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Berufseinstieg: Wo & WieData Science

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Hallo,

zu meinem Profil:

  • Bachelor (wwu, cgn, muc) 2,5
  • Master (wwu, cgn, muc) 2,5
  • gmat 720
  • auslandssemester in Kanada
  • 2 praktika und 2 werkstudentenjobs im controlling

Meine Noten waren nie gut, sodass es für Controlling-Beratung nicht reichen würde. Im Controlling habe ich Angst vor der Digitalisierung und bereue, dass ich nicht nach dem Bachelor Winfo studiert habe. Macht es Sinn, so ein Data Science Camp zu absolvieren bzw. hat jemand damit Erfahrungen gehabt zwecks Berufseinstieg

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Nein, spar dir das Geld. Du willst nicht wissen was für sehr gute Profile sich bei uns (dax30) in Massen auf schlecht bezahlte Data Science Ausschreibungen bewerben. Da haben Quereinsteiger keine Chance.

antworten
WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Was bedeuted schlecht bezahlt?

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Kann ich nur zustimmen zum Vorposter. Data Science ist - noch - nicht wirklich bewiesen. Nehmen wir mal die großen Tech Firmen außen vor, gibt es nicht wirklich viel Data Science Stellen in den großen/mittelständischen Unternehmen.

Sicherlich hat es seinen Vorteil usw. aber ob es gebraucht wird, ist was völlig anderes.
Und da der Bedarf nicht da ist, gibt es entsprechend wenig Stellen oder sie sind halt niedrig bezahlt. Wie gesagt es sei denn die großen Tech-Firmen oder große Hedgefonds usw.

Und die Profile sind in den entsprechenden Positionen dort auch krass.
Klar ist Controlling viel manuelle Arbeit und man könnte es auch technischer Sicht auch als "Sacharbeit plus" bezeichnen, aber das wird nicht von heute auf morgen automatisiert.

Das dauert schon noch eine Weile.
Also versuche doch ins Controlling einzusteigen, wenn es dich interessiert. Und wenn nicht gehe zu einer der IT-Beratung. Da lernst du erstmal was, womit du dann weiter machen kannst.

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Ich weiß, aktuell ist Data Science total angesagt, aber halt auch jetzt schon total überlaufen.

Genereller Tipp: Versuch zwar etwas zu machen, das Zukunft hat, aber vielleicht nicht gerade das, was gefühlt jeder macht. Nicht immer auf diesen totalen Mainstream Zug aufspringen.

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Noch mehr interessante Infos zum Thema data science und Karriere?
Habe ebenfalls das Gefühl dass die Stellen durchweg schlecht bezahlt werden/nicht gebraucht werden, dennoch platzen die entsprechenden Kurse an der Uni an Teilnehmern und alle sind extremst motiviert in diesem Thema zu performen.

WiWi Gast schrieb am 13.01.2021:

Nein, spar dir das Geld. Du willst nicht wissen was für sehr gute Profile sich bei uns (dax30) in Massen auf schlecht bezahlte Data Science Ausschreibungen bewerben. Da haben Quereinsteiger keine Chance.

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Würde mich auf Controlling Stellen bewerben.
Wegen der Digitalisierung würde ich mir noch lange keine Sorgen machen.

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WiWi Gast

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Mach Data Analyst.
Mehr Kommunikation und vielfältiger dafür wenig fundierter (hinsichtlich Mathe, Statistik)

Zudem ist das ein sehr guter Background für viele Tätigkeiten

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WiWi Gast

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Was hast du in Kanada gemacht?

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WiWi Gast

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Ich kenne aus meinem Bekanntenkreis drei, die so ein Camp gemacht haben. Alle drei sind als Betriebswirte in die IT-Beratung eingestiegen mit relativ guten Gehältern.

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WiWi Gast

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Data Science ist schon seit einiger Zeit überlaufen und der Hype ist auch schon lange abgeflacht. Lass es.

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WiWi Gast

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Data Science ist gut bezahlt und anspruchsvoll Data analytics ist weniger anspruchsvoll und auch schlechter bezahlt.

Data Science setzt gute Kenntnisse in
Programmiersprachen: Python, C++
Datenbanken: MongoDB, MySQL, ...
Cloud-computing: MS Azure, ...
Dev-ops
Mathe, Statistik

Das schaffst du nicht während einem Camp zu lernen. Lese Bücher, schaue dir Videos an und ganz wichtig starte eigene Projekte.

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WiWi Gast

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WiWi Gast schrieb am 14.01.2021:

Data Science ist gut bezahlt und anspruchsvoll Data analytics ist weniger anspruchsvoll und auch schlechter bezahlt.

Data Science setzt gute Kenntnisse in
Programmiersprachen: Python, C++
Datenbanken: MongoDB, MySQL, ...
Cloud-computing: MS Azure, ...
Dev-ops
Mathe, Statistik

Das schaffst du nicht während einem Camp zu lernen. Lese Bücher, schaue dir Videos an und ganz wichtig starte eigene Projekte.

Nur aus Interesse, was fällt unter eigene Projekte?

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

haha C++, is klar....

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

WiWi Gast schrieb am 14.01.2021:

Nur aus Interesse, was fällt unter eigene Projekte?

Wie immer, Youtube Videos nachmachen ...

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Kommt auf dein Skillset an.

Aber auf Kaggle gibt es genügend Daten um für jeden das richtige zu finden.

WiWi Gast schrieb am 14.01.2021:

WiWi Gast schrieb am 14.01.2021:

Data Science ist gut bezahlt und anspruchsvoll Data analytics ist weniger anspruchsvoll und auch schlechter bezahlt.

