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14.10.2021

7 Fragen an ... Katharina Donath, Data Scientist bei prognostica

Bei prognostica arbeiten Menschen aus ganz unterschiedlichen Fachrichtungen. In diesem Blogbeitrag erklärt uns Katharina, wie sie zu Data Science gekommen ist und was sie an ihrem Arbeitsalltag besonders schätzt.

Liebe Besucher*innen des ProgBlogs,

Dass ein Beruf im Bereich Data Science unglaublich vielseitig ist, haben Sie vielleicht bei der progMEET 2021 schon aufgeschnappt. Im folgenden Interview als Teil unserer Reihe „7 Fragen an“ sprechen wir mit Katharina über ihre Aufgaben bei prognostica. Sie bereichert unser Team seit drei Jahren.

1. Katharina, was ist dein fachlicher Hintergrund und wie bist du zu prognostica gekommen?

Zum Programmieren bzw. Data Science bin ich erst spät gekommen. Zuerst habe ich eine Ausbildung zur Industriekauffrau gemacht, danach habe ich mich entschieden mein Abitur nachzuholen und Wirtschaftswissenschaften zu studieren. Nach dem Abschluss wollte ich mal etwas ausprobieren und entschied mich einen Informatik-nahen Studiengang zu beginnen. Währenddessen hat es mich aber in die Praxis gezogen und so bin ich schließlich zu prognostica – und damit zu Data Science – gekommen.

2. Was sind deine Aufgaben bei prognostica?

Hauptsächlich kümmere ich mich um den SQL-Code unserer Projekte. Aber auch die Erstellung von Dashboards für die Visualisierung der Ergebnisse gehört zu meinen Hauptaufgaben.

3. Du bist also unter anderem mit für die Erstellung von Grafiken/Oberflächen zu von prognostica erstelltem Code verantwortlich, Stichwort Dashboards. Geht das denn – Kreativität und Design einerseits und Statistik und Code auf der anderen Seite?

Klar geht das, und es ist auch gar nicht so unterschiedlich wie man denkt. Es geht bei beidem darum Probleme zu lösen. Wie kann man die Vorhersage für Kunde X besser machen? Wie wird unser Code performanter? Wie findet Benutzer X am schnellsten zu Information Y? Benutzer X soll die Anwendung Z gerne benutzen. Für die meisten dieser Fragestellungen gibt es Fachliteratur und Forschung und die Aufgabe ist es dann, diese so anzuwenden, dass sie auf unseren konkreten Fall passt. Das erfordert in beiden Bereichen Kreativität.

4. Was macht dir bei deiner täglichen Arbeit am meisten Spaß?

Die tägliche Abwechslung: Für vorliegende Probleme die bestmögliche Lösung zu finden. Gut gefällt mir auch die Möglichkeit, Einblicke in ganz verschiedene Bereiche zu bekommen.

5. Data Science ist momentan eines der Buzz-Words in der Digitalisierung. Muss eine Fachkraft sich in diesem Bereich deiner Einschätzung nach aufgrund der Schnelllebigkeit intensiver fortbilden als anderswo?

Als erstes musste ich bei dieser Frage jetzt an Steuerberater/Steuerfachangestellte denken. Denn da ändert sich das Gesetz ja jedes Jahr. Wobei man wahrscheinlich feststellen kann, dass der Fortschritt in der Digitalisierung – und die damit einhergehenden Veränderungen – schneller sind als die Änderungen im Steuergesetz. Also kurz: Wenn man im Bereich Data Science Schritt halten will: ja. Aber ich denke, dass es in allen Branchen, auf die die Digitalisierung Auswirkungen hat, Weiterbildungspotential gibt.

6. Wie hast du die Zeit im Homeoffice während der Corona-Hochphasen erlebt und wie hat sich diese Herausforderung aus deiner Sicht auf den Zusammenhalt unter den Kollegen und Kolleginnen ausgewirkt?

Von heute auf morgen komplett von zu Hause aus zu arbeiten war nicht so schwer wie ich dachte. Durch das Homeoffice fallen natürlich die täglichen Kickerrunden aus. Aber durch unseren Chat und regelmäßige Online-Absprachen bleibt man auch so mit den Kollegen und Kolleginnen in Kontakt oder auch über virtuelle Spieleabende.

7. Wenn du einen Wunsch frei hättest: Welche Fortschritte wünschst du dir die nächsten Jahre im Bereich Data Science?

Ich wünsche mir ein größeres Nachhaltigkeitsbewusstsein und habe die Hoffnung, dass Data-Science-Methoden in Zukunft noch mehr nachhaltige Projekte unterstützen.



Haben Sie Fragen oder Anregungen zum heutigen Blogbeitrag? Dann hinterlassen Sie uns einfach einen Kommentar auf Twitter, Xing oder LinkedIn oder schreiben Sie uns eine E-Mail an business.development@prognostica.de.

Sie möchten mehr über den Beruf des Data Scientists wissen? Dann hören Sie sich den folgenden Podcast an:


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