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Tom Alby

Alle wollen Data Scientists. Aber es fehlt was ganz anderes.

2018-12-15


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Jeder will Data Scientists haben. Hochschulen bieten Studiengänge an. Coursera & Co überschlagen sich mit Data Science-Angeboten. Angeblich kann man Data Science in einem Monat lernen. Und das ist wichtig! Denn Daten sind das neue Öl. Ohne Daten und die sie zu Gold machenden Data Scientists sei die Zukunft düster, da sind sich alle einig. Selbst wenn man keine spannenden Daten hat, so kann ein Data Scientist vielleicht aus dem Wenigen schon Goldstaub zaubern. Und eigentlich hat man eh keine Ahnung, was man mit den Daten machen kann, aber wenn man erst mal Data Scientists hat, dann wird alles gut. Auf dem Hype Cycle sind wir immer noch nicht ganz oben angekommen, aber es wird nicht mehr lange dauern, bis es runter geht ins Tal der Ernüchterung (und dann zum Plateau der Produktivität). Schuld daran haben mehrere Missverständnisse.

Es gibt keine allgemeingültige Definition von Data Science

Somit kann sich jeder Data Scientist nennen, wer das gerne möchte.  Und man kann auch einen Kurs oder einen Studiengang danach betiteln, weil es gerade schick ist. Genau das passiert momentan zu häufig.

Data Science ist das Zusammenspiel aus Data Mining, Statistik und Machine Learning. Und genau das biete ich in meinen Kursen an. Und damit wir uns gleich richtig verstehen: Ein Semester ist dafür viel zu wenig. Und deshalb nennen wir das auch nicht mal Data Science, sondern Data Analytics oder Ähnliches. Wir schnuppern rein in Data Science. Aber in den 60 Stunden im Semester entwickle ich keinen neuen Data Scientist.

Im Prinzip müsste man erst einmal mindestens ein Semester Statistik unterrichten, bevor es weiter geht. Dann eine Programmiersprache richtig lernen, sei es R oder Python. Und dann würde man mit Machine Learning beginnen. Dazwischen immer mal wieder erklären, wie man mit Linux/Unix umgeht. Datenbanken. Cloud-Technologie. Damit kann man sicherlich ein ganzes Studium füllen.

Oft ist es aber nur eine Einführung in Python mit etwas scikit. Aber, wie oben schon beschrieben, das ist egal, denn der Begriff ist eh nicht geschützt. Und es merkt auch kaum jemand, denn wer soll das denn beurteilen?

Es gibt noch keine ausreichende Ausbildung

Vor kurzem habe ich mal in einen Data Science-Kurs auf Udemy reingeschnuppert (der übrigens immer nur noch wenige Stunden gerade mal ein paar Euro kostet). Der junge Mann in seinem Gamer-Stuhl konnte gut reden, aber in die Tiefe konnte er nicht gehen. Wobei, es kommt darauf an, wie man Tiefe definiert. Der inhaltliche Tiefpunkt war für mich erreicht, als er sagte, dass man gewisse Dinge mathematisch nicht verstehen muss, zum Beispiel ob man durch n oder durch n-1 teilt. Wow.

Dann habe ich auch schon mehrere Informatik- o.ä. Studierende von der Uni Hamburg etc bei mir gehabt. Abgesehen davon, dass ihnen grundlegende Kenntnisse fehlen (“Was ist eine CSV-Datei?”), haben sie zwar ein paar Techniken gelernt, die sie auch brav in die Bewerbung schreiben (“Erfahrung in ML”), aber richtig verstanden haben sie nicht, was sie da tun. So wird k-means gerne auf alles geballert, auch wenn es keine numerischen Daten sind (die kann man ja einfach umwandeln, dann sind sie ja numerisch). Dass das selten Sinn ergibt, wenn man euklidische Distanzen berechnet, nun ja. Wenn man nur einen Hammer hat, dann sieht alles aus wie ein Nagel.

