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Data Scientist

Durchführen von predictiven und komplexen statistischen Datenanalysen basierend auf grossen unstrukturierten und strukturierten Datenbeständen (Big Data) und allenfalls einer unternehmensweiten Datenarchitektur; Evaluieren bzw. Entwickeln von ICT-Analyse-Infrastrukturen und Analyse-Tools

  • Englische Bezeichnung: Data Scientist
  • Synonyme Bezeichnungen: Business Data Analyst, Data Analyst, Big Data Analyst, BigDataAnalyst

Data Scientist » Senior

  • Zusammenführen und Bereitstellen von strukturierten und unstrukturierten Datenbeständen mit unterschiedlichen Datentypen und Formaten sowie aus unterschiedlichen Datenquellen für das Erstellen von explorativen Datenanalysen unter Berücksichtigung der Datensensitivität; Bereitstellen dieser Datenmengen für die Einbindung in Analyse- und Informationssysteme; Aufbauen einer Testumgebung sowie Erstellen und Durchführen von Tests
  • Identifizieren und Analysieren von relevanten Mustern und Zusammenhängen in Daten; Erstellen und Visualisieren von Datenanalysen mit modernen Methoden des Data Mining und Machine Learning für das Ableiten von Entscheidungsgrundlagen und Handlungsempfehlungen für strategische und betriebliche Entscheide
  • Erstellen von innovativen Reportings und Drill-Downs
  • Entwickeln und Anwenden von komplexen Algorithmen (z.B. Clustering, Lineare Regression, Neuronale Netze, Entscheidungsbäume) für das Ermitteln von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen sowie für das Erstellen von quantitativen Prognosemodellen
  • Erheben und Definieren von Anforderungen an Datenanalysesysteme; Konzipieren, Planen, Umsetzen, Implementieren und Weiterentwickeln von ICT-Analyse-Infrastrukturen und Analyse-Tools
  • Konzipieren automatisierter Datenanalysen, Aufbauen und Integrieren in ICT-Prozesse; Entwickeln von skalierbaren Prognose- und Expertensystemen mithilfe analytischer Tools
  • Sicherstellen des produktiven Betriebs und der Wartung von Datenanalyse-Systemen (z.B. Change Requests, Fehlerbehebung usw.)
  • Kontinuierliches Verbessern und Weiterentwickeln von quantitativen Auswertungen durch die Zusammenarbeit mit Stakeholdern; Beraten von Stakeholdern beim Aufbauen und Durchführen von Auswertungen sowie beim Optimieren von Datenanalysen
  • Mitarbeiten beim Erstellen einer unternehmensweiten Datenarchitektur für das Bearbeiten von grossen unstrukturierten und strukturierten Datenmengen (Big Data) unter Berücksichtigung der Datensensitivität
  • Erstellen von Daten-, Funktions- und/oder Objektmodellen; Entwickeln, Implementieren und Warten von Schnittstellen zu Datenbanken und anderen Applikationen
  • Erzeugen adressatengerechter Präsentationen von Analyse-Resultaten sowie Erstellen und Nachführen der Dokumentationen (Modelle, Schnittstellenbeschreibungen, Testverfahren, Benutzerhandbücher etc.)
  • Kontinuierliches Weiterentwickeln von ICT-Analyse-Infrastrukturen und -Tools; Identifizieren und Ableiten von Verbesserungen an Analysesystemen im Verlaufe ihres Lebenszylus
Berufslehre/Maturität Höhere Berufsbildung Hochschule

Data Scientist » Senior

  1. Geringe Anforderungen bezüglich Wissen/Erfahrung/Kompetenz
  2. Erhöhte Anforderungen bezüglich Wissen/Erfahrung/Kompetenz
  3. Hohe Anforderungen bezüglich Wissen/Erfahrung/Kompetenz
  4. Sehr hohe Anforderungen bezüglich Wissen/Erfahrung/Kompetenz
  • 1 2 3 4
  • 1 2 3 4
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Data Scientist » Junior

