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Job-Tipps – wie werde ich Data Scientist?

Wie wird man eigentlich Data Scientist?
Wie wird man eigentlich Data Scientist?Foto: Getty Images

Stefan Handzik könnte auch jeden Tag Kühe melken oder mit dem Trecker zum Heu machen rausfahren. Denn das hat der 50-jährige ursprünglich mal gelernt: Landwirt. Da gab es allerdings auch diese neuartigen Geräte, die ihn als Jugendlicher faszinierten. Mit seinem Bruder zusammen verbrachte er oft Stunden am Heimcomputer, so hießen die ersten Geräte, die in immer mehr Haushalten einzogen.

In der Reihe „Wie werde ich …?“ spricht TECHBOOK mit Menschen, die ganz unterschiedliche Berufe haben. Doch wie sind sie überhaupt zu ihnen gekommen? Hier im Gespräch – Stefan Handzik, Data Scientist.

„Das erste Game, was wir regelmäßig spielten hieß ‚Pong‘. Zwei Balken und ein eckiger Ball reichten damals für unzählige Stunden Spaß aus.“ Spielen allein reichte Stefan Handzik allerdings bald schon nicht mehr aus. Mit Hilfe von Büchern erlernte er die Programmiersprache Basic, die vor allem durch den Erfolg des C64 zum Standard in den 1980er Jahren aufstieg. „Mehr durch Zufall kam ich dann an die ersten Programmierjobs und habe mir mein Taschengeld dadurch aufgebessert.“

Dennoch blieb das Programmieren zunächst nichts weiter als ein Hobby von Stefan Handzik. Er entschied sich stattdessen für ein Studium zum Diplom-Agrarwirt. „Damals kamen die Themen regenerative Energien und nachwachsende Rohstoffe auf, welche mich sehr interessierten.“ Über dieses Interesse landete er im Bereich Marktforschung und beschäftigte sich das erste Mal auch beruflich mit Daten und Datenverarbeitung.

„In den 10er Jahren schwappte das Thema Deep Learning aus den USA zu uns hinüber, also wie lassen sich mit Hilfe Künstlicher Intelligenz Daten aufbereiten.“ Stefan Handzik erkannte das Potenzial, das in dieser neuen Methode steckte, und beschäftigte sich neben dem eigentlichen Beruf intensiv mit dem Thema KI.

Data Scientists müssen praktisch denken

„KI basiert im Wesentlichen auf Statistik. Alexa, Siri, Google Assistant und Co., also die gesamte Spracherkennung funktioniert auf KI-Basis.“ Auch Filtersysteme in Suchmaschinen oder Social Media nutzen KI-Technologie. Der Name ‚Paris Hilton‘ stellte Entwickler von intelligenten Suchfiltern lange vor Probleme. „Auf der einen Seite spuckten die Suchfilter Informationen zur Stadt Paris aus, auf der anderen Seite lieferten die Filter Ergebnisse über eine große Hotelkette. Nur zu der Person aus dem öffentlichen Leben gab es nur wenige Treffer.“ Dieses Problem haben KI-Experten inzwischen gelöst.

„Wer im Bereich KI tätig ist, sollte um die Ecke denken können. In der realen Welt passieren regelmäßig Dinge, die in der Theorie nicht vorgesehen sind.“ Daher kritisiert Stefan Handzik auch die Ausbildung an den Universitäten. Den Studierenden werde nur theoretisches Denken vermittelt. Praktisches Denken spiele oft eine untergeordnete Rolle.

Stefan Handzik arbeitet inzwischen selbstständig als Data Scientist für verschiedene Kunden, national und international. Seine Dienstleistung bietet er als Selbstständiger an. Beim Kunden selbst sucht er allerdings gemeinsam mit den unternehmenseigenen IT-Teams nach einer passenden Lösung für vorhandene Probleme.

„Oft liefere ich nur den Rahmen, um das Problem zu lösen. Die Programmierung erledigen dann andere.“ Da es nicht so viele Menschen wie Stefan Handzik gibt – Experten, die über ein breites Wissen im Bereich Daten und KI verfügen – bekommt er Anfragen meist über Headhunter. „Wir erleben allerdings gerade eine neue Entwicklung. Inzwischen stellen Unternehmen sogar Data Scientist fest ein.“

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Ein breites Betätigungsfeld

Was Stefan Handzik an seiner Arbeit begeistert? „Ich kann flexibel und eigenständig arbeiten. Und ich liebe das Knobeln, also wie kriege ich ein Problem einfach, aber bestmöglich gelöst.“ Wer als Data Scientist Karriere machen möchte, sollte gern mit Daten spielen und nicht auf Standardlösungen zurückgreifen. „Mich gibt es nur, weil für viele IT-Probleme noch keine Lösung existiert.“

Für junge Leute sieht Stefan Handzik gute Karrierechancen. Ein Informatik-Studium sei nicht einmal zwingend notwendig. „Menschen, die das Denken mitbringen, finden immer ihren Weg in die IT.“ Die Entwicklung schreitet rasant voran. Vor allem im Bereich Blockchain sieht Stefan Handzik künftig ein breites Betätigungsfeld.

„Die englische Sprache ist im Bereich IT auch sehr hilfreich, weil die meisten frei verfügbaren Dokumentationen im Netz auf Englisch vorliegen.“ Einen guten Einstieg in den Bereich der Künstlichen Intelligenz bietet der KI-Campus, eine Lernplattform für Künstliche Intelligenz. Wer sich speziell für den Bereich Deep Learning interessiert, sollte nach Videos von Geoffrey Hinton suchen, einem Pionier auf dem Gebiet.

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