Hey Leute,

folgende Sachlage: ich studiere derzeit Supply Chain Management im Master mit Schwerpunkt auf IT Systeme und habe in diesem Bereich weiterhin diverse praktische Erfahrungen gesammelt (Praktikum DAX OEM, Werkstudent FMCG Company und Praktikum beim IT Dienstleister). Ich wuerde vor dem Berufseinstieg gerne noch ein Praktikum im Bereich Data Analysis machen, da mich das Berufsfeld ebenfalls interessiert. Ziel ist nach der Abgabe der Masterthesis noch fuer 3 - 6 Monate ein Praktikum im Ausland zu machen.

Problem bei der Geschichte ist, dass viele Stellen natuerlich auf Informatiker oder Naturwissenschaftler ausgeschrieben sind, die evtl. schon entsprechende Berufserfahrungen vorweisen koennen. Dies ist bei mir leider nur teilweise der Fall, da ich meine praktischen Erfahrungen hauptsaechlich im Bereich des Supply Chain Managements bewegen.

Mein Plan bis zu einem moeglichen Praktikumsanstritt waere jetzt folgender: meine Masterthesis werde ich im Bereich Business Intelligence verfassen, dazu besitze ich schon teilweise verlangte Kenntnisse (MS Office, Access, MySQL, SAP R/3, BW und BI, dazu Kurse im Statistical und Process Modelling absolviert). Waehrend des naechsten halben Jahres wuerde ich dann noch die Datenbankkenntnisse (vornehmlich SQL) auffrischen und zertifizieren lassen. Weiterhin wuerde ich noch Online-Kurse (hauptsaechlich Coursera) fuer Tableau, Predictive Modelling und entweder SAS, Python oder R (welches waere die beste Sprache hierbei?) absolvieren.

Was haelt ihr von dem Plan? Weitere Tipps zum Erhoehen der Chancen?

Disclaimer: bin der Typ aus dem Praktikum-Thema von dir.

Gönn dir den Kurs zu Machine Learning auf Coursera. Den haben wir als Grundlage für unsere Masterarbeit genommen und er vermittelt hervorragend das Grundwissen aus diesem Bereich. An der Uni wurde das selbst bei uns (oecon) kaum angeschnitten, ich denk also auch nicht bei euch, und es ist einfach extrem relevant,l für Data Analytics und BI, wie ich gerade auch im Nebenjob merke. Big Data halt.

Als Sprache empfehl ich dir erstmal R und Python. Erstere ist optimiert für statistische Analyse, aber hat so viele Eigenarten dass ich niemals jemandem dazu als erste Sprache raten würde. Zweitere hingegen ist generell anwendbar und der Industriestandard schlechthin. Wie du auch merken wirst, kannst du nach dem Erlernen einer Sprache extrem schnell die nächste lernen.
SAS hat auch seinen Nutzen, vor allem bei Konzernen, aber ist als Einstieg halt eher kritisch. Ein Freund von mir hat es für seine These benutzt und keinen Spaß dabei. Wenn du R kannst, dann kommst du aber auch mit SAS klar.

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

Du meinst den Kurs, oder?