Data Science setzt gute Kenntnisse in
Programmiersprachen: Python, C++
Datenbanken: MongoDB, MySQL, ...
Cloud-computing: MS Azure, ...
Dev-ops
Mathe, Statistik

Das schaffst du nicht während einem Camp zu lernen. Lese Bücher, schaue dir Videos an und ganz wichtig starte eigene Projekte.

Nur aus Interesse, was fällt unter eigene Projekte?

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

ja ok. Kaggle,Udemy, Edx, Youtube etc. Das ist realistisch und sollte jeder machen der in den Bereich möchte wenn er Student ist, seine Persoektive dort sieht oder generell noch keinen Bezug zu den Aufgaben hat.

unter Projekt dachte ich jetzt wieder sowas wie

"Hey ich arbeite nicht in dem Bereich Data Science aber ich sollte schon ein Projekt entwickeln wie ein komplettes automatisches Risikomanagement"

Als Data Scientist ist es aber auch nur die eine Seite der Medaille, leider muss man auch die Mathematik und die Statistik an sich vertehen. Die Sprachen wie C+,C#,Python etc. sind ja nur die Baumaterialien.

Dementsprechend ist meiner Meinung der Analyst für viele der gesündere Weg, gerade für einen BWLer

antworten
WiWi Gast

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Würde ich so unterschreiben. Die Mathematik und das Verständnis dahinter ist anspruchsvoll, aber notwendig, wenn man damit sein Geld verdienen will.
Besonders treffend finde ich die Aussage, dass Data Analysts für BWLer die bessere Wahl ist. Schließlich haben Sie meist keine / kaum Vorkenntnisse.

WiWi Gast schrieb am 14.01.2021:

ja ok. Kaggle,Udemy, Edx, Youtube etc. Das ist realistisch und sollte jeder machen der in den Bereich möchte wenn er Student ist, seine Persoektive dort sieht oder generell noch keinen Bezug zu den Aufgaben hat.

unter Projekt dachte ich jetzt wieder sowas wie

"Hey ich arbeite nicht in dem Bereich Data Science aber ich sollte schon ein Projekt entwickeln wie ein komplettes automatisches Risikomanagement"

Als Data Scientist ist es aber auch nur die eine Seite der Medaille, leider muss man auch die Mathematik und die Statistik an sich vertehen. Die Sprachen wie C+,C#,Python etc. sind ja nur die Baumaterialien.

Dementsprechend ist meiner Meinung der Analyst für viele der gesündere Weg, gerade für einen BWLer

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Eine Frage hier an das Forum und speziell an die Berufserfahrenen. Was denkt ihr wie stark das Controlling von der Digitalisierung betroffen ist? Werden viele Controller arbeitslos oder ändern sich nur die Aufgaben ?

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

hier der TE:
Danke für eure zahlreichen Antworten.
Ich habe 2 Kommilitonen bzw. Bekannte, die schon so ein Camp gemacht haben.
Die hatten wirklich Probleme Stellen als Data Scientist zu finden (wohl aus den hier schon von euch genannten Probleme) sind aber jetzt in der IT-Beratung untergekommen, für ein Gehalt das solide ist. Außerdem gefällt denen die Arbeit. Und können natürlich ihr Gelerntes anwenden.
Hat jemand anderes auch Erfahrung mit diesen Weg? Denke, dass die IT-Beratung weniger streng mit Noten ist. Über zahlreiche Projekte kann man ja später dann eventuell einfacher in den Konzern, wenn man es überhaupt beabsichtigt.

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WiWi Gast

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Data Scientist hier. Erstmal würde ich sagen, dass der Bereich tatsächlich überlaufen ist und zwar aus zwei Gründen:

  1. Entgegen der Meinung in einigen Kommentaren denke ich, dass das Thema durchaus extrem relevant ist - was von vielen Unternehmen aber noch nicht erkannt wird. Das ändert sich aber spätestens, wenn sie durch die Trägheit ins Hintertreffen geraten. Trotzdem ist das Angebot an Stellen noch nicht so groß wie es sein könnte.

  2. Es gibt viele Leute, die denken, sie könnten Data Science machen, weil sie mal einen Online-Kurs für ein paar Monate gemacht haben. Entsprechend hoch sind die Bewerberzahlen (wovon die allermeisten aber keine realistische Chance haben). So funktioniert das aber nicht, das Thema ist sehr umfangreich und komplex. Neben technischen Skills braucht es eine solide mathematische und statistische Ausbildung.

Wenn du in die IT-Beratung willst, finde ich einen Data Science Kurs nicht besonders hilfreich. Da gibt es andere Themen, die mehr Sinn machen.

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Das ganze wird hier schon wieder ziemlich schwarz/weiß gesehen.
Ich lehne mich mal aus dem Fenster und sage, die Skills die man sich als "Data Scientist" anlernt sind in so gut wie jedem Feld für Berufseinsteiger in der Wirtschaft relevant sind.

Man sollte als WiWi'ler also vielleicht nicht mit der Motivation herangehen "Data Scientist" zu werden sondern in erster Linie einfach mal Spaß am Programmieren finden und einfach Step by Step, wie beim Sport, jeden Tag ein bisschen was neues dazu lernen. Dabei dann noch Mathematik und Statistik durch Online Vorlesungen auffrischen oder gar vertiefen und man eignet sich ein ziemlich starkes Skillset an, dass 90% der Kollegen so nicht mit bringen werden.

