Einstieg in Data Science / Datenanalyse

[milotlu1]

Hallo zusammen,

ich bin eine Quereinsteigerin - möchte gerne in den Bereich von Datenanalyse wechseln. Ist hier jemand, der in diesem Bereich arbeitet und mir Tipps geben kann, wie anzufangen?

Ich habe leider kein IT-Hintergrund, nach dem Bachelor Abschluss in BWL habe ich als Bilanzbuchhalterin gearbeitet. Ich habe oft Finanzberichte erstellt und Abweichungsanalyse für die Leitung geschrieben. Dabei habe ich mit rohen Datenmengen und Reports gearbeitet aber halt nur in Excel.
Letztes Jahr habe ich Online-Kurse gemacht, um Python Programmieren und Daten Analyse zu lernen. Habe auch Grundkenntisse mit Machinelles Lernen und SQL.

Jetzt suche ich eine Junior-Stelle. Ich habe mich schon auf mehrere Stellen beworben, aber bis auf ein Vorstellungsgespräch bekomme ich nur Absagen. Was mache ich falsch? Was für ein Gehaltwunsch soll ich eingeben? Ohne Erfahrung will ich natürlich nicht viel verlagen, aber wenn ich zu wenig verlange, sieht es so aus, dass ich nichts kann. Welche Gehaltsspanne ist in meinem Fall sensibel (wohne in München).

Falls ich keine Stelle finde, soll ich mich um Praktika bewerben? Da habe ich mir immer gedacht, dass da nur Studenten akzeptiert werden. Oder soll ich allgemein Arbeitgeber ansprechen, um unbezahlte Stelle für ein Paar Monate zu nachfragen, einfach um Erfahrung zu sammeln?

Oder soll ich ich mich um eine andere Richtung streben, etwa BI / Datenbenken und eine Weiterbildung da machen, hätte ich grössere Chance? Das würde mir wahrshcheinlich auch Spass machen aber mit meiner buchhalterische Vergangenheit gibt es da keinen Anschlusspunkt.

 

[Fu Manchu]

Du solltest IMO auf jeden Fall auch in die BI gehen, wobei ich mich mich eher wundere, dass du im Bereich Data Science noch nicht dort bist. Da du ja schon erste Erfahrungen mit SQL usw. gemachst hast, würde ich dir mal die Software Qlik Sense nahelegen. Es ist ein Analysetool für Massendaten und wird in vielen Unternehmen eingesetzt. Du kannst es kostenlos für Ausbildung und private Nutzung, ich setze es in Kundenprojekten ein.

Auf der anderen Seite kenne ich Data Science eher als akademische Disiplin und als Studienfach. Du könntest mal schauen, ob deine Ausbildung ausreichend ist oder ob die Arbeitgeber nicht doch lieber Leuter suchen, die das Fach studiert haben. Ich selber überlege hin und her, ob ich ein nebenberufliches Studium in Data Science beginnen soll.

 

[ascer]

Du solltest IMO auf jeden Fall auch in die BI gehen

Das würde ich nach der kurzer Schilderung bisheriger Kenntnisse definitiv auch als naheliegendsten Schritt sehen.
Insbesondere durch den BWL-Background und das hier:

Dabei habe ich mit rohen Datenmengen und Reports gearbeitet aber halt nur in Excel.

Letztes Jahr habe ich Online-Kurse gemacht, um Python Programmieren und Daten Analyse zu lernen. Habe auch Grundkenntisse mit Machinelles Lernen und SQL.

Da hast du jetzt Vieles in einen Topf geworfen. Unter Datenanalyse kann man auch einfache Regression & Co. verstehen.
Grundkenntnisse in ML reichen nie um in eine "echte" DataScience-Vakanz einzusteigen.

Was du bisher beschrieben hast geht eher in Richtung BI, vor allem mit deinem Background und hört sich erstmal auch nach nicht viel mehr als klassischer Datenanalyse an. Wie @Fu Manchu da schon richtig angemerkt hat:

Auf der anderen Seite kenne ich Data Science eher als akademische Disiplin und als Studienfach.

"Echte" DataScience-Stellen - dafür steht das Science - sind ausgeschrieben für Spezialisten in dieser Wissenschaft. Bei den meisten großen Unternehmen sowie seriösen Startups bedeutet das Master-Abschluss und teilweise auch PhD und zwar in diesem Bereich, nicht fachremd.

Bei kleineren Unternehmen, vor allem in Deutschland, schreibt man manchmal nur das Buzzword in die Stellenausschreibung, obgleich das Unternehmen auf dem Niveau gar nicht tätig ist.

Da der Bereich noch relativ neu ist, gibt es zwar durchaus verschiedene Variationen, aber das mündet in jeder wissenschaftlichen Vakanz sowie auch in der freien Wirtschaft darin, dass man irgendeine Schnittmenge aus Statistik/Stochastik, Machine Learning und Algorithmik abbildet.

