Die Data Science Softskills
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Das Dokument beschreibt die Bedeutung von Softskills für Data Scientists und betont, dass technische Fähigkeiten allein nicht ausreichen, um beruflich erfolgreich zu sein. Wichtige Softskills umfassen Durchhaltevermögen, kritisches Denken, Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit, Geschäftssinn, Problemlösefähigkeit und Kreativität. Zudem wird darauf hingewiesen, dass einige Fähigkeiten erlernt werden müssen und dass persönliche Entwicklung über die Zeit erfolgt.
Die Data Science Softskills
- 1. Die Data Science Softskills
- 2. Das Bild des Data Scientist Wenn du an Data Science denkst, welches Bild hast du im Kopf? Eine Person vor ihrem Computer, Kopfhörer auf, fokussiert auf den Bildschirm während er oder sie einen Code schreibt? Das ist woran wahrscheinlich die meisten Menschen denken - aber das ist natürlich nicht alles! Klar sind die Hardskills wichtig. Ohne technische Fähigkeiten und Erfahrung lassen sich Data Science Aufgaben nicht bewältigen. Karriere machen aber selten die Menschen, die das Maximum an Fachwissen haben. Fachwissen ist wichtig, aber schon lange nicht mehr genug. Das Zauberwort heißt Softskills. Es handelt um Persönlichkeitsmerkmale und Eigenschaften, die schwer quantifizierbar sind. Softskills sind all die Kompetenzen, die neben der reinen Fachkompetenz den beruflichen und privaten Erfolg bestimmen.
- 3. Grundlegende Softskills Durchhaltevermögen Data Science ist kein einfaches Feld, ohne das nötige Durchhaltevermögen ist es schwer, sich Fähigkeiten und Kenntnisse anzueignen. Kritisches Denken Zusammenhänge erkennen, Methoden hinterfragen etc. – nur so kannst du dich weiterentwickeln. Forschergeist Data Science ist der Berufszweig der Zukunft und mit Forschergeist öffnest du nicht nur dir selbst, sondern allen anderen neue Türen. Kommunikationsfähigkeit Im Berufsfeld steht Data Science im ständigen Austausch mit anderen Geschäftsbereichen - Communication is key! Neugier Data Science entwickelt sich immer weiter, nur mit genügend Neugier kannst du am Ball bleiben. Teamfähigkeit Wie bei den meisten anderen Berufen auch, ist Data Science ein Teamsport. Probleme werden gemeinsam gelöst. 4 1 2 3 6 5
- 4. Speziellere Softskills Neben den Kernkompetenzen gibt es noch einige weitere Softskills, die ein Data Scientist mitbringen sollte. Einige davon bewegen sich in eine technischere Richtung und müssen erst erlernt werden. Sie bauen auf einander auf, sodass du im Laufe deiner Karriere als Data Scientist mit ihnen in Kontakt kommen wirst. Es ist ganz offensichtlich, dass du nicht von Anfang an jede Fähigkeit innehaben kannst. Mach dir darüber keine Gedanken. Niemand ist perfekt, wir alle brauchen Zeit. Nimm dir also diese Zeit und bewege dich auf der Karrierestraße immer weiter voran. Auf diese Weise lernst du die meisten dieser Fähigkeiten „nebenher“, da du ihnen nicht ausweichen kannst.
- 5. Speziellere Softskills Als Data Scientist brauchst du die Fähigkeit, Schlussfolgerungen für das Geschäft zu ziehen. Dafür benötigst du Geschäftssinn. Geschäftssinn Probleme erfordern Lösungen. Es ist wichtig, das richtige Denken zu entwickeln, um Probleme konfrontieren zu können. Problemlösefähigkeit Auch Data Science Teams müssen angeführt werden, es ist also eine wichtige Fähigkeit die du dir aneignen solltest. Leadership Als Data Scientist musst du Führung und Richtung in Projekte bringen, da du die Materie besser verstehst als andere. Projektmanagement Data Science ist Schnittstelle zwischen Technik und Geschäftsprozessen. Du brauchst den Überblick und musst Entscheidungen treffen können. Entscheidungsfähigkeit
- 6. Weitere wichtige Softskills Kreativität Zeitmanagement Hartnäckigkeit Kompromiss- fähigkeit Anpassungs- fähigkeit Kreative Probleme erfordern kreative Lösungen – nur durch Kreativität kannst du Data Science voranbringen. Im Team ist man nicht immer einer Meinung, jeder hat seinen eigenen Kopf. Um Kompromisse kommst du nicht herum. Die Mitglieder machen das Team aus und als Neuzugang musst du dich der Dynamik und Struktur anpassen können. Nicht jede Herausforderung lässt sich direkt lösen, manchmal sitzt du länger vor einem Problem. Aber aufgeben gibt’s nicht! Viele Projekte, viele Deadlines – du musst stets den Überblick behalten können um alles pünktlich und sauber fertig zu stellen.