In Kooperation mit Telefónica Deutschland / o2 hat StackFuel das „Women in Data“-Stipendium ins Leben gerufen, das Frauen unter dem Motto #DiversityDrivesData eine Online-Weiterbildung zur Data Analystin im Wert von je 2.990 Euro inklusive Mentoring finanziert.
Wir leben in einer digitalen Welt, die niemals schläft. In jeder Minute eines jeden Tages kaufen Konsument:innen weltweit für eine Million US-Dollar online ein, tätigen 1,4 Millionen Video- und Sprachanrufe, teilen 150.000 Nachrichten auf Facebook und streamen 404.000 Stunden Video auf Netflix.1 Jede Stunde werden mehr Daten erzeugt als in einem ganzen Jahr, 20 Jahre zuvor.²
Dieser rasante technologische Fortschritt, den wir selten bemerken, aber täglich nutzen, wird hauptsächlich von Männern gemacht. Gerade einmal 25 Prozent der Jobs im MINT-Bereich (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik) sind von Frauen besetzt und in der Datenbranche kommen wir auf schmale 15 Prozent. Dadurch kommt die weibliche Perspektive noch oft zu kurz.
Teams, die nicht divers sind, orientieren sich bei der Entwicklung von Produkten oder Dienstleistungen oft am Durchschnittsmann und nicht an den Bedürfnissen aller Geschlechter. Für uns bedeutet das: Es ist Zeit zu handeln.
Daten bestimmen heutzutage über den wirtschaftlichen Erfolg oder Misserfolg von Unternehmen. Dabei sind Datentalente nicht nur in der IT-Abteilung zu finden, sondern auch in anderen Abteilungen wie Marketing, Logistik, HR oder Finance.
Datenprofis sind gefragter denn je und selbst zum Datenexperten zu werden, ist durchaus einfacher als gedacht: Um Frauen* den Weg in die Welt der Daten zu erleichtern und sie mit den Fähigkeiten zu versorgen, die sie für den Einstieg in die Datenbranche benötigen, haben wir bei StackFuel zusammen mit Telefónica Deutschland / o2 das “Women in Data”-Stipendium ins Leben gerufen, das 50 Frauen eine Weiterbildung zur Data Analystin ermöglicht.
*Wir verwenden den Begriff „Frauen“ inklusiv und beziehen ihn auf alle Menschen, die sich als Frau identifizieren. Während sich dieses Stipendium explizit an Frauen richtet, sind auch alle nicht-binären oder genderqueeren Menschen eingeladen, sich zu bewerben.
Klicke hier, wenn Du mehr über den Beruf des Data Analysts, typische Aufgaben, Gehalt und Karrierechancen erfahren möchtest.
Warum die Datenbranche mehr Frauen braucht
„Eine Welt, die für alle funktionieren soll, können wir nicht ohne Frauen entwerfen“, schrieb die britische Autorin Caroline Criado-Perez in ihrem Buch „Unsichtbare Frauen: Wie eine von Daten beherrschte Welt die Hälfte der Bevölkerung ignoriert“.
Die IT-Branche gilt als eine der am schnellsten wachsenden Industriezweige und schon heute existieren mehr unbesetzte IT-Stellen als Absolvent:innen, um den wachsenden Bedarf des Arbeitsmarktes zu decken. Obwohl so dringend Nachwuchs benötigt wird, soll laut einer Accenture Studie die Anzahl an Frauen in diesem Bereich in den nächsten zehn Jahren weiter schrumpfen. Diversität in solchen Teams zu fördern, bedeutet deshalb keinesfalls weniger Männer, es bedeutet den Fachkräftemangel auszugleichen, indem auch andere Gesellschaftsgruppen in ihrer Qualifikation gefördert werden.
„Es gibt zahlreiche kompetente Frauen, die eine wirkliche Bereicherung in diesem Themenfeld wären“, sagt Nicole Gerhardt, Personalvorständin von Telefónica Deutschland / O2. „Wir wollen mit neuen Ansätzen wie dem Women in Data-Stipendium hier aktiv Barrieren aufbrechen und Frauen gezielt dazu ermutigen, sich in zukunftsrelevanten Berufen weiterzubilden“.
