Zuerst zu dir persönlich: Welche Hashtags beschreiben dich am besten?
#nohashtags, aber ich würde mich als jemand beschreiben, der gerne neue Dinge lernt und eine ziemlich positive Einstellung hat.
Erzähl uns mehr zu den Hashtags.
Etwas Neues zu entdecken oder neue Fähigkeiten zu erlernen, macht das Leben interessant. Ich habe mich während meiner gesamten Laufbahn ständig weitergebildet, beginnend mit einem Abschluss in Rechnungswesen, dann mit einem Masterstudium-Abschluss in Angewandter Finanzwissenschaft und jetzt in Datenwissenschaft. Es gibt so viele Dinge zu lernen, die uns nicht nur dabei helfen, besser in unserem Job zu werden, sondern uns auch als Menschen weiterzuentwickeln, wenn wir offen für neue Ideen, Ansätze oder die Erfahrungen anderer bleiben.
Nun zu deiner beruflichen Tätigkeit: Was machst du bei der TX Group?
Ich habe bei "20 Minuten" in der Datenanalyse gearbeitet und bin jetzt als Data Scientist für die Goldbach Group tätig. Ich bin dafür verantwortlich, das Unternehmen dabei zu unterstützen, das Beste aus den Daten herauszuholen. Ein Teil dieser Arbeit beinhaltet die Arbeit an unseren Vorhersagealgorithmen für gezielte Werbung, dabei Faktoren wie Geschlecht und Alter berücksichtigend. Ein weiteres interessantes Projekt ist die Vorhersage von Zuschauerzahlen für Replay-TV. Ich helfe dem Unternehmen auch dabei, die Daten zu verstehen, die wir haben, und zu verstehen, was die Daten für das Unternehmen bedeuten und welche Möglichkeiten es gibt, sie zu nutzen.
Was hast du davor gemacht und weshalb bist du Teil der TX Group geworden?
Ich habe über zehn Jahre lang in der Buchhaltung und im Finanzwesen gearbeitet. Die Arbeit hat mir sehr viel Spass gemacht, vor allem die Arbeit im Finanzbereich, wo man mit verschiedenen Bereichen eines Unternehmens zusammenarbeitet. Hier konnte ich meinem Team helfen, die Geschäftsprozesse zu verstehen und neue Möglichkeiten zu erörtern. Aber ich liebe auch Technologien. Da immer mehr Daten zur Verfügung standen, wurde es immer schwieriger, diese mit herkömmlichen Finanzmethoden und -tools (z. B. Excel) zu analysieren. Also habe ich mir überlegt, was ich noch tun könnte, um mehr über Data-Science-Techniken zu lernen. Ursprünglich dachte ich, dass ich diese Fähigkeiten nutzen würde, um meine Finanzkarriere zu verbessern und meine Analysemöglichkeiten zu erweitern, aber alles, was ich dann lernte, gefiel mir so gut, dass ich beschloss, mich zu 100 Prozent auf eine Karriere in der Datenwissenschaft zu konzentrieren.
Erzähl uns, was das Aufregendste in deinem Job ist.
Das Lernen neuer Dinge und das Lösen von Problemen. Wie bei vielen Dingen im Leben weiss man oft nicht sofort, wie man ein Problem lösen kann, vor dem man steht. Das fühlt sich in der Regel nicht sehr gut an und kann beängstigend und stressig sein. Aber dann fängt der Spass an, wenn man anfängt, über die Probleme nachzudenken und darüber, was man tun könnte, um sie zu lösen. Und wenn man keine Antworten hat, geht man auf die Suche und lernt neue Dinge, die einem helfen können. Man interagiert mit neuen Leuten, die neue Ideen haben, die einem helfen, das Denken zu öffnen.
Welche Data Scientist Fähigkeiten sind in deinem Job besonders gefragt?
