Seien wir ehrlich: Datenwissenschaft zu lernen klingt zwar vielleicht aufregend für die Daten-Nerds dieser Welt, aber im Grunde bleibt das Gebiet weiterhin so befremdlich wie zu seinen Anfangszeiten. Das Wort Datenwissenschaft (oder Data Science) an sich ruft Vorstellungen von Informatik, das Lösen komplexer Algorithmen oder todlangweiligen Vorlesungen hervor. Im Grund erleben wir gerade ein interessantes Paradox, bei dem Data Science auf der einen Seite als aufregendes und auf der anderen Seite als unnahbares Fach gilt, dank der Assoziationen mit Mathematik und Computerwissenschaft.

Warum es sich lohnt, Data Science zu studieren

Im Kern der Sache steht jedoch der einfache Fakt, dass Data Science heutzutage alle Bereiche unseres Lebens durchdringt. Das Wissen, dass du erlangst, indem du mehr über das Fachgebiet lernst oder dich sogar dazu entschließt, deinen beruflichen Weg in diese Richtung einzuschlagen, kann dein Verständnis der aktuellen Geschehnisse und Entwicklungen in der Technologie, Medizin etc. verbessern.

Die Grundlage der Datenwissenschaft bildet eine Disziplin, in der wir mittlerweile alle Experten geworden sind: Statistik. Analytisches und kritisches Denken sind Fähigkeiten, die im Laufe unseres Lebens von uns erwartet werden. Obwohl Statistik anfangs kompliziert klingen mag, ist es eigentlich relativ simpel. In der Statistik werden heute Informationen erfasst, um morgen Entscheidungen treffen zu können. Und genau das wiederholen wir jeden Tag, sogar mehrfach.

Warum lohnt es sich Data Science zu studieren?
Data Science verspricht gute Jobaussichten | Quelle: Unsplash

Einige der Vorteile des Erlernens und Meisterns von Data Science sind daher die Folgenden:

  • Jobsicherheit
  • Verbesserung deines Unternehmens
  • Innovative Kollaborationen
  • Verständnis der Finanzpolitik

Diese Liste ist natürlich nicht vollständig. Dennoch unterstreicht sie die Bedeutung der Datenwissenschaft sowohl als Berufsfeld als auch als Begleiter in unserem täglichen Leben.

Wie du jeden Tag Data Science nutzt

Darüber zu lernen, wie Statistik sich als wichtige Disziplin etabliert hat und wie diese heute angewandt wird kann definitiv dein Leben bereichern. Auch wenn das zunächst fragwürdig klingen mag, wird es einfacher, dies anzuerkennen, sobald du einige Fakten für dich selbst interpretiert hast.

Statistik ist eine Profession, die unser tägliches Leben beeinflusst: Von der Bereitstellung zusammengefasster Finanzdaten bis zur Einführung neuer Medikamente. Auch auf individueller Ebene kann Statistik dein Leben verbessern, indem sie die Grundlage für viele Gesundheits-, Fitness- und Finanzapps bildet.

Wie durchdringen Daten dein Leben?
Big Data spielt eine große Rolle in unserem Alltagsleben | Quelle: Unsplash

Außerdem wird Statistik zum Beispiel verwendet, um mithilfe von gesammelten Fahrgastinformationen in Straßenbahnen und Bahnnetzen das tägliche Pendeln leichter zu gestalten, um Schwachstellen im Stipendiensystem an Hochschulen zu identifizieren oder um sicherzustellen, dass dein Lieblingsmüsli im Supermarktregal steht. Diese Liste kann noch beliebig lang fortgesetzt werden. Doch schon diese wenigen Beispiele verdeutlichen unsere Abhängigkeit vom Sammeln, Speichern und Analysieren persönlicher Daten – denn genau darum handelt es sich bei den meisten Daten.

Indem du die Kunst der statistischen Analyse perfektionierst, wirst du unter anderem die folgenden Fähigkeiten erlangen:

  • Geschäftspraktiken verbessern
  • Fundierte Finanzentscheidungen treffen
  • Trends in der Wirtschaft voraussagen
  • Dein eigenes Unternehmen führen
  • Kommunikations- und Analyseskills

Wie unterscheiden sich Data Science und Data Analysis?

