Erfahrungsberichte

In der angewandten Mikroökonomie ist Datenanalyse allgegenwärtig. Ökonometrie und Statistik liegen allen empirischen Arbeiten zugrunde, doch die Anwendung erfordert mehr als bloße technische Umsetzung. Bei der Datenanalyse in der angewandten Mikroökonomie ist es zentral, geschickte Identifizierungsstrategien zu entwickeln, zu erkennen, wann herkömmliche Methoden versagen, und Studiendesigns entsprechend anzupassen. Ob es darum geht, wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen oder Ressourcenvergabeprobleme in der Politik oder Industrie zu lösen – glaubwürdige empirische Analysen hängen vom Verständnis des Kontexts, der Literatur und der Grenzen dessen ab, was die Daten hergeben. Somit zeugt die Fähigkeit, verwertbare Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, sowohl von praktischem Können als auch von fundiertem abstraktem Denken und trägt zudem zu einer klaren Kommunikation mit einem fachfremden Publikum bei.

Das Wahlpaket hatte einen erheblichen Einfluss, insbesondere auf den Einsatz der Methoden und die Interpretation der Ergebnisse. Die Masterarbeit ging weit über den üblichen Standard hinaus und wies größere methodische Ambitionen und Sorgfalt bei der Bearbeitung von Forschungsfragen auf, für die nur begrenzte oder widersprüchliche wissenschaftliche Evidenz vorliegt. Das Wahlpaket soll das Selbstvertrauen der Studierenden stärken, über Standardmethoden hinauszugehen, und die Fähigkeit vermitteln, mit großen und komplexen Datenmengen umzugehen. Außerdem lehrt es interdisziplinäres Denken. Beides schlug sich in der Masterarbeit nieder: Die Arbeit analysierte den Zusammenhang zwischen psychischer Gesundheit und Umwelteinflüssen und nutzte maschinelles Lernen, um komplexe, potenziell nichtlineare Zusammenhänge zu untersuchen. Sie machte außerdem deutlich, dass Prognosen nicht mit Kausalität gleichzusetzen sind, und demonstrierte bei der Interpretation der Ergebnisse, die aus diesen fortschrittlichen Methoden resultierten, die gebotene Zurückhaltung.

Die Studentin bewältigte die für das Projekt erforderliche umfangreiche Datenverarbeitung selbstständig und dokumentierte ihre Entscheidungen nachvollziehbar. Daher verlagerten sich unsere Gespräche schnell weg von analysebezogenen Fragen und konzentrierten sich darauf, Forschungsansätze zu bewerten und Schritte zu unternehmen, die für eine gute wissenschaftliche Qualität entscheidend sind, wie die Ausrichtung der empirischen Strategie entlang der Forschungsfrage und die verantwortungsvolle Formulierung von Schlussfolgerungen. Dieser Ansatz führte zum besten denkbaren Szenario: Unterstützung bei den zugrundeliegenden Denkprozessen, nicht nur bei der Umsetzung. Das Wahlpaket ersetzte die Betreuung nicht, sondern machte sie produktiver, indem es sie auf ein höheres Niveau wissenschaftlicher Argumentation hob. Schließlich ermöglichte das Wahlpaket der Studentin, die Ergebnisse und ihre Relevanz auch Laien zu erklären und Grenzen frühzeitig aufzuzeigen, wodurch Vertrauen aufgebaut und Überinterpretationen vermieden wurden.

Ich habe mich anfangs nicht nach Wahlpaketen umgeschaut, weil das Hauptfach Psychologie keine interdisziplinären ECTS-Punkte zulässt. Während eines Projekts zu Textanalyse traf ich aber einen anderen Psychologiestudierenden, der gerade das Wahlpaket absolvierte. Aufgrund seiner Empfehlung und der breiten Palette an praktischen Anwendungen für die in den Kursen vermittelten Kompetenzen, entschied ich mich, ebenfalls das Wahlpaket zu belegen.

Besonders hilfreich für mein Studium waren die in den Wahlpaketkursen vermittelten Datenmanagement- und Datenanalysefähigkeiten. Die Hauptschwierigkeit meiner Masterarbeit bestand darin, Daten zu verarbeiten und zu analysieren, worauf mich diese Kurse perfekt vorbereitet haben.

Sowohl die Programmier- als auch die Datenanalysefähigkeiten sind für die quantitative Forschung, egal in welchem Zweig, sehr praktisch. Da ich mich entschieden habe, weiter in der Forschung zu arbeiten, werde ich die erworbenen Fähigkeiten mit Sicherheit einsetzen und weiterentwickeln.

Während meines Bachelorstudiums in Linguistik suchte ich nach einer Möglichkeit, mir Fähigkeiten und Kenntnisse in einem neuen Bereich anzueignen. Eine Freundin erzählte mir von dem Einführungs-Programmierkurs in Python. Da ich zuvor noch nie programmiert hatte, war dieser Kurs die perfekte Wahl für mich, da er keine besonderen Voraussetzungen erforderte – außer Motivation und Zeit.

In meinem Masterstudiengang war es dank der Programmierkenntnisse, die ich im Wahlpaket erworben hatte, einfacher, meine Fähigkeiten auf andere Bereiche wie maschinelles Lernen und Natural Language Processing auszuweiten. Ich profitierte sehr von meinen früheren Erfahrungen mit Python-Modulen zur Datenverarbeitung und -analyse, die wir in den Kursen Data Management und Daten Analysis angewendet hatten. Auf einer allgemeineren Ebene haben die Kurse meine Problemlösungsfähigkeiten sowohl beim Programmieren als auch bei der Bewältigung von Aufgaben in anderen Lebensbereichen verbessert.

