Skill-Analyse
Beste Aussichten für Data Scientists
Mit welchen Top Skills haben freiberufliche Data Scientists die besten Chancen auf Projekte? Das hat die Plattform freelancermap erhoben und ausgewertet. Mehr als 70.000 Freelancer-Profile und 100.000 Projektbeschreibungen wurden dazu analysiert.
Um mehr als 1.300 Prozent ist das jährlich generierte, weltweite digitale Datenvolumen in den letzten zehn Jahren gestiegen: von etwa neun Zettabyte auf über 126 Zettabyte. Unternehmen dabei zu unterstützen, diese Daten für sich zu nutzen, erledigen Data Scientists. Sie sind gefragte Spezialisten mit Kompetenz in den Bereichen „Software & Plattform“, „Programmiersprache & Framework“ sowie „Expertise & Fähigkeiten“.
Was genau freiberufliche Data Scientists mitbringen sollten, um von der hohen Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt zu profitieren, hat die Plattform freelancermap untersucht und dazu die Qualifikationen von über 70.000 Freiberuflern mit den von Projektverantwortlichen gesuchten Skills abgeglichen.
Data Scientists mit Kernkompetenzen in Data Analysis, Data Science und Machine Learning werden demnach von Projektverantwortliche am häufigsten gesucht. Aber auch Künstliche Intelligenz, ETL und Big Data sind gefragte Skills. Wer dann noch über allgemeine Fähigkeiten wie Beratung, Visualisierung, Softwareentwicklung und Projektmanagement verfügt, könne mit einer positiven Auftragslage rechnen, so die Analyse.
Bei den Programmiersprachen spezialisieren sich die meisten Freelancer weiterhin hauptsächlich in Python, dicht gefolgt von SQL. Doch auch Expertenkenntnisse in Java(script), R, C++, VBA und weiteren Programmiersprachen bleiben relevant. Gesucht sind vor allem Spezialisten für Python und SQL, weniger nachgefragt ist Java. Weitere Programmiersprachen spielen nur eine geringe Rolle. »Expertenkenntnisse in Python und SQL waren bereits in der ersten Auflage unseres Top-Skill-Radars am meisten gefragt«, sagt Thomas Maas, CEO von freelancermap. »Zusätzlich hat die Nachfrage nach SQL-Programmierfertigkeiten noch einmal zugenommen«.
Die größten Veränderungen gebe es im Bereich „Software & Plattform“, so Maas. Hier werde Expertise in Power BI inzwischen mit Abstand am häufigsten gesucht. Das sei überraschend, denn noch 2022 war die Microsoft Business-Intelligence-Plattform in der Rangliste nur unter ferner liefen zu finden. Auch Kenntnisse in AWS und SAP-Anwendungen seien aktuell deutlich weniger gefragt als noch in der Vorjahres-Analyse – im Gegensatz zu den Tools Git und Jira, die in der Rangliste einen großen Sprung nach vorne gemacht haben. Zudem seien Skills im Umgang mit Tableau, Azure, Docker und Tensorflow bei Freelancern weiterhin gerne gesehen.
Die künftigen Jobaussichten? Blendend.
»Die Nachfrage in den Bereichen ‚Data Science‘ und ‚Machine Learning‘ steigt unseren Analysen zufolge immer weiter«, so CEO Maas. Grund sei, dass die Menge der generierten Daten in den nächsten Jahren noch deutlich zunehmen, sich das Gesamtvolumen bis 2027 auf fast 300 Zettabyte verdoppeln soll. Grund sei die immer weiter steigende Anzahl an IoT-Endgeräten und smarten Assistenten. Hinzu kommen die für die Analyse und das Training von KI-Anwendungen und Machine Learning benötigten Daten, die das Gesamtvolumen in die Höhe schnellen lassen. Um all diese Informationen gewinnbringend nutzen zu können, werde der Bedarf der Unternehmen an qualifizierten Data Scientists weiter steigen.
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