{"id":3542,"date":"2021-03-08T07:50:00","date_gmt":"2021-03-08T06:50:00","guid":{"rendered":"https:\/\/stackfuel.com\/?p=3542"},"modified":"2024-08-02T16:14:51","modified_gmt":"2024-08-02T14:14:51","slug":"women-in-data-interview-weibliche-data-heros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/blog\/women-in-data-interview-weibliche-data-heros\/","title":{"rendered":"Weltfrauentag: Interview mit 9 weiblichen Data Heros"},"content":{"rendered":"\n

The future is female.<\/strong> Die macht auch vor Data Science Teams keinen Halt. Zurzeit ist nur etwa jeder sechste Data Professional weiblich und es liegt im Interesse von Unternehmen und der Gesellschaft, die Geschlechtervielfalt in Datenberufen zu f\u00f6rdern. Unternehmen suchen aktiv nach mehr weiblichen Data Scientists f\u00fcr ihre Teams und dabei wollen wir helfen. Deshalb haben wir neun inspirierende „Women in Data“ zu ihren Erfahrungen, Learnings und Ratschl\u00e4gen f\u00fcr weibliche Newcomer befragt.<\/p>\n\n\n\n

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\"Caroline<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

Caroline Kleist Head of Data Science, Positive Thinking Company GmbH:<\/h2>\n\n\n\n

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten\/Datenwissenschaft?<\/h3>\n\n\n\n

Die Arbeit mit Daten und Data Science erfordert so viele verschiedene F\u00e4higkeiten und bringt immer neue Herausforderungen mit sich. Es ist wahrscheinlich einer der vielf\u00e4ltigsten Jobs, die man derzeit machen kann. Ich finde es toll, dass wir alle zusammen an der Spitze der Innovation arbeiten und Dinge, die gerade aus der Forschung kommen, direkt in die Praxis umsetzen. Gemeinsam ver\u00e4ndern wir unseren Alltag und unsere Unternehmen mit den neuesten und ausgefallensten Themen, die man in die Finger bekommt – wie aufregend ist das bitte? <\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?<\/h3>\n\n\n\n

Die offensichtliche Antwort ist, dass ich Statistik studiert habe und schon immer gerne mit Daten gearbeitet habe, also habe ich 2015 angefangen, in der Tech-Branche zu arbeiten. Damals gab es in Deutschland noch nicht einmal eine Stellenbeschreibung f\u00fcr „Data Scientist“ und um ehrlich zu sein – ich hatte einfach das gro\u00dfe Gl\u00fcck, in dieser Branche anzufangen, kurz bevor sie so gehyped wurde, und daf\u00fcr bin ich sehr dankbar. Die weniger offensichtliche Antwort ist, dass ich als Kind immer alle M\u00f6glichkeiten hatte: Meine Eltern gaben mir sowohl Puppen als auch Dampfmaschinen zum Spielen und legten damit den wichtigsten Grundstein f\u00fcr meine Karriere im technischen Bereich. Es hat nie eine Rolle gespielt, ob ich ein Junge oder ein M\u00e4dchen war. <\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?<\/h3>\n\n\n\n

Neben Programmierung, Mathematik und all den technischen F\u00e4higkeiten gibt es eine sehr wichtige Superkraft, die man braucht, um erfolgreich mit Daten und technischen Projekten im Allgemeinen umzugehen: n\u00e4mlich Einf\u00fchlungsverm\u00f6gen und starke Kommunikationsf\u00e4higkeiten. Ich bin keine Freundin davon, bestimmte Eigenschaften M\u00e4nnern oder Frauen zuzuschreiben, weil wir alle individuell sind, aber uns Frauen sagt man viel Einf\u00fchlungsverm\u00f6gen und gute Kommunikationsf\u00e4higkeiten nach, oder? Also lasst sie uns nutzen! Meine eigene Karriere hat einen gro\u00dfen Schub bekommen, nicht obwohl, sondern weil ich eine Frau bin. – Und zwar nicht wegen der Frauenquote, sondern wegen dieses instinktiven Gesp\u00fcrs f\u00fcr Menschen und ihre Anliegen, das man bei schwierigen und komplexen Projekten braucht. Wenn man zum Beispiel eine neue Kultur rund um den Einsatz von KI und maschinellem Lernen in einem Unternehmen etablieren will, ist man h\u00f6chstwahrscheinlich mit Silos und eher geschlossenen Strukturen in Unternehmen konfrontiert. Um mit dieser Mission erfolgreich zu sein, m\u00fcssen alle Beteiligten \u00fcberzeugt sein. Frauen haben oft ein besonderes Gesp\u00fcr daf\u00fcr und ahnen, wie wichtig es ist, allen die Ergebnisse oder Algorithmen so zu erkl\u00e4ren, dass sie am Ende alle verstehen und \u00fcberzeugt sind. Diese F\u00e4higkeit wird in unseren Data-Science-Projekten wirklich gebraucht, und deshalb w\u00fcrde ich mir w\u00fcnschen, dass es mehr Frauen in der Tech- und Data-Science-Branche gibt. <\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie k\u00f6nnen wir mehr Frauen f\u00fcr Karrieren in der Data Science begeistern?<\/h3>\n\n\n\n

