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Experten für Machine Learning und Data Science: Frustriert in einer aufkommenden Branche?

Auf einzigartige Weise hat sich in den letzten Jahren ein neuer Geschäftssektor eröffnet, der sich rapide zu einem vielversprechenden Tätigkeitsfeld entwickelt hat. Mittlerweile ist der Bedarf an Experten für Data Science unvergleichlich hoch. Dementsprechend positiv sind die Aussichten für diejenigen, die sich in diesem Feld betätigen. Doch das alles ist nichts Neues. Desto verwunderter war der Autor, als er auf die Ergebnisse einer Umfrage von Kaggle (die Meisten werden die Weiterbildungsplattform kennen) stieß. Anscheinend verbringen Angestellte im Bereich Data Science durchschnittlich ein bis zwei Stunden wöchentlich mit der Suche nach einem neuen Job. Ganz oben auf der Liste stehen Spezialisten für ML, von denen sich 14,3 Prozent einen Wechsel wünschen. Woran liegt das? Warum ist der Anteil der Frustrierten überraschend hoch? Die folgenden Punkte versuchen, eine plausible Erklärung auf dieses Phänomen zu geben. <br> 1. Schlechte Datengrundlage erschwert das Arbeiten Ein grundlegendes Problem ist oft der Umstand, dass andere Abteilungen daran scheitern, das essenzielle Rohmaterial für einen Data Scientist bereitzustellen: Daten, mit denen man arbeiten kann. Dies trifft speziell auf Unternehmen zu, deren Kernkompetenz fern der Verarbeitung von Daten liegt. In solchen finden sich Data Scientists häufig in einer isolierten Lage. Das Management will zwar Ergebnisse und vielfach soll eine effektive Datenverarbeitung eine Reduzierung der unternehmerischen Gesamtkosten ermöglichen. Allerdings wird die Grundlage hierfür nicht bereitgestellt. Der Mangel an fachlichem Verständnis vonseiten des Managements ist wohl die Ursache, die diesem häufig anzutreffenden Problem zugrunde liegt. Die Folge ist eine schwache Zusammenarbeit, die keiner Seite Vorteile bringt. 2. Vage Aufgabenstellungen Eine andere Schwierigkeit, die ihre Ursache mit Punkt 1 gemein hat, ist, dass die Aufgabenstellungen für die Datenabteilungen oftmals schlecht definiert sind. Unklarheit, was genau von einem erwartet wird, ist eine schwerwiegende Blockade und behindert zielgerichtetes Arbeiten. 3. Zu wenige Experten verfügbar Wie in jeder aufstrebender Branche, ist es auch im Bereich Data Science recht schwierig, neue Experten zu finden und zu behalten. Gemäß der Umfrage, beklagen sich Top-Experten über einen Mangel an Gleichgebildeten, mit denen auf hohem Niveau zusammengearbeitet werden kann. Sich der Herausforderung zu stellen und in einen neuen Bereich einzusteigen ist zwar bemerkenswert, bedeutet jedoch nicht, dass man in kurzer Zeit zum Experten wird. Zu guter Letzt muss dennoch festgehalten werden, dass der Anteil jener, die im Bereich Data Science ihr berufliches Glück finden (wollen), ungebrochen hoch ist. Es handelt sich schließlich um ein hochspannendes Feld, das ungeahnte Möglichkeiten bietet und in dem lukrative Gehälter zu verdienen sind. Herausforderungen im Beruf sind etwas ganz normales und sollten nicht davor abschrecken, den eigenen Weg unbeirrt weiter zu beschreiten.

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