Ob das jetzt für eine "Top Data Scientist" Stelle reicht sei dahingestellt aber sehr gute Kenntnisse in R, SQL, Python etc. differenzieren euch am Arbeitsplatz und werden in Zukunft auch nicht weniger wichtig. Also wenn Interesse da ist - einfach machen! Die Dividenden dafür werdet ihr irgendwann mit Sicherheit kassieren.

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

WiWi Gast schrieb am 14.01.2021:

Eine Frage hier an das Forum und speziell an die Berufserfahrenen. Was denkt ihr wie stark das Controlling von der Digitalisierung betroffen ist? Werden viele Controller arbeitslos oder ändern sich nur die Aufgaben ?

Bei uns arbeiten die Controller mit BI-Tools, allerdings werden die dazugehörigen Dashboards von der IT erstellt und die Controller stellen die Anforderungen. Ich denke, dass es Stellen für Controller in Zukunft noch geben wird, aber zusammengeschrumpft auf das Nötigste

antworten
WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

RPA ist auch ein gutes Stichwort und gerade auf dem Vormarsch im Bereich Controlling / Reporting.

WiWi Gast schrieb am 14.01.2021:

Eine Frage hier an das Forum und speziell an die Berufserfahrenen. Was denkt ihr wie stark das Controlling von der Digitalisierung betroffen ist? Werden viele Controller arbeitslos oder ändern sich nur die Aufgaben ?

Bei uns arbeiten die Controller mit BI-Tools, allerdings werden die dazugehörigen Dashboards von der IT erstellt und die Controller stellen die Anforderungen. Ich denke, dass es Stellen für Controller in Zukunft noch geben wird, aber zusammengeschrumpft auf das Nötigste

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Das Thema würde mich auch interessieren. Gibt es sonst Leute, die so ein Camp besucht haben?

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Ist halt ein Risiko.

Früher oder später werden die ganzen "Data Scientists" die gar keine "Scientists" sind gesägt. Das liegt daran, dass man dieses 08/15 Keras Zeug auch eh automatisieren kann, während man für richtiges Data Science im Endeffekt einen PhD in gewissen nahen Feldern braucht.

Wohlgemerkt: Data Science ist nicht Data Engineering. Es ist auch nicht Business Intelligence bzw. Dashboard Zusammenklicker und so weiter.
Das sind alles andere Jobs.

Insbesondere besteht folgende Gefahr: Gibt man sein eigentliches Fach auf, um irgendwas mit Daten zu machen, wird es in Zukunft verdammt dunkel.

Data Scientists im eigentlichen Sinne arbeiten in Zukunft dort, wo neue Modellarchitekturen entwickelt werden. D.h. entweder große Unternehmen, oder solche, die das halt machen. Und dafür muss man in einem Gebiet spezialisiert sein. D.h. in Zukunft reicht es nicht mal mehr, "Data Scientist" zu sein. Stattdessen ist man dann jemand, der an der Optimierung von Transformer Architekturen zur Anwendung in Gebiet XY geforscht hat und sich entsprechend tief in der Literatur auskennt.
Mit anderen Worten: Jemand der genug Zeit hatte um zwei Jahre seiner Freizeit reinzupacken, die Literatur quasi parallel mitverfolgen konnte, und entsprechend Vorwissen hatte (Mathe etc.) -- oder halt jemand der in dem Gebiet nen PhD gemacht hat. Denn nur so kann man so große Mengen an Fachwissen noch aufsaugen.

Alle anderen "Data Scientists" (im weiteren Sinne) werden dann bequem über Amazon Sagemaker und Konsorten wegrationalisiert.

Bis dato werden sich natürlich noch viele Leute im Management dieser Bereiche etablieren, weshalb sich das durchaus noch lohnen KANN. Die Zeit wird aber knapp.

Ein Data Science Camp? Um echter Data Scientist zu werden? Bitte nicht zu diesem Zweck machen. Bitte nicht. Das ist wie Luft-Raumfahrt Ingenieur sein wollen durch einen Papierfliegerkurs.

Abgesehen davon ist jedem Arbeitnehmer eine Grundkompetenz in diesem Bereich zu empfehlen. Aber bitte nicht auf Kosten der eigenen Subject-Matter Expertise, welche in Zukunft weiterhin den Lohn sichern wird.

LG

ein "echter" Data Scientist

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

WiWi Gast schrieb am 15.01.2021:

Ist halt ein Risiko.

Früher oder später werden die ganzen "Data Scientists" die gar keine "Scientists" sind gesägt. Das liegt daran, dass man dieses 08/15 Keras Zeug auch eh automatisieren kann, während man für richtiges Data Science im Endeffekt einen PhD in gewissen nahen Feldern braucht.

Wohlgemerkt: Data Science ist nicht Data Engineering. Es ist auch nicht Business Intelligence bzw. Dashboard Zusammenklicker und so weiter.
Das sind alles andere Jobs.

Insbesondere besteht folgende Gefahr: Gibt man sein eigentliches Fach auf, um irgendwas mit Daten zu machen, wird es in Zukunft verdammt dunkel.

Data Scientists im eigentlichen Sinne arbeiten in Zukunft dort, wo neue Modellarchitekturen entwickelt werden. D.h. entweder große Unternehmen, oder solche, die das halt machen. Und dafür muss man in einem Gebiet spezialisiert sein. D.h. in Zukunft reicht es nicht mal mehr, "Data Scientist" zu sein. Stattdessen ist man dann jemand, der an der Optimierung von Transformer Architekturen zur Anwendung in Gebiet XY geforscht hat und sich entsprechend tief in der Literatur auskennt.
Mit anderen Worten: Jemand der genug Zeit hatte um zwei Jahre seiner Freizeit reinzupacken, die Literatur quasi parallel mitverfolgen konnte, und entsprechend Vorwissen hatte (Mathe etc.) -- oder halt jemand der in dem Gebiet nen PhD gemacht hat. Denn nur so kann man so große Mengen an Fachwissen noch aufsaugen.

