Liebes Forum,

da in letzter Zeit häufig Fragen zu quantitativ orientierten Tätigkeiten und Jobs als Data XYZ kamen, dachte ich, dass wir hier vielleicht mögliche Karrierewege etc. bündeln können, statt dieses Thema querverteilt über hunderte von Threads zu behandeln.

Dabei ist mir klar, dass die Bezeichnungen Data Analyst & Data Scientist schwammig und umkämpft sind, aber darüber kann man sich ja ggf. austauschen.

Ich beginne mal mit meinem Dilemma: Und zwar schließe ich zum September meinen Master ab. VWL, stark quantitativ ausgerichtet, mit Machine Learning, R und SQL Kenntnissen. Ich habe kaum Kenntnisse im Bereich Steuern und Bilanzierungswesen und keine Ambitionen auf den Stb oder Wirtschaftsprüfer. Mein mittelfristiges Ziel, wäre sich als Data Scientist zu etablieren, d.h. statistisch fit zu sein und auch das informatische Rüstzeug mitzubringen (hier ist deutliches Verbesserungspotential), aber auch eine akzeptable Work-Life-Balance zu erreichen.

Nun habe ich gemerkt, dass für viele Stellen lediglich berufserfahrene gesucht werden. Allerdings befinde ich mich bei zwei Stellen im fortgeschrittenen Verfahren, bzw. habe ein Angebot vorliegen. Meine Frage ist nun, was ist perspektivische gesehen besser:

a) Data Analyst Forensic PWC (https://jobs.pwc.de/Stellenanzeige/1175/C-8806/Consultant-(w-m)-Forensic-Data-Analytics)

Gedachte Vorteile +

• steile Lernkurve
• Abwechslung hinsichtlich der Datenstruktur, ich vermute, dass Vielfalt hier tatsächlich ein wichtiger Punkt sein kann, um später anschlussfähig zu sein
• extrem spannendes Feld, klingt zumindest als Aussenstehender so
• Exit-Optionen ??? Hierzu schrieb der KMPG'ler an einen anderen Threadersteller gerichtet, dass es gut möglich wäre intern zu wechseln, insbesondere um weniger zu reisen, kann man das so stehen lassen? Nach welcher Zeit haltet ihr so einen Wechsel für realistisch?

Und weitergehend: Haltet ihr es für möglich als nicht-BWL bzw. prüfungsaffiner Berufseinsteiger möglich nach ein paar Jahren den Ausstieg im Bereich Forensic/Frau/Compliance eines Unternehmens zu schaffen? Oder bleibt man als Data Analyst eher der ewige Data Analyst, ist dafür aber über Service Lines hinweg flexibel? Wäre ein CFE denkbar?

Gedachte Nachteile -

• das Reisen
• Work-Life-Balance?, wobei mir versprochen wurde, dass die zehn täglichen Stunden nicht überschritten werden. Ist das glaubhaft?

b) Trainee Decision Science GFKL, Inkassounternehmen (https://www.gfkl.com/karriere/trainee/)
Aufgabenbereich wären Pricing, Portfoliobewertung, Evakuation usw.

• fester Arbeitsort, lediglich ein 3-6 monatiger Auslandsaufenthalt in GB ist geplant
• das Unternehmen plant einen mittel- bis langfristig als Führungskraft ein
• starke quantitative Ausrichtung, Arbeit mit innovativen Methoden
• sofern ein das Unternehmen gefällt, müssen sich keine Gedanken um den Exit gemacht werden

• Gehalt für Trainee-Programm ganz gut (Festgehalt >PWC, all-in.Potential etwas kleiner)

• Branche klingt weniger spannend
• "Geld eintreiben" hat was "schmutziges"
• laut kununu & Co. scheint die Unternehmenskultur etwas verkrustet, viel Flurfunk etc.
• vor allem aber: lediglich quantitative Daten, keine unstrukturierten Datensätze wie bspw. bei PWC

Hier Frage ich mich, wohin man sich entwickeln kann, falls das Unternehmen ggf. gewechselt wird? Wäre hier ein CRM-Examen mit meinem Profil denkbar oder was wären langfristige Exit-Optionen?

Und nun Feuer frei! Natürlich freue ich mich auch, wenn ihr Punkte erwähnt, die ich bisher übersehen habe. Wichtig sind mir vor allem die mittelfristigen Perspektiven.

