Liebe Mitstudierende und anderweitig Interessierte,
wie hier üblich möchte ich meinen Beitrag in drei Teile gliedern. Da mein beruflicher und akademischer Hintergrund etwas von der Regel abweicht, möchte ich zuerst kurz auf den Quereinstieg als Wirtschaftsinformatiker und die persönliche Erfahrung damit eingehen. Wenn ihr weiterlest, erfahrt ihr wie und wie ich als Wirtschaftsinformatiker in einen von Finanz- und Wirtschaftsmathematikern dominierten Bereich bei der VW Financial Services AG (VW FS AG) gelangt bin und wie das Umfeld dort ungefähr aussah. Zuletzt kommt der wohl konkreteste Teil. Ich möchte mit euch teilen, welche Qualifikationen nötig waren bzw. mir weitergeholfen haben, wobei ich insb. auf (teils Standard-) Software-Kenntnisse eingehe und auch noch ein kurzes Fazit ziehe. Bei konkreten Themen gibt es auch Hinweise auf relevante Vorlesungen, wobei das nur eine sehr kleine und subjektive Auswahl ist.
Nun also kurz zu mir: Nach einem dualen Bachelorabschluss mit Schwerpunkt BWL/Finance habe ich mich zu einem Studium der Wirtschaftsinformatik an der TU BS entschieden, da ich insb. in der betrieblichen Praxis meine Affinität zu Programmierung, der Arbeit mit Daten und der Verknüpfung von beidem mit fachlichem Wissen und fachlichen Fragestellungen entdeckt habe. Das Bild einer strikten Wissenstrennung zwischen IT und Fachbereich wird den meisten Kollegen in der Praxis meiner Erfahrung nach zwar nicht gerecht, aber genau diese beiden Welten zu verstehen und verbinden, war meine Motivation für den Wechsel in Richtung (Wirtschafts-) Informatik. Um es vorwegzunehmen: In der Praxis hat mir das manchmal einen echten Mehrwert gebracht.
Andererseits ist es aus meiner persönlichen Perspektive und im Hinblick auf den Hintergrund anderer Kollegen genauso gut möglich, einen anderen Studiengang zu wählen und sich insb. die fachlichen Kenntnisse später bzw. im Berufsalltag anzueignen (sofern man eine Einstiegsmöglichkeit bekommt). Daher halte ich „lernen zu lernen“ als Teil des (Fach-) Hochschulabschlusses zusammen mit dem persönlichen Interesse für ebenso wichtig wie die konkreten Studieninhalte. Um sich im Master der WI einschreiben zu können war (zumindest in meinem Fall als „reiner“ BWLer) erst einmal das Sammeln von Credits in den Bachelorstudiengängen der Informatik und WI nötig. Am präsentesten und für mich persönlich relevantesten waren dabei die Grundlagen aus Algorithmen und Datenstrukturen sowie Relationale Datenbanksysteme I.
Auch wenn es mir zum Studienbeginn nur im Groben bewusst war, betreffen meine Interessen die Themengebiete, die im Bereich der Business Intelligence zu finden sind und sich z. T. auch mit dem aktuell sehr gerne verwendeten Begriff „Data Science“ überschneiden. In letzterem spielt wiederum das Machine Learning eine wichtige Rolle, wobei das im aktuellen Gartner Hype Cycle am Höchststand inflationärer Erwartungen angelangt ist. Das ist nur eine Einschätzung zu derartigen Themen, lässt sich dies in der betrieblichen Praxis auch an mancher Stelle in Form des Hangs wiederfinden, „hippe“ Themen als Teil einer Planung oder Vision für die Zukunft auf Folien festzuhalten. Nicht immer trifft das auch zu, wenn man sich ernsthaft mit der Materie beschäftigt.
In solchen Fällen half mir sowohl das Hintergrundwissen aus dem Studium, als auch etwas Eigeninitiative, um den tatsächlichen Nutzen besser einschätzen zu können. Ich kenne nicht alle relevanten Vorlesungen zu diesem Themenbereich. Von denen, die ich gehört habe, waren allerdings insb. „Intelligent Data Analysis“ sowie Vorlesungen wie „Data Warehousing and Data Mining“ (und weitere bei Prof. Balke) interessant.