Jetzt wo wir herausgefunden haben, warum Datenwissenschaft und Statistik für uns alle von Bedeutung ist, haben wir keine Ausrede mehr nicht gleich mit einem Data Science Kurs zu beginnen! Die Suche nach einem passenden Kurs kann jedoch frustrierend sein – die Menge an Ergebnissen, wenn du Data Science in die Suchmaschine eingibst, kann selbst den erfahrensten Data Scientist einschüchtern. Als erstes geht es aber erst einmal darum zu verstehen, dass es trotz einiger Verbindungen einen Unterschied zwischen Data Analyst vs. Data Scientist gibt und Data Science und Statistik (bzw. Datenanalyse) unterschiedliche Schwerpunkte haben.

Diese Unterscheidung mag auf den ersten Blick wie ein weiterer Versuch wirken, dich davon abzuhalten, die Welt der Daten zu betreten. Dabei bringt sie dir eigentlich mehr Erkenntnisse. Zunächst den Unterschied zwischen einem Datenwissenschaftler und einem Datenanalysten zu verstehen ist eine gute Vorbereitung auf die Reise in die Datenwelt vorzubereiten.

Statistik ist die Mutter all der Fachgebiete, die heute Schlagzeilen schreiben: Künstliche Intelligenz, Data-Mining, maschinelles Lernen, Datentechnik und natürlich auch Data Science. Was genau Statistik ist, haben wir bereits erwähnt. Was wir noch nicht so sehr angesprochen haben, ist welche Berufe dir mit einem Abschluss in der Statistik oder einem verwandten Fach offenstehen:

  • Mathematischer Statistiker
  • Statistiker
  • Datenanalyst

Während mathematische Statistiker vor allem akademische Karrierewege verfolgen – zum Beispiel in der Lehre oder der Forschung – sind Statistiker und Datenanalysten vor allem in Banken, Regierungen und Unternehmen zu finden. In anderen Worten: Überall!

Was machen Datenwissenschaftler?
Als Datenwissenschaftler solltest du eine gewisse Computeraffinität mitbringen | Quelle: Unsplash

Data Science hingegen ist der Nachwuchs von Statistik und Computerwissenschaft. Anders gesagt: Ein Datenwissenschaftler ist nichts anderes als ein Statistiker, der eine große Leidenschaft für Computerprogrammierung und Technik hat. Ob du dabei als gebildeter Statistiker giltst oder nicht hängt von deinem Titel als Data Scientist ab. Eine Faustregel lautet, dass je mehr ein Datenwissenschaftler mit der Entwicklung von Statistiksoftware vertraut ist, desto mehr muss er über sowohl Statistik als auch Computerwissenschaft wissen. Jemand, der eine IT-Abteilung leitet, muss hingegen weniger von Statistik verstehen.

Die wichtigsten Berufsbilder in der Datenwissenschaft sind die Folgenden:

  • Datentechniker
  • Data Scientist
  • Computerwissenschaftler und Ingenieur

Data Science online lernen

Herkömmliche Klassenzimmer sind nicht für Jeden das Richtige – ganz egal, ob es sich um Nachhilfe oder ein Studium der Data Science handelt. Glücklicherweise bietet das Internet eine Vielzahl an interaktiven Alternativen von internationalen Institutionen bis hin zu ausschließlich onlinebasierten Webinaren, die dir die Datenwissenschaft, die angewandte Statistik oder andere interdisziplinäre Bereiche der Data Science näherbringen.

Die Datenanalyse beinhaltet Themen wie Datenverarbeitung und vorausschauende Modellierung und kann ziemlich knifflig sein. Wenn du nach gewöhnlichen Lehreinheiten suchst, schau am besten nach einer Universität, die ein großes Angebot an Onlinevorlesungen hat. Mittlerweile haben einige Unis ein solches Angebot. Wenn du dich allerdings nicht nur persönlich etwas weiterbilden willst, sondern einen Abschluss erlangen möchtest, achte darauf, dass es sich um eine anerkannte Universität handelt.

Online in die Welt der Daten einzutauchen kann einen Wettbewerbsvorteil mit sich bringen: Schließlich fangen viele Menschen, die sich für Onlinekurse entscheiden, gleichzeitig an, in dem Bereich zu arbeiten. So erhältst du parallel theoretische Kenntnisse und praktische Arbeitserfahrung.

Wie kannst du Data Science lernen?
Es gibt ein großes Online-Learning Angebot um Data Science zu lernen | Quelle: Unsplash

Das Angebot der Onlinelektionen umfasst in der Regel zum einen, dass du eine Gebühr zahlst und zum anderen, dass du nach erfolgreichem Abschluss des Onlineprogramms ein Zertifikat erhältst. Auch beim Onlinestudium wird dir für gewöhnlich der Zugriff auf ein umfassendes Alumninetzwerk gewährt, welches dir bei der Jobsuche nach deinem Abschluss behilflich sein und dir Tipps und Hinweise zum aktuellen Arbeitsmarkt geben kann.