Alle anderen "Data Scientists" (im weiteren Sinne) werden dann bequem über Amazon Sagemaker und Konsorten wegrationalisiert.

Bis dato werden sich natürlich noch viele Leute im Management dieser Bereiche etablieren, weshalb sich das durchaus noch lohnen KANN. Die Zeit wird aber knapp.

Ein Data Science Camp? Um echter Data Scientist zu werden? Bitte nicht zu diesem Zweck machen. Bitte nicht. Das ist wie Luft-Raumfahrt Ingenieur sein wollen durch einen Papierfliegerkurs.

Abgesehen davon ist jedem Arbeitnehmer eine Grundkompetenz in diesem Bereich zu empfehlen. Aber bitte nicht auf Kosten der eigenen Subject-Matter Expertise, welche in Zukunft weiterhin den Lohn sichern wird.

LG

ein "echter" Data Scientist

Das was du da beschreibst ist eine absolute Nische und wird auf dem Arbeitsmarkt kaum nachgefragt. Viel relevanter als das Entwickeln von neuen ausgefallenen Methoden ist das anwenden der etablierten Methoden auf neue Probleme. Und für das sinnvolle Anwenden dieser Methoden setzt sowohl ein sehr gutes Verständnis der Methoden als auch ein gutes Verständnis der Daten mit denen gearbeitet wird voraus. Das Ganze findet unter den erschwerten Bedingungen der realen Welt statt was fehlerhafte und unvollständige Daten miteinschließt. Und diese Tätigkeit erfüllt nicht nur 1 zu 1 die geläufigen Definitionen von Data Science, sondern ist auch, dass was einem auf Projekten/Stellen mit Data Science Bezug mit hoher Wahrscheinlichkeit erwartet.

Darüber hinaus gibt es noch spezielle Bereiche die auch noch relativ stark nachgefragt werden wie beispielsweise Verarbeitung natürlicher Sprache oder Bildverarbeitung (insbesondere fürs autonome Fahren) aber die Leute die mir aus dieses Bereichen über den Weg gelaufen sind waren jetzt nicht gerade die extremen Mathe Cracks, sondern kannten sich einfach nur sehr gut mit den Methoden auf ihrem Gebiet aus.

antworten
WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Echte "Data Scientist" braucht es in den wenigsten Gebieten. Ich bin der Meinung das die Themen, Data Engineering, Data Science und Data Analyst in Zukunft immer stärker bei einer Person liegen - man muss die technischen und fachlichen Skills mitbringen. Wenn man dann noch das Business glücklich machen kann, ist das ganze unwissende Management sehr schnell sehr happy...
Zumindest mein Job sieht so aus, lauter Leute die keine Ahnung von ihrem Business haben, wenn man da das fachliche und technische know how hat ist man quasi der König. Leider ist das auch extrem anstrengend.
Noch eine kleine Anmerkung zu dem oben genannten RPA -> das ist eine Übergangstechnik für Unternehmen die ihre IT nicht anpassen bzw. Erneuern wollen. Das hat keine große Zukunft, Unternehmen die das großflächig einführen würde ich konsequent meiden. Überall da wo RPA eingesetzt wird, ist irgend ein Prozess nicht zu Ende gedacht bzw. Man kennt sich nicht mit IT aus.

antworten
WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Für mich ist das alles Software Entwicklung. Die ganzen data science Kurse suggerieren als ob jede Firma an irgendwelchen komplexen ML Modellen basteln.
RPA kann man auch mit jeglichen Pipeline ETL Lösungen erstellen.
Data science wird sich von selbst wegrationalisieren

antworten
WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

WiWi Gast schrieb am 16.01.2021:

Ist halt ein Risiko.

Früher oder später werden die ganzen "Data Scientists" die gar keine "Scientists" sind gesägt. Das liegt daran, dass man dieses 08/15 Keras Zeug auch eh automatisieren kann, während man für richtiges Data Science im Endeffekt einen PhD in gewissen nahen Feldern braucht.

Wohlgemerkt: Data Science ist nicht Data Engineering. Es ist auch nicht Business Intelligence bzw. Dashboard Zusammenklicker und so weiter.
Das sind alles andere Jobs.

Insbesondere besteht folgende Gefahr: Gibt man sein eigentliches Fach auf, um irgendwas mit Daten zu machen, wird es in Zukunft verdammt dunkel.

Data Scientists im eigentlichen Sinne arbeiten in Zukunft dort, wo neue Modellarchitekturen entwickelt werden. D.h. entweder große Unternehmen, oder solche, die das halt machen. Und dafür muss man in einem Gebiet spezialisiert sein. D.h. in Zukunft reicht es nicht mal mehr, "Data Scientist" zu sein. Stattdessen ist man dann jemand, der an der Optimierung von Transformer Architekturen zur Anwendung in Gebiet XY geforscht hat und sich entsprechend tief in der Literatur auskennt.
Mit anderen Worten: Jemand der genug Zeit hatte um zwei Jahre seiner Freizeit reinzupacken, die Literatur quasi parallel mitverfolgen konnte, und entsprechend Vorwissen hatte (Mathe etc.) -- oder halt jemand der in dem Gebiet nen PhD gemacht hat. Denn nur so kann man so große Mengen an Fachwissen noch aufsaugen.

Alle anderen "Data Scientists" (im weiteren Sinne) werden dann bequem über Amazon Sagemaker und Konsorten wegrationalisiert.

