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

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Problemstellung
• Zielsetzung und Vorgehensweise
• Systematisches Literaturreview
• Vorgehen
• Definitorische Abgrenzung
• Herkunft und Definition der Data Science
• Kompetenzprofile der Data Science
• Forschungsteil
• Forschungsmethodik
• Empirische Untersuchung
• Forschungsergebnisse
• Handlungsempfehlungen
• Schlussbemerkung

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende wissenschaftliche Studie untersucht die Kompetenz- und Qualifikationsanforderungen an Data Scientists im Kontext der Optimierung betrieblicher Rekrutierungsprozesse in Deutschland. Die Arbeit befasst sich mit der aktuellen Situation der Data Science und analysiert die relevanten Kompetenzprofile, die für die erfolgreiche Integration von Data Scientists in Unternehmen notwendig sind. Ziel ist es, ein tieferes Verständnis für die Anforderungen an Data Scientists zu entwickeln und Handlungsempfehlungen für die Optimierung von Rekrutierungsprozessen zu formulieren.

• Definition und Entwicklung der Data Science
• Kompetenzprofile von Data Scientists
• Anforderungen an Rekrutierungsprozesse
• Empirische Untersuchung von Kompetenzanforderungen
• Handlungsempfehlungen für die Rekrutierung von Data Scientists

Zusammenfassung der Kapitel

Die Einleitung führt in die Problemstellung und die Zielsetzung der Studie ein. Kapitel 2 beleuchtet die Data Science aus verschiedenen Perspektiven und analysiert die relevanten Kompetenzprofile. Das Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über die Definition, Entstehung und Bedeutung der Data Science. Kapitel 3 befasst sich mit der empirischen Untersuchung, die die Kompetenzanforderungen an Data Scientists aus der Praxis beleuchtet. Hier werden die Forschungsmethodik, die empirische Untersuchung und die daraus resultierenden Forschungsergebnisse dargestellt. Im Anschluss werden Handlungsempfehlungen für die Optimierung von Rekrutierungsprozessen formuliert.

Schlüsselwörter

Data Science, Kompetenzprofile, Rekrutierung, Data Analytics, Big Data, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Empirische Untersuchung, Handlungsempfehlungen.