Besten Dank,
F. :-)

antworten

Hast du denn auch noch Skills, die von man von der Informatik kennt? Datenbanken etc.? Diese sind ziemlich wichtig in diesem Bereich.
Nun zu den Jobs: Big 4 würde ich nicht gehen. Sie zahlen nicht gut, und wie du bereits erwähnt hast, Reisen. Im Bereich Data Science ist Beratung nicht empfohlen. Zweite Stelle ist auch nicht so der Brüller.
Ich würde entweder Bereich Banking/Finance anvisieren oder Internet(wie Facebook, Google etc.). Damit lässt sich heutzutage am meisten Geld verdienen. Wenn du gut bist, würde ich versuchen, in die USA auszuwandern. Deutschland hats nicht so mit Daten, Stichwort Datenschutz.

antworten

Lass doch diese Bullshit-Empfehlungen, wenn du keine Ahnung hast.

Klar, wer nicht gerne reist, wandert als nächsten Schritt in die USA aus und natürlich zu Google oder Facebook. Dann was anderes kennt man ja nicht... *aua*

Google brauchst keine VWL'er mit quantitativem Schwerpunkt. Was man im VWL-Master an Machine-Learning Techniken lernt oder gar an Datenbankverarbeitung ist ein Witz. Und ehrlich gesagt, willst du so etwas auch nicht machen. Da brauchst du unter Promotion auch nicht ankommen. Sonst ist jeder Standard-Informatiker besser ausgebildet.

Du kannst als Volkswirt im Finance-Bereich einsteigen und versuchen dich später dahingehend zu etablieren. Deine Kenntnisse aus Machine-Learning Anwendung helfen dir, mehr nicht. Alles weitere nur über Promotion mit entsprechender Ausrichtung.

antworten

Als Data Analyst bei PwC wirst du kaum reisen, da kannst du ganz entspannt bleiben. Die Forensiker arbeiten hauptsächlich aus dem Office heraus. Analyst ist eher eine Back-Office Tätigkeit.

Ob du aber glücklich werden wirst wenn du wirklich spannende Data Science + hohes Gehalt anstrebst, steht auf einem anderen Blatt. Dafür fehlen dir allerdings IT-Skills so wie ich das sehe.

Ein Traineeprogramm in einem Konzern / Mittelständler würde für dich Sinn ergeben m.M.n., die geben dir das Rüstzeug mit und du hast nacher ein gutes Profil für Exits. In Data Science spielt die Brand keine so gewichtige Rolle sondern harte Skills.

antworten

Hallo zusammen,

hier der Threadersteller. Zunächst vielen Dank für eure Beiträge!

Mit Blick auf den ersten Kommentar versuche ich meinen "Plan" mal etwas zu präzisieren, hier hab ich mich wohl schlecht ausgedrückt. Und zwar ist mein Ziel nicht bei einem Unicorn, Google oder Co. den Markt zu revolutionieren und Millionen zu machen. Viel eher möchte ich hinreichende Kenntnisse erwerben um ggf. langfristig ein kleines Team zu leiten und hinreichende Kenntnisse zu haben um auf dem Arbeitsmarkt gefragt zu sein. Dabei meine ich vor allem quantitative Kenntnisse statt autonomen Fahren, Image-Recognition etc.

Banking und Finance und ähnliches finde ich daher gut und spannend. Das mir insgesamt z.T. IT-Skills fehlen ist mir klar und wird von mir als perspektivische Aufgabe gesehen. Was das statistische angeht würde ich mich aber sowohl methodisch als auch hinsichtlich der Softwarekenntnisse mit R, SQL und Python immerhin als einen der fittesten meiner Kohorte bezeichnen (ohne den anderen was absprechen zu wollen).

Mit Blick auf die beiden Stellen suche ich aber vor allem jene, die mir die Möglichkeit bietet nach ein paar Jahren Berufserfahrung ein "wirklicher" Analyst zu sein. D.h. für mich, jemand zu sein, der mit seiner Erfahrung auch in anderen Unternehmensbereichen, abseits der Forensik oder der Inkassobranche, gefragt sein kann. Sprich im Risikomanagement, Business Intelligence und ähnlichem. Seht ihr das? Und falls ja, in welchem Job eher? Wie ihr merkt geht es mir letzten Endes um die Anschlussfähigkeit auf dem Arbeitsmarkt.

Was das Reisen angeht, lehne ich es nicht komplett ab, sonst hätte ich mich nicht bei BIG4-Corps beworben, aber klar, sollten die zwei Stellen nahezu gleichwertige Chancen bieten, kann das ja durchaus ein Entscheidungskriterium sein.