Bis dato werden sich natürlich noch viele Leute im Management dieser Bereiche etablieren, weshalb sich das durchaus noch lohnen KANN. Die Zeit wird aber knapp.

Ein Data Science Camp? Um echter Data Scientist zu werden? Bitte nicht zu diesem Zweck machen. Bitte nicht. Das ist wie Luft-Raumfahrt Ingenieur sein wollen durch einen Papierfliegerkurs.

Abgesehen davon ist jedem Arbeitnehmer eine Grundkompetenz in diesem Bereich zu empfehlen. Aber bitte nicht auf Kosten der eigenen Subject-Matter Expertise, welche in Zukunft weiterhin den Lohn sichern wird.

LG

ein "echter" Data Scientist

Das was du da beschreibst ist eine absolute Nische und wird auf dem Arbeitsmarkt kaum nachgefragt. Viel relevanter als das Entwickeln von neuen ausgefallenen Methoden ist das anwenden der etablierten Methoden auf neue Probleme. Und für das sinnvolle Anwenden dieser Methoden setzt sowohl ein sehr gutes Verständnis der Methoden als auch ein gutes Verständnis der Daten mit denen gearbeitet wird voraus. Das Ganze findet unter den erschwerten Bedingungen der realen Welt statt was fehlerhafte und unvollständige Daten miteinschließt. Und diese Tätigkeit erfüllt nicht nur 1 zu 1 die geläufigen Definitionen von Data Science, sondern ist auch, dass was einem auf Projekten/Stellen mit Data Science Bezug mit hoher Wahrscheinlichkeit erwartet.

Darüber hinaus gibt es noch spezielle Bereiche die auch noch relativ stark nachgefragt werden wie beispielsweise Verarbeitung natürlicher Sprache oder Bildverarbeitung (insbesondere fürs autonome Fahren) aber die Leute die mir aus dieses Bereichen über den Weg gelaufen sind waren jetzt nicht gerade die extremen Mathe Cracks, sondern kannten sich einfach nur sehr gut mit den Methoden auf ihrem Gebiet aus.

Und ich sage dir, da findet mittelfristig ne Kontraktion statt. Modelle zusammenklicken ohne den Hintergrund zu verstehen, das wird in Zukunft viel einfacher. Da gibt es graphische Oberflächen und Algos, die das besser machen als jeder Data Scientist in deinem Sinn.

Und um mit Daten umzugehen braucht man in nem Unternehmen Data Engineers. Das ist aber wiederum ein ganz anderer Job und kein Data Camp bringt dir das bei.

Nochmal: zu wissen was supervised und unsupervised heißt, und ggf Keras im Jupyter Notebook in Grundzügen zu benutzen, das wird in Zukunft für viele Jobs so Standard sein wie Excel.
Aber es wird auch einfacher, und besser. Alle Anbieter entwickeln GUI Lösungen, die den Data Scientist direkt ersetzen.

Von daher ist es sinnvoll, dieses Thema zu lernen. Excel braucht man ja auch.

Aber im Moment nennen sich halt viele Excel Scientist, weil sie nen Kurs gemacht haben. Das ist halt langfristig kein Job.

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

WiWi Gast schrieb am 16.01.2021:

Echte "Data Scientist" braucht es in den wenigsten Gebieten. Ich bin der Meinung das die Themen, Data Engineering, Data Science und Data Analyst in Zukunft immer stärker bei einer Person liegen - man muss die technischen und fachlichen Skills mitbringen. Wenn man dann noch das Business glücklich machen kann, ist das ganze unwissende Management sehr schnell sehr happy...
Zumindest mein Job sieht so aus, lauter Leute die keine Ahnung von ihrem Business haben, wenn man da das fachliche und technische know how hat ist man quasi der König. Leider ist das auch extrem anstrengend.
Noch eine kleine Anmerkung zu dem oben genannten RPA -> das ist eine Übergangstechnik für Unternehmen die ihre IT nicht anpassen bzw. Erneuern wollen. Das hat keine große Zukunft, Unternehmen die das großflächig einführen würde ich konsequent meiden. Überall da wo RPA eingesetzt wird, ist irgend ein Prozess nicht zu Ende gedacht bzw. Man kennt sich nicht mit IT aus.

Eben so: sei Experte in dem Gebiet das Wert schöpft. Wer aktuell was mit Data macht, cool. Langfristig ist das normales Handwerkszeug. Das gibts dann fertig in SAP, SAS, Aws, Microsoft etc etc klick, fertig!

Oder, wenn du Informatiker bist und mit Datenbanken hantierst, auch gut wenn du weißt wie man ein Data Warehouse aufbaut sodass Amazon SageMaker darauf gut klickt.

Aber: Data Science als Disziplin, das glamouröse, wo man selbstfahrende Autos oder neue NLP Modelle entwirft, ist Nische. Eben.
Da sitzen in Zukunft nur PhD oder Äquivalente. Data SCIENCE.

Im Moment gibt es Leute, die sich ohne fundierte Ausbildung Data Scientist nennen.
Dh weder Fachwissen (Finance, Risk, Marktsektor, Ingenieur etc) noch richtige Hintergründe zu den ML Methoden. Eher so ein geometrisches Halbwissen wie man torch der Tensorflow nutzt.

Hier sehe ich keine Zukunft.

