Es beginnt schon beim Schuhekaufen im Internet: Unternehmen sammeln permanent Daten über ihre Kunden. Daten gelten als das "Erdöl des 21. Jahrhunderts". Um daraus auch einen wirklichen Nutzen zu ziehen, müssen sie jedoch erst analysiert und ausgewertet werden. Das ist die Aufgabe von "Data Scientists".

Der Data Scientist wurde von der Harvard Business Review zum "sexiest job of the 21st century" gekürt. Diese Spezialisten haben auch gute Chancen auf einen Job. In einer Umfrage der Personalberatung Russell Reynolds Associates gaben 58 Prozent der weltweit befragten Führungskräfte einen Mangel an. Data Science wird quasi in allen Bereichen gebraucht – von Banken und Versicherungen bis in die Medizin. Und das wird sich künftig nicht ändern: Das globale Datenvolumen verdoppelt sich angeblich alle zwei Jahre.

Den Begriff Data Scientist gibt es seit ungefähr zehn Jahren. Laut Medienberichten wurde er von den Datenspezialisten bei den Online-Netzwerken Facebook und LinkedIn geprägt. "Wir wussten nicht, wie wir uns selbst nennen sollten", sagt Dhanurjay Patil, der zu dieser Zeit das Daten-Team bei LinkedIn leitete. "Research Scientist" habe zu akademisch geklungen, "Economist" hätte "den Statistikern das Blut in die Augen getrieben und umgekehrt", sagt Patil. Er testete verschiedene Berufsbezeichnungen und fand heraus, dass sich auf "Data Scientist" auf LinkedIn die meisten Bewerber mit den richtigen Qualifikationen meldeten. Voilà, ein neuer Beruf war entstanden.

Ausbildungen entstehen

In den USA gibt es schon seit 2013 Ausbildungen für Data Scientists, beispielsweise an der Harvard University. An der New York University bietet man mittlerweile sogar schon PhD-Programme für Data Scientists an. Auch das Massachusetts Institute of Technology hat offenbar ein entsprechendes Doktorandenprogramm in Arbeit.

Österreich zieht nach. Einige Universitäten und Fachhochschulen haben bereits einschlägige Kurse geschaffen (siehe Kasten). Voraussetzung für den Beruf sind: "Analytisches Denken, ein Gefühl für Zahlen", sagt Andreas Rauber von der Technischen Universität Wien, wo diesen Monat ein Masterprogramm startet. Auch Kommunikationsstärke ist wichtig. Denn "der Data Scientist ist nicht der Nerd, der hinter dem Computer hockt und sich nur in seine Daten hineinvertieft", so Eva Werner, Rektorin der FH Krems, die ebenfalls ein neues Programm lanciert hat. Die besten Ergebnisse nutzen nichts, wenn sie nicht verständlich an die Verantwortlichen weitergegeben werden. Sie müssen wissen, was die Zahlen aussagen. Außerdem brauche man Kreativität, um auf neue Lösungen zu kommen – das ist auch das, was die Spezialisten den Maschinen voraushaben und wahrscheinlich noch die nächsten Jahre voraushaben werden.

Kirim über sich ...

"Für viele Probleme gibt es keine einfachen Lösungen, da braucht es Kreativität. Dieses Tüfteln, das mag ich besonders an meinem Beruf. Ich habe Informatik an der Technischen Uni Wien studiert. Da hatte ich ein paar Lehrveranstaltungen über Machine Learning. Über ein Projekt bin ich vor eineinhalb Jahren zu meinem jetzigen Job gekommen. Wir betreiben eine Flohmarkt-App, über die Menschen ungenutzte Dinge verkaufen können. Wenn sie ein Produkt hochladen, können sie eine Kategorie angeben. Manchmal vergessen sie das oder sind zu bequem. Und da komme ich ins Spiel: Ich programmiere ein System, das erkennt, dass das auf dem Bild eine Lampe ist und in die Kategorie 'home' gehört. Sie können auch Texte erkennen. Außer mir gibt es noch drei andere Data Scientists im Unternehmen. Wir sind nicht nur Statistiker, sondern auch Entwickler. Manche Tools eignen sich nicht für unsere Daten. Deshalb entwickeln wir auch eigene, damit wir neue Probleme besser in Angriff nehmen können."

Alper Kirim ist Data Scientist bei Shpock

(Lisa Breit, 27.10.2018)