Karriere in Data Science – Auch als Quereinsteigerin
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Was genau muss man sich denn unter dem Berufsbild des Data Scientist vorstellen?
Die Aufgabe eines Data Scientists ist es, Informationen aus Daten zu generieren. Ziel ist es, mit diesen Informationen für ein Unternehmen oder die Gesellschaft im Allgemeinen eine Verbesserung zu erzielen. Um an diese Informationen zu gelangen, bedient man sich verschiedener Methoden aus dem Werkzeugkoffer der Künstlichen Intelligenz. Diese Werkzeuge sind Algorithmen, man könnte sagen, Computerprogramme, welche man als Data Scientist schreibt. Jeder Algorithmus hat seine Stärken und Schwächen. Ein Data Scientist sucht den passenden Algorithmus für eine Problemstellung aus und adaptiert diesen für ein optimales Ergebnis. Schließlich präsentiert man diese Ergebnisse zusammen mit den passenden Handlungsempfehlungen für die Entscheidungsträger, damit ein echter Benefit entsteht.
Was war für Dich ausschlaggebend, eine Ausbildung im Bereich Data Science zu starten? Was hat Dir Lust darauf gemacht?
Mein erster Bildungsweg hat mich ausgebildet als Petroleum Engineer oder Erdöl-Ingenieurin. Nach der Karenz entschloss ich mich, etwas Neues zu probieren und beschloss, einen Bachelor in Informatik an einer FH zu absolvieren. Anfangs wusste ich noch nicht, in welchem Bereich ich mich spezialisieren möchte, aber spätestens nach der Vorlesung ‚Machine Learning‘ wusste ich, dass ich im Bereich Data Science tätig sein möchte. Das Aufbereiten der Daten und die Suche nach Informationen ist sehr spannend und erinnert ein bisschen an eine Rätselrallye.
Haben sich Deine Vorstellungen alle bewahrheitet, die zu Beginn der Ausbildung gehabt hast? Welche Aspekte haben Dich am meisten überrascht?
Anfangs dachte ich, IT wird von Nerds dominiert, weil nur Nerds die passenden Fähigkeiten aufweisen. Dass die Firmen in der IT-Branche generell jedoch Diversität anstreben, war eine Überraschung für mich. Natürlich eine erfreuliche.
Überrascht hat mich auch, wie viel Brainwork in ein Projekt geht, bevor man überhaupt die erste Zeile Code schreibt. Ich dachte, sobald man programmiert, sitzt man die meiste Zeit vorm PC und coded. Aufgaben wie Recherche, Brainstorming etc. nehmen jedoch einen erheblichen Teil des Arbeitstages ein.
Datenwissenschaft: Mehr als nur Nullen und Einsen
Was waren dabei die größten Herausforderungen?
Am Stand der Technik zu bleiben, ist essenziell. Die Dinge ändern sich rasant, und es gibt gefühlt immer wieder etwas Neues. Aber man kann sich gut informieren über Communities, Meetups, Konferenzen, Webinare etc.
Wie wirkt sich denn der KI- und ChatGPT Hype auf das Berufsbild des Data Scientist aus?
Die grundlegende Technologie, auf der ChatGPT basiert, ist eines von vielen Werkzeugen des oben genannten Werkzeugkastens. Durch den Hype sehen wir einen starken Fokus auf dieses Teilgebiet des sogenannten Natural Language Processings (NLP), das sich mit der menschlichen Sprache befasst. Man könnte fast sagen, der Hype macht das Thema für die breitere Masse schmackhaft, anstatt nur für die ‚Experten‘. Dadurch findet man einen guten Start für Unterhaltungen mit Menschen unterschiedlichsten Hintergründen in der Firma, die vielleicht sonst keine Vorstellung haben, worüber man mit einem Data Scientist sprechen könnte.
Welche Tipps hast Du an Menschen, die heute eine Karriere im Bereich Data Science anstreben?
Alle Wege führen nach Rom! Es gibt viele Möglichkeiten, ein Data Scientist zu werden, sei es durch eine Hochschulausbildung, Umschulungen in einem Unternehmen oder Selbstlernen mit Online-Kursen. Der starke Bedarf der Industrie veranlasst viele Firmen und Organisationen, kostenlose Kurse und Webinare zu veröffentlichen. Grundsätzlich sollte man sich überlegen, ob man sich auf eine Technologie konzentrieren möchte, um ein Experte zu werden, oder ob man eher den guten Überblick behalten und von mehreren Technologien eine solide Basis haben möchte.
Richtiges Mindset – Quereinstieg
Was sind Deine nächsten beruflichen Vorhaben und Ziele?
Da ich gerade einen persönlichen Milestone mit dem Abschluss des Informatik Bachelor und der Position als Data Scientist bei der Firma Frequentis erreicht habe, befinde ich mich gerade in der Phase meiner Karriere, in der ich mich einfach auf die Arbeit konzentriere und mein Bestes gebe. Ich habe ein paar Ideen, was als Nächstes kommen könnte, aber noch nichts Konkretes. Vieles ergibt sich oft von selbst; ich bemühe mich, für alles offen zu sein und einen positiven Mindset zu haben. Neben meinem Beruf bin ich als Rolemodel tätig bei der Initiative ‚Lea – Lets empower Austria‘, um den weiblichen Nachwuchs zu einer Karriere in der IT zu inspirieren. Ich gebe #IamRemarkable Workshops mit dem Ziel, Frauen zu unterstützen, eine erfolgreiche Karriere in männerdominierten Branchen zu etablieren. Als Mentorin unterstütze ich Menschen, die ihren Weg in die IT suchen.
Es ist meine Mission, Diversität in MINT-Berufen zu fördern, indem ich meine Geschichte teile und Menschen, die nach einem beruflichen Neuanfang suchen, inspiriere und unterstütze.