Was macht ein Computational Scientist? 2025 Karriere-Leitfaden

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Menschen nutzen Mathematik, um die Welt, die uns umgibt, zu verstehen. Mit dem technologischen Fortschritt werden die Werkzeuge, die uns für mathematische Modelle und Verarbeitung zur Verfügung stehen, immer ausgefeilter, sodass wir die Physik und andere Naturgesetze immer besser verstehen können. Computational Science befasst sich mit dem Einsatz von Computern zur Modellierung mathematischer Probleme, Trends und Theorien, um Vorhersagen zu treffen und reale Lösungen zur Verbesserung des Lebens zu finden. 

Eine Karriere als Computational Scientist ist eine ausgezeichnete Wahl für mathematisch orientierte Menschen, die die Welt durch die Weiterentwicklung der Technologie verbessern und Lösungen schaffen wollen, die die Lebensqualität aller verbessern. 

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie der Beruf des Computational Scientists aussieht, wie man Computational Scientist wird und wie hoch das durchschnittliche Gehalt ist.

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Was ist ein Computational Scientist?

Computational Scientists verwenden Computer, Codierung und Programme, um mathematische Modelle zu lösen. Mathematische Modelle sind Darstellungen von Problemen aus der realen Welt in Fächern wie Biologie oder Physik. Computational Scientists verwenden fortgeschrittene Modellierung und Simulation, um diese mathematischen Modelle zu lösen. Diese Fachleute arbeiten oft in größeren Teams von Technikern, Wissenschaftlern und Ingenieuren, um spezifische Probleme anzugehen und Lösungen zu entwickeln, die in der realen Welt anwendbar sind.

Computational Scientists unterstützen andere Wissenschaftler, da sie in der Lage sind, verschiedene Probleme und Lösungen zu simulieren, die in der realen Welt aus Kostengründen oder aufgrund der physikalischen Möglichkeiten nur schwer nachzubilden sind. Ein Computational Scientist könnte zum Beispiel ein mathematisches Modell verwenden, um die Auswirkungen eines schweren Erdbebens oder eines Vulkanausbruchs auf eine Großstadt zu simulieren. Diese Ergebnisse helfen dann bei der Beeinflussung von Prozessen und politischen Entscheidungen, um die Ergebnisse zu verbessern, falls ein solches Ereignis jemals eintreten sollte.

Was macht ein Computational Scientist?

Im Allgemeinen verwenden Computational Scientists mathematische Modellierung, um reale Probleme anzugehen und zu lösen. Sie verwenden Computerprogramme, um verschiedene komplexe Experimente oder Fragestellungen zu modellieren, zu visualisieren und zu simulieren, was aufgrund der Effizienz von Algorithmen und Computersoftware oft Zeit und Geld spart. Die Simulationen, die Computational Scientists durchführen, umfassen oft Mathematik, Fachwissenschaft, Informatik und Computerarchitekturen, um Probleme zu lösen. Sie können in vielen verschiedenen Bereichen arbeiten, z. B. in der Materialwissenschaft, Genetik, Biochemie und Neurowissenschaft sowie in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Luft- und Raumfahrt und der Verteidigung.

Aufgaben und Zuständigkeiten von Computational Scientists

Die spezifischen Aufgaben eines Computational Scientists variieren je nach Art der Tätigkeit und der Branche, in der Sie arbeiten. Einige typische Aufgaben, die Sie erwarten können, sind:

• Zusammenarbeit mit anderen Wissenschaftlern, um mithilfe von Datenanalysen, fortgeschrittenen Simulationen und anderen computergestützten Wissenschaftstechniken innovative Lösungen zu erarbeiten.

• Entwicklung neuer Methoden zur Lösung komplizierter Probleme.

• Entwicklung neuer Computersprachen und Softwaresysteme.

• Analyse von Datensätzen, um verschiedene zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

• Verwendung mathematischer Modellierung, um ein tieferes Verständnis für verschiedene Forschungsthemen zu erlangen.

