In ganz Europa schließen tendenziell mehr Frauen als Männer eine Hochschulausbildung ab. Im Gegensatz dazu sind Frauen in Studiengängen mit Bezug zu Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik (MINT) nach wie vor unterrepräsentiert. Statt ein Studium in MINT-Fächern anzustreben, widmen sich Frauen häufig lieber den Geistes- und Sozialwissenschaften.  

Das daraus resultierende Ungleichgewicht zwischen den Geschlechtern zieht sich auch fort in jene Berufe, die auf Fähigkeiten und Kenntnisse aus diesen Bereichen zurückgreifen. Data Science ist einer der Bereiche, die am stärksten von einem Ungleichgewicht zwischen den Geschlechtern betroffen sind. Dies hat zur Folge, dass Frauen nicht gleichberechtigt an Berufen teilhaben, die sehr gefragt sind und für die gesamte Wirtschaft immer zentraler werden. Darüber hinaus erfordert die Integration von Data Science in alle Lebensbereiche viel breitere Fachkenntnisse und Fähigkeiten, als ein MINT-Studium allein bieten kann – weshalb Data Science als Fachgebiet dringend auf Expert:innen aus den Geistes- und Sozialwissenschaften angewiesen ist.  

Aus diesem Grund entwickelte ein Konsortium aus sieben Partnern aus Italien, Spanien, Österreich, Rumänien und Belgien, darunter drei Universitäten, eine Reihe von Instrumenten, die Hochschulen bei der Einführung einer datenwissenschaftlichen Grundausbildung in ihren geistes- und sozialwissenschaftlichen Studiengängen unterstützen. Dazu gehören eine Online-Lernplattform, ein Kompetenzrahmen für Data Science und eine Reihe von 43 Trainingskursen, die alle auf Italienisch, Spanisch, Deutsch, Rumänisch und Englisch angeboten werden. Ergänzend zu den bereits entwickelten Unterstützungsstrukturen hat das Konsortium auch einen Karriereleitfaden erstellt, um Studierende aus den Geistes- und Sozialwissenschaften dabei zu unterstützen, einen Weg für den Übergang in die Datenwissenschaft aufzuzeigen. Die Hauptbotschaft ist einfach: Es gibt eine Vielzahl von Data-Science-Rollen, die Lesende interessieren könnten, und sie können sich schrittweise an Ihre bevorzugte Rolle herantasten, indem sie ihre Fähigkeiten erweitern und ein unterstützendes Netzwerk aufbauen.  

Eine Landkarte für Data-Science-Berufe 

Der Leitfaden wurde auf den kollektiven Erfahrungen von Frauen aufgebaut, die im Bereich der Datenwissenschaft arbeiten, und zielt darauf ab, anderen Frauen beim Quereinstieg in diesen Bereich zu helfen und dadurch die dringend benötigte Diversifizierung des Berufs voranzutreiben. Women in AI Austria veranstaltete einen Workshop und ein Interview mit Unternehmen aus diesem Bereich, um die Perspektive von Unternehmen zu erhalten, die Erfahrung mit Quereinsteiger:innen in diesem Bereich haben. Darüber hinaus teilten Frauen, die kürzlich in Data-Science-Rollen gewechselt sind, ihre Erfahrungen mit Vorstellungsgesprächen und Probephasen und fügten ihre bevorzugten Ressourcen, Netzwerke und Initiativen hinzu, um den Lesenden einen Einblick in die Arbeit in diesem Bereich zu geben. Abschließend wurde von den Konsortialpartnern eine Umfrage an Unternehmen und Organisationen in ihren Ländern verteilt, um Initiativen und Unterstützungsstrukturen in diesen Ländern zu identifizieren und zu verstehen, wie Studierende bei ihren Bemühungen um den Aufbau von datenwissenschaftlichen Kenntnissen und Fähigkeiten unterstützt werden können. Durch Recherche wurden Data-Science-Rollen identifiziert und dann kontextualisiert, um zu veranschaulichen, welche Wege eingeschlagen werden könnten, um in den Bereich Data Science einzusteigen.  

Das Ergebnis ist ein prägnanter Leitfaden, der entwickelt wurde, um einen schrittweisen Übergang in die Datenwissenschaft zu ermöglichen. Er enthält einen Überblick über Data-Science-Berufe und wie sie sich zueinander sowie zu anderen Fähigkeiten und Disziplinen verhalten. Den Studierenden werden Impulse gegeben, wie sie ihr vorhandenes Fachwissen anwenden können, um in die Rolle ihrer Präferenz zu navigieren, indem sie mit einer erreichbaren Position beginnen und durch das Sammeln von Erfahrung und Wissen im Laufe der Zeit in technischere Rollen hineinwachsen. Um den Lesenden dabei zu helfen, stellt der Leitfaden nützliche Einstiegspunkte für das Eintauchen in die Datenwissenschaft vor, z. B. den Aufbau eines Netzwerks von Menschen und Informationen und die einen Überblick über Trainingsangebote. Darüber hinaus enthält der Leitfaden Sprungbretter für den Einstieg in die Bewerbungsphase, zum Beispiel durch die Identifizierung geeigneter Arbeitgeber. Das letzte Kapitel gibt einen Ausblick, wie die Reise über den ersten Job hinaus weitergeht.  

Über das Projekt 

Die Ziele des Projekts sind die Einführung von Lehrplänen im Bereich der Datenwissenschaften an europäischen Universitäten im Bereich der Human- und Sozialwissenschaften, die Verbesserung der Fähigkeiten von Studentinnen im Bereich der Datenwissenschaften und die Förderung einer Karriere in den Datenwissenschaften bei Frauen. Das Projekt zielt darauf ab, die geschlechtsspezifische Vielfalt und Inklusion in der datenwissenschaftlichen Ausbildung und Praxis zu fördern und die potenziellen Vorteile und Möglichkeiten zu erkennen, die die Datenwissenschaft weiblichen Studierenden aus verschiedenen Disziplinen und mit unterschiedlichem Hintergrund bieten kann. 

Weitere Informationen über das Projekt DATA SCIENCE finden Sie unter: https://datascience-project.eu