ITIL

Durchführen von predictiven und komplexen statistischen Datenanalysen basierend auf grossen unstrukturierten und strukturierten Datenbeständen (Big Data) und allenfalls einer unternehmensweiten Datenarchitektur; Evaluieren bzw. Entwickeln von ICT-Analyse-Infrastrukturen und Analyse-Tools. Durchführen von predictiven und komplexen statistischen Datenanalysen basierend auf grossen unstrukturierten und strukturierten Datenbeständen (Big Data) und allenfalls einer unternehmensweiten Datenarchitektur; Evaluieren bzw. Entwickeln von ICT-Analyse-Infrastrukturen und Analyse-Tools

  • Zusammenführen und Bereitstellen von strukturierten und unstrukturierten Datenbeständen mit unterschiedlichen Datentypen und Formaten sowie aus unterschiedlichen Datenquellen für das Erstellen von explorativen Datenanalysen unter Berücksichtigung der Datensensitivität; Bereitstellen dieser Datenmengen für die Einbindung in Analyse- und Informationssysteme; Aufbauen einer Testumgebung sowie Erstellen und Durchführen von Tests
  • Identifizieren und Analysieren von relevanten Mustern und Zusammenhängen in Daten; Erstellen und Visualisieren von Datenanalysen mit modernen Methoden des Data Mining und Machine Learning für das Ableiten von Entscheidungsgrundlagen und Handlungsempfehlungen für strategische und betriebliche Entscheide
  • Erstellen von innovativen Reportings und Drill-Downs
  • Entwickeln und Anwenden von komplexen Algorithmen (z.B. Clustering, Lineare Regression, Neuronale Netze, Entscheidungsbäume) für das Ermitteln von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen sowie für das Erstellen von quantitativen Prognosemodellen
  • Erheben und Definieren von Anforderungen an Datenanalysesysteme; Konzipieren, Planen, Umsetzen, Implementieren und Weiterentwickeln von ICT-Analyse-Infrastrukturen und Analyse-Tools
  • Konzipieren automatisierter Datenanalysen, Aufbauen und Integrieren in ICT-Prozesse; Entwickeln von skalierbaren Prognose- und Expertensystemen mithilfe analytischer Tools
  • Sicherstellen des produktiven Betriebs und der Wartung von Datenanalyse-Systemen (z.B. Change Requests, Fehlerbehebung usw.)
  • Kontinuierliches Verbessern und Weiterentwickeln von quantitativen Auswertungen durch die Zusammenarbeit mit Stakeholdern; Beraten von Stakeholdern beim Aufbauen und Durchführen von Auswertungen sowie beim Optimieren von Datenanalysen
  • Mitarbeiten beim Erstellen einer unternehmensweiten Datenarchitektur für das Bearbeiten von grossen unstrukturierten und strukturierten Datenmengen (Big Data) unter Berücksichtigung der Datensensitivität
  • Erstellen von Daten-, Funktions- und/oder Objektmodellen; Entwickeln, Implementieren und Warten von Schnittstellen zu Datenbanken und anderen Applikationen
  • Erzeugen adressatengerechter Präsentationen von Analyse-Resultaten sowie Erstellen und Nachführen der Dokumentationen (Modelle, Schnittstellenbeschreibungen, Testverfahren, Benutzerhandbücher etc.)
  • Kontinuierliches Weiterentwickeln von ICT-Analyse-Infrastrukturen und -Tools; Identifizieren und Ableiten von Verbesserungen an Analysesystemen im Verlaufe ihres Lebenszylus
Berufslehre/Maturität Höhere Berufsbildung Hochschule

Data Scientist » Junior

  1. Geringe Anforderungen bezüglich Wissen/Erfahrung/Kompetenz
  2. Erhöhte Anforderungen bezüglich Wissen/Erfahrung/Kompetenz
  3. Hohe Anforderungen bezüglich Wissen/Erfahrung/Kompetenz
  4. Sehr hohe Anforderungen bezüglich Wissen/Erfahrung/Kompetenz
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