Data Science 2020: Kompetenz- und Qualifikationsanforderungen an Data Scientists zur Optimierung betrieblicher Rekrutierungsprozesse in Deutschland

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise

2 Systematisches Literaturreview

2.1 Vorgehen

2.2 Definitorische Abgrenzung

2.3 Herkunft und Definition der Data Science

2.4 Kompetenzprofile der Data Science

3 Forschungsteil

3.1 Forschungsmethodik

3.2 Empirische Untersuchung

3.3 Forschungsergebnisse

3.4 Handlungsempfehlungen

4 Schlussbemerkung

Zielsetzung und Themen

Die vorliegende Arbeit untersucht die Kompetenz- und Qualifikationsanforderungen an Data Scientists in Deutschland, um betriebliche Rekrutierungsprozesse zu optimieren. Im Kern steht die Forschungsfrage, wie das Berufsbild des Data Scientists im betrieblichen Verständnis verankert ist, welche Diskrepanzen zur wissenschaftlichen Forschung existieren und wie Unternehmen ihre Suchkriterien zielgerichteter definieren können.

• Systematische Literaturanalyse zu Definitionsansätzen und Kompetenzfeldern der Data Science.
• Analyse von Stellenausschreibungen zur Identifikation realer Marktanforderungen.
• Gegenüberstellung von wissenschaftlichen Idealprofilen und praktischer Anwendung.
• Ableitung von Handlungsempfehlungen für ein realistisches Anforderungsprofil in der Rekrutierung.

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Problematik des IT-Fachkräftemangels ein und begründet die Relevanz der Data Science für moderne Unternehmen.

2 Systematisches Literaturreview: Hier wird der theoretische Rahmen gesteckt, indem Begriffe definiert, die Data Science von verwandten Disziplinen abgegrenzt und der aktuelle Forschungsstand zu Kompetenzprofilen aufgearbeitet wird.

3 Forschungsteil: Dieser Abschnitt beschreibt die eigene empirische Studie, die auf einer Inhaltsanalyse von 179 Stellenausschreibungen basiert, und diskutiert die gewonnenen Erkenntnisse sowie daraus resultierende Handlungsempfehlungen.

4 Schlussbemerkung: Das Fazit fasst die zentralen Ergebnisse zusammen, bestätigt die Hypothese eines unklaren betrieblichen Verständnisses und mahnt zu einer präziseren Rekrutierungsstrategie.

Schlüsselwörter

Data Science, Data Analytics, Business Intelligence, Business Analytics, Kompetenzprofil, Fachkräftemangel, Stellenausschreibungen, Recruiting, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data, Qualifikationsanforderungen, Datenanalyse, Unternehmenskultur, Digitalisierung.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in der Arbeit?

Die Arbeit befasst sich mit der Analyse von Kompetenz- und Qualifikationsanforderungen an Data Scientists, um die Kluft zwischen wissenschaftlicher Theorie und betrieblicher Rekrutierungspraxis zu schließen.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Felder sind die Abgrenzung von Data Science zu Data Analytics und Business Intelligence, die Definition von Kompetenzprofilen und die Untersuchung der Anforderungen in deutschen Unternehmen.

Was ist das primäre Ziel der Studie?

Das Ziel ist es, Unternehmen eine Orientierungshilfe zu bieten, um Data Science-Stellenprofile realistisch zu definieren und so den Rekrutierungsprozess zu optimieren.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Studie nutzt ein systematisches Literaturreview zur Theoriebildung sowie eine manuelle Inhaltsanalyse von 179 Stellenausschreibungen für den empirischen Teil.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil analysiert den aktuellen Stand der Forschung, entwickelt Kompetenzprofile und vergleicht diese mit den tatsächlichen Anforderungen in der deutschen Wirtschaftspraxis.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Die Arbeit ist geprägt durch Begriffe wie Data Science, Kompetenzprofil, Rekrutierung, IT-Fachkräfte und Data Analytics.

Warum finden sich in der Praxis oft "eierlegende Wollmilchsäue" bei Stellenausschreibungen?

Die Untersuchung zeigt, dass Unternehmen häufig bei fehlendem Konsens über eine einheitliche Definition zu viele, teils widersprüchliche Anforderungen kombinieren, da sie die Disziplin Data Science noch nicht ausreichend in ihren spezifischen Bedürfnissen verstehen.

Was unterscheidet den Data Scientist vom Data Science-Consultant?

Während der klassische Data Scientist einen stärkeren technischen Fokus aufweist, korreliert das Berufsbild des Consultants vermehrt positiv mit kommunikativen Fähigkeiten, Beratungsaspekten und Projektmanagement-Methoden.