Wir m\u00fcssen wirklich das gerade erw\u00e4hnte Einf\u00fchlungsverm\u00f6gen betonen, das f\u00fcr datenwissenschaftliche und technische Projekte dringend erforderlich ist. Und nat\u00fcrlich m\u00fcssen wir M\u00e4dchen weiterhin ermutigen, neugierig auf naturwissenschaftliche F\u00e4cher zu sein und diese in der Schule und an der Universit\u00e4t zu w\u00e4hlen und nicht davor zur\u00fcckzuschrecken. Je mehr Vorbilder es gibt, desto wahrscheinlicher ist es, dass wir kleine M\u00e4dchen inspirieren, also lasst uns \u00fcber unsere Geschichten sprechen und sie teilen. <\/span><\/p>\n\n\n\n

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Hast Du einen Tipp f\u00fcr Frauen, die in der Branche Fu\u00df fassen wollen?<\/h3>\n\n\n\n

Seid ihr selbst und geht selbstbewusst damit um! Verschwendet keinen Gedanken und keine Energie darauf, ob jemand eure Kompetenz oder eure F\u00e4higkeiten f\u00fcr minderwertig halten k\u00f6nnte, nur weil ihr Frauen seid. Wenn Du keine Zweifel an Deinen F\u00e4higkeiten hast, dann hat Dein Umfeld sie auch nicht. Es versteht sich von selbst, dass Frauen in der Tech-Branche arbeiten, und das beginnt bei Dir.<\/span><\/p>\n\n\n\n

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\"Dr.<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

Dr. Yen Hoang, Educational Data Scientist, StackFuel GmbH<\/h2>\n\n\n\n

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten\/Datenwissenschaft?<\/h3>\n\n\n\n

Die Arbeit mit Daten ist wie das Sprechen einer Sprache. Die verschiedenen Anwendungen sind nur Dialekte. Mein Hintergrund ist der medizinische Bereich, aber ich kann die kritischen Punkte schnell verstehen, wenn ich verschiedene Analyseans\u00e4tze f\u00fcr z. B. Verkaufs- oder Trackingdaten diskutiere.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?<\/h3>\n\n\n\n

Eine meiner ersten Arbeitserfahrungen war die Analyse von Next Generation Sequencing-Daten einer Brustkrebspatientin, deren Krebsbehandlung nicht die erwarteten Ergebnisse brachte. Ich musste also die wenigen Gene (von 25 000) finden, die mutiert waren, damit die \u00c4rzte mit einer individualisierten, gezielten Gentherapie f\u00fcr diese Patientin weitermachen konnten. Ich hatte solche Angst, Fehler zu machen, aber gleichzeitig war ich auch begeistert und f\u00fchlte mich geehrt. Ich war total s\u00fcchtig nach Datenwissenschaft!<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?<\/h3>\n\n\n\n

Es gibt keinen Grund, warum sie das nicht tun sollten. Im Moment sind wir noch unterrepr\u00e4sentiert, und in einer idealen Welt sollten die Zahlen ausgeglichen sein. Frauen haben eine andere Sichtweise und einen anderen Geschmack bei technischen Ger\u00e4ten und Tools als M\u00e4nner. Deshalb ist es wichtig, Frauen in die Programmierung von Tools einzubeziehen, die jeder nutzt.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie k\u00f6nnen wir mehr Frauen f\u00fcr Karrieren in der Data Science begeistern?<\/h3>\n\n\n\n