Nochmals vielen Dank für eure Mühe!

antworten

Check mal BCG Gamma oder OC&C Analytics ab. Da geht es um Data Science mit strategischem Schwerpunkt. D.h. nicht nur komplexe Modelle entwerfen, sondern diese auch vor dem Kunden verteidigen bzw. erklären können.

Work-Life Balance ist bei beiden Adressem nicht mit PWC o.ä. vergleichbar, dafür ist das Gehalt und die Lernkurve viel höher / steiler.

antworten

Risikomanagement bei Banken, Aktuar bei der Versicherung ... Moeglichkeiten gibt es viele. Vieles ist allerdings auf Dauer sehr eintoenig.

Lounge Gast schrieb:

Liebes Forum,

da in letzter Zeit häufig Fragen zu quantitativ orientierten
Tätigkeiten und Jobs als Data XYZ kamen, dachte ich, dass wir
hier vielleicht mögliche Karrierewege etc. bündeln können,
statt dieses Thema querverteilt über hunderte von Threads zu
behandeln.

Dabei ist mir klar, dass die Bezeichnungen Data Analyst &
Data Scientist schwammig und umkämpft sind, aber darüber kann
man sich ja ggf. austauschen.

Ich beginne mal mit meinem Dilemma: Und zwar schließe ich zum
September meinen Master ab. VWL, stark quantitativ
ausgerichtet, mit Machine Learning, R und SQL Kenntnissen.
Ich habe kaum Kenntnisse im Bereich Steuern und
Bilanzierungswesen und keine Ambitionen auf den Stb oder
Wirtschaftsprüfer. Mein mittelfristiges Ziel, wäre sich als
Data Scientist zu etablieren, d.h. statistisch fit zu sein
und auch das informatische Rüstzeug mitzubringen (hier ist
deutliches Verbesserungspotential), aber auch eine akzeptable
Work-Life-Balance zu erreichen.

Nun habe ich gemerkt, dass für viele Stellen lediglich
berufserfahrene gesucht werden. Allerdings befinde ich mich
bei zwei Stellen im fortgeschrittenen Verfahren, bzw. habe
ein Angebot vorliegen. Meine Frage ist nun, was ist
perspektivische gesehen besser:

a) Data Analyst Forensic PWC
(https://jobs.pwc.de/Stellenanzeige/1175/C-8806/Consultant-(w-m)-Forensic-Data-Analytics)

Gedachte Vorteile +

• steile Lernkurve
• Abwechslung hinsichtlich der Datenstruktur, ich vermute,
  dass Vielfalt hier tatsächlich ein wichtiger Punkt sein kann,
  um später anschlussfähig zu sein
• extrem spannendes Feld, klingt zumindest als
  Aussenstehender so
• Exit-Optionen ??? Hierzu schrieb der KMPG'ler an einen
  anderen Threadersteller gerichtet, dass es gut möglich wäre
  intern zu wechseln, insbesondere um weniger zu reisen, kann
  man das so stehen lassen? Nach welcher Zeit haltet ihr so
  einen Wechsel für realistisch?

Und weitergehend: Haltet ihr es für möglich als nicht-BWL
bzw. prüfungsaffiner Berufseinsteiger möglich nach ein paar
Jahren den Ausstieg im Bereich Forensic/Frau/Compliance eines
Unternehmens zu schaffen? Oder bleibt man als Data Analyst
eher der ewige Data Analyst, ist dafür aber über Service
Lines hinweg flexibel? Wäre ein CFE denkbar?

Gedachte Nachteile -

• das Reisen
• Work-Life-Balance?, wobei mir versprochen wurde, dass die
  zehn täglichen Stunden nicht überschritten werden. Ist das
  glaubhaft?

b) Trainee Decision Science GFKL, Inkassounternehmen
(https://www.gfkl.com/karriere/trainee/)
Aufgabenbereich wären Pricing, Portfoliobewertung, Evakuation
usw.

• fester Arbeitsort, lediglich ein 3-6 monatiger
  Auslandsaufenthalt in GB ist geplant
• das Unternehmen plant einen mittel- bis langfristig als
  Führungskraft ein
• starke quantitative Ausrichtung, Arbeit mit innovativen
  Methoden
• sofern ein das Unternehmen gefällt, müssen sich keine
  Gedanken um den Exit gemacht werden

• Gehalt für Trainee-Programm ganz gut (Festgehalt >PWC,
  all-in.Potential etwas kleiner)

• Branche klingt weniger spannend
• "Geld eintreiben" hat was "schmutziges"
• laut kununu & Co. scheint die Unternehmenskultur etwas
  verkrustet, viel Flurfunk etc.
• vor allem aber: lediglich quantitative Daten, keine
  unstrukturierten Datensätze wie bspw. bei PWC

Hier Frage ich mich, wohin man sich entwickeln kann, falls
das Unternehmen ggf. gewechselt wird? Wäre hier ein
CRM-Examen mit meinem Profil denkbar oder was wären
langfristige Exit-Optionen?

