Was ist Data Science – verständlich erklärt
Data Science beantwortet Fragen mit Daten. Du formulierst eine Hypothese („Wann ist die Bibliothek voll?“), sammelst passende Informationen, analysierst sie und schlägst Maßnahmen vor. Dabei nutzt du Statistik, Machine Learning und Visualisierung.
Wichtig: Du baust keine „Magie“, sondern nachvollziehbare Lösungen. Jede Zahl braucht Kontext, jede Grafik eine Aussage – das macht dich für Teams wertvoll.
Die Fächer – dein Werkzeugkasten
Mathe/Statistik (Mittelwerte, Varianz, Regression), Programmierung in Python (pandas, matplotlib), SQL für Datenbanken und Grundlagen von Machine Learning. Zusätzlich brauchst du Kommunikations‑Skills: Klar erklären, sauber dokumentieren, sinnvolle Handlungsempfehlungen geben.
Im dualen Studium vertiefst du das Gelernt mit wöchentlichen Praxisaufgaben – so wächst Sicherheit und Geschwindigkeit.
Der DS‑Prozess in 6 Schritten
1) Frage definieren, 2) Daten sammeln, 3) aufbereiten, 4) Modell/Analyse wählen, 5) bewerten, 6) Ergebnis umsetzen und überwachen. Schreibe zu jedem Schritt kurz auf, was du entschieden hast – das ist später Gold für Prüfungen und Reviews.
Übertrage die Schritte in eine einfache Ordnerstruktur (`data/`, `notebooks/`, `src/`, `reports/`). Dadurch bleibt dein Projekt nachvollziehbar.
Mini‑Projekt fürs Portfolio
Beispiel Campus‑Belegung: Datenquellen (Kalender, Wetter, Prüfungszeiten), Features bauen (Wochentag, Temperatur), Klassifikator trainieren (z. B. „hoch/mittel/niedrig“), Güte mit F1 bewerten, eine kleine Dash‑Seite zeigen – fertig ist ein starkes Exponat.
Dokumentiere Grenzen („Ferien verfälschen Daten“) und Next Steps – so denken Profis.
2+3‑Rhythmus sinnvoll nutzen
Hochschule: Theorie, Übungen, Diskussionen. Unternehmen: Datenzugang klären, kleine Auswertungen liefern, Feedback einholen. Jede Woche ein sichtbares Ergebnis (Notebook, Report, Grafik).
Bitte um Mentoring: Welche Frage ist für das Team gerade wirklich wichtig? So lieferst du nicht nur Zahlen, sondern Wirkung.
Karrierepfade nach dem Abschluss
Einstieg als Data/ML‑Engineer, Data Scientist oder Analytics‑Rolle – je nachdem, ob du lieber baust, modellierst oder erklärst. Mit Erfahrung sind MLOps, Produkt‑Analytics oder Architektur logische nächste Schritte.
Nächster Schritt: Nutze das 2+3‑Wochenmodell clever – blocke 2 Tage für die Hochschule (Theorie & Übung) und 3 Tage fürs Unternehmen (Praxis & Umsetzung). Dokumentiere wöchentlich deine „Weeknote“ (3 Learnings, 2 Ergebnisse, 1 nächstes Ziel).
Finanzen: In unseren dualen Programmen liegt das Gehalt typischerweise bei 1.400–1.600 € brutto/Monat; die Studiengebühren übernimmt dein Praxispartner immer vollständig.