Es gibt mehrere Schritte, die wir unternehmen k\u00f6nnen. Ich glaube wirklich, dass es in den ersten Jahren der Kindheit beginnt. Eltern sollten aufh\u00f6ren, ihre Kinder nach Geschlechtern zu trennen und Barbies f\u00fcr M\u00e4dchen und Feuerwehrautos f\u00fcr Jungen zu kaufen. Es ist wichtig, M\u00e4dchen mehr zu ermutigen, damit sie sich in der Schule f\u00fcr Daten und Programmierung begeistern. In der Berufswelt sollte meines Erachtens eine bestimmte Frauenquote in Technik- und Datenabteilungen ab einer bestimmten Gr\u00f6\u00dfe gesetzlich vorgeschrieben werden. Warum nur in F\u00fchrungspositionen? Wenn wir anfangen, in einer idealen Welt zu leben, k\u00f6nnen Kinder sehen und erleben, dass es f\u00fcr Frauen normal ist, mit Daten zu arbeiten. Und nach einer Generation wird diese Quote \u00fcberfl\u00fcssig sein. Ich glaube aber, dass es auch andersherum funktionieren sollte, z.B. sollten mehr M\u00e4nner ermutigt werden, in die Pflege zu gehen.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Hast Du einen Tipp f\u00fcr Frauen, die in der Branche Fu\u00df fassen wollen?<\/h3>\n\n\n\n

Es ist schwer, als Frau einen Job im Bereich Technik\/Datenverarbeitung zu bekommen, keine Frage. Das habe ich auch schon erlebt. Es ist wichtig, dass man sich selbst nicht untersch\u00e4tzt. Glauben Sie an sich selbst. Seien Sie stark. Erinnern Sie sich (vielleicht sogar t\u00e4glich) daran, dass Sie schon viel erreicht haben. Und seien Sie nicht sch\u00fcchtern mit Ihren Zertifikaten und Ihren GitHub-Repos. In diesem Bereich erz\u00e4hlt Ihr Code die Geschichte Ihrer harten Arbeit.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

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\"Irmant\u0117<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

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Product\/Project Manager at DB Training, Learning & Consulting<\/h2>\n\n\n\n

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten\/Datenwissenschaft?<\/h3>\n\n\n\n

Da der Datenbereich f\u00fcr mich recht neu ist, finde ich es spannend zu erfahren, wie viele M\u00f6glichkeiten die effektive Nutzung der verf\u00fcgbaren Daten in jeder Branche er\u00f6ffnet. Ich habe einen sozialwissenschaftlichen Hintergrund und finde es aus einer sozialen Perspektive \u00e4u\u00dferst interessant, wie die richtige Datenvisualisierung und -darstellung die menschliche Wahrnehmung beeinflusst.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?<\/h3>\n\n\n\n

Ich w\u00fcrde sagen, dass die Datenbranche mich eher gefunden hat als umgekehrt. Ich bin auf diese Branche gesto\u00dfen, nachdem ich meine neue Position als Produktmanager bei DB Training angetreten habe, und Datenkurse geh\u00f6ren zu meinem Portfolio. Das fordert mich heraus und motiviert mich gleichzeitig, neue Dinge zu lernen.<\/span><\/p>\n\n\n\n

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Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?<\/h3>\n\n\n\n

Der Technologiebereich w\u00e4chst st\u00e4ndig und bietet viele M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Frauen und M\u00e4nner gleicherma\u00dfen. Ich denke, dass mehr Frauen in dieser Branche auch neue Perspektiven f\u00fcr den Bereich der Daten und die Entwicklung neuer Technologien bieten k\u00f6nnten.<\/span> <\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie k\u00f6nnen wir mehr Frauen f\u00fcr Karrieren in der Data Science begeistern?<\/h3>\n\n\n\n

