Berufsperspektiven

Die Tätigkeitsfelder für Absolventinnen und Absolventen dieses Studiengangs sind vielfältig, sowohl in der Forschung als auch in Unternehmen. Sie reichen von der Anwendung von Methoden zur Analyse von Unternehmensdaten und anderen in den jeweiligen Unternehmen verarbeiteten Daten bis hin zur Entwicklung von Methoden. Absolventinnen und Absolventen können auch in der Beratung tätig werden.

Eine Befragung des KI-Systems ChatGPT (4o) zu möglichen Berufsbildern liefert (am 31.5.2024) folgende, sehr ordentliche Antwort: 

Absolventinnen und Absolventen eines Bachelorstudiums in Künstlicher Intelligenz (KI) und Data Science haben viele Berufsmöglichkeiten, da die Nachfrage nach Fachkräften in diesen Bereichen kontinuierlich steigt. Hier sind einige typische Berufsmöglichkeiten:

1. Datenanalyst (Data Analyst):
   • Analysiert Daten, um Trends und Muster zu erkennen.
   • Verwendet statistische Methoden und Werkzeuge zur Datenanalyse.
   • Bereitet Berichte und Visualisierungen zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen vor.
2. Data Scientist:
   • Entwickelt Modelle und Algorithmen zur Lösung komplexer Probleme.
   • Verwendet maschinelles Lernen und KI, um Daten zu interpretieren und Vorhersagen zu treffen.
   • Arbeitet oft an Projekten zur Optimierung von Geschäftsprozessen und zur Innovation.
3. KI-Ingenieur (AI Engineer):
   • Entwickelt und implementiert KI-Modelle und -Systeme.
   • Arbeitet an maschinellen Lernmodellen, neuronalen Netzwerken und anderen KI-Technologien.
   • Optimiert und skaliert KI-Anwendungen für verschiedene Branchen.
4. Machine Learning Engineer:
   • Konzentriert sich auf die Entwicklung, Implementierung und Wartung von maschinellen Lernalgorithmen.
   • Arbeitet an der Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von Modellen.
   • Implementiert ML-Lösungen in Produktionsumgebungen.
5. Business Intelligence Analyst:
   • Nutzt Daten, um Geschäftsstrategien zu entwickeln und zu unterstützen.
   • Arbeitet mit verschiedenen Tools zur Erstellung von Berichten und Dashboards.
   • Hilft Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
6. Big Data Engineer:
   • Entwickelt und verwaltet große Datenspeichersysteme.
   • Arbeitet an der Skalierung und Optimierung von Datenverarbeitungssystemen.
   • Implementiert Lösungen für die effiziente Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.
7. Statistiker:
   • Verwendet statistische Methoden zur Analyse von Daten.
   • Unterstützt Forschungsprojekte und Unternehmensentscheidungen durch statistische Analysen.
   • Entwickelt neue Methoden und Techniken zur Datenanalyse.
8. Datenbankadministrator (Database Administrator):
   • Verantwortlich für die Verwaltung und Wartung von Datenbanken.
   • Sicherstellt die Verfügbarkeit, Sicherheit und Integrität der Daten.
   • Optimiert Datenbankleistung und -kapazität.
9. Datenvisualisierungsexperte (Data Visualization Specialist):
   • Erstellt visuelle Darstellungen von Daten, um komplexe Informationen verständlich zu machen.
   • Nutzt Tools wie Tableau, Power BI oder D3.js zur Erstellung interaktiver Visualisierungen.
   • Arbeitet eng mit anderen Data-Professionals zusammen, um Erkenntnisse visuell darzustellen.
10. Consultant im Bereich KI und Data Science:
    • Bietet Beratung für Unternehmen, die KI- und Datenlösungen implementieren möchten.
    • Entwickelt maßgeschneiderte Strategien und Lösungen basierend auf den Anforderungen des Kunden.
    • Unterstützt bei der Einführung und Optimierung von Daten- und KI-Systemen.

Diese Berufsmöglichkeiten sind in verschiedenen Branchen gefragt, darunter Technologie, Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, Produktion und mehr. Der genaue Karriereweg hängt oft von den spezifischen Interessen und Fähigkeiten der Absolventinnen und Absolventen ab sowie von den besonderen Anforderungen des Arbeitgebers.