Uni, MOOCs, Selbststudium

Ausbildungswege zum Data Scientist



Christoph Lixenfeld, seit 25 Jahren Journalist und Autor, vorher hat er Publizistik, Romanistik, Politikwissenschaft und Geschichte studiert.

1994 gründete er mit drei Kollegen das Journalistenbüro druckreif in Hamburg, schrieb seitdem für die Süddeutsche Zeitung, den Spiegel, Focus, den Tagesspiegel, das Handelsblatt, die Wirtschaftswoche und viele andere.

Außerdem macht er Hörfunk, vor allem für DeutschlandRadio, und produziert TV-Beiträge, zum Beispiel für die ARD-Magazine Panorama und PlusMinus.

Inhaltlich geht es in seiner Arbeit häufig um die Themen Wirtschaft und IT, aber nicht nur. So beschäftigt er sich seit mehr als 15 Jahren auch mit unseren Sozialsystemen. 2008 erschien im Econ-Verlag sein Buch "Niemand muss ins Heim".

Seit 2014 betreibt er die Informationsplattform www.wohinmitmutter.de.

Christoph Lixenfeld schreibt aber nicht nur, sondern er setzt auch journalistische Produkte ganzheitlich um. Im Rahmen einer Kooperation zwischen Süddeutscher Zeitung und Computerwoche produzierte er so komplette Zeitungsbeilagen zu den Themen Internet und Web Economy inklusive Konzept, Themenplan, Autorenbriefing und Redaktion.
Datenspezialisten qualifizieren sich in den USA häufig im Selbststudium, so ein aktueller Report. In Deutschland sind die Ausbildungspfade traditioneller.
  • In den USA ist der Job des Data Analyst etablierter als bei uns. Defizite bei der Ausbildung gibt es aber hier wie dort.
  • Auf der anderen Seite des Atlantiks verschafft sich mehr als die Hälfte der Interessenten ihre Skills über Onlineseminare oder Selbststudium.
  • In Deutschland ist der gängigste Weg in den Job ein Hochschulstudium, oft mit anschließender Weiterbildung.

Wer in den USA einen Job sucht, der wird im Vorstellungsgespräch viel seltener als bei uns nach einem Hochschulabschluss gefragt. Das gilt tendenziell für alle Positionen, in besonderem Maße aber für solche, die besonders schwer zu besetzen sind.

Eine davon ist die des Spezialisten für Datenanalyse. Welchen Background Bewerber hier mitbringen, wie sie ihre SkillsSkills erwarben und welche Einstellungen und Erwartungen zu ihrem Beruf sie haben, damit hat sich jetzt eine breit angelegte Studie beschäftigt. Alles zu Skills auf CIO.de

Data Analytics-Experten können im Idealfall Statistik rechnen, analysieren und programmieren.
Data Analytics-Experten können im Idealfall Statistik rechnen, analysieren und programmieren.
Foto: Sergey Nivens - shutterstock.com

Durchgeführt hat sie Kaggle, ein Data Scientists-Portal, dessen Community etwa eine halbe Million Datenspezialisten miteinander verbindet. 2010 gegründet, hat es sich vor allem als Plattform für das Ausrichten von Online-Wettbewerben im Umfeld von Data Science und Machine LearningMachine Learning etabliert. Alles zu Machine Learning auf CIO.de

Kaggle gehört mittlerweile zu Google

Zu den Aufgaben, die mit Unterstützung von Kaggle gelöst werden sollen oder wurden, gehören das Kennzeichnen von Videos, das Klassifizieren von Fischarten oder das bessere Erkennen von Lungenkrebs. Solche Erfolge machen attraktiv: Anfang März 2017 wurde bekannt, dass Google Kaggle übernimmt.

Um zu erfahren, woher die so talentierten Datenspezialisten ihre Kenntnisse und Fähigkeiten haben, befragte Kaggle in den USA 16.000 von ihnen zu Ausbildungswegen und beruflichem Hintergrund.

Die Fähigkeiten von Datenanalysten müssen höchst vielfältig sein, weil es die Jobprofile in diesem Bereich auch sind.
Die Fähigkeiten von Datenanalysten müssen höchst vielfältig sein, weil es die Jobprofile in diesem Bereich auch sind.
Foto: Sergey Nivens - shutterstock.com

Nur etwa 30 Prozent derjenigen, die auf dem Gebiet arbeiten, haben an einer Universität studiert, so ein Ergebnis des "2017 State of Data Science & Machine Learning Survey".

Bemerkenswerter als diese Tatsache ist allerdings die Feststellung, woher die übrigen ihre Fertigkeiten haben. 32 Prozent der Fulltime-Datenspezialisten bildeten sich in erster Linie über sogenannte MOOCs (Massive Open Online Course) aus und fort, also über offene Massen-Online-Kurse.