Was viele nicht wissen: Die erste Person, die einen Algorithmus entwickelte, war eine Frau, Ada Lovelace, eine britische Mathematikerin. Trotz alledem trauen sich auch heute, knapp 200 Jahre später, noch immer viele Frauen selbst keinen technischen Beruf zu. Zu groß sind die Sorgen vor Mathematik und dem weiten Feld des Programmierens. Dabei sind gerade Frauen besonders geeignet für Berufe wie den des Data Analysts, der so viel Kreativität, Detailorientiertheit und Kommunikationsgeschick erfordert.
Der Job als Data Analystin ist nicht nur abwechslungsreich und bietet vielseitige, berufliche Chancen, sondern macht auch Spaß. Die bisherige Zurückhaltung wird vor allem für die Wirtschaft zu einer grundlegenden Herausforderung, wenn Frauen nicht aktiv gefördert werden. Es geht bei dieser Förderung deshalb nicht um eine Bevorzugung von Frauen, sondern darum den Aufbau gemischtgeschlechtlicher Teams voranzutreiben.
Das Vollstipendium soll Frauen für die Arbeit mit Daten qualifizieren und damit für mehr Diversität und Nachwuchs in Datenteams sorgen. Die 50 ermittelten Gewinnerinnen erhalten eine Online-Weiterbildung zur Data Analystin inklusive Mentoring von StackFuel mit einem Gesamtwert von 150.000 Euro für das Jahr 2021.
Chancengleichheit und Diversität fördern
Viele Jobs, die typischerweise von Frauen gemacht werden, werden schlechter bezahlt und sind weniger anerkannt als männlich-dominierte Berufe. Obwohl viele Frauen berufstätig sind, werden auch heute noch etwa zwei Drittel der Hausarbeiten und des Familienmanagements von Frauen erledigt. Die Zeit titelte passend dazu in 2019, dass Frauen 4,5 Stunden³ unbezahlt arbeiten, und das jeden Tag.
Wir können diese ungleichen Umstände nicht an einem Tag verändern, aber wir wollen sie berücksichtigen und aktiv Hindernisse beseitigen. Wir glauben fest daran, dass alle Frauen – unabhängig vom finanziellen Status oder ihren Hintergrund – die gleichen Chancen auf eine Karriere als Datenexpertin haben sollten.
Vor allem die Corona-Pandemie scheint Spuren bei der Gleichstellung hinterlassen zu haben: Ende 2020 haben etwa eine Million mehr Frauen ihren Job verloren als Männer, insgesamt macht das 5,4 Millionen Frauen.4 Das ist ein Grund mehr, warum wir gezielt Frauen fördern wollen. Wir wollen ihnen nicht nur die Rückkehr ins Berufsleben erleichtern, sondern ihnen auch eine große Flexibilität entgegenbringen, die ihr Alltag erfordert. Denn wenn diese Frauen übersehen werden, verpassen auch die Unternehmen kostbare Talente.
Mit dem Stipendium möchten wir dazu beitragen, dass sich der Anteil von Frauen in Tech- und Datenberufen auf mindestens 50 Prozent erhöht und zur neuen Normalität wird. Die viermonatige, berufsbegleitende Weiterschulung zur Data Analystin im Wert von jeweils 2.990 Euro hat einen besonderen Fokus auf die Programmiersprache Python und beinhaltet ein fachliches Mentoring, dass die Teilnehmerinnen praxisnah auf ihre zukünftige Jobrolle vorbereitet.
Zudem ist das Data Analyst Training zeitlich so flexibel, dass jede Frau selbst entscheiden kann, wann und wie viel Zeit sie an einem Tag oder in einer Woche aufwenden kann. Um möglichst viele Frauen für das Stipendium zu begeistern, wird es nicht nur auf Englisch, sondern auch auf Deutsch angeboten. Damit ist das “Women in Data”-Stipendium aktuell das einzige deutschsprachige Stipendium für Frauen zum Thema Daten in der DACH-Region.