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Mal aus der Praxis mit über 5 Jahren Erfahrung in dem Bereich:
Data Science ist alles und nichts. Firmen haben das Wort verwendet für Analystenstellen, weil praktisch jeder "Data Scientist" werden wollte. Es gab zwar einen großen Badarf an Data Scientists, aber der Andrang war in den lezten Jahren extrem. Das Problem ist, dass die "Bootcamp" Data Scientists nichts taugen und entsprechend sind viele Projekte gescheitert. Der Hype ist am abflachen und es gibt viel zu viele Bewerber, gerade aus Bereichen, in denen das Statistikwissen fehlt (WiWis, SoWis etc,). Jeder wollte das schnelle Geld, wer früh war, hats wohl auch gut erwischt, aber der Rubel rollt nicht mehr.

Also bitte gebt euer Geld nicht für Data Science Bootcamps aus. Damit seit ihr einer unter 100ten Bewerbern, darunter viele promotiverte Quereinsteiger. Da habt ihr schlechte Karten.

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Sehr amüsant, wie viele hier denken, es reicht Modelle halbwegs zu kennen und dann auf seine Daten zu werfen. Hinterher bekommt man dann sicher nützliche Insights.

Aber gut ist ja auch ein WiWi Forum. Da bekommt man im Studium ja schon beigebracht, die Modelle, die man lernt, seien göttlich Präzise und quasi universell anwendbar :-D

Data Scientist in 2030: Ein BWL'er hockt vor seinem GUI Programm, schmeißst seine Excel Tabelle rein. Lässt von Linearer Regression über SVM bis NN alles durchlaufen und nimmt das mit dem niedrigsten MSE. Zack fertig.

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

WiWi Gast schrieb am 16.01.2021:

Und ich sage dir, da findet mittelfristig ne Kontraktion statt. Modelle zusammenklicken ohne den Hintergrund zu verstehen, das wird in Zukunft viel einfacher. Da gibt es graphische Oberflächen und Algos, die das besser machen als jeder Data Scientist in deinem Sinn.

Dann kommt aber ohne Fachwissen nur Mist raus. Es geht nicht ums Zusammenstöpselt sondern darum die richtigen Methoden auf die richtigen Daten anzuwenden um sein Problem zu lösen. Sonst würde man auch keine Simulationsingenieure, Statistiker... brauchen weil software das alles auch schon kann.

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

WiWi Gast schrieb am 16.01.2021:

Und um mit Daten umzugehen braucht man in nem Unternehmen Data Engineers. Das ist aber wiederum ein ganz anderer Job und kein Data Camp bringt dir das bei.

In der Praxis ist das aber nicht so getrennt. Natürlich hat jeder seine Schwerpunkte aber derjenige der an den Modellen arbeitet muss sich fast immer auch mit Dingen wie Datenbeschaffung und Datenqualität auseinandersetzen. Und abseits von Spezialfällen wie Natural Language Processing wird es auf dem Arbeitsmarkt immer wichtiger werden skills aus beiden Bereichen mitzubringen.

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Ich habe das Gefühl, dass keiner der hier Anwesenden wirklich das tut, was er behauptet. Aber ein paar grundlegend richtige Aussagen sind auf jeden Fall dabei.

Data Science ist entweder nicht definiert oder aber sehr hart definiert.
Den nächsten großen Wurf bei AlphaFold wird sicher kein WiWi Bursche mit einem Data Science Bootcamp machen. Glaube kaum, dass das der Anspruch des TE ist. Aber ja, das wäre echte Data Science.
Schön ist auch, dass auch immerhin ein weiteres Berufsfeld mit Data Engineering abgefrühstückt wurde. Aber auch hier sieht sich der TE glaube ich nicht, wenn er denn genau weiß, was ihn in einer back-end / front-end oder full stack Data Engineer Rolle erwarten würde.

Entscheide dich einfach, ob du Spaß am Arbeiten mit Daten hast, dir gerne den Kopf über Zusammenhänge zerbrichst, auch mal Tage auf einem einzelnen kleinen Problem rumdenkst und dich im Kreis drehst. Python ist kein Hexenwerk, SQL schüttelt man auch relativ einfach aus dem Ärmel, die ganzen Cloudanbieter haben gute Grundkurse (Azure, etc.) oder dein zukünftiger AG hat eh eine IT, die die Hoheit über die Cluster und Workspaces, etc. hat.

Im Zweifelsfall ist Python das neue Excel, aber auch jetzt hast du in den Unternehmen noch Leute sitzen, die an einem SVERWEIS verzweifeln. Die im Leben keine Verbindung zu einer SQL-Datenbank aufgebaut, geschweige denn ein Schema angelegt bekommen. Wenn die eigentlich interessanten ERP Daten dann auch noch auf der HANA liegen, dann macht auch der selbsternannte IT-Experte in der Controlling Abteilung ein Ticket auf, dass zwei Wochen liegt und nicht bearbeitet wird.

PS.: Ich bin gerade erst auf einem Projekt [DAX] gewesen, bei dem Prophet und ein auto ARIMA auf die Daten geworfen wurde und das wird x * 100.000€ sparen, weil wahnsinnig viel manuelle Arbeit wegfällt (und die Prognose ist tatsächlich robuster falsch als die manuelle Prognose).

Also immer schön entspannt. Der Markt ist mindestens agil, wenn nicht volatil und nicht wirklich einzuschätzen.

antworten
WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Wie die Leute hier immer runter gemacht werden, wenn sie sich weiter entwickeln wollen. Da möchte sich jemand zusätzliche Fähigkeiten aneignen und raus kommt: Lass es lieber gleich ganz. Es gibt Leute die einen PhD auf dem Gebiet haben.