Kostenlose Kurse auf Universitätsniveau

Solche Kurse sind den USA überaus beliebt. Sie verbinden - nicht selten auf Universitätsniveau - traditionelle Formen der Vermittlung wie Videos und gedruckte Materialien mit Foren, in denen Lehrende und Lernende kommunizieren und Gemeinschaften bilden.

Viele der Kurse sind kostenlos, einzige Voraussetzung zur Teilnahme ist oft ein Internet-Zugang - und ein ausreichendes Interesse des Nutzers.

Darüber hinaus gaben 27 Prozent der Kandidaten an, sich ihre Kenntnisse sogar über selbst zusammengestelltes Material, Kurse und Fortbildungen angeeignet zu haben.

Ausbildung im Selbststudium ist in den USA anders als bei uns beliebt vergleichsweise gut angesehen.
Ausbildung im Selbststudium ist in den USA anders als bei uns beliebt vergleichsweise gut angesehen.
Foto: Tim Gouw

Gehalt von 110.000 Dollar beim Einstieg

Interessant ist diese Zahl vor allem deshalb, weil Datenspezialisten gemäß dem sogenannten Glassdoor´s-Ranking zu den bestbezahlten Angestellten in den USA zählen. Die Creme unter ihnen, Data Scientists (eine Kombination aus Statistiker, Software-Entwickler und Datenanalyst), bekommen ein Einstiegsgehalt von durchschnittlich 110.000 Dollar im Jahr.

Das Angebot an Bewerbern ist schmal und talentierte Leute sind ausgesprochen schwer zu finden. Und wenn sie irgendwo angeheuert haben, dann suchen sie sofort nach einer noch besseren oder spannenderen Position, auch das ist ein Ergebnis der Glassdoor-Studie.

39 der Befragten verbringen mindestens ein bis zwei Stunden pro Woche mit dieser Suche, 12 Prozent sogar drei bis fünf Stunden. Wichtigstes Motiv ist dabei der Wunsch, eine inhaltlich spannendere Rolle zu bekleiden: 59 Prozent derjenigen, die diese Top-Position noch nicht erreicht haben, sagen, dass sie nach einem Job als Data Scientist suchen.

Selbststudium spielt in Deutschland kaum eine Rolle

In Deutschland stellt sich die Situation anders dar, weil Berufe in diesem Umfeld weniger bekannt und etabliert sind. Noch, sollte man an dieser Stelle hinzufügen, denn hier bewegt sich gerade viel.

Die meisten Data Analysts bei uns sind Mathematiker und/oder Statistiker, und natürlich gibt es auch in Deutschland zu wenig davon. Dringend auf der Suche sind vor allem BankenBanken/VersicherungenVersicherungen und der gesamte medizinische Bereich, Branchen, die sich intensiver als andere mit statistischen Analysen beschäftigen. Top-Firmen der Branche Banken Top-Firmen der Branche Versicherungen

In Deutschland geht auch die Ausbildung von Datenexperten eher traditionelle Wege. Der wichtigste davon führt in eine Universität.
In Deutschland geht auch die Ausbildung von Datenexperten eher traditionelle Wege. Der wichtigste davon führt in eine Universität.
Foto: Matej Kastelic - shutterstock.com

Auch für die Autoindustrie werden diese Spezialisten immer wichtiger, weil viele Daten mittlerweile direkt aus den Fahrzeugen kommen und die Hersteller dadurch direkten Kontakt zum Kunden bekommen und auch bekommen wollen.

Die Ausbildung wird weit weniger vom Self-Learning-Gedanken beherrscht als in den USA, sondern auch bei solchen Jobs dominieren die klassischen Bildungswege.

In Deutschland geringere Einstiegsgehälter

So hat das Bundesministerium für Bildung und Forschung zwei Big-Data-Kompetenzzentren aufgebaut: das Berlin Big DataBig Data Center (BBDC) unter der Leitung der TU Berlin und das Competence Center for Scalable Data Services (ScaDS) an der TU Dresden. Andere Hochschulen haben ähnliche Pläne. Alles zu Big Data auf CIO.de

Eine Studie des Branchenverbands Bitkom hat ermittelt, dass bei 45 Prozent aller ausgeschriebenen IT-Positionen ausdrücklich Kenntnisse in Big Data erwartet werden. Informatiker mit diesem Hintergrund bekommen auch bei uns gute Einstiegsgehälter, wobei das Niveau deutlich niedriger ist als in den USA.

Hochschulabsolventen mit Kenntnissen in Datenanalyse steigen hierzulande laut Bitkom mit etwa 45.000 Euro brutto pro Jahr in den Job ein, bei großen Unternehmen ist es etwas mehr, bei kleineren etwas weniger. Am meisten bezahlen die Finanzindustrie, Automobilhersteller und die Energiewirtschaft.

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