Zusätzlich zur berufsbegleitenden Weiterbildung zur Data Analystin werden die Stipendiatinnen durch ein fachliches Mentoring begleitet, das einerseits den Lernfortschritt sicherstellt und den Frauen andererseits die Möglichkeit gibt, jederzeit Fragen zu stellen und sich mit den anderen Gewinnerinnen auszutauschen.
Die Lerninhalte sind besonders praxisnah mit interaktiven Formaten, realen Business Cases und Coding Challenges und bereiten die Teilnehmerinnen so auf ihre zukünftige Jobrolle als Data Analystin vor. Doch auch für Teilnehmerinnen, die die Arbeit mit Daten in ihren aktuellen Job einfließen lassen wollen, ist das Stipendium geeignet. Für die Teilnahme müssen keine größeren Vorkenntnisse mitgebracht werden.
„Datenanalyse gehört zu einem der begehrtesten Skills des Jahrzehnts. In fast allen Fachabteilungen wie Marketing oder Finanzen sind Expertinnen und Experten gefragt, die mit Daten umgehen können. Mit unseren Onlinetrainings bieten wir den Frauen gezielte Datenkompetenzen und tragen so direkt zu mehr Chancengleichheit und Diversität in der Digitalisierung Deutschlands bei“, sagt Leo Marose, CEO und Co-Founder von StackFuel.
Diversität bringt zahlreiche Vorteile für alle Beteiligten. McKinsey konnte in seinem Report „Delivering Through Diversity“ aus dem Jahr 2018 zeigen, dass gemischtgeschlechtliche Teams eine um 33 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit haben, rentabel zu sein. Eine Studie der Harvard Universität kam zum selben Ergebnis und stellte zudem fest, dass diverse Teams bessere Ergebnisse erzielen konnten als gleichgeschlechtliche Gruppen – ganz gleich, ob diese nur aus Männern oder nur aus Frauen bestanden.
Dieses Bewusstsein besteht mittlerweile schon in vielen Unternehmen und wird bereits aktiv gefördert. Damit Diversität im MINT-Bereich nachhaltig gestärkt wird, ist es wichtig bestehende Vorurteile aus dem Weg zu räumen, dass Jungs und Männer in technischen Belangen Mädchen und Frauen überlegen wären. Ein wichtiges Mittel auf diesem Weg ist es Vorbilder zu schaffen und somit ein neues, nachhaltig diverses Bild von Berufsbildern zu prägen.
Lerne unsere Women in Data kennen
Datenexpertise hat viele Facetten. Sie ist genauso bunt und abwechslungsreich wie unsere eigenen Women in Data und ihr Werdegang. Diese Frauen sind für uns inspirierende Vorbilder und sie haben bewiesen, dass der Weg in die Welt der Daten nicht immer gleich verlaufen muss. Gerade die Vielfalt treibt die Welt der Daten an.
Laura-Luisa Velikonja ist Senior Data Scientist bei Telefónica Deutschland. Dort unterstützt sie mithilfe von Machine Learning den unterschiedlichen Geschäftsbereichen dabei, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen.
“Menschen, die Jungs und Mädchen früh motivieren und unterstützen, sind entscheidend, um sie gleichermaßen für diese so wichtigen Berufsfelder zu motivieren.”
Erfahre mehr über Lauras Weg.
Dr. Yen Hoang ist Educational Data Scientist bei StackFuel. Yen wurde in Ho-Chi-Minh-Stadt, Vietnam geboren und kam mit ihren Eltern mit vier Jahren nach Berlin, wo sie in Friedrichshain aufwuchs.
„Glaub an Dich. Sei stark. Und erinnere Dich daran, wie viel Du schon erreicht hast. Dann wird Dir klar, was Du noch erreichen kannst. Mach einfach den ersten Schritt.“
Erfahre mehr über Yens Weg.