Aus technischer Sicht: SQL, Python, Workflow-Management, KI/ML-Techniken. Aber man muss auch in der Lage sein, die Daten zu verstehen und sie auf eine sinnvolle Art und Weise zusammenzuführen, um dem Unternehmen Einblicke zu ermöglichen und sich so weiterentwickeln zu können. Man muss auch Ideen haben, was möglich ist und was dem Unternehmen helfen könnte.
Bezeichnest du dich selbst eher als Techie, als Analyse-Freak, als kreatives Genie, als Management-Superhero oder als genialer Allrounder?
Ich würde sagen, ich bin ein Generalist mit sehr guten technischen und analytischen Fähigkeiten.
Was hat dich während des Studiums (MSc in Applied Information and Data Science) am meisten geprägt oder gepackt?
Zoom. Ich habe das Studium während der Pandemie angefangen und während der Pandemie abgeschlossen, also erinnere ich mich an viele Online-Aktivitäten. Was die Kursarbeit angeht, so war die Projektarbeit für mich am interessantesten und hat mir viel Spass gemacht. Besonders gut gefallen hat mir das Scrapen des Internets, um Informationen über Coronavirus-Fälle zu erhalten sowie ein Projekt, bei dem wir den Umsatz von Restaurants in Zürich1 vorhersagten. Mein Lieblingsprojekt basierte jedoch auf Computer Vision, bei dem meine Arbeitsgruppe Gesichter auf der Grundlage von Buchbeschreibungen von Charakteren generierte.
Was sind aktuell die grössten Herausforderungen in deinem Job?
Genug Zeit zu haben, um alles zu tun, was ich tun möchte! Es gibt so viele Möglichkeiten, wie Datenwissenschaft in Unternehmen eingesetzt werden kann und eine der grössten Herausforderungen besteht darin, Prioritäten für die begrenzten Zeitressourcen zu setzen, die wir alle haben.
Welchen Ratschlag würdest du Personen geben, die denselben Job starten?
Stell eine Menge Fragen. Es ist unglaublich wichtig, Daten, Geschäftsprozesse und Möglichkeiten zu verstehen, und eine der besten Möglichkeiten, dieses Wissen zu erlangen, ist, von anderen Leuten zu lernen, die bereits Expert:innen in ihren Bereichen sind. Auch wenn man ein Studium abgeschlossen hat, bedeutet das nicht, dass das Lernen aufhört: Die Arbeit an Projekten zu Hause ist eine gute Möglichkeit, seine eigenen Fähigkeiten zu erweitern. Moderierte Online-Kurse sind grossartig, um neue Fertigkeiten und Ideen zu erlangen, wenn man sich etwas aussucht, bei dem man die Schritte und Lösungen wirklich selbst durchdenken muss, lerne ich viel mehr.
Und nun zum Schluss: Welchen neuen Hashtag strebst du 2023 an?
#nohashtags, aber ich möchte weiterhin lernen und mich weiterentwickeln und all die Dinge, die ich in meinem Masterstudium gelernt habe, wirklich in die Praxis umsetzen.
Wir bedanken uns ganz herzlich bei Tracey Etheridge für das Engagement und ihre Zeit, um mit uns diese wertvollen Insights zu teilen.
1 In ihrer Masterarbeit wollte Tracey Etheridge herausfinden, ob es Korrelationen zwischen den Geschäftsentscheidungen von Unternehmen und ihrer finanziellen Leistung gibt. Zu diesem Zweck untersuchte sie einen riesigen Datensatz von Nachrichtenberichten, in denen COVID-19, die Unternehmen und ihre finanzielle Leistung erwähnt wurden, um daraus nützliche Lehren für künftige Krisen zu ziehen. Für dieses Data Science-Projekt arbeitete Tracey mit Dr. Janna Lipenkova, CEO von Anacode GmbH in Berlin, und Dr. Guang Lu, Dozent für Data Science im Marketing an der HSLU Hochschule Luzern zusammen. Er teilt Traceys Erkenntnisse in seinem Blog. Erfahren Sie hier mehr.