Fähigkeiten von Computational Scientists

Informatiker benötigen ein solides Hintergrundwissen in den Bereichen Mathematik, Analyse und Computertechnologie, um in dieser Funktion erfolgreich zu sein. Hier sind einige spezifische Fähigkeiten, die in diesem Beruf nützlich sind:

Technische Fähigkeiten

• Kenntnisse in den Bereichen Computersystemarchitektur, Simulation und Programmierung

• Erfahrung mit Programmiersprachen wie C++ oder Python

• Fortgeschrittene mathematische Kenntnisse

• Datenanalyse sowie Datenintegration und Algorithmenentwicklung

• Erfahrung in der Versuchsplanung

Persönliche Fähigkeiten

• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, um in Teams zusammenzuarbeiten und Ergebnisse zu erklären

• Detailorientiertheit zur genauen Durchführung von Experimenten

• Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten

Computerwissenschaften und KI

Intelligentes Rechnen ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Rahmen der Computational Science. Computational Scientists nutzen künstliche Intelligenz für Algorithmen, Rechenleistung und die Entwicklung neuer Forschungsparadigmen. KI ist besonders nützlich, wenn es darum geht, neue Trends oder Muster in Daten zu erkennen, die mit menschlichem Verstand allein nur schwer zu analysieren wären. Der Wissenschaftler hat die Möglichkeit, mit den neuen Ergebnissen, die die KI nach der Datenanalyse präsentiert, zu interagieren und dann sein eigenes Fachwissen einzusetzen, um innovative Antworten zu finden, die wir sonst vielleicht nie entdecken würden.

Gehalt und Berufsaussichten für Computational Scientists

Computational Science ist ein gefragtes und wachsendes Feld. Nach Angaben von Research Nester [1] wird die globale Marktgröße für Data Science, wozu auch Computational Science gehört, zwischen 2024 und 2036 um 18,9 Prozent wachsen. Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Jahresgehalt eines Computational Scientists bei 57.500 € [2].

Beruflicher Werdegang von Computational Scientists

Eine Karriere als Computational Scientist ist sehr erfüllend für Menschen, die die Welt zum Besseren verändern wollen. Der Karriereweg ist vielfältig und bietet Möglichkeiten zur Spezialisierung. Für den Einstieg in diesen Bereich benötigen Sie eine solide Grundlage und ausgezeichnete Kenntnisse in Mathematik und Computertechnik. Sie sollten auch mit der Erstellung effektiver Simulationsmodelle und der Arbeit mit Algorithmen vertraut sein.

Nach dem Abschluss des Studiums suchen viele Menschen den Einstieg in das Fachgebiet, wobei sie oft in angrenzenden Bereichen tätig werden und dann in eine Position als Computational Scientist aufsteigen. Zu den möglichen Einstiegspositionen gehören Positionen als Software-Ingenieur oder Data Scientist.

Bildung und Ausbildung

Für die Arbeit als Computational Scientist ist mindestens ein Bachelor-Abschluss in Mathematik, Naturwissenschaften oder Ingenieurwesen erforderlich. Da es für viele dieser Positionen Spezialisierungen gibt, wie z. B. Biologie, ist es oft hilfreich, auch einen Master-Abschluss entweder in Computational Science selbst oder in dem Fachgebiet, mit dem Sie arbeiten möchten, zu erwerben.

Wenn Sie eine Einstiegsstelle erworben haben, kann es mehrere Jahre dauern, bis Sie in verantwortungsvollere Positionen aufsteigen, beispielsweise in Führungsrollen. Viele Informatiker wählen Weiterbildungen, wie eine Promotion oder spezialisierte Schulungen, um ihre Karrieremöglichkeiten zu erweitern. Führungspositionen in der IT erfordern oft langjährige Erfahrung und bringen signifikant höhere Gehälter, je nach Firmengröße und Standort.

Erste Schritte mit Coursera

Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich der Computational Science und erfahren Sie mehr über dieses wachsende und erfüllende Berufsfeld mit Kursen und Zertifikaten, die auf Coursera angeboten werden. Mit Angeboten wie dem Kurs Spezialisierung Computergestützte Sozialwissenschaft der University of California, Davis, oder dem Kurs Spezialisierung KI für Gutes von DeepLearning.AI erfahren Sie, wie es ist, im Bereich Computational Science zu arbeiten, und lernen die grundlegenden Fähigkeiten kennen, die für eine erfolgreiche Tätigkeit in diesem Bereich erforderlich sind. 

spezialisierung

Computergestützte Sozialwissenschaft

4.7

(587 Bewertungen)

14,308 bereits angemeldet

Stufe Anfänger

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KI für Gutes

Lernen Sie die Rolle der KI bei der Bewältigung komplexer Herausforderungen kennen. Aufbau von Fähigkeiten zur Kombination von menschlicher und maschineller Intelligenz, um mit Hilfe von KI positive Auswirkungen in der realen Welt zu erzielen

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Kompetenzen, die Sie erwerben:

Thema Modell, Überwachung der biologischen Vielfalt, Computervision, Zeitreihen, Überwachung der Luftqualität, Bewertung der Schäden, Projektrahmen AI for Good, Überwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Jupyter-Notizbücher, Modellierung der Windenergieerzeugung