Ich glaube, dass es schwer ist, jemanden in ein bestimmtes Gebiet zu dr\u00e4ngen. Attraktive Schulungs- und Ausbildungsm\u00f6glichkeiten innerhalb eines Unternehmens k\u00f6nnten jedoch ein tieferes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr das Feld erm\u00f6glichen und es als Karriereweg f\u00f6rdern.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Hast Du einen Tipp f\u00fcr Frauen, die in der Branche Fu\u00df fassen wollen?<\/h3>\n\n\n\n

Verlasst einfach eure Komfortzone und probiert neue Dinge aus, wenn ihr daran interessiert seid.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

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\"Svenja<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

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Svenja Plaumann,Training Operations Manager, StackFuel GmbH<\/h2>\n\n\n\n

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten\/Datenwissenschaft?<\/h3>\n\n\n\n

Die Welt der Daten und der Datenwissenschaft kennenzulernen, ist in vielerlei Hinsicht lohnend. Daten spielen in unserem Leben heute eine so wichtige Rolle. Die Aneignung grundlegender Datenkenntnisse sollte auf der Tagesordnung eines jeden stehen – diese F\u00e4higkeiten k\u00f6nnen sicherlich dazu beitragen, die Dinge ins rechte Licht zu r\u00fccken.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?<\/h3>\n\n\n\n

In einer Welt, die zunehmend auf Daten basiert, hat mich die Idee fasziniert, Menschen dabei zu helfen, die daf\u00fcr notwendigen F\u00e4higkeiten zu erwerben. Die Arbeit bei StackFuel hat mir die M\u00f6glichkeit gegeben, aktiv an der digitalen Transformation der beruflichen Bildung mitzuwirken.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?<\/h3>\n\n\n\n

Frauen machen etwa 50 % der Bev\u00f6lkerung aus, aber nur ein Bruchteil von ihnen arbeitet in technischen oder datenbezogenen Bereichen. Mehr Frauen zu motivieren, in der Datenwissenschaft zu arbeiten, ist entscheidend, um sicherzustellen, dass unvoreingenommene und vielf\u00e4ltige Daten verf\u00fcgbar sind. Wir m\u00fcssen aktiv die von M\u00e4nnern dominierten Datenblasen zum Platzen bringen und einzigartige und vielf\u00e4ltige Perspektiven einbringen.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie k\u00f6nnen wir mehr Frauen f\u00fcr Karrieren in der Data Science begeistern?<\/h3>\n\n\n\n

Indem wir Frauen ermutigen, jetzt eine Karriere in der Datenwissenschaft einzuschlagen, schaffen wir Vorbilder f\u00fcr alle M\u00e4dchen und Frauen der Zukunft. Frauen in der Datenverarbeitung sollten die Norm sein – nicht die Ausnahme. Daten sind voreingenommen, weil weibliche Perspektiven und Themen immer noch oft nicht vertreten sind oder aktiv ausgeschlossen werden. Wir k\u00f6nnen das \u00e4ndern – indem wir unser Recht auf Beteiligung einfordern!<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Hast Du einen Tipp f\u00fcr Frauen, die in der Branche Fu\u00df fassen wollen?<\/h3>\n\n\n\n

Fragen stellen, Standards hinterfragen und Daten nutzen, um sie zu widerlegen!<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

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\"Laura-Luisa<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

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Laura-Luisa Velikonja, Senior Data Scientist, Telefonica S.A.<\/h2>\n\n\n\n

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten\/Datenwissenschaft?<\/h3>\n\n\n\n

Ich liebe die Vielseitigkeit meines Jobs. Die Vielseitigkeit in Bezug auf Themen, Methoden und Tools. Es wird nie langweilig, und ich lerne immer etwas Neues.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?<\/h3>\n\n\n\n

W\u00e4hrend meines Mathematikstudiums wurde uns gesagt, dass man mit Mathematik alles machen kann, aber mich f\u00fcr eine Disziplin zu entscheiden, fiel mir ziemlich schwer. Damals war ich schon ein Generalist, der verschiedene Studentenjobs und Branchen ausprobiert hat. Ich hatte das Gef\u00fchl, dass ich mit Data Science viele verschiedene Aufgaben erledigen k\u00f6nnte, was sich auch bewahrheitete. So begann ich meine Karriere mit einem Praktikum bei einer Data-Science-Beratung in M\u00fcnchen.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?<\/h3>\n\n\n\n