Dr. Verena Braunschober ist seit knapp neun Jahren als Senior Data Analystin im Bereich Data Analytics & Artificial Intelligence bei Telefónica Deutschland in München tätig. Im Interview erzählt sie, wie sie ihre Leidenschaft für Daten entwickelt und wie ihr die Weiterbildung von StackFuel auf ihrem beruflichen Weg unterstützt hat.
“Sichtbar zu sein und sich Gehör zu verschaffen, um an Entscheidungen beteiligt zu werden, dazu braucht es manchmal auch einfach ein bisschen Übung und Mut.”
Erfahre mehr über Verenas Weg.
Viele Unternehmen legen mittlerweile großen Wert darauf, weibliche Talente für ihre IT- und Datenabteilungen zu rekrutieren, zu halten und weiterzuentwickeln. Hier sollten die Bemühungen aber noch nicht enden. Es ist in unserer schnelllebigen Arbeitswelt wichtig, die richtige Qualifikation und nachgefragte Fähigkeiten vorweisen zu können, um die eigene Karriere voranzutreiben und immer am Ball zu bleibt. In der “New Work” lernen wir nie aus.
Die Fähigkeiten der Datenanalyse sind deshalb so gefragt, weil sie so universell sind. Sie qualifizieren für weit mehr als nur den Job des Data Analysts, sondern sind in zahlreichen Fachabteilungen und Jobrollen von großem Vorteil und werden mit fortschreitender Digitalisierung und Datafizierung aller Lebensbereiche zunehmend wertvoller.
Mit dem Stipendium zu einer neuen Karriere
Wer sich für das Stipendium bewerben kann
Wir wollen insbesondere Frauen dazu ermutigen, sich der Datenbranche anzuschließen und für das “Women in Data”-Stipendium zu bewerben. Um teilnehmen zu können, solltest Du als Frau:
- mindestens 18 Jahre oder älter sein
- Deinen Wohnort oder ständigen Aufenthalt in Deutschland, Österreich oder der Schweiz haben
- gute Deutsch- oder Englischkenntnisse auf mindestens B2-Niveau besitzen
- ein Grundverständnis für Mathematik und Statistik haben, die wir in einem kurzen Eignungstest abfragen
So bewirbst Du Dich in 3 einfachen Schritten
Um das Auswahlverfahren so gerecht wie möglich zu gestalten und sicherzugehen, dass Du die richtige Kandidatin bist, benötigen wir in Schritt 1 einige Bewerbungsdokumente von Dir, die Du auf unserer Bewerbungsseite einreichen kannst. Dazu gehören Dein Lebenslauf (1-3 Seiten als PDF), ein Nachweis Deiner Sprachkenntnisse (für den Fall, dass Du keine Muttersprachlerin bist) und entweder ein Bewerbungstext (max. 250 Wörter) oder Bewerbungsvideo (1 bis max. 2,5 Minuten lang), indem du folgende Fragen beantwortest:
- Was interessiert Dich am Themenbereich Daten?
- Was hat Dich bisher in Deiner Karriere daran gehindert, eine Weiterbildung im Bereich Daten anzustreben?
- Wie möchtest Du Dein Stipendium für Dich und Deine Karriere nutzen?
Erzähle uns mehr über deinen Hintergrund und lass uns außerdem wissen, ob Du einen beruflichen Wandel planst, Dich in einer Situation wirtschaftlicher Härte befindest (z.B. niedriges Einkommen o.ä.) oder ob Du Dich zu einer gesellschaftlichen Minderheit bzw. benachteiligten Gruppe zählst (bspw. aufgrund einer Behinderung).
In Schritt 2 kannst Du Deine Unterlagen oder Dein Video hochladen und in Schritt 3 wartet ein kurzer Einstufungstest auf Dich, der uns lediglich den Stand Deiner Vorkenntnisse zeigen soll. Du musst also keine Angst vor hochmathematischen Formeln haben. Danach sichten wir Deine Unterlagen in einem objektiven Auswahlverfahren und können Dich bestenfalls am 21. Juni 2021 als Gewinnerin kontaktieren.
