Berufsperspektiven

Die T?tigkeitsfelder für Absolventinnen und Absolventen dieses Studiengangs sind vielf?ltig, 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 k?nnen auch in der Beratung t?tig werden.

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

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

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 L?sung komplexer Probleme.
   • Verwendet maschinelles Lernen und KI, um Daten zu interpretieren und Vorhersagen zu treffen.
   • Arbeitet oft an Projekten zur Optimierung von Gesch?ftsprozessen 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-L?sungen in Produktionsumgebungen.
5. Business Intelligence Analyst:
   • Nutzt Daten, um Gesch?ftsstrategien 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 gro?e Datenspeichersysteme.
   • Arbeitet an der Skalierung und Optimierung von Datenverarbeitungssystemen.
   • Implementiert L?sungen für die effiziente Verarbeitung und Analyse gro?er 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 Integrit?t der Daten.
   • Optimiert Datenbankleistung und -kapazit?t.
9. Datenvisualisierungsexperte (Data Visualization Specialist):
   • Erstellt visuelle Darstellungen von Daten, um komplexe Informationen verst?ndlich 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 Datenl?sungen implementieren m?chten.
    • Entwickelt ma?geschneiderte Strategien und L?sungen basierend auf den Anforderungen des Kunden.
    • Unterstützt bei der Einführung und Optimierung von Daten- und KI-Systemen.

Diese Berufsm?glichkeiten sind in verschiedenen Branchen gefragt, darunter Technologie, Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, Produktion und mehr. Der genaue Karriereweg h?ngt oft von den spezifischen Interessen und F?higkeiten der Absolventinnen und Absolventen ab sowie von den besonderen Anforderungen des Arbeitgebers.