Leute der Mensch möchte ins Controlling und nicht eine neue Technologie entwickeln.
Abgesehen davon kenne ich BWLer die sehr erfolgreich Unternehmen in dem Bereich gegründet haben.

antworten
WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

An den TE: Hast du mittlerweile ein Bootcamp gemacht? Und falls wie war es und hat es dir etwas gebracht?

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

WiWi Gast schrieb am 16.01.2021:

Ich habe das Gefühl, dass keiner der hier Anwesenden wirklich das tut, was er behauptet. Aber ein paar grundlegend richtige Aussagen sind auf jeden Fall dabei.

Data Science ist entweder nicht definiert oder aber sehr hart definiert.
Den nächsten großen Wurf bei AlphaFold wird sicher kein WiWi Bursche mit einem Data Science Bootcamp machen. Glaube kaum, dass das der Anspruch des TE ist. Aber ja, das wäre echte Data Science.
Schön ist auch, dass auch immerhin ein weiteres Berufsfeld mit Data Engineering abgefrühstückt wurde. Aber auch hier sieht sich der TE glaube ich nicht, wenn er denn genau weiß, was ihn in einer back-end / front-end oder full stack Data Engineer Rolle erwarten würde.

Entscheide dich einfach, ob du Spaß am Arbeiten mit Daten hast, dir gerne den Kopf über Zusammenhänge zerbrichst, auch mal Tage auf einem einzelnen kleinen Problem rumdenkst und dich im Kreis drehst. Python ist kein Hexenwerk, SQL schüttelt man auch relativ einfach aus dem Ärmel, die ganzen Cloudanbieter haben gute Grundkurse (Azure, etc.) oder dein zukünftiger AG hat eh eine IT, die die Hoheit über die Cluster und Workspaces, etc. hat.

Im Zweifelsfall ist Python das neue Excel, aber auch jetzt hast du in den Unternehmen noch Leute sitzen, die an einem SVERWEIS verzweifeln. Die im Leben keine Verbindung zu einer SQL-Datenbank aufgebaut, geschweige denn ein Schema angelegt bekommen. Wenn die eigentlich interessanten ERP Daten dann auch noch auf der HANA liegen, dann macht auch der selbsternannte IT-Experte in der Controlling Abteilung ein Ticket auf, dass zwei Wochen liegt und nicht bearbeitet wird.

PS.: Ich bin gerade erst auf einem Projekt [DAX] gewesen, bei dem Prophet und ein auto ARIMA auf die Daten geworfen wurde und das wird x * 100.000€ sparen, weil wahnsinnig viel manuelle Arbeit wegfällt (und die Prognose ist tatsächlich robuster falsch als die manuelle Prognose).

Also immer schön entspannt. Der Markt ist mindestens agil, wenn nicht volatil und nicht wirklich einzuschätzen.

Robuster Falsch bedeutet also die Auto Arima Prognose ist schlechter als die manuelle???

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

Ist Data Science nicht das beste Beispiel dafür, dass sich ein spezalisierter Studiengang (Wirtschaftsinformatik, Data Science) oder ein entsprechendes Bootcamp nicht wirklich lohnt? Es ist doch so, dass ein reines Studium (BWL, Informatik, Mathematik) den größten Mehrwert für das Leben liefert und weniger aus der Knowledgesicht, sondern eher auf Basis methodischer Arbeitsweisen. Weil am Ende geht es im Berufsleben und in der Arbeitswelt im Allgemeinen eher um Anpassbarkeit, ein gut studierterter BWLer, Informatiker, Mathematiker wird sich mit ein wenig Einarbeitungszeit in die jeweils praxisrelevanten Themen der anderen Bereiche einarbeiten können.

Die Studienwahl macht i.d.R. nur in der Forschung einen Unterschied, da wird ein BWLer natürlich niemals einem Mathematiker etwas vormachen, aber die Top 0.1% in der Forschung landet eben an einer Fakultät oder im Labor von FAANG und hat am Ende gar kein so großes Interesse an der Praxis, sondern brennt für das Fach. Ich denke einem Unternehmen ist es egal, ob jemand BWL studiert hat und sich auf eine Softwareentwicklerstelle bewirbt und entsprechende Nachweise, z.B. Beispielprojekte liefert, oder ein studierter Informatiker.

Vor allem in zunächst komplex erscheindenden Themengebieten wie Data Science und Machine Learning bieten die großen US-Unternehmen zunehemd One-Click-Lösungen nach dem Pareto-Prinzip an. Ganz davon abgesehen, frage ich mich auch stets, warum möchte jemand in einer Spezialistenstelle landen? Diese Fachbereiche (IT, Data Science & Co.) werden doch oftmals nur als Kostenstelle gesehen und bringen keinen direkten geschäftlichen Mehrwert (Rationalisierungsrisiko).

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WiWi Gast

Wohin mit meinem Profil - Data Science Camp mit 28

WiWi Gast schrieb am 08.08.2023:

Ist Data Science nicht das beste Beispiel dafür, dass sich ein spezalisierter Studiengang (Wirtschaftsinformatik, Data Science) oder ein entsprechendes Bootcamp nicht wirklich lohnt? Es ist doch so, dass ein reines Studium (BWL, Informatik, Mathematik) den größten Mehrwert für das Leben liefert und weniger aus der Knowledgesicht, sondern eher auf Basis methodischer Arbeitsweisen. Weil am Ende geht es im Berufsleben und in der Arbeitswelt im Allgemeinen eher um Anpassbarkeit, ein gut studierterter BWLer, Informatiker, Mathematiker wird sich mit ein wenig Einarbeitungszeit in die jeweils praxisrelevanten Themen der anderen Bereiche einarbeiten können.