Wenn Du zu diesem Zeitpunkt weiterhin an dem Stipendium interessiert bist, startest Du mit den anderen 49 Women in Data Dein Data Analyst Training am 05. Juli 2021. Je nachdem, wie Du Deine Zeit zum Lernen einteilen möchtest, dauert das Training zwischen vier Wochen (Teilzeit) und vier Monaten (berufsbegleitend).
Wir sind der festen Überzeugung, dass alle Frauen dieselben Chancen auf eine Karriere als Data Analystin haben sollten. Ob Du glaubst, benachteiligt zu sein oder nicht, ob Du Dich bereits beruflich in einem datennahen Umfeld bewegst oder als Quereinsteigerin Deine Karriere neustartest – bei uns bekommst Du die Chance Deine Daten-Skills zu schärfen und Deinen Karriereweg zu gestalten.
Hast Du noch offene Fragen? Wir haben auf der Stipendiums-Webseite die wichtigsten Informationen und meistgestellten Fragen gesammelt. Hier kommst Du zu unseren FAQs.
Nutze Deine Chance – bis zum 10. Juni 2021
Die Datenbranche braucht Dich! Bist Du bereit für eine Datenkarriere oder in Deinem Job mit datenbasiertem, analytischem Arbeiten durchzustarten? Dann besuche uns auf https://scholarship.stackfuel.com/ und bewirb Dich für das „Women in Data“-Stipendium.
Über Telefónica Deutschland / o2: Telefónica Deutschland bietet Mobil- und Festnetzdienste für Privat- und Geschäftskunden. Mit mehr als 44,3 Millionen Mobilfunkanschlüssen und 2,4 Millionen Breitbandanschlüssen ist das Unternehmen ein führender integrierter Telekommunikationsanbieter in Deutschland.
Kein Netzbetreiber verbindet hierzulande mehr Menschen mit Mobilfunk. Die Telefónica Deutschland Holding AG ist seit 2012 an der Frankfurter Wertpapierbörse (MDAX) notiert. Im Geschäftsjahr 2020 erwirtschaftete das Unternehmen mit knapp 8.200 Mitarbeitern einen Umsatz von 7,53 Milliarden Euro. Es gehört mehrheitlich zum spanischen Telekommunikationskonzern Telefónica S.A.
Über StackFuel: StackFuel ist Deutschlands führender Anbieter für zertifizierte Online-Weiterbildungen und Umschulungen in Data Literacy, Data Science und KI, abgestimmt auf die Bedürfnisse von Unternehmen aus der Industrie und Wirtschaft. Zur Bewältigung der digitalen Transformation und der bevorstehenden Qualifikationslücke im Bereich Daten und KI unterstützt StackFuel Unternehmen dabei, Mitarbeitende effektiv und effizient in zukünftige Jobrollen weiterzuentwickeln.
Die innovativen Online-Trainings bieten Teilnehmenden eine moderne und flexible Lernerfahrung mit einer interaktiven und Cloud-basierten Lernumgebung, in der sie mit Industriedatensätzen selbstständig Algorithmen entwickeln.
Quellen:
1Domo (2020): „Data never sleeps“ [03.05.2021]
²Seagate (2020): “Rethink Data Survey” [03.05.2021]
³ Zeit Online (2019): „Frauen arbeiten täglich 4,5 Stunden unbezahlt“ [03.05.2021]
4 National Women’s Law Center (2021) “Women’s labor force participation hits 33-year low” [05.05.2021]
Weltwirtschaftsforums (2021): „Global Gender Gap Report“ [05.05.2021]
Training Industry (2021): „The Time Is Now: 3 Ways Learning and Development Can Support Women Reentering the Workforce“ [04.05.2021]
Forbes (2020): „Top Three Reasons We Need More Women In Tech“ [22.02.2021]
Accenture (2021): „Cracking the gender code“ [23.02.2021]
McKinsey (2018): „Delivering through diversity“ [23.02.2021]
BCG (2017): „The Mix That Matters“ [23.02.2021]
German 
English