Interview mit Dafni - Data Scientist und moinworld Kursleiterin Data Analytics

Kannst Du dich kurz vorstellen?

Hallo, ich bin Dafni, Datenwissenschaftlerin mit einem Hintergrund in Biologie und Computational Neuroscience. Ich komme aus Griechenland, aber ich lebe seit neun Jahren in Deutschland. Seit fünf Jahren in Hamburg.

Warum und wie hast Du Programmieren gelernt?

Seit der Schulzeit haben mich Computer wirklich fasziniert, und ich habe mich gerne damit beschäftigt und bisschen rumexperimentiert. Natürlich war vor 20 Jahren alles ganz anders, man denke an DOS für Spiele, Windows95 und DSL-Internetanschluss. Aber die Biologie hat mich überzeugt! Im Schnelldurchlauf bin ich an die Universität, wo ich gelernt habe, dass es auf diesem Gebiet einen Zweig namens “Computational Biology” gibt. Kurz gesagt, mathematische Modelle zu verwenden, um Dinge zu erklären und auch vorherzusagen. Ich beschloss, diesen Weg weiterzuverfolgen. Also begann ich, mich mit allem vertraut zu machen. Vom Tippen und den Grundlagen der Programmierung bis hin zur Statistik. An der Universität hatten wir im Fachbereich Biologie keine Programmierkurse, also war es eher ein Lernen auf eigene Faust. Ich schlug vieles in Büchern nach. Später, während meines Masters in Computational Neuroscience, musste ich dann lernen, wie man programmiert. An diesem Punkt begannen die Dinge wirklich gut zu laufen. Plötzlich brauchte ich C und MATLAB, um Modellierung und Datenanalyse durchzuführen. Natürlich hört das Lernen nie auf, und heutzutage sind die Möglichkeiten endlos. Ich habe viel experimentiert und Tutorials, Videos, Dokumentationen, das Lesen des Codes anderer Leute, Online-Kurse und Live-Kurse verwendet.

Warum hast du nach deinem Schulabschluss nicht direkt Informatik studiert?

Die Biologie hatte mein Interesse geweckt, und ich bereue diese Entscheidung acuh nicht eine Sekunde lang. Das Wissen, das ich für die Welt um uns herum, die Natur, die Menschen und alles andere gesammelt habe, ist für mich von unschätzbarem Wert. Ich habe das Studium geliebt. Dasselbe gilt für die Neurowissenschaften: Ich würde das Verständnis, wie das Gehirn funktioniert, gegen nichts eintauschen – obwohl wir natürlich noch nicht alles wissen. Ich wollte die Welt um mich herum verstehen, und Biologie und Neurowissenschaften lieferten diese Art von Verständnis und ist eine äußerst wertvolle Erkenntnis für mich. Das Interesse an Computern war jedoch immer noch vorhanden, also versuchte ich, beides zu kombinieren.

Warum bist du nach Deiner Ausbildung in Biologie und Neurowissenschaften in die Informatik gegangen?

Sagen wir, das Leben verläuft manchmal nicht nach Plan. Wir haben nicht alles unter Kontrolle.Ursprünglich war geplant, im akademischen Bereich zu bleiben, aber die Dinge verliefen nicht wie geplant, also musste ich etwas anderes finden. Ich wollte so nah wie möglich an der Wissenschaft bleiben und alle Werkzeuge und das Wissen nutzen, das ich über die Jahre gesammelt habe. Obwohl ich nicht mehr in einem Labor arbeite, kann ich all das andere Fachwissen, das ich aus der Forschung habe, auf diesem Weg einfließen lassen. Wenn es zum Beispiel um die Datenanalyse geht, ist der Prozess sehr ähnlich. Ja, die Datenquellen und Anwendungen können sich ändern, aber die Hauptprinzipien, die Arbeits- und Denkweise sind die gleichen. Daher kann ich einen großen Teil meiner Fähigkeiten einsetzen. Es gab noch viel zu lernen und anzupassen, aber für mich war dieser Weg zeitlich und interessenmäßig am sinnvollsten.

Wie ist die Verteilung von Männern und Frauen in Deinem Bereich?

Irgendwas zwischen ausgewogen und männlich dominiert. In meinem derzeitigen Job, in der Abteilung Datenwissenschaft, sind wir vier Personen: drei Männer und ich. Wir sind jedoch Teil eines größeren Analyseteams, dort gibt es mehr Frauen. In der Firma, in der ich zuvor gearbeitet habe und die medizinische Geräte herstellt, bestand das restliche Team neben mir aus Männern. Im akademischen Bereich hing es vom Fachgebiet ab. Die Biologie war insgesamt ausgewogen, Physik, Mathematik und CS waren männlich dominiert.