Die Studienwahl macht i.d.R. nur in der Forschung einen Unterschied, da wird ein BWLer natürlich niemals einem Mathematiker etwas vormachen, aber die Top 0.1% in der Forschung landet eben an einer Fakultät oder im Labor von FAANG und hat am Ende gar kein so großes Interesse an der Praxis, sondern brennt für das Fach. Ich denke einem Unternehmen ist es egal, ob jemand BWL studiert hat und sich auf eine Softwareentwicklerstelle bewirbt und entsprechende Nachweise, z.B. Beispielprojekte liefert, oder ein studierter Informatiker.

Vor allem in zunächst komplex erscheindenden Themengebieten wie Data Science und Machine Learning bieten die großen US-Unternehmen zunehemd One-Click-Lösungen nach dem Pareto-Prinzip an. Ganz davon abgesehen, frage ich mich auch stets, warum möchte jemand in einer Spezialistenstelle landen? Diese Fachbereiche (IT, Data Science & Co.) werden doch oftmals nur als Kostenstelle gesehen und bringen keinen direkten geschäftlichen Mehrwert (Rationalisierungsrisiko).

Wirtschaftsinformatik ist jetzt nicht wirklich ein "spezialisierter" Studiengang, sondern teilweise (je nach Uni/Modulwahl) noch breiter gefächert als klassiche BWL, daher würde ich hier klar widersprechen.

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WiWi Gast

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Soll auch Unternehmen geben in denen Analytics das Product sind

WiWi Gast schrieb am 08.08.2023:

Ist Data Science nicht das beste Beispiel dafür, dass sich ein spezalisierter Studiengang (Wirtschaftsinformatik, Data Science) oder ein entsprechendes Bootcamp nicht wirklich lohnt? Es ist doch so, dass ein reines Studium (BWL, Informatik, Mathematik) den größten Mehrwert für das Leben liefert und weniger aus der Knowledgesicht, sondern eher auf Basis methodischer Arbeitsweisen. Weil am Ende geht es im Berufsleben und in der Arbeitswelt im Allgemeinen eher um Anpassbarkeit, ein gut studierterter BWLer, Informatiker, Mathematiker wird sich mit ein wenig Einarbeitungszeit in die jeweils praxisrelevanten Themen der anderen Bereiche einarbeiten können.

Die Studienwahl macht i.d.R. nur in der Forschung einen Unterschied, da wird ein BWLer natürlich niemals einem Mathematiker etwas vormachen, aber die Top 0.1% in der Forschung landet eben an einer Fakultät oder im Labor von FAANG und hat am Ende gar kein so großes Interesse an der Praxis, sondern brennt für das Fach. Ich denke einem Unternehmen ist es egal, ob jemand BWL studiert hat und sich auf eine Softwareentwicklerstelle bewirbt und entsprechende Nachweise, z.B. Beispielprojekte liefert, oder ein studierter Informatiker.

Vor allem in zunächst komplex erscheindenden Themengebieten wie Data Science und Machine Learning bieten die großen US-Unternehmen zunehemd One-Click-Lösungen nach dem Pareto-Prinzip an. Ganz davon abgesehen, frage ich mich auch stets, warum möchte jemand in einer Spezialistenstelle landen? Diese Fachbereiche (IT, Data Science & Co.) werden doch oftmals nur als Kostenstelle gesehen und bringen keinen direkten geschäftlichen Mehrwert (Rationalisierungsrisiko).

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WiWi Gast

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WiWi Gast schrieb am 08.08.2023:

Soll auch Unternehmen geben in denen Analytics das Product sind

Ist Data Science nicht das beste Beispiel dafür, dass sich ein spezalisierter Studiengang (Wirtschaftsinformatik, Data Science) oder ein entsprechendes Bootcamp nicht wirklich lohnt? Es ist doch so, dass ein reines Studium (BWL, Informatik, Mathematik) den größten Mehrwert für das Leben liefert und weniger aus der Knowledgesicht, sondern eher auf Basis methodischer Arbeitsweisen. Weil am Ende geht es im Berufsleben und in der Arbeitswelt im Allgemeinen eher um Anpassbarkeit, ein gut studierterter BWLer, Informatiker, Mathematiker wird sich mit ein wenig Einarbeitungszeit in die jeweils praxisrelevanten Themen der anderen Bereiche einarbeiten können.

Die Studienwahl macht i.d.R. nur in der Forschung einen Unterschied, da wird ein BWLer natürlich niemals einem Mathematiker etwas vormachen, aber die Top 0.1% in der Forschung landet eben an einer Fakultät oder im Labor von FAANG und hat am Ende gar kein so großes Interesse an der Praxis, sondern brennt für das Fach. Ich denke einem Unternehmen ist es egal, ob jemand BWL studiert hat und sich auf eine Softwareentwicklerstelle bewirbt und entsprechende Nachweise, z.B. Beispielprojekte liefert, oder ein studierter Informatiker.

Vor allem in zunächst komplex erscheindenden Themengebieten wie Data Science und Machine Learning bieten die großen US-Unternehmen zunehemd One-Click-Lösungen nach dem Pareto-Prinzip an. Ganz davon abgesehen, frage ich mich auch stets, warum möchte jemand in einer Spezialistenstelle landen? Diese Fachbereiche (IT, Data Science & Co.) werden doch oftmals nur als Kostenstelle gesehen und bringen keinen direkten geschäftlichen Mehrwert (Rationalisierungsrisiko).

Im Kern hat er aber wohl recht.. Spezialisierung ist in der freien Wirtschaft für die Tonne. Mit Einarbeitungszeit kann jeder alles machen bei guter Vorbildung

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