Ich bin fest davon \u00fcberzeugt, dass gemischte Teams in jeder Branche bessere Ergebnisse erzielen, weil unterschiedliche Perspektiven den Teams helfen, kreativ zu sein und Probleme in einer immer komplexeren Welt zu bew\u00e4ltigen. Leider gibt es in der Technologiebranche noch viel zu tun, was die Geschlechtervielfalt angeht. Deshalb sollten wir wirklich daran arbeiten, mehr Frauen, aber auch generell mehr Vielfalt in die Technologie- und Datenbranche zu bringen. Im Datenbereich stellen sich enorme ethische und moralische Fragen, f\u00fcr die wir so viele unterschiedliche Perspektiven wie m\u00f6glich brauchen.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie k\u00f6nnen wir mehr Frauen f\u00fcr Karrieren in der Data Science begeistern?<\/h3>\n\n\n\n

Meiner Meinung nach sind Berufe im Datenbereich sehr aufregend, und jeder, dem ich von meiner Arbeit erz\u00e4hle, ist begeistert, aber die Leute haben Angst vor der mathematischen und kodierenden Komponente. Das ist also der Punkt, an dem wir ansetzen m\u00fcssen. Und wir m\u00fcssen fr\u00fch damit anfangen! Wir m\u00fcssen junge M\u00e4dchen f\u00fcr MINT-F\u00e4cher begeistern, anstatt ihnen Angst zu machen oder ihnen zu sagen, was von M\u00e4dchen und Jungen erwartet wird, um gut zu sein. Und nat\u00fcrlich sind Vorbilder wichtig, um jungen M\u00e4dchen zu zeigen, dass auch Frauen Mathe und Programmieren lieben und in technischen Berufen arbeiten.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Hast Du einen Tipp f\u00fcr Frauen, die in der Branche Fu\u00df fassen wollen?<\/h3>\n\n\n\n

Es gibt so viele Rollen in der Technologie- und Datenbranche. F\u00fcr die meisten Aufgaben braucht man keine jahrelange Programmiererfahrung. Man sollte sich also \u00fcber die verschiedenen M\u00f6glichkeiten informieren, etwas finden, das den eigenen Interessen und Talenten entspricht, und dann einfach zugreifen.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

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\"Dr.<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

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Dr. Nina Meinel, Strategy & Data Science, Syncier GmbH<\/h2>\n\n\n\n

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten\/Datenwissenschaft?<\/h3>\n\n\n\n

Es sind die Daten selbst, also das Verst\u00e4ndnis, worum es bei den Daten geht, wie und was gemessen wird und wie die Daten einen Business Case unterst\u00fctzen k\u00f6nnen. Und nat\u00fcrlich der ganze Spa\u00df dabei, die Tools, die Programmierung, die Visualisierung und die Modellevaluation.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?<\/h3>\n\n\n\n

Meine Liebe zu Daten entstand ganz einfach durch das Studium der Statistik an der Universit\u00e4t. Die Kurse waren wirklich cool und es gab zwei gro\u00dfartige Abteilungen f\u00fcr Statistik und \u00d6konometrie, von denen eine sogar schon in den 90er Jahren lehrte.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?<\/h3>\n\n\n\n

Es geht darum, neue, kreative Ideen und Denkweisen in die Technologie- und Datenbranche zu bringen. Frauen sehen die Dinge anders, argumentieren anders und k\u00f6nnen eine andere coole L\u00f6sung anbieten. Vor allem in den Bereichen Daten und Wissenschaft geht es oft darum, gute Diskussionen zu f\u00fchren und gemeinsam L\u00f6sungen zu finden, und das geht nur, wenn man allen zuh\u00f6rt.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie k\u00f6nnen wir mehr Frauen f\u00fcr Karrieren in der Data Science begeistern?<\/h3>\n\n\n\n

Die Liebe zu Zahlen und Technik beginnt schon sehr fr\u00fch. Einige Programme in der Schule w\u00fcrden definitiv helfen, ebenso wie mehr weibliche Lehrer oder weibliche Datenwissenschaftler, die Kurse anbieten.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Hast Du einen Tipp f\u00fcr Frauen, die in der Branche Fu\u00df fassen wollen?<\/h3>\n\n\n\n