Solange man da dann also nicht - nachweisbar (GitHub, CrossValidated, Coursera, eigene Projekte, ...) - das Talent eines Genies in diesem Bereich hat, wird man ohne Mathematik- oder Informatikstudium nicht weit kommen. Und selbst mit Studium in diesem Bereich zählt zumindest bei den guten Läden dann immernoch, dass man sich im Studium auch wirklich auf diesen Bereich spezialisiert hat.
Selbst bei uns kenne ich nur sehr wenige, die mit Wirtschaftinformatik oder Wirtschaftsmathematik in diesen Bereich gehen. Dafür hat man dort einfach zu wenig von der harten Theorie, um für DataScience wirklich fit zu sein.

Jetzt suche ich eine Junior-Stelle. Ich habe mich schon auf mehrere Stellen beworben, aber bis auf ein Vorstellungsgespräch bekomme ich nur Absagen. Was mache ich falsch? Was für ein Gehaltwunsch soll ich eingeben?

Als was denn genau? Und was für einen Gehaltswunsch hast du angegeben?
Wenn du dich als "Data Scientist" bewirbst, dann wäre das nachvollziehbar, denn davon bist du weit entfernt. Sofern dich dann überhaupt jemand einlädt, zeigt das nur, dass man das Unternehmen meiden sollte, da die selbst keine Ahnung davon haben und die Bezeichnung - wie erwähnt - nur als Buzzword in die Stellenausschreibung setzten.

 

[NuminousDestiny]

Ich sehe aktuell eher das Problem, dass Data Science in Deutschland noch nicht angekommen ist.
Ich hatte in letzter Zeit vermehrt Gespräche mit Leuten aus der Beratung und die Resonanz war immer ohne Zertifikate und Projekterfahrung in diesem Bereich ist der Einstieg schwierig. Zudem gibt es nicht so viele Projekte wie Standard Java-/Web-Entwicklung.

Dein Hauptfokus müsste hier wohl auf spezialisierte Beratungsbuden liegen, die bereit sind dich entsprechend auszubilden. Da werden die mit dem Gehalt aber ganz schnell knausrig.
Eine intensive Fortbildung parallel zu der Arbeit wäre dringend notwendig.
Anfangen solltest du vermutlich aber echt erst mal im BI Umfeld.

 

[ascer]

Ich sehe aktuell eher das Problem, dass Data Science in Deutschland noch nicht angekommen ist.

Ja, definitiv. Das steckte in meinem Post als Umschreibung mit drin. In Deutschland wird Data Science nicht selten einfach als schönes Buzzword benutzt, obgleich die meisten Unternehmen in diesem Bereich wenig bis gar keine Expertise anbieten können.

Aus einem anderen Thread ausgeliehen:

Ich spezialisierte mich anfangs mal Richtung DataScience und bin dann - spätestens seit dem Master - in großen Schritten Richtung AI / Robotik gegangen. Ich war viel auf Messen, XING, habe Mal in einem AI-Startup gearbeitet, eine Präsentation zu Deep Learning bei Deloitte gehalten usw.

Die Quintessenz bis jetzt war immer: je innovativer die Tätigkeit, desto weniger hat man in Deutschland Plan davon. D.h. wenn man z.B. in Forschung&Entwicklung, Beratung, ... im Innovativumfeld möchte, dann ist alles Murks, abgesehen von ganz wenigen, großen Adressen und einer handvoll innovativen Startups.

Dazu zählen z.B. sowas wie spezialisierte Technologie-Consulting-Ableger, also z.B. bei KUKA Robotics, dann die BMW Forschung und Technik GmbH, die Lufthansa Industry Solutions GmbH usw.

Selbst bei den Big5 hatte ich bis 2018 nicht das Gefühl, dass die schon wirklich Know-How in diesem Bereich angesammelt haben. Da scheint das - so der Eindruck von Bekannten, den ich nach meiner Veranstaltung bei Deloitte teilen würde - auch erst jetzt wirklich loszugehen.

Meine persönliche Liste wäre also eher Google, Facebook, ..., dann entsprechende Forschungsinstitute mit Wirtschaftsaufträgen, in D etwa Fraunhofer, DFKI, ... und dann spezialisierte Technologie-(Consulting)-Ableger.

Und die Big4/5 sowie kleinere, spezialisiertere (Technologie-)Consulting-Unternehmen haben damit ja auch erst wirklich seit kurzer Zeit angefangen. Der BMW Campus für deren Ableger bzgl. Autonomous Driving scheint jetzt recht interessant zu sein, aber die haben z.B. auch erst Ende 2017 überhaupt angefangen.