Data WAS? Deine mögliche Karriere im Data Bereich.

Data Officer*in. Data Ingenieur*in. Data Analyst*in. Data Protection Officer*in. Master Data Miner*in. Big Data Engineer*in. Data Scientist*in. Data Manager*in. Data Architect*in. HILFE! Wer soll da noch den Durchblick behalten. Und das sind nur die Tech-Berufe im Bereich der Arbeit mit Daten. Doch – by the way – das sind nicht irgendwelche Berufe, sondern unter ihnen verbergen sich die großen Zukunftsfelder im IT-Sektor. Alles voran die zwei Berufe Data Scientist*in und Data Analyst*in. Der Durchblick lohnt sich also. 

Unsere Data Profis Tereza, Head of Data Science, und Andrew, Head of Data Analytics, stellen deshalb kurz und knackig beide Bereiche vor. 

Kleiner Spoiler: Es gibt echt große Unterschiede, die du kennen solltest. Denn dann weißt du auch, welcher Job für dich der passende ist.  

Tereza, wie würdest Du den Job von Data Scientist*innen beschreiben? 

Tereza: Der Job von Datenwissenschaftler*innen ist es in erster Linie, die richtigen Fragen zu stellen, die dann mithilfe von Daten beantwortet werden können. Dabei geht es auch um das Entwickeln von Vorhersagemodellen, das Suchen nach Mustern und Trends in Datensätzen oder das Erstellen von Algorithmen. 

Im Bootcamp sind die Quereinsteiger*innen oft sehr auf die technischen Elemente des Jobs fokussiert. Und ja - im Bootcamp werden alle wichtigen Grundlagen der IT ebenso vermittelt wie die Methoden des maschinellen Lernens. Wir bringen den Teilnehmer*innen eine breite Palette an Algorithmen bei, die sie später in ihrer Karriere ausbauen können. ABER Data Science ist mehr. Denn ich denke, dass Data Scientist*innen heute in der Lage sein müssen, sich selbst kritisch zu hinterfragen: "Sollte ich überhaupt Data Science betreiben?" 

Das klingt nach viel Verantwortung!

Tereza: Absolut. In den Bootcamps diskutieren wir deshalb oft gemeinsam über die vorgeschlagenen Data-Science-Produkte. Dabei sprechen wir auch über negative Auswirkungen, die sich ergeben könnten. Denn der Einsatz von Data Science oder maschinellem Lernen in der Produktion birgt Risiken! Sie könnten sich positiv auf einen Aspekt auswirken, aber negativ auf einen anderen. Jede Innovation kann die Welt positiv und negativ beeinflussen. Data Scientist*innen haben in ihrer Karriere damit eine große Verantwortung!

Andrew, worin unterscheiden sich die Aufgaben von Data Analyst*innen?

Andrew: Datenanalyst*innen befassen sich im Vergleich zu Data Scientist*innen eher mit operativen Fragen, wie Daten den Stakeholder*innen helfen können, Business-Entscheidungen im Tagesgeschäft zu treffen. Anschließend beschaffen sie die Informationen, die zur Beantwortung dieser Fragen nötig sind. Ein wichtiger Teil dabei ist es, die Daten optisch so aufzubereiten, dass sie verständlich sind. 

Wie arbeiten beide Berufsgruppen im Alltag zusammen? 

Andrew: Sehr eng. Denn Datenverantwortliche interagieren tagtäglich miteinander und sind darauf angewiesen, dass Menschen in anderen Funktionen die Daten und Werkzeuge bereitstellen, die sie für ihre Arbeit benötigen.

Tereza, welche Startvoraussetzungen sind im Bereich Data Science hilfreich? 

Tereza: Ich denke, ein gewisser quantitativer Hintergrund ist hilfreich. Auch eine mathematische Affinität sowie die Fähigkeit, komplexe Zahlenrelationen zu verstehen, erleichtert den Start. Aber ein Quereinstieg in den Job ist absolut möglich. Wichtig sind die Motivation und die Bereitschaft, technische Arbeit zu leisten, sich zu konzentrieren und Herausforderungen zu lösen.

Andrew, welche Skills sollten die Quereinsteiger*innen für das Data Analytics Bootcamp mitbringen?

Andrew: Wichtig sind für die Karriere in der IT neben den klassischen Hard Skills besonders die Soft Skills wie Kommunikationsstärke, Geduld, Akribie, Neugier, Ausdauer und logisches Denken. Auch der Job als Data Analyst*in ist für den Quereinstieg gut geeignet. Vielleicht sogar im ersten Schritt noch besser. 

Wie viele Frauen arbeiten in diesen Bereichen aktuell? 

Andrew: Es gibt schon einige Frauen im Data Sektor - wenn auch die Männer noch in der Überzahl sind. Ich bin jedoch davon überzeugt, dass sich in Zukunft der Frauenanteil deutlich erhöhen wird. Die Gründe: Der Job eignet sich sehr gut für Frauen. Stichwort: hohe Flexibilität und hoher Fachkräftemangel. Zudem sind Data Jobs Zukunftsjobs! Für Frauen lohnt es sich, die erforderlichen Fertigkeiten auszubilden … wie zum Beispiel in den Data Bootcamps und unserem speziellen Data Part-Time Kurs.

Welcher Job hat das meiste Entwicklungspotenzial? 

Andrew: Berufe, die technische Fähigkeiten mit der sozialen Fähigkeit verbinden, gehört die Zukunft. Die Technologie wird sich immer wieder verändern und mit den Fortschritten in der Automatisierung einfacher zu nutzen sein. Gleichzeitig steigt die Herausforderung, erfolgreich einen Mehrwert für ein Unternehmen zu schaffen. Und das können letztlich nur Menschen, die interdisziplinär agieren und über ausgeprägte soziale Fähigkeiten verfügen.

Tereza: Die KI wird auch den Beruf von Data Scientist*innen verändern. Das betrifft zum Beispiel das Schreiben von Code. Was die KI jedoch nicht kann, ist das reflektierte Nachdenken über das Produkt. Das ist der Punkt, an dem Data Science auch in Zukunft ein Beruf mit sicheren Karrierechancen bleiben wird. Man muss in der Lage sein, verschiedene Informationen zu kombinieren, sie kritisch zu bewerten und zu entscheiden, wie und was man entwickeln will. Data Science ist also nicht nur ein extrem wichtiger Job, sondern auch einer, der immer relevanter werden wird.

Was begeistert Euch an Data Science beziehungsweise Data Analytics? 

Andrew: Die Fähigkeit, Geschäftsleuten zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und die Unternehmensziele effektiver zu erreichen.

Tereza: Mich begeistert, dass dieser Beruf eine extreme Spannbreite hat. Es geht nicht nur um den Umgang mit Zahlen – also die gesamte technische Seite -, sondern auch um den Wert der Innovation selbst und die Auswirkungen. 

Kleines Goodie zum Schluß:

💥Unsere Data Bootcamps gibt es auch als Data Part-Time Kurs. 💻

Denn wir wollen, dass der Kurs sich flexibel an eure Leben anpasst – und nicht ihr euch an den Kurs anpassen müsst. Perfekt für alle Back to Work’ler*innen und Family CEOs!