3 Möglichkeiten, Ihren Data-Science-Job im Jahr 2025 vor Entlassungen zu schützen

Das Weltwirtschaftsforum erwartet 41 % der Unternehmen weltweit Durch die Reduzierung der Belegschaft aufgrund des Aufstiegs der künstlichen Intelligenz bis 2030, während Unternehmen wie Meta angekündigt haben Pläne zur Reduzierung der Mitarbeiterzahl dieses Jahr.

Das bedeutet eines: Plus Entlassungen im Technologiebereich im Jahr 2025.

Ich persönlich kenne mehrere Kollegen, die im letzten Jahr von Entlassungen im Technologiebereich betroffen waren. Dies machte mir zunehmend Sorgen um meine Karriere in der Datenwissenschaft, also begann ich, einige Nachforschungen anzustellen. Ich habe mit erfahrenen Datenwissenschaftlern und Teamleitern sowie mit Softwareentwicklern und Produktmanagern gesprochen, um die Auswirkungen von Entlassungen in der Technologiebranche auf die Datenwissenschaft zu verstehen.

Ich hatte zwei dringende Fragen:

1. Wie sichere ich meinen Job als Data Scientist vor Entlassungen?
2. Lohnt es sich im Jahr 2025 noch, Data Scientist zu werden?

Aufgrund der Informationen, die ich gesammelt habe, und meiner persönlichen Erfahrung bin ich davon überzeugt, dass es in den nächsten fünf Jahren noch Jobs im Bereich Data Science geben wird. Allerdings werden nur die „wertschöpfenden Datenwissenschaftler“ bleiben, während diejenigen, die den Gewinn des Unternehmens nicht steigern, entlassen werden.

Obwohl kein Job 100% sicher vor Entlassungen ist, werde ich Ihnen 3 Wege zeigen, wie Sie Unverzichtbarer Datenwissenschaftler.

Am Ende dieses Artikels erfahren Sie:

• So bekommen und behalten Sie einen gut bezahlten Job im Bereich Data Science
• So schützen Sie Ihre Data-Science-Karriere vor Entlassungen und einem schnellen Aufstieg in Führungspositionen

1. Ein starkes Fundament schaffen

Als Datenwissenschaftler sollten Sie sich darauf konzentrieren, eine solide Grundlage in Statistik, maschinellem Lernen und Mathematik aufzubauen. Während sich Tools und Programmiersprachen ständig ändern, bleiben die grundlegenden Konzepte dieselben. Wie Sie wissen, können KI-Modelle Unternehmen dabei helfen, mithilfe von maschinellem Lernen und Programmierung schnellere Entscheidungen zu treffen.

Allerdings wird sich kein Unternehmen bei Entscheidungen im Wert von mehreren Millionen Dollar vollständig auf die Arbeit eines KI-Modells verlassen. Unternehmen müssen Datenwissenschaftler einstellen – Experten, die KI steuern, ihre Fehler beheben und schnell Erkenntnisse liefern können. Der Datenwissenschaftler bespricht die besten anzuwendenden Techniken, ändert den Kurs, wenn ein Ansatz nicht funktioniert, und validiert alle von der KI gelieferten Ergebnisse.

Aufgrund der durch KI erzielten Effizienzsteigerung wird das Unternehmen jedoch weniger Personal für die Erledigung dieser Aufgabe benötigen. Diese Datenwissenschaftler werden gut bezahlt, müssen jedoch über ein gutes Verständnis der grundlegenden Konzepte der Statistik und des maschinellen Lernens sowie über ausgeprägte Logik- und Argumentationsfähigkeiten verfügen. Während sich die meisten Unternehmen heute auf Ausführung und Geschwindigkeit konzentrieren, werden Organisationen zunehmend Datenwissenschaftler mit fundierten theoretischen Kenntnissen über Modelle des maschinellen Lernens bevorzugen.

Hier sind einige kostenlose Ressourcen, die ich zum Erlernen der Mathematik und Theorie hinter Data-Science-Anwendungen empfehle:

• 3Blue1Brown YouTube-Kanal Für mathematische Konzepte wie lineare Algebra, Differential- und Integralrechnung und neuronale Netzwerke.
• Krish Naiks Machine-Learning-Playlist Grundlegende ML-Konzepte verstehen
• Statquest YouTube-Kanal Für Statistiken

 

2. Wählen Sie geschäftsorientierte Rollen.

Jeder Mitarbeiter, der direkt Umsatz für das Unternehmen generiert, ist ein wertvoller Mitarbeiter. Leider konzentrieren sich viele Data-Science-Rollen eher auf zukünftige Auswirkungen als auf unmittelbare Umsatzsteigerungen.

