Die Berufe im Bereich Big Data boomen und leiden nicht unter Arbeitslosigkeit. Es gibt derzeit einen Anstieg der Nachfrage nach Kompetenzen in den damit verbundenen Bereichen wie Datenanalyse, Datenvisualisierung, Business Intelligence oder Machine Learning. Deshalb gibt es immer mehr Karrieremöglichkeiten für viele Anfänger und Anfängerinnen, Hochschulabsolvierende oder IT-Fachleute, die sich in Richtung Data Science orientieren möchten.

Data Science (dt. Datenwissenschaft) ist ein noch junger Bereich der Computertechnologie. Damit werden die Karrieren von Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers, Data Managers und anderen Data-Science- und Big-Data-Experten und -Expertinnen erheblich (und auch langfristig) revolutioniert. Darüber hinaus werden beim Handel mit Waren und Dienstleistungen, bei Finanzgeschäften, Chats in sozialen Netzwerken und im IoT (dt. Internet der Dinge) täglich astronomische Datenmengen erzeugt. Diese sind heute wertvolle Ressourcen für Unternehmen, die wachsen wollen. Nur Data-Science-Experten und -Expertinnen haben das Wissen und die Erfahrung, um aus ihnen verwertbare Informationen zu extrahieren: demografische Daten, Effizienzmessung, Kostenmessung etc. Damit können fundierte Entscheidungen über die beste Strategie getroffen werden.

Deswegen steigt die Nachfrage nach Data-Science-Spezialisten und -Spezialistinnen. Viele bereits berufstätige Personen entscheiden sich nun dafür, sich in diesem Bereich umschulen zu lassen. Vielleicht gehörst Du auch dazu! Möchtest Du wissen, wie Du Dich erfolgreich umschulen lassen kannst? Hier sind einige Tipps, die Dir je nach Fachgebiet helfen können.

Umschulung von Software-Ingenieuren und -Ingenieurinnen

Du bist ein Software-Ingenieur oder eine Software-Ingenieurin. Die Fähigkeiten und Erfahrungen, die Du bereits mitbringst (Erfahrung in der Bereitstellung von Code, Kommunikationsfähigkeit mit Entwicklerteams usw.), sind für Deine Data Science Weiterbildung von Vorteil.

Damit Dir die Data Science Weiterbildung leicht fällt, solltest Du Dich nicht mehr auf das beschränken, was Du normalerweise in Deiner derzeitigen Position tust. Du solltest Deine Fähigkeiten im Bereich Front- und Backend perfektionieren. Auf dieser Weise kannst Du tatsächlich Dich besser mit der Full-Stack-Entwicklung vertraut machen. Dies ist eine Fähigkeit, die in den Unternehmen sehr gefragt ist. Damit bekommst Du auch viele Möglichkeiten und förderst Deine Karriere als Data Scientist.

Wenn Du über Fähigkeiten im maschinellen Lernen (engl. Machine Learning oder ML) verfügst, kannst Du Deine Chancen auf eine gut bezahlte Stelle erhöhen. Eine Weiterbildung zum Data Scientist damit die Umschulung erfolgreich verläuft ist für Software-Ingenieure und -Ingenieurinnen empfehlenswert. Anwendungen des Machine Learning sind Anwendungsfälle, mit denen Data Scientists im Alltag häufig konfrontiert werden. Wenn sie bei einem Projekt mit ML-Ingenieuren und -Ingenieurinnen zusammenarbeiten, können ihre kombinierten Fähigkeiten dazu beitragen, Modelle schneller einzusetzen und sie in Anwendungen einzubauen. Auf diese Weise fördern Data Scientists das Wachstum ihrer Karriere.  

Erwähnenswert ist jedoch, dass Software-Ingenieure und -Ingenieurinnen nach der Data Science Weiterbildung immer eine Bezahlung unterhalb des vorherigen Gehalts erhalten. Deshalb solltest Du bereit sein, eine Karriere als Data Scientist zu beginnen, deren Vergütung der einer Junior-Stelle entspricht.

