Ich habe das Gefühl, dass keiner der hier Anwesenden wirklich das tut, was er behauptet. Aber ein paar grundlegend richtige Aussagen sind auf jeden Fall dabei.
Data Science ist entweder nicht definiert oder aber sehr hart definiert.
Den nächsten großen Wurf bei AlphaFold wird sicher kein WiWi Bursche mit einem Data Science Bootcamp machen. Glaube kaum, dass das der Anspruch des TE ist. Aber ja, das wäre echte Data Science.
Schön ist auch, dass auch immerhin ein weiteres Berufsfeld mit Data Engineering abgefrühstückt wurde. Aber auch hier sieht sich der TE glaube ich nicht, wenn er denn genau weiß, was ihn in einer back-end / front-end oder full stack Data Engineer Rolle erwarten würde.
Entscheide dich einfach, ob du Spaß am Arbeiten mit Daten hast, dir gerne den Kopf über Zusammenhänge zerbrichst, auch mal Tage auf einem einzelnen kleinen Problem rumdenkst und dich im Kreis drehst. Python ist kein Hexenwerk, SQL schüttelt man auch relativ einfach aus dem Ärmel, die ganzen Cloudanbieter haben gute Grundkurse (Azure, etc.) oder dein zukünftiger AG hat eh eine IT, die die Hoheit über die Cluster und Workspaces, etc. hat.
Im Zweifelsfall ist Python das neue Excel, aber auch jetzt hast du in den Unternehmen noch Leute sitzen, die an einem SVERWEIS verzweifeln. Die im Leben keine Verbindung zu einer SQL-Datenbank aufgebaut, geschweige denn ein Schema angelegt bekommen. Wenn die eigentlich interessanten ERP Daten dann auch noch auf der HANA liegen, dann macht auch der selbsternannte IT-Experte in der Controlling Abteilung ein Ticket auf, dass zwei Wochen liegt und nicht bearbeitet wird.
PS.: Ich bin gerade erst auf einem Projekt [DAX] gewesen, bei dem Prophet und ein auto ARIMA auf die Daten geworfen wurde und das wird x * 100.000€ sparen, weil wahnsinnig viel manuelle Arbeit wegfällt (und die Prognose ist tatsächlich robuster falsch als die manuelle Prognose).
Also immer schön entspannt. Der Markt ist mindestens agil, wenn nicht volatil und nicht wirklich einzuschätzen.
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