Ich habe beispielsweise einmal an einem viermonatigen Projekt zur Segmentierung unseres Kundenstamms für eine bessere Zielgruppenansprache gearbeitet. Nach Ablauf der vier Monate wurde das von uns erstellte Kundensegmentierungsmodell nicht in der Produktion verwendet, da es bei realen Benutzerdaten keine gute Leistung zeigte. Letztendlich haben wir das ganze Projekt aufgegeben.

Viele Rollen in der Datenwissenschaft ähneln diesem Beispiel – ihr Schwerpunkt liegt auf Experimenten. Datenwissenschaftler erstellen häufig Dinge, die in Zukunft funktionieren könnten Anstatt Projekte, die im Moment Geld einbringen. Wenn es zu Entlassungen kommt und ein Unternehmen die Entscheidung treffen muss, jemanden zu entlassen, wird es sich daher wahrscheinlich auf das Data-Science-Team konzentrieren, das für die Erzielung eines direkten Geschäftseffekts nicht unbedingt erforderlich ist.

Wählen Sie jedoch eine geschäftsnahe Position im Bereich Data Science, in der Sie direkt mit Stakeholdern und Vertriebsteams zusammenarbeiten, um umsatzsteigernde Entscheidungen zu treffen, ist Ihr Arbeitsplatz sicherer. Arbeiten Sie beispielsweise bei Google und beraten Sie das Produktteam bei der Entwicklung einer umsatzsteigernden Suchfunktion, wirkt sich Ihre Arbeit direkt auf den Umsatz aus. Das bedeutet, dass Sie für das Unternehmen relevanter sind und die Wahrscheinlichkeit, ersetzt zu werden, geringer ist.

 

3. Klarheit hat Vorrang vor allem anderen.

Wenn Sie Ihren Job behalten und befördert werden möchten, müssen Sie sichtbar sein. Dies gilt für jede Rolle, nicht nur für die Datenwissenschaft.

Lassen Sie mich dies am Beispiel zweier Kollegen – Pammy und Jim – veranschaulichen, die beide im Bereich Datenwissenschaft arbeiten.

Jim ist gut im Zahlenrechnen. Er ist ein Programmiergenie und erstellt hochpräzise Modelle für maschinelles Lernen, die für das Unternehmen von großem Wert sind. Aber Jim macht nie Werbung für seine Arbeit. Normalerweise schweigt er in Besprechungen und niemand verwendet seine Modelle, weil niemand wirklich versteht, was er tut. Wenn Teams Analysen von Jim benötigen, starren sie oft auf seine Tabellen und verbringen viel Zeit damit, seine Zahlen in eine Entscheidung umzusetzen.

Andererseits ist Pami gut im Programmieren und im Zahlenrechnen. Aber sie verbringt Stunden damit, ihre Modelle in verschiedenen Geschäftsbereichen zu bewerben. Dokumentieren Sie alle Analysen, die Sie finden, in einer Präsentation oder zeigen Sie sie in einem Dashboard an und heben Sie dabei wichtige Erkenntnisse hervor, die den Teams bei der Entscheidungsfindung helfen. Darüber hinaus bringt sie ihre Ideen bei Teambesprechungen aktiv zum Ausdruck und erklärt den Geschäftspartnern technische Konzepte klar und deutlich. Aus diesem Grund erhält Pammy durchweg bessere Leistungsbeurteilungen als Jim. Die meisten Führungsteams wissen, wer sie sind, und arbeiten gerne mit ihnen zusammen. Sie werden schneller befördert und es ist daher weniger wahrscheinlich, dass Sie entlassen werden, wenn das Unternehmen beschließt, Kosten zu senken.

Die Fähigkeit, zu kommunizieren und die eigene Arbeit zu bewerben, ist etwas, das alle Technikexperten entwickeln müssen, um schnell die Karriereleiter hinaufzuklettern, und Datenwissenschaftler bilden hier keine Ausnahme.

 

die Haupt-Punkte

Der Arbeitsmarkt ist unsicher und es scheint, dass die Entlassungen in der Technologiebranche nicht so bald aufhören werden. Für Datenwissenschaftler (oder sogar angehende) kann dies verwirrend sein.

Dennoch gibt es Möglichkeiten, auf diesem Arbeitsmarkt wettbewerbsfähig zu bleiben und Erfolg zu haben: indem Sie sich auf Kernkonzepte konzentrieren, eng mit Umsatzgenerierungsteams zusammenarbeiten und Ihr Unternehmen bei den Stakeholdern bewerben.