Dieser Artikel wurde verfasst von Rosana de Oliveira Gomes, Lead Machine Learning Engineer bei Omdena, und Joseph Itopa A, Junior Machine Learning Engineer bei Omdena.
Der Einstieg in eine neue Karriere fühlt sich an, als würdest du in ein Flugzeug springen, das schon abhebt. Der Beruf Data Scientist ist noch relativ jung, deshalb sind viele Data Scientists und Machine-Learning-Engineers nicht direkt damit gestartet. Sie sind wie wir aus anderen Bereichen gewechselt – vielleicht so wie viele von euch, die das hier lesen. Lass uns also darüber sprechen, welche Tools und Kompetenzen du brauchst, um in die Data Science zu wechseln – wir zeigen mögliche Hürden auf und geben dir praxisnahe Tipps, wie du sie überwindest.
So meisterst du die technischen Hürden beim Wechsel in die Data Science
1. Frische Mathe- und Programmierkenntnisse auf
Für Data Science brauchst du keine höhere Mathematik über das hinaus, was in einem naturwissenschaftlichen Studium üblich ist. Aber jedem KI-Algorithmus liegt eine mathematische Struktur zugrunde, die du verstehen solltest. Meist geht es um lineare Algebra und einige Konzepte aus der Analysis. Um Ergebnisse zu interpretieren, brauchst du statistische Analysen – also Wissen in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
Mathematik liefert die Konzepte, Programmiersprachen sind die Werkzeuge, um sie greifbar zu machen. Das heißt, du musst dich für eine Programmiersprache entscheiden – in diesem Feld meist Python oder R, oft kombiniert mit SQL und Bash. Eine Umfrage von KDnuggets zu den von Data Scientists genutzten Tools zeigt, dass Python R inzwischen als bevorzugtes Werkzeug überholt hat.
Am Ende hängt die Sprachauswahl von der Aufgabe und deinen Vorlieben ab. Python ist für alle mit Programmiererfahrung leicht zugänglich und wird in vielen Branchen und Disziplinen wie Data Science und Machine Learning genutzt. R ist eine gute Wahl, wenn du aus der Statistik kommst und hauptsächlich Analysen machst. Außerdem bietet R integrierte Tools und Bibliotheken, um Ergebnisse in Reports aufzubereiten. Unser Rat: Entscheide dich für eine Sprache und fang nach den Grundlagen an, etwas Eigenes zu bauen.
Aus Erfahrung haben wir gelernt: Wähle jeweils nur einen Lernanbieter und bleib dabei. Das Schlechteste ist, die gleichen Inhalte immer wieder von vorn zu lernen.
2. Werde zum Problemlöser
Die Wissenschaft in Data Science besteht darin, Probleme mit kreativem und logischem Denken zu lösen. Das setzt Programmierkenntnisse und Verständnis für Algorithmen voraus – und zwar durch Praxis.
Wenn du die Programmierbasics draufhast, kannst du mit echten Problemen starten – über Kurse oder Plattformen. GeeksforGeeks bietet praxisnahe Projekte zu Competitive Coding, Python, JAVA und SQL. Auch Kaggle-Wettbewerbe stärken deine Problemlösekompetenz: Du arbeitest mit realen Daten und bekommst viel Unterstützung aus der Community. Die unguided projects von DataCamp sind ideal, um eigene Lösungen für offene Aufgaben zu entwickeln.
Wichtig ist, dass dir diese Erfolge Spaß machen – das treibt dich in Richtung Data-Science-Karriere. In einem aktuellen Omdena-Webinar sagte der Data-Science-Influencer Eric Weber: „Optimiere nicht nur auf Einkommen, sondern auf das, was dir Freude macht – sonst brennst du schnell aus.“
3. Schließ dich kollaborativen Projekten an
Nach ersten Algorithmen und einigen Projekten bist du bereit für anspruchsvollere Vorhaben. Hier kommen kollaborative Plattformen ins Spiel. Solche Programme setzen auf Communities, um Projekte vielfältig und produktiv voranzutreiben. Die Rauheit und der Spaß des Street Codings zeigen sich am besten in Gemeinschaftsprojekten. Du lernst von anderen, während sie von dir lernen. Und du knüpfst Freundschaften beim Ringen mit unstrukturierten, chaotischen Daten – unvergleichlich.
Inspirierende Initiativen sind Data Kind, Science to data science und Data Science for Social Good. Diese Angebote sind oft ortsgebunden und können kostspielig oder kompetitiv sein – mit begrenzten Plätzen und aufwendigen Bewerbungsprozessen.
Eine Alternative sind Projekte von Omdena. Hier starten monatlich mehrere Vorhaben, die als freiwillige Onlinezusammenarbeit reale Probleme lösen. Lernende arbeiten mit Fachexpertinnen und -experten zusammen, die mit Webinaren, Kursen, Büchern und Blogposts motivieren.
So meisterst du die nichttechnischen Hürden auf dem Weg in die Data Science
1. Organisation und Zeitmanagement
Ein Karrierewechsel ist ein Projekt. Er braucht einen strategischen Plan, einen Zeitrahmen und konkrete (realistische) Meilensteine. Stell dir diese Fragen:
- Warum will ich Data Scientist werden und welche Themen begeistern mich wirklich?
