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Gehaltsspanne: Data Artist in Deutschland

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Die Aufgaben von Data Artists

Data Artists übernehmen ähnliche Aufgaben wie Data Scientists. Zusätzlich sind sie aber auf die grafische und textliche Aufbereitung von großen und komplexen Datenströmen fokussiert. Dazu analysieren sie Datenquellen und ziehen daraus ihre Schlüsse. Im Nachhinein bereiten sie diese für die interne oder externe Unternehmenskommunikation sowie für das Management auf. Data Artists arbeiten an der Visualisierung von Daten und erstellen Data-Storytelling Konzepte. Außerdem unterstützen und leiten sie die Umsetzung. Zudem erstellen sie Grundsätze und Guidelines für die Visualisierung. Während der Visualisierung muss der Data Artist auf verschiedene Dinge achten, zum Beispiel, welches Format sich für die Präsentation der vorliegenden Daten am besten eignet und welches nicht, damit am Ende keine falschen Schlüsse gezogen werden.

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Arbeitsplätze von Data Artists

Grundsätzlich sind Data Artists in jedem Betrieb, in dem mit Big Data gearbeitet wird, einsetzbar, da sie die klassischen Data Scientists um eine kreative Komponente ergänzen. Im Unternehmen sind sie im Büro tätig. Häufig sind Data Artists als Freelancer unterwegs.

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Wie wird man Data Artist?

Interessierte, die Data Artist werden wollen, brauchen ein abgeschlossenes Studium im Informatikbereich oder eine fachspezifische Ausbildung ebenfalls im Informatikbereich. Häufig verlangen die Arbeitgeber einige Zeit Berufserfahrung.

Da es sich bei allen Big-Data-Berufen schon um eine Spezialisierung handelt, sind die Weiterbildungsmöglichkeiten vergleichsweise rar. Der Beruf des Data Artists ist bereits ein hoch spezialisierter Beruf. Ähnliche Karrierestufen, die teilweise höher oder ranggleich anzusiedeln sind, sind die Berufe Big Data Architekt und Chief Digital Officer.

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Welche Eigenschaften brauchen Data Artists?

Data Artists sollten die Fähigkeit besitzen, sich in komplexe Daten hineinzudenken und diese analysieren zu können. Zusätzlich sollten sie Programmiersprachen und Visualisierungstechniken beherrschen. Es hilft, wenn sie mit Analyse-Tools und Algorithmen umgehen können. Außerdem sollten sie selbstständig und zuverlässig arbeiten können.

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