Umschulung von Hochschulabsolvierenden in Mathematik, Statistik oder Informatik

Du bist ein junger Absolvent oder eine junge Absolventin einer Universität oder Hochschule mit einer Spezialisierung in Mathematik, Statistik oder Informatik. Du hast alle Voraussetzungen, um Dich im Bereich Data Science weiterzuentwickeln. Leider wird es Dir als Hochschulabsolvent oder -absolventin nicht möglich sein, eine Stelle als Data Scientist in einem Unternehmen zu bekommen. Deine Grundlagen in Mathematik und Statistik sind wichtig, aber Du musst vor allem codieren können. Dafür gibt es nichts Besseres als eine Data Science Weiterbildung, um Deine Umschulung zu vereinfachen. Wenn Du einen Studiengang in Informatik absolviert hast, ist Deine Erfahrung von Vorteil in Deinem Lebenslauf. Einige erfolgreiche Hackathon-Wettbewerbe (engl. Coding Challenge) sind noch besser, um Deine Fähigkeiten aufzuwerten.

Damit Du bei Deinen zukünftigen Arbeitgebenden einen guten Eindruck hinterlässt und Deine Karriere im Bereich Data Science förderst, solltest Du Deine Kenntnisse vertiefen. Sammle praktische Erfahrungen in den Programmiersprachen, die von Data Scientists häufig verwendet werden, nämlich Python, R, SAS, Tableau, Hadoop und Spark.

Du musst lernen, mit Python zu codieren, sowie wissen, wie man Tests durchführt und die Structured Query Language (SQL) versteht. Es ist auch wichtig, dass Du in der Lage bist, im Team zu arbeiten und mit anderen Entwicklern und Entwicklerinnen über Github, das derzeit am häufigsten genutzte Versionskontrollsystem (VCS), zusammenzuarbeiten. Außerdem solltest Du wissen, wie man Modelle in der Cloud bereitstellt und Plattformen für das Testen von Anwendungen wie Docker verwendet.

Eine Promotion in Data Science ist von Vorteil, wenn Du Dein Studium fortsetzen und gleichzeitig in einem Unternehmen arbeiten kannst. So kannst Du Deinen Lebenslauf vervollständigen und bestimmte theoretische Punkte vertiefen.

Data Science Weiterbildung als Berufsanfänger oder -anfängerin

Es gibt viele angehende Data Scientists, die keinen Abschluss, keine Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Informatik und keine Arbeitserfahrung in der Data Science haben. Wenn Du dazu gehörst, sind die Chancen, dass Dein Lebenslauf für ein Vorstellungsgespräch in Betracht gezogen wird, geringer als die anderer Bewerber und Bewerberinnen mit einem Abschluss in Informatik oder die von Software-Ingenieuren und -Ingenieurinnen, die bereits im Berufsleben stehen.

Als Berufsanfänger oder -anfängerin hast Du aber dennoch einen Wettbewerbsvorteil. Viele Organisationen, die im Technologiebereich tätig sind, stellen bevorzugt autodidaktische Data Scientists ein, die ihre Erfahrungen und Kenntnisse durch verschiedene erfolgreiche Projekte erworben haben. Sie sind ausgezeichnete Kandidierende mit einer natürlichen Fähigkeit, härter zu arbeiten und gerne zu lernen.

Erstens solltest Du lernen, indem Du die neuesten technologischen Entwicklungen im Bereich der Data Science recherchierst, insbesondere die Tools, die derzeit verwendet werden. Dazu kannst Du auf Blogs beziehen, Streaming-Lernkanäle ansehen und Diskussionsgruppen beitreten, in denen viele Data-Science-Fachleute versammelt sind. Du kannst auch die Grundlagen erlernen, d. h. Datenextraktion und -verarbeitung, Entwicklung von Datenpipelines, Datenvisualisierung mithilfe von Tools wie Power BI. Anschließend erweiterst Du Deine Fähigkeiten durch eine Data Science Weiterbildung, um zu lernen, wie man Modelle des maschinellen Lernens einsetzt, überwacht und verwaltet.

Wenn Du Dich schneller weiterentwickeln möchtest, sobald Du als Junior Data Scientist begonnen hast, kannst Du eine Schulung oder ein anderes Programm absolvieren, das auf Deinen Job ausgerichtet ist. Mit einigen Kursen kannst Du schnell Data-Science-Tools wie Python, R, Hadoop etc. beherrschen.

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Gastbeitrag, Gastbeiträge geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion wieder.

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