Und nun Feuer frei! Natürlich freue ich mich auch, wenn ihr
Punkte erwähnt, die ich bisher übersehen habe. Wichtig sind
mir vor allem die mittelfristigen Perspektiven.

Besten Dank,
F. :-)

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Kennst du die Firma Celonis aus München? Ist ein start-up im Bereich Process Mining, das dürfe spannender sein als bei PWC ...

antworten

Als Data Scientist bei Celonis arbeitet man aber sehr viel mit deren Produkt und erhält keine so breite Aufstellung wie bei anderen Firmen.

antworten

Hey Alle,

ich knüpfe hier mal an. Seit mittlerweile 11 Monaten bin ich Data Analyst bei einer BIG4, mache momentan aber überhaupt nichts, dass mit quantitativer Analyse und Statistik zu tun hat und weiß, dass ich es aufgrund meiner aktuellen Projekttätigkeit in nächster Zeit auch nicht werde. Nun habe ich ein Angebot einer Mediaagentur im Bereich Analytics vorliegen. Das Gehalt liegt (natürlich) deutlich niedriger (45 gg. 52k), reicht mir aber zum Leben. Meine Frage ist eher, wie ware ein Wechsel strategisch zu sehen? Klar möchte ich definitiv mehr im Bereich Analytics machen, aber was bringt einem die Media-Branche? Geht da im Anschluss viel - vielleicht im Bereich Marketing, BI und Co - oder ist das eine Sackgasse?

In Summe bin ich nämlich nur bereit aktuell auf die Kohle zu verzichten, wenn es mir auch perspektivisch was bringt.

antworten

Als Data Analyst 52k bei den Big4 nach 11 Monaten?!

Wie soll das denn gehen? Bist Du promoviert?

WiWi Gast schrieb am 13.02.2018:

Hey Alle,

ich knüpfe hier mal an. Seit mittlerweile 11 Monaten bin ich Data Analyst bei einer BIG4, mache momentan aber überhaupt nichts, dass mit quantitativer Analyse und Statistik zu tun hat und weiß, dass ich es aufgrund meiner aktuellen Projekttätigkeit in nächster Zeit auch nicht werde. Nun habe ich ein Angebot einer Mediaagentur im Bereich Analytics vorliegen. Das Gehalt liegt (natürlich) deutlich niedriger (45 gg. 52k), reicht mir aber zum Leben. Meine Frage ist eher, wie ware ein Wechsel strategisch zu sehen? Klar möchte ich definitiv mehr im Bereich Analytics machen, aber was bringt einem die Media-Branche? Geht da im Anschluss viel - vielleicht im Bereich Marketing, BI und Co - oder ist das eine Sackgasse?

In Summe bin ich nämlich nur bereit aktuell auf die Kohle zu verzichten, wenn es mir auch perspektivisch was bringt.

antworten

Nichts besonderes. Diverse IT Beratungen zahlen auch 48-54k für Einsteiger aus dem Informatikbereich. Auch wenn das von vielen nicht geglaubt wird...

WiWi Gast schrieb am 13.02.2018:

Als Data Analyst 52k bei den Big4 nach 11 Monaten?!

Wie soll das denn gehen? Bist Du promoviert?

WiWi Gast schrieb am 13.02.2018:

Hey Alle,

ich knüpfe hier mal an. Seit mittlerweile 11 Monaten bin ich Data Analyst bei einer BIG4, mache momentan aber überhaupt nichts, dass mit quantitativer Analyse und Statistik zu tun hat und weiß, dass ich es aufgrund meiner aktuellen Projekttätigkeit in nächster Zeit auch nicht werde. Nun habe ich ein Angebot einer Mediaagentur im Bereich Analytics vorliegen. Das Gehalt liegt (natürlich) deutlich niedriger (45 gg. 52k), reicht mir aber zum Leben. Meine Frage ist eher, wie ware ein Wechsel strategisch zu sehen? Klar möchte ich definitiv mehr im Bereich Analytics machen, aber was bringt einem die Media-Branche? Geht da im Anschluss viel - vielleicht im Bereich Marketing, BI und Co - oder ist das eine Sackgasse?