Das Wahlpaket hat mein Interesse am Programmieren und an Data-Science-Themen geweckt, was mich wiederum dazu veranlasst hat, ein Studium im Bereich der Sprachtechnologie anzuschließen. Besonders jetzt, da Technologien wie große Sprachmodelle in unserem täglichen Leben so präsent sind, ist fundiertes Wissen sowohl im geisteswissenschaftlichen als auch im technologischen Bereich wichtig und hilfreich, um die Chancen und Herausforderungen, die diese Entwicklungen mit sich bringen, zu bewältigen. Ich stehe zwar erst am Anfang meines Berufsweges, aber die Erfahrungen, die ich im Studium sammeln durfte, haben mir eine Vielzahl an spannenden Möglichkeiten eröffnet, die ich gerne erkunden möchte.

Ich wusste von meinen Kolleginnen und Kollegen, dass die Universität Innsbruck verschiedene Wahlpakete und Ergänzungsstudien anbietet. Konkret vom Wahlpaket Digital Science erfuhr ich auf der Website der Universität. Dort las ich mir die Informationen zum Wahlpaket und zu den angebotenen Kursen durch und stellte fest, dass sie sich im Bereich Data Science bewegen – und das ist genau der Bereich, der mich neben meinem Hauptfach sehr interessiert.

Ich forsche im Bereich computergestützte Chemie. Das, was man im Wahlpaket Digital Science lernt, ist eng mit meinem Forschungsfeld verwandt. So nutze ich Python für die Datenanalyse und die Datenmanagement- und Datenanalyse-Kurse haben mir geholfen, mir Kompetenzen im Umgang mit großen Datensätzen anzueignen und diese effizienter anzuwenden.

Ja, auf jeden Fall. Dieses Wahlpaket richtet sich eigentlich an Bachelor- und Masterstudierende, aber ich bin Doktorandin. Zwar musste ich mehr Zeit in die zusätzlichen Kurse investieren, habe dafür aber auch wertvolle Fähigkeiten erlernt, die meinen Lebenslauf ergänzen. Das Forschungsprojekt, an dem ich aktuell und in naher Zukunft arbeite, hat tatsächlich viel mit maschinellem Lernen und Data Science zu tun, sodass das Wahlpaket mir sehr viel bringt.

Den Kurs „Einführung in die Programmierung mit Python“ habe ich als Wahlfach im Rahmen meines Bachelorstudiums besucht. Dabei habe ich vom Wahlpaket Digital Science erfahren und beschlossen, auch die anderen Kurse des Wahlpakets zu absolvieren.

Während meiner Bachelorarbeit am Institut für Genetische Epidemiologie (MUI) habe ich besonders bei der Dokumentation und beim Testen meines Codes vom Gelernten profitiert. Auch die Online-Lehrmaterialien auf der Plattform DiSCDown haben mir sehr weitergeholfen.

Auf jeden Fall. In meinem Bereich sind Statistikkenntnisse und Programmierfähigkeiten sehr gefragt – die Absolvierung des Wahlpakets kann daher beispielsweise bei der Bewerbung um eine PhD-Stelle von entscheidender Bedeutung sein. Darüber hinaus schätze ich es sehr, dass die im Wahlpaket erlernten Fähigkeiten vielseitig einsetzbar sind und mir somit auch berufliche Möglichkeiten in anderen Bereichen eröffnen. Aktuell arbeite ich beispielsweise als studentische Mitarbeiterin in der Arbeitsgruppe „Energieeffizientes Bauen“ (UIBK) und bin dort für statistische Analysen von Luftqualitätsdaten verantwortlich.

Achim Zeileis, ein Professor am Institut für Statistik, unterrichtet viele Lehrveranstaltungen in meinem Studienfach und lässt keine Gelegenheit aus, Studierende für das Wahlpaket Digital Science zu begeistern. In meinem Fall hat es geklappt.

Da viele wirtschaftswissenschaftliche Kurse in irgendeiner Weise mit Statistik zu tun haben und viele Arbeitsaufgaben in diesen Kursen mit irgeneiner Art von Datensatz beginnen, halfen mir die im Wahlpaket erworbenen Fähigkeiten, solche Aufgaben effizienter zu lösen. Ich konnte die Inhalte aus dem Wahlpaket daher in weiten Teilen meines Studiums anwenden.

Das habe ich bereits. Ich habe ein Traineeprogramm bei der Deutschen Bahn begonnen. Dort war man gezielt nach Masterabsolventinnen und -absolventen auf der Suche, die die Digitalisierung vorantreiben können. Daher bezweifle ich, dass ich die Stelle ohne das Wahlpaket bekommen hätte. Mir ist zwar mittlerweile klar geworden, dass R außer für wissenschaftliche Zwecke nicht häufig verwendet wird, sodass ich auf Python umsteigen muss. Trotzdem bin ich überzeugt, dass ich von dem Gelernten profitieren werde. Ab und zu nehme ich sogar meine Kursunterlagen zur Hand und durchforste sie nach bestimmten Folien oder Codeschnipseln.