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Arbeiten als Data Scientist "Ich bin eine Mischung aus Software Engineer, Analyst und Consultant"

Marie Raab, 28, erzählt von ihrem Job als Data Scientist in der Wirtschaftsprüfung.
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Wer Mathe, Physik oder Informatik studiert, hat in Sachen Karriere die Qual der Wahl. Das Feld der Data Science sollte man sich aber auf jeden Fall mal angesehen haben - und das nicht nur, weil die Harvard Business Review den Beruf als den coolsten Job des 21. Jahrhunderts bezeichnet hat, sondern vor allem, weil der Job unglaublich anspruchsvoll und vielseitig ist.

Das sagt zumindest Marie Raab. Die 28-jährige Mathematik-Absolventin arbeitet seit 2018 als Data Scientist beim Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsunternehmen KPMG in Berlin.

Hallo, Marie. Das ist jetzt wahrscheinlich ein übles Klischee, aber: Du siehst gar nicht so aus wie jemand, der Mathe studiert hat.

Ja es gibt diese gängigen Klischees über Mathematiker und Mathematikerinnen. Mir glaubt immer keiner, dass ich wirklich Mathe studiert habe. Meine Freunde sagen, dass ich dafür viel zu normal bin. Aber wir sind auch nur ganz normale Menschen. An meiner Uni waren alle unfassbar nett und total vielseitig. Viele davon sind am Lehrstuhl geblieben oder haben promoviert. In den Hörsälen dominieren allerdings oft noch die Männer.

Und warum hast du dich nach deinem Studium für einen Einstieg in die Wirtschaft entschieden?

Nach meinem Abschluss habe ich erst als Data Scientist in einem Start-up gearbeitet. Da habe ich aber schnell gemerkt, dass das nicht ganz meine Welt ist. Es war eben alles nicht so geregelt und ich habe eine klare Struktur vermisst. Zudem gab es dort für mich auch keine echte Entwicklungsperspektive und der Austausch mit erfahreneren Kolleginnen und Kollegen fehlte mir. Ich hatte aber bereits während meines Bachelorstudiums ein Praktikum bei KPMG absolviert - im Bereich Finanzmathematik. Das hat mir super gut gefallen. Deshalb fiel der Weg zurück nicht schwer. Und hier hat einfach alles perfekt auf mich gepasst.

Hat dein Job heute noch viel mit Mathematik zu tun?

Das kann ich gut und gerne mit einem Nein beantworten. In meinem Job bin ich eher so etwas wie eine Mischung aus Software Engineer, Analyst und Consultant. Meine mathematisch-analytische Herangehensweise lässt mich allerdings auch bei komplexen Problemstellungen nicht verzweifeln.

Wie muss man sich deinen typischen Arbeitsalltag vorstellen?

Den gibt es so gar nicht. Aber das ist auch der Grund, warum mir meine Arbeit so viel Spaß macht. Jeder Tag ist anders, denn du stehst immer vor anderen Problemstellungen. Mal ist ein Tag voll mit vielen Meetings, mal arbeitest du eher konzeptionell. Ein anderer Tag steht wieder voll im Zeichen von Programmieren und Entwickeln. Ich mag diese Vielseitigkeit. Du suchst permanent nach Zusammenhängen in den Daten und musst Merkmale immer wieder neu miteinander kombinieren. Es wird also nie langweilig.

Welche Skills brauchst du in deiner Arbeit?

Du brauchst definitiv Kenntnisse in den relevanten Programmiersprachen wie R und Python! Das ist das A und O. Im Studium hatte ich schon zwei Programmiersprachen gelernt und dann in meinem folgenden Job noch zwei weitere. Bei KPMG kam dann noch eine fünfte hinzu. Viel hilft einem auch das Methodische aus dem Studium, die Herangehensweise an bestimmte Problemstellungen.

Welche Eigenschaften braucht ein guter Data Scientist noch?

Ein guter Data Scientist braucht viel Durchhaltevermögen, muss kreativ sein und Spaß daran haben, gewisse Dinge aufzudecken, gerade wenn es um Massendaten geht. Du hast zu so vielen unterschiedlichen Dingen Daten vorliegen, da musst du die Fähigkeit besitzen, diese in eine gute Story zu übersetzen. Und das am besten so, dass am Ende alle begeistert sind. Dazu zählt natürlich auch die Fähigkeit, komplexe Dinge einfach und verständlich auf den Punkt zu bringen.

Arbeiten viele Mathematiker in deinem Bereich?

Unser Team ist sehr interdisziplinär. Wir sind ein paar Mathematiker, haben aber auch Biologen, Physiker, Informatiker und reine BWLer. Ein bunter Mix also. Das ermöglicht einem auch den Blick über den eigenen Tellerrand. Gerade die BWLer sind natürlich oftmals etwas fitter, wenn es darum geht, Daten in Wissen und Erkenntnisse umzuwandeln. Ich musste am Anfang auch erst einmal lernen, mit den ganzen Wirtschaftsbegriffen umzugehen. Aber Kolleginnen und Kollegen ohne BWL-Kenntnisse werden vom Unternehmen mit gezielten On-the-Job Maßnahmen und Trainings gefördert. Und die BWLer müssen ihrerseits wiederum Programmierkenntnisse erlernen.

Was war dein bisher spannendstes Projekt?

Ich habe einen Zufalls-Stichproben-Generator gebaut. Dafür habe ich viel positives Feedback bekommen. Die Automatisierung ist für die Kolleginnen und Kollegen eine enorme Arbeitserleichterung und eine große Zeitersparnis.

Und auf was kannst du in deinem Arbeitsalltag nicht verzichten?

Auf meine Kollegen. Es ist nämlich zwar auch mal schön, im Home-Office zu sein, aber es ist einfach immer viel toller, im Team zu arbeiten. Abstimmungen gehen viel einfacher und schneller, wenn man einfach mal zusammen über etwas drüber schauen kann.

Zum Schluss ein kleiner Ausblick: Glaubst du, Data Scientists gehört die Zukunft?

Ich denke schon, dass das ein Job mit Zukunft ist. Schon heute übersteigt die Nachfrage in den Unternehmen teilweise das Angebot. Im Moment wird ja alles digitalisiert. Und mit der zunehmenden Vernetzung sämtlicher Bereiche bis hin zu digitalen Ökosystemen steigt auch die Flut von Daten in Unternehmen und Organisationen exponentiell an. Daten und Datenanalysen nehmen darum einen immer größeren Stellenwert ein. Das Potenzial ist also riesig - und die Entwicklungsmöglichkeiten für Data Analysts ziemlich vielversprechend.

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