Interview – Bedeutung von Data Science für Deutschland
Ein guter Data Scientist muss Nerd und Berater zugleich sein
Data Science Blog: Wie sieht der Arbeitsalltag als Data Scientist nach dem morgendlichen Café bis zum Feierabend aus?
Bollhoefer: Höchst unterschiedlich, denn Data Science umfasst vielfältige Tätigkeiten.
Der Berufsalltag findet überwiegend am Computer statt, denn heutzutage heißt Data Science vor allem Programmieren. Als Data Scientist setzten wir mit Programmierung Use Cases um, dabei nutzen wir meistens Python oder R, es können aber auch andere Programmiersprachen eingesetzt werden.
Viele Tätigkeiten verlangen Kreativität, Stift und Zettel sowie viel Austausch mit Kollegen. Nur wenige Arbeitsschritte lassen sich fest planen, iteratives bzw. agiles Vorgehen ist notwendig.
Kernaufgabe und Höhepunkt unserer Arbeit sind die Messung von Qualitätskriterien sowie das Trainieren und Optimieren mathematischer Modelle. Das sogenannte Feature-Engineering, also das Herausarbeiten relevanter Features (individuelle messbare Eigenschaften eines Objektes oder eines Sachverhaltes) bildet die dafür notwendige Basis und macht in der Praxis häufig bis zu 80% unserer Arbeitszeit aus.
Data Science Blog: Data Science ist Analyse-Arbeit und es geht viel um Generierung und Vermittlung von Wissen. Sind gute Data Scientists Ihrer Erfahrung nach tendenziell eher kommunikative Beratertypen oder introvertierte Nerds?
Bollhoefer: Im Idealfall sollte ein Data Scientist in gewisser Weise beides sein, also fifty/fifty. Das ist zumindest das, was es eigentlich bräuchte, auch wenn solche Leute nur schwer zu finden sind.
Den idealen Data Scientist gibt es wohl eher nicht, dafür arbeiten wir in Teams. Data Science ist Teamsport. Am erfolgreichsten sind Teams mit eben diesen Mindsets der kommunikativen Beratertypen mit Überzeugungsfähigkeit und den autodidaktischen Nerds mit viel tiefgehendem Wissen in Mathematik und Informatik.
Data Science Blog: Für alle Studenten, die demnächst ihren Bachelor, beispielsweise in Informatik, Mathematik oder Wirtschaftslehre, abgeschlossen haben, was würden sie diesen jungen Damen und Herren raten, wie sie gute Data Scientists werden können?
Bollhoefer: Wer operativ schnell tätig werden möchte, sollte auf den Master verzichten, denn wie die Nachfrage nach Data Science in drei Jahren aussehen wird, weiß niemand. Es ist ganz wichtig, jetzt zu starten und nicht in drei Jahren.
Der Weg ist zurzeit über Kontakte am leichtesten. Wer die nicht hat, kann diese schnell aufbauen, dazu einfach ein paar der vielen Meetups besuchen, über Social Media in der Szene netzwerken, sich Vorträge anhören und dadurch auch gleichzeitig in Erfahrung bringen, wie Data Scientists denken, arbeiten und was das typische Jobprofil ausmacht. Um der Thematik, den Tools und Methoden näher zu kommen, gibt es Kurse bei Coursera, Udacity, Kaggle Competitions, so kann man selber mal praxisnahe Probleme lösen. Zwei oder drei Zertifikate von diesen Anlaufstellen helfen bei der Jobsuche weiter.
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Sehr schönes Interview. Vielen Dank dafür.
Der einzige Punkt, der mich etwas wundert:
Warum soll man die Data Science Karriere unbedingt innerhalb der nächsten 3 Jahre beginnen, bzw. warum ist die Nachfrage nach Data Scientists nicht sicher? Das ist natürlich eine persönliche Meinung von Herrn Bollhoefer, aber mir ist der Grund nicht ganz klar.
– Hype?
– Zu schneller Wandel des Berufsfelds?
– Per se nicht genug Jobs in diesem Umfeld?
Hallo Herr Richter,
ich erlaube mir mal an Stelle von Herrn Bollhoefer zu antworten: Es passiert im Data Science gerade unüberschaubar viel und oft ist es am besten, wenn man in dieser Boomphase mit dabei ist und die Entwicklung der Big Data Tools miterlebt.
In einigen Jahren wird auch dieses Berufsbild sicherlich seine festgefahrenen Methoden und Tools haben…
Grüße
Benjamin
Hallo Herr Aunkofer,
vielen Dank für Ihre Antwort. Ja, dass es gut ist von Anfang an dabei zu sein ist ein nachvollziehbarer Gedanke.
Ich glaube allerdings nicht, dass sich das Berufsbild innerhalb der nächsten 3 Jahre bereits sehr verfestigt. Ich denke eher, dass sich das Berufsbild in den nächsten Jahrzehnten immer wieder neu erfinden werden muss, da die Entwicklungen in diesem Bereich doch sehr rasant sind. Wir werden ja sehen 😉
Aus meiner eigenen Lehrerfahrung kann ich nur sagen, dass ein Bachelor-Absolvent als Data Scientist absolut ungeeignet ist. Um die Methoden wirklich zu verstehen ist mindestens ein Master-Abschluss nötig.
Natürlich kann man “on-the-fly” lernen, ich bezweifle allerdings, dass ein Bachelor wirklich einen Data Scientist Job bekommt, sondern eher nur als Programmierer eingestellt wird. Oftmals kann das dann auch eine Karriere-Sackgasse sein.
Das mit den Meetups ist ein sehr guter Tipp. Für alle aus Wien und Umgebung kann ich das Vienna Data Science Meetup empfehlen!
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