Wenn aber die Ausbildung suboptimal ist, wie sollen die Data Scientists dann Gold aus Daten generieren? Für den wirklich krassen Kram wird eine solche Ausbildung nicht ausreichen. Und entweder wird dann Mist geliefert oder das Projekt geht nie zu Ende. Das erinnert mich ein bisschen an die New Economy, als plötzlich jeder HTML-Seiten bauen konnte. Nur diejenigen, die mehr als HTML konnten, haben nach dem Crash noch Chancen auf einen Job gehabt. Und zu viele Läden gingen pleite, weil sie einfach nur schwach ausgebildete Leute eingestellt hatten.

Nicht jedes Problem benötigt einen Data Scientist

Viele Probleme lassen sich auch ohne einen Data Scientist lösen. Tatsächlich sind viele Methoden bereits in der Statistik gut behandelt worden, von der Regressionsanalyse bis zur Bayesian Inferenz. Auch Klassifikation und Clustering gab es lange vor dem Data Science-Zeitalter. Support Vector Machines sind auch schon etwas älter (60er Jahre!). Das einzig Neue ist, dass es viel mehr Bibliotheken gibt, die jeder anwenden kann. Aber man muss nicht sofort an Data Science denken, wenn es um diese Themen geht. Denn da zahlt man gleich einen Hype-Bonus mit.

Und vor der Anwendung solcher Methoden steht erst einmal die Analyse von Daten. Dies ist die Kompetenz, die am meisten fehlt. Wir brauchen zunächst einmal nicht mehr Data Scientists, wir brauchen mehr Menschen, die nicht vor einer Zahlenkolonne weglaufen und es schaffen, daraus die richtigen Schlussfolgerungen zu ziehen. Und wenn man dann nicht weiß, wie man auf eine Lösung kommt, dann kann man immer noch einen Spezialisten fragen. Die häufigsten Probleme, die ich sehe, sind keine Data Science-Probleme, es sind zunächst einmal Daten-Analyse-Aufgaben. Und idealerweise werden diese Aufgaben nicht von Extra-Datenanalysten durchgeführt, sondern von den Kollegen selbst, die die Experten in einem Thema sind.

Was, wenn nicht Data Science, wird wichtig?

Natürlich wird die Arbeit mit Daten in Zukunft nicht weniger wichtig werden. Ganz im Gegenteil. Aber es ist zu befürchten, dass der gegenwärtige Hype diesem neuen Gewächs nicht gut tut. Da es dort jede Menge Geld zu verdienen gibt, stürzen sich auch Talente darauf, deren bisheriger Fokus nicht unbedingt auf Mathematik-nahen Fächern lag. Einen Udemy-Kurs kann jeder irgendwie abschließen. Aber die Qualität ist nicht bei jedem Kurs gleich gut. Und dementsprechend ist diese Art der Ausbildung sowie auch das plumpe Lernen von Methoden an der Uni nicht hilfreich, Data Science nach vorne zu treiben. Dadurch wird Data Science eher enttäuschen und in das Tal der Enttäuschung abrutschen. Denn es werden nicht alle Erwartungen erfüllt werden können.

Die Arbeit mit Daten sollte im Vordergrund stehen, nicht Data Science. Die Analyse. Die Akquise. Data Scientists sind gelangweilt, wenn sie nur als besser bezahlte Datenanalysten verwendet werden. Und der Anwender, der seine Bedürfnisse und Probleme gar nicht artikulieren kann (sofern überhaupt ein Problem vorhanden ist und nicht einfach nur nach dem “geilen Scheiß” gefragt wird), versteht die Welt nicht mehr, wenn die Data Scientists dann wieder gehen und sich eine spannendere Aufgabe suchen. Wir brauchen Anwender und Data Scientists, die zunächst einmal das zu lösende Problem verstehen und auch die entsprechenden Daten analysiert haben. Wir müssen mehr Menschen die Kompetenz geben, Daten selber analysieren zu können.

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