Am Puls der Zeit lernen

Lea, du hast Data Science studiert, bevor Künstliche Intelligenz im Alltag präsent war – und plötzlich sprach die ganze Welt darüber. Wie hast du diesen Moment erlebt?
Als ich 2021 mein Studium begonnen habe, war künstliche Intelligenz für viele noch ein abstraktes Thema. Im Studium haben wir uns aber schon früh mit Machine Learning, Datenmodellen und ersten Anwendungen beschäftigt. Dann kam Ende 2022 ChatGPT – und plötzlich sprach gefühlt jeder über KI. Spannend war, dass viele der plötzlich diskutierten Konzepte für uns im Studium längst Thema waren. Ich konnte an Alltagbeispielen erklären, was hinter solchen Modellen steckt und warum Daten, Training und Algorithmen so wichtig sind.

Als Pionierin hast du dich für Data Science an der ZHAW entschieden. Wie hast du diesen Start erlebt?
Da der Studiengang neu war, konnte ich nicht mit jemandem sprechen, der bereits im Studium war – das hat mich etwas verunsichert. Nach einem Gespräch mit dem Studiengangleiter hatte ich mich dann aber motiviert angemeldet. Im Studium war vieles noch im Aufbau. Oft wussten wir nicht genau, wie Prüfungen aussehen würden. Gleichzeitig arbeiteten wir immer mit den neuesten Technologien. Das Studium war am Puls der Zeit.

Was gefiel dir am Studium inhaltlich am besten?
Mir gefiel sehr, dass es viele Projektmodule gab. So lernten wir die Technologien nicht nur theoretisch kennen, sondern auch, wie man sie wirklich anwendet. Ich hatte das Glück, einen Studienkollegen zu haben, mit dem ich mich gut ergänzte. Dadurch machte jedes Projekt Spass.

Ist dir aus deiner Studienzeit etwas besonders geblieben?
Die Kaffeepausen mit meinem Bachelorpartner, in denen wir erschöpft über Projekte gefachsimpelt, Lösungen gefunden oder neue Ideen entwickelt haben. Und natürlich die Frackwoche.

Welche Erfahrung machst du als Frau in einem technischen Umfeld? Schon in der Informatikmittelschule und auch in meinem vorherigen Job war ich oft eine von wenigen Frauen. Man muss lernen, sich durchzusetzen und wird teilweise unterschätzt. Ich wurde aber stets respektvoll behandelt und wertgeschätzt. Oft ist es ein Vorteil, eine zusätzliche Perspektive einzubringen.

Deine Durchsetzungsstärke half dir bestimmt auch im Auslandssemester, wie war es? 
Ja, das Auslandssemester in Massachusetts war eine Herausforderung. Ich musste alles selbst organisieren, um dort studieren zu können. Ich belegte Module mit Studierenden, die ganz andere Grundlagen hatten als ich, darunter war auch ein Mastermodul. Mit zusätzlichem Lernen konnte ich es meistern.

Heute arbeitest du als Data & AI Consultant bei Swisscom. Welche Inhalte aus dem Studium helfen dir besonders im Job?
Wir haben den gesamten Datenprozess kennengelernt – von der Analyse über die Aufbereitung bis hin zu Machine-Learning-Modellen und Datenpipelines. So habe ich gelernt, Daten nicht nur zu analysieren, sondern auch die Infrastruktur, Architektur und Prozesse dahinter zu verstehen. Besonders im Bereich Data Engineering hilft mir das heute. Dank des Studiums bin ich in meinem Team häufig die Ansprechperson für AI/ML-Themen. 

Wie hast du den Einstieg in die Berufswelt erlebt?
Nach dem Studium nutzte ich die Gelegenheit und ging ein halbes Jahr reisen. Danach ging ich auf Jobsuche – aktuell ist es nicht einfach, eine Einstiegsstelle zu finden. Es braucht etwas Ausdauer. In meiner Stelle konnte ich nun neue Erfahrungen sammeln und fachlich viel dazulernen.

Wem empfiehlst du das Data Science Studium?
Man sollte Freude daran haben, Probleme strukturiert zu analysieren und aus Daten Mehrwert zu schaffen. Eine gewisse Affinität zu Mathematik und Statistik ist sicher von Vorteil. Vorkenntnisse im Programmieren sind nicht zwingend notwendig, erleichtern aber den Einstieg. Nötig sind zudem ein generelles Interesse und Freude an IT sowie an technischen Themen. Wie in jedem Studium braucht es zudem Biss, Selbstständigkeit und Durchhaltevermögen.