Wie ist es für Dich, in einem von Männern geprägten Umfeld zu arbeiten? Es macht nicht wirklich einen Unterschied –zumindest soweit ich das beurteilen kann. Ich bevorzuge/versuche, mich auf meine Arbeit zu konzentrieren und Ergebnisse zu liefern. Ergebnisse sind schwer zu argumentieren, und bis jetzt hat das noch niemand versucht. Insgesamt verhalten sich die Menschen, mit denen ich zu tun habe, sehr professionell. Natürlich gibt es einige Ausnahmen. Zum Beispiel hatte ich eine Kollegin, die nicht sehr kollegial war und bei jeder Gelegenheit darauf achtete, dies mitzuteilen – aber sie sorgte nur dafür, dass unsere Zusammenarbeit nicht von langer Dauer war. Glücklicherweise war meine Erfahrung mit meinen Kollegen und Kolleginnen zum größten Teil sehr positiv.

Du hast auch ein Bootcamp absolviert, nicht wahr?

Ja, das habe ich. Bevor ich das Bootcamp in Datenanalyse absolvierte, hatte ich bereits einige Online-Kurse besucht, so dass nicht alles neu für mich war. Es war aber eine tolle Erfahrung, weil es so konzentriertes und kompaktes Arbeiten war. Man war jeden Tag von 9 bis 18 Uhr im Kurs, zusätzlichen hatten wir Hausaufgaben. Diese drei Monate waren sehr intensiv und anstrengend. Ich bin ein Mensch, der sich gerne in ein Thema vertieft, anstatt heute und nach ein paar Tagen ein wenig zu tun. Ich mag diese Kontinuität. Sie hilft mir, besser zu lernen und mehr Freude daran zu haben. Außerdem habe ich dadurch ein besseres Verständnis dafür bekommen, wie die Branche arbeitet, wenn es um die Stellensuche geht. Die Suche nach einem Arbeitsplatz im akademischen Bereich und die Suche nach einem Arbeitsplatz in der freien Wirtschaft sind zwei verschiedene Dinge; zum Beispiel beim Inhalt eines Lebenslaufs. Das Bootcamp war sehr gut darin, einige Anstöße in diese Richtung zu geben.

Du unterrichtest Datenanalyse bei moinworld, für die Python-Kenntnisse erforderlich sind. Ist es auch die Hauptprogrammiersprache, mit der Du im Alltag arbeitest?

Ja, das ist sie. Im Allgemeinen sind Sprachen Werkzeuge. Das bedeutet, dass man mehr als eine benötigt. Nicht jede Sprache ist das beste Tool für die betreffende Aufgabe. Für das Projekt, an dem ich gerade arbeite, verwende ich viel Python und SQL. Für das Projekt, an dem ich vorher gearbeitet habe, musste ich Python und HTML verwenden. Es ist immer eine Mischung aus beidem. Ich mag Python wirklich, weil es sehr flexibel ist, die Syntax selbst ist sehr einfach und nicht so nuanciert wie beispielsweise C.

Was wäre ein Grund, anderen Leuten die Datenanalyse zu empfehlen?

Daten lügen nicht – wenn sie richtig erhoben werden. Man findet dort Antworten. Mit einer richtigen Datenanalyse wirst du– das heißt wenn man wissenschaftlich arbeitet und Daten, die dir nicht gefallen nicht einfach ignorierst – die Antwort auf deine Frage finden. Ein weiterer wichtiger Grund ist, dass es dir dann leichter fällt, schlechte Analysen und/oder schlechte Datensätze zu erkennen; das ist sehr nützlich in einer Welt, in der schlechte Statistiken so alltäglich sind und “Wissenschaftler sagen” so locker verwendet wird. An welchem Projekt arbeitest du derzeit?

Bei dem Projekt geht es darum, für einen Kunden ein Dashboard und die zugrunde liegende Datenbank zu erstellen. Sie haben verschiedene Datenquellen, die kombiniert werden müssen. Zusätzlich werden die Daten bereinigt und verändert, bevor sie in die Cloud-Datenbank hochgeladen werden. Am Ende wird eine automatisierte Lösung erstellt, und sie können diesen Prozess nach Belieben durchführen, wann immer sie einen aktualisierten Bericht benötigen.

Hast Du Vorbilder, zu denen Du aufschaust?

Ja und nein. Ich möchte keine Namen nennen, aber es gibt Leute, die bemerkenswerte Arbeit leisten. Man hört von den Leistungen eines Menschen und wie er es geschafft hat, anderen Menschen und der Gesellschaft zu helfen. Diese Menschen sind allesamt Vorbilder für mich. Das ist es, was ich für mich selbst will: helfen. Ich glaube, wir Menschen sollten uns gegenseitig unterstützen. Deshalb wollte ich Wissenschaftlerin werden. Meiner Meinung nach sind Wissenschaftler dazu da, die Welt zu verbessern.

Hast Du Tipps für alle, die Programmieren oder Datenanalyse lernen wollen? Einfach beginnen. Man muss irgendwo anfangen und bei der Sache bleiben. Idealerweise täglich, wenn nicht möglich, jeden zweiten Tag. Beim Programmieren lernen, besonders am Anfang, ist es wichtig, konsequent zu sein. Es ist leicht, ein neues Konzept zu lernen, aber es ist auch leicht, es zu vergessen. Wenn du nicht weiterkommst, versuche das Problem selbst zu lösen und zu erklären.erklär dir selbst das Problem. Wenn das nicht hilft, bitte um Hilfe – Google ist dein Freund. Glaube daran, dass Du es kannst, denn Du kannst es!

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