In Summe bin ich nämlich nur bereit aktuell auf die Kohle zu verzichten, wenn es mir auch perspektivisch was bringt.

antworten

Naja, Data Analyst und Analytics sind halt (immer noch) sehr vage Begriffe, hinter denen sich noch Alles und Nichts verbergen kann. Ich bin Data Scientist und habe mit Media nichts zu tun. Trotzdem rate ich davon ab, zu der Agentur zu gehen. Wenn du was mit quantitativer Analyse und Statistik machen willst, so scheint mir das nicht die richtige Branche zu sein. Suche doch lieber weiter nach passenden Stellen im Data Science Umfeld.

antworten

@ Vorposter, ich stimme dir total zu, dass es vage Begriffe. Das Reizvolle an der Agentur schien mir zu sein, dass sie auf pragmatische Weise Reichweitenanalysen etc. machen. Ich dachte es kommt mir entgegen, da ich ja eben kein gelernter IT'ler oder Mathematiker bin. Klar ist das kein Analytics auf höchstem Niveau, aber immerhin würde ich Excel und den S-Verweis loswerden. :D Was für Stellen würden dir denn in den Sinn kommen, Finance, Versicherungen & Co, aber ansonsten? Und wie siehts mit BI aus?

Zum Gehalt, um Missverständnissen vorzubeugen: Die 52k setzen sich aus 47,5 + 10% Bonus zusammen. Letzterer ist bei der aktuellen Auslastung quasi in Stein gemeisselt.

antworten

WiWi Gast schrieb am 13.02.2018:

Als Data Analyst 52k bei den Big4 nach 11 Monaten?!

Wie soll das denn gehen? Bist Du promoviert?

WiWi Gast schrieb am 13.02.2018:

Hey Alle,

ich knüpfe hier mal an. Seit mittlerweile 11 Monaten bin ich Data Analyst bei einer BIG4, mache momentan aber überhaupt nichts, dass mit quantitativer Analyse und Statistik zu tun hat und weiß, dass ich es aufgrund meiner aktuellen Projekttätigkeit in nächster Zeit auch nicht werde. Nun habe ich ein Angebot einer Mediaagentur im Bereich Analytics vorliegen. Das Gehalt liegt (natürlich) deutlich niedriger (45 gg. 52k), reicht mir aber zum Leben. Meine Frage ist eher, wie ware ein Wechsel strategisch zu sehen? Klar möchte ich definitiv mehr im Bereich Analytics machen, aber was bringt einem die Media-Branche? Geht da im Anschluss viel - vielleicht im Bereich Marketing, BI und Co - oder ist das eine Sackgasse?

In Summe bin ich nämlich nur bereit aktuell auf die Kohle zu verzichten, wenn es mir auch perspektivisch was bringt.

Meinst du das ernst? Ich bekomme in einer kleinen Klitsche als Data Analyst 55k und da soll es bei Big4 weniger geben? Ist ja vielversprechend!-.-

antworten

Ich sehe keinen Grund, warum das nicht mein Ernst sein soll. Zumindest auf der untersten Hierarchiestufe - wie auch immer man sie je nach BIG4 nennt - ist es so. Man steigt wohl realativ schnell auf, aber wie gesagt, mein Problem ist eher der Inhalt und nicht die Kohle.

antworten

hallo zusammen, ich habe noch eine Frage zu diesem Thema generell: ich interessiere mich für Accounting-Themem, aber ebenso für Data Analysis Themen, da ich diesen Trend und die berufliche Perspektive dort kenne. Nach zwei Jahren in der Audit frage ich mich nun: soll ich lieber ein Accounting nahes Examen (z.B. CPA, CFA,...) versuchen, oder lieber SAP Zertifizierungen und Microsoft Data scientist? Danke!

antworten

WiWi Gast schrieb am 02.08.2018:

hallo zusammen, ich habe noch eine Frage zu diesem Thema generell: ich interessiere mich für Accounting-Themem, aber ebenso für Data Analysis Themen, da ich diesen Trend und die berufliche Perspektive dort kenne. Nach zwei Jahren in der Audit frage ich mich nun: soll ich lieber ein Accounting nahes Examen (z.B. CPA, CFA,...) versuchen, oder lieber SAP Zertifizierungen und Microsoft Data scientist? Danke!

SAP Zertifizierungen u. MS Data Scientist. Wieso? Praxisnah, ganz einfach...

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