Niemals aufh\u00f6ren, neugierig zu sein, neue Dinge auszuprobieren, Fragen \u00fcber Fragen zu stellen, denn man muss verstehen. Und glauben Sie an Ihre eigenen F\u00e4higkeiten, denn Sie k\u00f6nnen es auf jeden Fall schaffen.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

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\"Isabel<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

Isabel Sum, Account Executive, StackFuel GmbH<\/h2>\n\n\n\n

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten\/Datenwissenschaft?<\/h3>\n\n\n\n

Ich liebe die Vielfalt und die M\u00f6glichkeiten, die die Datenwissenschaft mit sich bringt, und wie sie uns hilft, zuvor unl\u00f6sbare Probleme schneller, billiger und besser zu l\u00f6sen.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?<\/h3>\n\n\n\n

Mit Software und IT bin ich erstmals w\u00e4hrend meines dualen Studiums in Ber\u00fchrung gekommen, als ich bei IBM in verschiedenen Abteilungen und Positionen gearbeitet habe. Sp\u00e4ter hatte ich die Gelegenheit, die schnelllebige und sich st\u00e4ndig ver\u00e4ndernde KI- und Technologielandschaft in Shenzhen, China, kennenzulernen und mich dort zu engagieren, was mein Interesse an diesem Bereich weiter weckte.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?<\/h3>\n\n\n\n

Ich bin der Meinung, dass mehr Frauen in der Technik und insbesondere in der Datenwissenschaft arbeiten sollten, weil Vielfalt uns hilft, Vorurteile zu beseitigen – sowohl menschliche als auch maschinelle.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie k\u00f6nnen wir mehr Frauen f\u00fcr Karrieren in der Data Science begeistern?<\/h3>\n\n\n\n

Ich denke, es geht vor allem um das Bewusstsein und die Gemeinschaft. Die Menschen umgeben sich im Allgemeinen gerne mit Menschen, die ihnen \u00e4hnlich sind. Wir brauchen also mehr Vorbilder und eine gr\u00f6\u00dfere Sichtbarkeit von Frauen in der Datenwissenschaft, um die Stereotypen aufzubrechen und dieses Feld f\u00fcr alle attraktiv zu machen.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Hast Du einen Tipp f\u00fcr Frauen, die in der Branche Fu\u00df fassen wollen?<\/h3>\n\n\n\n

Ich w\u00fcrde Frauen ermutigen, an Communities, Roundtables und Informationsveranstaltungen rund um das Thema Daten und KI teilzunehmen und sich dort zu vernetzen. Au\u00dferdem gibt es so viele offene Stellen in diesem Bereich, und es hilft, sich zun\u00e4chst einen guten \u00dcberblick dar\u00fcber zu verschaffen, in welcher Branche oder in welchem Bereich man arbeiten m\u00f6chte, und dann einfach von dort aus zu starten und sich dorthin vorzuarbeiten, wo man hin m\u00f6chte.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

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\"Ricarda<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

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Ricarda Heim, Data Analyst, SKIM<\/h2>\n\n\n\n

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten\/Datenwissenschaft?<\/h3>\n\n\n\n

Ich liebe die Eindeutigkeit von Zahlen. Es gibt zahllose M\u00f6glichkeiten, Worte zu interpretieren, aber bei Daten ist es in der Regel eine ziemlich klare Geschichte.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?<\/h3>\n\n\n\n

Nachdem ich meinen Master in Wirtschaftswissenschaften und \u00d6konometrie gemacht hatte, wusste ich, dass ich in einem analytischen Beruf arbeiten wollte. Der Einstieg als Analystin ist eine gute M\u00f6glichkeit, verschiedene Methoden und Ans\u00e4tze kennenzulernen und generell mit gro\u00dfen Datenmengen zu arbeiten.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?<\/h3>\n\n\n\n

