Hallo zusammen,
ich bin Mathematiker im Master und von meinen bisherigen Praktika & Werkstudententätigkeiten (alle im Finance-Bereich) ziemlich gelangweilt. Was als Data Science verkauft wird, sind simple Datenbanken, einfachste statistische Modelle und das wars, kreative Ansätze sind absolut nicht gefragt.
Ist das meine verzerrte Stichprobe oder habt ihr ähnliche Erfahrungen gemacht?
So langsam überlege ich, doch eher ins allgemeine Consulting zu gehen...
User14 schrieb am 18.06.2020:
Hallo zusammen,
ich bin Mathematiker im Master und von meinen bisherigen Praktika & Werkstudententätigkeiten (alle im Finance-Bereich) ziemlich gelangweilt. Was als Data Science verkauft wird, sind simple Datenbanken, einfachste statistische Modelle und das wars, kreative Ansätze sind absolut nicht gefragt.
Ist das meine verzerrte Stichprobe oder habt ihr ähnliche Erfahrungen gemacht?
So langsam überlege ich, doch eher ins allgemeine Consulting zu gehen...
Es ist einfach die falsche Begriffbezeichnung. Wer Data Science in Deutschland machen will, der bleibt am besten an der Uni, promoviert und forscht.
antwortenUser14 schrieb am 18.06.2020:
Hallo zusammen,
ich bin Mathematiker im Master und von meinen bisherigen Praktika & Werkstudententätigkeiten (alle im Finance-Bereich) ziemlich gelangweilt. Was als Data Science verkauft wird, sind simple Datenbanken, einfachste statistische Modelle und das wars, kreative Ansätze sind absolut nicht gefragt.
Ist das meine verzerrte Stichprobe oder habt ihr ähnliche Erfahrungen gemacht?
So langsam überlege ich, doch eher ins allgemeine Consulting zu gehen...
Was genau hast du jetzt gemacht? Finance oder Data Science? Sind halt zwei paar Stiefel.
Bin auch in einer (großen) Beratung im Bereich Data Science und wir haben viele interessante Projekte.
Es ist ziemlich einfach: Anwendung und Grundlagenforschung sind sehr unterschiedlich.
In der Anwendung muss man praktische, oft ingenieursähnliche Tätigkeiten ausführen. Der marginale Nutzen von besseren statistischen Methoden tritt dabei in den Hintergrund.
Eigene Grundlagenforschung ist immer teuer und riskant, auch für Consulting. Jemand der vorgefertigte Modelle tuned, die Architektur implement, Datenbanken und Scaling sicherstellt usw. ist für die Wirtschaft sehr viel attraktiver als jemand, der neue Methodik entwickelt. Es sei denn, solch Grundlagenforschung ist tatsächlich ein strategisches Vorhaben.
Es bleibt dir nichts anderes über, als in die Forschung oder in R&D Bereiche von Tech Unternehmen zu gehen. Dazu wäre ein PhD natürlich eh anzuraten.
antwortenDeutschland ist da ein Jahrzehnt hintendran
antworten90 % der Data Scientist Stellenausschreibungen sind i.d.R. aber auch frühere Analystpositionen (die unbesetzt wurden) mit Data Science Buzzwords versehen. Die Grundtätigkeit (Prozessanalyse, Auswertung, Entwicklung, Instandsetzung DBs / Deployment usw) bleibt gleich
antwortenHabe selbst Mathe studiert. Fand es auch ziemlich spannend und würde es jeder Zeit wieder tuen. Jedoch haben ich und meine Kommilitonen bisher kaum Jobs gehabt, in denen man großartige Matheskills braucht (bezogen auf die Matheskills die man im Mathestudium lernt).
Sehe es so: Du hast das kognitiv anspruchvollste nun geschafft: Ab jetzt wird es höchstens noch stressig, wobei man das aus den ersten Semestern des Mathestudiums ja bestens kennt.
User14 schrieb am 18.06.2020:
Hallo zusammen,
ich bin Mathematiker im Master und von meinen bisherigen Praktika & Werkstudententätigkeiten (alle im Finance-Bereich) ziemlich gelangweilt. Was als Data Science verkauft wird, sind simple Datenbanken, einfachste statistische Modelle und das wars, kreative Ansätze sind absolut nicht gefragt.
Für die einen ist das Glas halbvoll, für die anderen halbleer. Der halbleer-Typ erwartet, dass da jemand kommt und ihm sagt: Wir sind alle so dumm und brauchen mal jemanden, der hier richtige Ideen einbringt. Der halbvoll Typ sagt: Die sind ja soweit hintendran, hier kann ich mich austoben und den Laden auf Vordermann bringen.
Ein Frischling von der Uni muss sich erstmal in einem Unternehmen praktisch beweisen und persönliche Kompetenz erwerben. Danach kann er sich dann austoben und kreative Modelle vorschlagen. Diese sollten allerdings nicht nur kreativ sein, sondern direkt zum ROI beitragen.
Wenn es Dir nur nur um die Schönheit von Algorithmen geht, dann bleib an der Uni und gehe in die Forschung.
Data Science bringt es noch, aber nicht mehr so wie vor 5 Jahren. Die Praxis sieht auch eher so aus, wie bereits beschrieben. Der große Teil sind Data Analysten Jobs, die jetzt Data Science heißen und der andere Teil sind oftmals eher Engineering Stellen, also Softwareentwicklung. Das Science findet wie gewohnt an der Uni, oder mit Glück in der Forschungsabteilung statt.
Generell sind die Stellen extrem umkämpft, weil jeder Hinz und Kunz aus allen Bereichen für DS interessiert hat und sich nun darauf bewirbt. Da hat man im Engineering Bereich etwas weniger Konkurrenz, da hier oft immer noch ein CS Studium gefordert wird. Die Löhne stagnieren schon seit einigen Jahren aka. die Goldgräberstimmung ist vorbei.
antwortenCool, ich hab auch mal Mathe studiert,, bin jetzt schon ein bisschen im Job und arbeite auch als Datascientist... und oh Wunder... ich Teile deinen Eindruck absolut.
Dadurch dass Google und co. die premium Software schlechthin quasi umsonst anbieten, gibt es eben nur wenig Anreize für Deutsche Unternehmen in dem Bereich überhaupt irgendwas selbst zu entwickeln - weil zu teuer und der dumme BWL Manager guckt halt nur auf den kurzfristigen "ROI". Wenn man dann merkt, dass man technologisch Lichtjahre zurückhängt und absolut abhängig von ausländischer Software ist, fängt man, wie gewisse deutsche Konzerne, spontan in großem Umfang an, Eigenentwicklung (natürlich billig) betreiben zu wollen - und Überraschung... es klappt natürlich nicht. Weil man Entwicklung und Hightech eben trainieren muss, Kompetenzen pflegen und langfristig aufbauen muss.. da spielt auch unser verkorkstes Schulsystem ne große Rolle....Unteres Mittelfeld im Pisatest für Mathe sag ich nur in Europa, internationale Matheolympiade regelmäßig hinter Schwellenländern, soziale Durchlässigkeit quasi nicht existent... Und dann säuseln unsere Politiker was von, wir müssen in "KI führend werden" - es wäre lächerlich wenns nicht so traurig wär... (will trztdm betonen, dass das gesagte nicht auf alle Unternhemen in Dtl zutrifft und es durchaus gute Innovative Firmen gibt)
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