Solltest du also gerne in deinem eigenen Tempo lernen wollen und die Möglichkeit haben, das Lernprogramm individuell auf dich zuzuschneiden, ist ein Online Data Science Kurs etwas, womit du dich näher auseinandersetzen solltest.

Wenn du keinen Bachelor oder Masterabschluss anstrebst, sondern dich stattdessen bloß etwas fortbilden möchtest oder Nachhilfe für dein Studium suchst, sind Webinare ein gutes Beispiel dafür, wie du Onlinekurse zu deinem Vorteil nutzen kannst. Einige der Webinare sind kostenlos, während für andere eine Teilnahmegebühr verlangt wird.

Webinare decken Themenbereiche von explorativer Analyse, statistischen Methoden, Datenanalyse, r Programmierung bis hin zu Data Science Strategien ab. Die Vielfalt der Fächer, die online gelehrt werden, bedeutet, dass du Zugang zu Beratung durch qualifizierte Lehrkräfte hast, die gleichzeitig auch noch Studierende sind. Wenn du an einem Webinar teilnehmen möchtest, schau zunächst, ob du für das Webinar bezahlen kannst oder nicht, welche Art der Unterstützung du suchst und welche Qualifizierung du von der Lehrkraft erwartest.

Wenn du lediglich auf der Suche nach Online-Ressourcen für Rohdaten, Erklärungen zu Datenanalyse-Werkzeugen oder analytischen Programmen wie SPSS, R oder Hadoop bist, halte dich an Blogs oder Websites über Data Science.

Data Science studieren in Deutschland und auf der ganzen Welt

Du beginnst gerade damit, dich für einen Studienplatz in der Datenwissenschaft zu bewerben oder strebst nach einem Auslandssemester? Die guten Neuigkeiten sind, dass es Studienprogramme zu Data Science nahezu überall auf der Welt zu finden gibt. Das macht es mitunter schwer, sich für einen Ort, an dem du studieren möchtest, zu entscheiden – vor allem, da sich die einzelnen Programme oft sehr unterscheiden bezüglich internationaler Anerkennung, die Art des Bachelor- oder Masterabschlusses und die angebotenen Studienfächer.

Je nachdem, welche Spezialisierung du anstrebst, sind deine Optionen für ein Studium in Deutschland, Europa oder irgendwo anders auf der Welt nahezu unendlich. Unterschiedliche Institutionen bieten natürlich einen unterschiedlichen Grad der Fachkenntnis in Data Science, Künstliche Intelligenz (AI), Computerwissenschaft und Technik oder Business Intelligence.

Bevor du mit den Bewerbungen loslegst musst du also für dich festlegen, mit welcher Art der Daten du arbeiten möchtest und welche Methoden der Quantitativen Analyse du gerne durchführen würdest. Das wird dir dabei helfen zu entscheiden, welches Programm der Datenwissenschaft dir am meisten zusagt und deinen Interessen entspricht.

Als zweites musst du dir überlegen, wo du studieren möchtest. Wenn du für dein Studium von einem Stipendium abhängig bist, kann das ein weiteres Entscheidungskriterium sein. Einige Hochschulen bieten Stipendienprogramme für Masterabsolventen an, bei denen du nicht nur ein Stipendium erhältst, sondern auch ein monatliches oder jährliches Gehalt als Doktorand für deine Forschung. Das ist interessant für dich, wenn du einen PhD erlangen und in die Forschung gehen möchtest.

Informiere dich also darüber, welche Stipendienarten die Studienprogramme, die du dir anschaust, anbieten, welche Limitierungen sie vielleicht haben und natürlich auch wann die Bewerbungsfristen sind.

Das Studium der Data Science kann ganz schön komplex sein. Das bedeutet aber nicht, dass es nicht auch Spaß machen kann. Viele Universitäten bieten die Möglichkeit, durch Partnerschaften mit namhaften Unternehmen in einem Praktikum Praxiserfahrung zu sammeln, unterstützen bei der Jobsuche oder haben auch Optionen für ein Auslandsstudium.

Wir sind sicher, du findest das passende Programm für dich!

Auf der Suche nach einer Lehrkraft für Statistik?

Dir gefällt unser Artikel?

5,00/5 - 1 vote(s)
Loading...

Miriam

Miriam arbeitet als freie Autorin & Yogalehrerin. Getrieben von großer Neugier liebt sie es, Neues zu entdecken und zu erlernen; sich selbst weiterzuentwickeln und anderen dabei zu helfen.