Big Data Technologien und mehr: Was macht eigentlich ein Data Scientist?

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In diesem Interview berichtet Fabian Schladitz über seinen Data-Science-Workshop am 04.12.2018 in Düsseldorf, einer Veranstaltung im Rahmen der Capgemini expedITion Workshops. Hier erfahren Sie mehr über Inhalte und den Ablauf.

Studierende und Absolventen, die sich für Data Science und Analytics interessieren, bekommen bei Capgemini einen Einblick in die Praxis: Bei unserem expedITion Workshop im Dezember. Initiator des Workshops ist unser Data-Science-Experte Fabian Schladitz, der das Center of Excellence für Artificial Intelligence bei Capgemini Deutschland gründete und aktuell leitet.

Im Interview berichtet er, was die Teilnehmer des Workshops erwartet und gibt Einblicke in den Projektalltag eines Data Scientist.

Die Themen Data Science und künstliche Intelligenz sind momentan ja in aller Munde. Viele sehen darin jetzt große Karrierechancen. Welche Voraussetzungen muss man mitbringen, wenn man hier einsteigen oder sich spezialisieren möchte?

Meiner Meinung nach sollte man sich von dem Hype um das Berufsfeld nicht verunsichern lassen – am Ende kochen alle nur mit Wasser. Klar ist die Konkurrenz groß, aber wer eine gewisse Passion für das Thema mitbringt und Lust hat, in die Mathematik und die Informatik einzutauchen, hat gute Chancen. Dabei geht es nicht ausschließlich um Algorithmen, auch wenn der Modeling-Aspekt sicherlich am meisten Spaß macht. Unsere Kunden bezahlen uns für komplette IT-Lösungen, das gehört also auf jeden Fall dazu.

Den besten Tipp, den ich habe: Um sagen zu können, ob mir etwas Spaß macht, muss ich es einfach mal ausprobieren. Insofern die Einladung an alle Interessierten, an unserem expedITion Workshop mit dem Titel „Wasserstand im Rhein voraussagen? Mit Data Science & Analytics klappt‘s!“ teilzunehmen!

Was können die Teilnehmer in dem Workshop erfahren und praktisch tun?

Um die praktische Seite von Data Science zu demonstrieren, haben wir für den Workshop ein Beispiel aus dem Bereich Frachtlogistik gewählt:

Konkret werden wir uns mit dem Rhein als Transportweg beschäftigen und versuchen, seinen Wasserstand vorherzusagen. Der Hintergrund: Führt der Rhein Niedrigwasser, bringt das die Logistikketten vieler Kunden durcheinander, weil die Schiffe dann nicht vollbeladen fahren dürfen. Das wirkt sich auf Kosten und Pünktlichkeit aus. Wenn wir die Wasserstände vorhersagen können, helfen wir unseren Kunden, Transportschiffe optimal auszulasten.

Die Teilnehmer werden Teams bilden und im Rahmen einer Challenge an der Aufgabe arbeiten. Wie in einem echten Projekt werden wir Meilensteine in den Tagesablauf integrieren. Es gibt also auch eine Deadline!

Methodisch werden im Workshop alle Phasen eines Data-Science-Projektes durchlaufen. Das beinhaltet Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modellbildung, Evaluation des Modells, Projektabschluss und Präsentation beim Kunden.

Wer profitiert von eurem Data-Science-Workshop am stärksten? Gibt es Studiengänge, die eine gute Voraussetzung für die Teilnahme bilden?

Besonders interessant dürfte die Teilnahme für Studierende und Absolventen sein, die einen mathematischen oder naturwissenschaftlichen Background haben. Wer sich also schon ein bisschen mit Algorithmen und Data Science beschäftigt hat, wird sehr viel aus dem Workshop mitnehmen können.

Aber auch für Informatik-Studenten und -Absolventen lohnt sich die Teilnahme. Ich selbst habe Wirtschaftsinformatik studiert. Wer gut programmiert, kann im Bereich Data Science viel bewegen.

Falls sich die Teilnehmer nach dem Workshop für den Beruf des Data Scientist bei Capgemini interessieren: Welche Aufgaben umfasst das und wie sieht die Arbeitsweise bei Capgemini aus?

Wir arbeiten in agilen Projekten, die in Sprints von 3–4 Wochen umgesetzt werden. Es gibt also keine langatmigen Designphasen, in denen man nur Papier produziert. Stattdessen sichten wir die Daten und fangen direkt an zu arbeiten.