- Kündige ich und nehme mir Zeit zum Lernen, oder gestalte ich den Wechsel parallel zu meinem aktuellen Job?
- Worin bin ich gut? Wo liegen meine Schwächen?
- Wie viel Zeit und Geld möchte ich in den Wechsel investieren?
- Welche neuen Kompetenzen und Qualifikationen brauche ich für meinen neuen Karriereweg?
- Wie lerne ich am besten?
Wenn du diese Fragen ehrlich beantwortest, brauchst du einen Plan. Am Ende zählt, was für dich funktioniert. Das kannst du tun:
- Drucke einen Wochenplan aus und hänge ihn an die Wand.
- Strukturiere deinen Tag im Google Kalender.
- Prüfe, was gut läuft und was du anpassen musst. Vielleicht hast du den Zeitbedarf eines Kurses unterschätzt oder die gewählte Ressource passt nicht ganz.
- Hab keine Angst, deine Strategie zu ändern. Such in Onlineforen nach besseren Ressourcen. Oder lies Artikel zu Zeitmanagement und setze dir SMART-Ziele.
- Hake Aufgaben konsequent auf deiner To-do-Liste ab. Dieser Schwung trägt dich aus der anfänglichen Frustphase des Neulernens.
2. Werde zur starken Kommunikatorin bzw. zum starken Kommunikator
Eine weitere Schlüsselkompetenz in Data Science ist Kommunikation. Data Scientists übersetzen riesige Datenmengen in umsetzbare Erkenntnisse für Entscheiderinnen, Entscheider und Stakeholder. Allerdings sind nicht alle, mit denen du kommunizierst, Data Scientists oder aus MINT-Fächern. Wenn du introvertiert bist, hast du vielleicht keine Lust auf Vorträge oder ständige Abstimmungen. Kommunikation in Data Science bedeutet nicht nur gut zu sprechen, sondern auch diese Gewohnheiten und Fähigkeiten aufzubauen:
- Komplexe Konzepte für Nicht-Expertinnen und -Experten gut erklären.
- Code und Analysen so dokumentieren, dass Teammitglieder (oder dein zukünftiges Ich) später davon profitieren.
- Eine gute Schreibroutine entwickeln, indem du regelmäßig über deinen Lern- und Karriereweg schreibst.
Dokumentation ist Macht – also schreib, und schreib weiter. Schon bald musst du die in deinem Lebenslauf genannten Kompetenzen belegen. Das gelingt mit sauber dokumentierten Code-Repositories (zum Beispiel auf GitHub), Blogposts sowie Webinaren oder Talks über deine Arbeit. Je früher du startest, desto schneller machst du Fortschritte.
3. Sei bereit, dem Impostor-Syndrom zu begegnen
Viele Karrierewechslerinnen und -wechsler kämpfen mit dem Impostor-Syndrom. Es ist nicht leicht, eine etablierte Laufbahn hinter sich zu lassen und plötzlich wieder Anfänger zu sein. Hier hilft die richtige Haltung: Bleib motiviert und freu dich auf all das Neue, das du lernen wirst! Omdena hat ein Webinar dazu veranstaltet, wie man das Impostor-Syndrom als Data Scientist überwindet – unter anderem, indem du deine Kompetenzlücken kennst und die Fähigkeiten identifizierst, die du aus deiner vorherigen Laufbahn mitbringst.
4. Bau dir ein Netzwerk auf
Netzwerken bei der Jobsuche muss nicht peinlich sein. Tatsächlich entstehen statistisch die meisten Jobchancen über das persönliche Netzwerk und nicht über Bewerbungen (siehe Referenzen hier und hier). Beim Netzwerken verknüpfst du dich mit Menschen mit ähnlichen Interessen, holst dir ihre Perspektive zu Data-Science-Themen und bekommst Einblicke in ihre Karrieren. Diese Menschen könnten deine künftigen Kolleginnen und Kollegen sein. Das Schlimmste, was passieren kann, ist keine Antwort – was hast du zu verlieren?
Am einfachsten netzwerkst du über kollaborative Projekte: Du teilst Wissen, arbeitest mit erfahrenen Praktikerinnen und Praktikern zusammen, bekommst Einblicke aus unterschiedlichen Rollen – und findest Job-Leads.
Eine weitere gute Möglichkeit: Folge Autoritäten in der Data Science wie:
Nimm Kontakt zu interessanten Personen auf – einer Sprecherin oder einem Sprecher aus einem Podcast, der dir gefallen hat, einer Lehrkraft aus einem Onlinekurs oder einer Bloggerin bzw. einem Blogger, deren Beiträge du magst. Die goldene Regel lautet: Geh aktiv auf Menschen zu und stell Fragen. So bekommst du am besten Feedback.
Joseph wechselt derzeit von Engineering in die Data Science, Rosana aus der Astrophysik. Vernetz dich mit ihnen auf LinkedIn und führ das Gespräch fort: Joseph und Rosana.