Es ist ein Bereich, der f\u00fcr jeden geeignet ist, der sich f\u00fcr Daten und die Erkenntnisse, die sie liefern k\u00f6nnen, interessiert. Und Frauen sind darin genauso geschickt wie M\u00e4nner. Da wir jeden Tag mehr und mehr Daten sammeln, brauchen wir immer mehr Menschen, die diese Daten analysieren, um daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und sie f\u00fcr gute Zwecke einzusetzen.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Wie k\u00f6nnen wir mehr Frauen f\u00fcr Karrieren in der Data Science begeistern?<\/h3>\n\n\n\n

Ich glaube, es ist wichtig, dass junge Frauen erkennen, dass Technik und Datenwissenschaft kein Jungenclub sind und auch nicht sein sollten. Sie sind f\u00fcr jeden geeignet, der gerne forscht, Antworten auf Fragen findet und Datens\u00e4tze erforscht. Das Wissen und die Erfahrung, die man dabei sammelt, sind oft auch auf andere Branchen \u00fcbertragbar, was viele M\u00f6glichkeiten er\u00f6ffnet.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Hast Du einen Tipp f\u00fcr Frauen, die in der Branche Fu\u00df fassen wollen?<\/h3>\n\n\n\n

Daten sind heute allgegenw\u00e4rtig, deshalb sollten Sie wissen, was Sie damit machen wollen. Welches sind die Bereiche oder Produkte, die Sie interessieren? Was m\u00f6chten Sie mit Daten erreichen oder tun? M\u00f6chten Sie f\u00fcr ein Unternehmen oder eine Agentur mit verschiedenen Kunden aus unterschiedlichen Branchen arbeiten? Dann arbeiten Sie an den erforderlichen Hard Skills.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

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\"Anna<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

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Anna Peeck, Freelancer for Agile Project Management, Axel Springer National Media & Tech GmbH & Co. KG<\/h2>\n\n\n\n

Was gef\u00e4llt Dir am Change Management in der Daten- und Tech-Branche?<\/h3>\n\n\n\n

Ich liebe es, dass ich durch meine Arbeit in der Tech-Branche Teil der sich am schnellsten ver\u00e4ndernden und relevantesten Branche der heutigen Zeit bin. Das bedeutet, dass es immer spannend und aufregend schnelllebig ist, aber ich habe das Gef\u00fchl, dass ich mehr M\u00f6glichkeiten als in jedem anderen Bereich habe, diesen Wandel auch selbst zu gestalten und die Richtung zu beeinflussen, in die wir uns morgen bewegen werden.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

Die Technologiebranche braucht Dich!<\/h2>\n\n\n\n

Die Technologiebranche legt mittlerweile viel Wert darauf, weibliche Talente zu rekrutieren, zu halten und weiterzuentwickeln. Das ist ein wichtiges Signal, aber die Bem\u00fchungen sollten hier nicht enden. In unserer heutigen Arbeitswelt ist eine Qualifikation mit den richtigen F\u00e4higkeiten zur richtigen Zeit entscheidend, um die eigene Karriere voranzubringen. Data Science und Data Analytics sind massiv nachgefragte F\u00e4higkeiten. Wir ermutigen Frauen dazu, spannende Karrierem\u00f6glichkeiten im Data-Science-Bereich wahrzunehmen. Derzeit machen Frauen nur etwa ein Sechstel der Arbeitskr\u00e4fte aus, die mit neuen Technologien arbeitet. Wir sind fest davon \u00fcberzeugt, dass die Branche mehr Frauen und mehr Diversit\u00e4t ben\u00f6tigt, um Teams zu st\u00e4rken und innovativer, vielf\u00e4ltiger und produktiver zu gestalten.<\/p>\n\n\n\n

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The future is female. Die macht auch vor Data Science Teams keinen Halt. Zurzeit ist nur etwa jeder sechste Data Professional weiblich und es liegt im Interesse von Unternehmen und der Gesellschaft, die Geschlechtervielfalt in Datenberufen zu f\u00f6rdern. Unternehmen suchen aktiv nach mehr weiblichen Data Scientists f\u00fcr ihre Teams und dabei wollen wir helfen. Deshalb […]<\/p>\n","protected":false},"author":12,"featured_media":3544,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-3542","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-heroes"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3542"}],"collection":[{"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/12"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3542"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3542\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3544"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3542"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3542"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3542"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}