Neben der Datenaufbereitung führen wir Beratungsprojekte aus, entwickeln Strategien für den Kunden und bauen Datenplattformen. Mithilfe spezieller Big-Data-Anwendungen automatisieren und optimieren wir zum Beispiel Prozesse in der Fertigung. Wo wir können, übertragen wir langweilige, repetitive Aufgaben an KIs, damit der Mensch sich auf kreative Aufgaben konzentrieren kann.

Natürlich müssen wir dem Kunden durch Data Science auch einen echten Mehrwert bieten. Die zentrale Frage ist: Welchen Return-on-Investment erzeugen unsere Maßnahmen? Unsere Data Scientists sind daher auch an der Entwicklung von Business Cases beteiligt und müssen ihre Ergebnisse dem Kunden gegenüber präsentieren können. Dieser Aspekt wird auch Bestandteil des Workshops sein.

Wer arbeitet bei euch als Data Scientist? Wie ist ein Projekt-Team bei Capgemini aufgebaut?

Die Teams bestehen aus 3 bis 5 Leuten mit unterschiedlichen Backgrounds, z. B. Mathematiker, Naturwissenschaftler, Wirtschaftsinformatiker oder Informatiker. Bei uns arbeitet aber zum Beispiel auch ein Astrophysiker und Kollegen, die am CERN mitgearbeitet haben. Sie alle haben ihre eigene Sicht auf  Big-Data-Technologien und bringen unterschiedliche Data-Science-Skills mit. Diese ungewöhnliche Kombination von Köpfen sorgt für neue Ideen, weil wir Probleme aus ganz unterschiedlichen Perspektiven betrachten können. Von diesem starken Netzwerk profitieren die Teammitglieder genauso wie der Kunde.

Kannst du uns einige konkrete Projektbeispiele nennen?

Wir haben zum Beispiel für einen Pharmakonzern ein System entwickelt, dass deutlich früher als bisher Meldung macht, wenn eine Medikamenten-Charge nicht den Qualitätskriterien entspricht. Dank unseres datengetriebenen Systems verhindern wir so, dass eine ganze Charge produziert und dann tausende Pillen vernichtet werden müssen. Das spart Geld und ist gut für die Umwelt.

Ein weiteres großes Thema sind Chat-Bots. Hier geht es primär um die Bereitstellung der Datenbasis. Die Data Scientists arbeiten heraus, auf welche Gesprächsthemen der Bot vorbereitet sein muss und wo man die Antworten herbekommt. Insofern überschneidet sich das mit dem Bereich Knowledge-Engineering.

Was macht Capgemini aus deiner Sicht als Arbeitgeber aus?

Ohne ins Schwärmen zu kommen, kann ich ganz ehrlich sagen: Capgemini ist ein Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern viel Freiheit einräumt. Es herrscht ein großes Vertrauen in die Mitarbeiter. Freiheit und Vertrauen sind auch zwei unserer Unternehmenswerte. Junge Mitarbeiter bekommen also die Gelegenheit, Dinge zu tun, die neu für sie sind. Insofern ist Capgemini ein ideales Umfeld für Leute, die schon einige Skills mitbringen, aber noch herausfinden möchten, wohin die berufliche Reise gehen soll. Durch die Vielfalt der Projekte können Software-Entwickler oder Business-Analysten hier wirklich etwas über sich selbst herausfinden.

Und wenn sich herausstellt, dass ein junger Kollege sich in eine ganz neue Richtung spezialisieren möchte, ist das kein Problem. Bei der Größe eines Unternehmens wie Capgemini ist eine Neuorientierung möglich, ohne gleichzeitig den Arbeitgeber wechseln zu müssen. Diese Möglichkeit, sich intern neu zu erfinden, habe ich selbst erlebt und als sehr positiv empfunden. Ich bemühe mich, diese Erfahrung auch meinen Mitarbeitern und Kollegen zu ermöglichen.

Bewerben Sie sich für unseren Data-Science-Workshop in Düsseldorf!

Wenn Sie jetzt auch Lust bekommen haben, sich im Bereich Data Science auszuprobieren, dann bewerben Sie sich für unseren Data-Science-Workshop am 04.12.2018 in Düsseldorf. Der Anmeldeschluss ist der 20. November. Fabian und sein Team freuen sich schon auf Sie!

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