsprozessen unterstützen. Sie sind dafür verantwortlich, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, Ergebnisse zu analysieren oder neue Studien zu entwerfen und sie in ein geeignetes Format für die Analyse zu konvertieren. Außerdem müssen sie eng mit anderen Abteilungen zusammenarbeiten und entscheiden, welche Daten wohin gehören und wie viele Informationen benötigt werden, wobei sie sich an die gesetzlichen Vorschriften halten müssen.
Oft ist er das Bindeglied zwischen Unternehmen und Datenbanken. Er muss in der Lage sein, seine Ergebnisse zu visualisieren, und ein ausgeprägtes technisches Verständnis dafür haben, wie man komplexe Sachverhalte auf verständliche Weise vermittelt. Zusätzlich ist er auch in der Lage, zu schreiben, zu analysieren und Probleme zu lösen.

Ein Data Scientist arbeitet oft mit einer Gruppe anderer Data Scientists innerhalb eines Unternehmens oder einer Organisation zusammen, um verschiedene Arten von Daten auszuwerten. Sie können ihre Vorgesetzten, z. B. einen Lead Data Scientist, über ihre Ergebnisse und Fortschritte informieren.

  • Erfahrung im Data Mining
  • Kenntnisse in R, SQL und Python; Vertrautheit mit Scala, Java oder C++ ist von Vorteil
  • Erfahrung mit Business-Intelligence-Tools (z. B. Tableau) und Daten-Frameworks (z. B. Hadoop)
  • Gute mathematische Kenntnisse (z. B. Statistik, Algebra)
  • Bachelor of Science/Bachelor of Arts in Informatik, Ingenieurwissenschaften oder ähnlichem
  • Problemlösendes Denken
  • Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
  • Verständnis von maschinellem Lernen und Operations-Research
  • Ein Hochschulabschluss in Data Science oder einem anderen quantitativen Bereich wird empfohlen

Data Scientists und Ingenieure für ML haben beide praktische Aufgaben, doch ihre täglichen Aktivitäten unterscheiden sich stark voneinander.
Die Entwickler werden oft auch als Datenwissenschaftler bezeichnet. Sie müssen bestimmte geschäftliche Probleme identifizieren und verstehen, Modelle entwickeln, konstruieren, auswählen und abstimmen und dann Erkenntnisse gewinnen, die sie mit den Beteiligten teilen.
Auf der anderen Seite sind ML-Ingenieure in erster Linie damit beschäftigt, diese Modelle in die Produktion zu überführen und dabei die Einhaltung der SLAs des Unternehmens zu gewährleisten. Sie sind für die Einbindung der Modelle in die Arbeitsabläufe eines Unternehmens zuständig und sind oft mehr mit der Wartung und Überwachung als mit der Erstellung befasst.

Ingenieure für Machine Learning sind dafür verantwortlich, einen Ansatz zur Risikominderung zu verfolgen und sicherzustellen, dass die Modelle ordnungsgemäß funktionieren, während sie das beabsichtigte Ziel verfolgen, insbesondere in Unternehmen.

Stell dir vor, die Data Science wäre ein brandneues Bauvorhaben. Scientists wären dafür zuständig, spezielle Baupläne und Grundrisse zu entwerfen und sie vor der Produktion an Bauherren zu verkaufen, ähnlich wie sie ihre Modellideen an die Führung „verkaufen“. Die Immobilien würden auf dem Markt angeboten, die Immobilie würde instandgehalten und alle Bewohner würden von ML- Ingenieuren bei Laune gehalten.

Big Data ist im Grunde eine spezielle Anwendung der Data Science, wenn die Datensätze sehr groß sind und ihre Verarbeitung die Lösung logistischer Probleme erfordert. Die Effizienz beim Erfassen, Speichern, Extrahieren, Verarbeiten und Interpretieren von Daten aus diesen massiven Datensätzen ist von größter Bedeutung.
Aufgrund physikalischer und/oder technischer Beschränkungen ist die Verarbeitung und Analyse dieser riesigen Datenmengen häufig nicht praktikabel oder möglich. Daher werden spezielle Methoden und Geräte (wie Software, Algorithmen, parallele Programmierung usw.) benötigt.
Diese riesigen Datensätze, spezialisierten Methoden und einzigartigen Technologien werden unter dem Begriff Big Data zusammengefasst. Um umfassende Datenanalysen durchzuführen, Trends zu erkennen oder Vorhersagemodelle zu entwickeln, werden sie häufig auf riesige Datensätze angewendet.

Das sogenannte Drei-V-Paradigma (3V) ist ein Schlüsselelement von Big Data. Dieses Modell veranschaulicht, wie das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit („Velocity“) von Big Data mit ihren Eigenschaften und Schwierigkeiten zusammenhängen.
Bei Big Data geht es im Allgemeinen um die Bewältigung riesiger Datenmengen unterschiedlicher Qualität, häufig zahlreicher verschiedener Typen, die mitunter extrem schnell (in Echtzeit) erfasst und verarbeitet werden. Sicherlich keine einfache Aufgabe!

Um ein Problem zu lösen, muss eine Einheit (Person, Unternehmen usw.) daher spezielle Hardware, Software, Verarbeitungstechniken, Visualisierungs- und Datenbanktechnologien einsetzen. Dies ist mit dem Begriff „Big Data“ gemeint, einem relativen Begriff, der sich auf große Datenmengen bezieht.

Data Scientists analysieren unstrukturierte Daten und werten diese aus. Auf dieser Grundlage treffen sie Vorhersagen und Entscheidungen, die den Verlauf eines Projektes bestimmen.

Zunächst ermitteln wir in einem persönlichen Gespräch deinen Bedarf und die Fähigkeiten, die dein perfekter Data Scientist mitbringen sollte. Im zweiten Schritt arbeiten wir an einer maßgeschneiderten Lösung. Aus einer Vorauswahl von Experten bestimmst du den besten Kandidaten. Dann kann es losgehen. ElevateX unterstützt dich während der gesamten Projektdauer, um einen langfristigen Erfolg zu garantieren.

Abhängig von technischen Anforderungen und Verfügbarkeiten kann die Arbeit mit dem Data Scientist innerhalb von 48 beginnen.

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