{"id":12762,"date":"2021-06-22T07:32:00","date_gmt":"2021-06-22T05:32:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.womenintechev.de\/?p=12762"},"modified":"2021-08-09T13:13:45","modified_gmt":"2021-08-09T11:13:45","slug":"recap-speakup-mit-jenna-van-hauten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.womenintechev.de\/en\/recap-speakup-mit-jenna-van-hauten\/","title":{"rendered":"Recap: #SpeakUp mit Jenna van Hauten"},"content":{"rendered":"<p><strong>Recap: #Speakup mit Jenna van Hauten<\/strong><\/p>\n<p>Jenna van Hauten ist Senior Data Scientist in einem gro\u00dfen IT-Unternehmen in Karlsruhe. Sie ist als Quereinsteigerin gestartet und berichtet, was eigentlich Data Science ist, wie man in den Bereich kommt und was auch ganz grunds\u00e4tzlich f\u00fcr einen Quereinstieg wichtig ist. Au\u00dferdem ist sie Beir\u00e4tin von Women in Tech, Coach und unterst\u00fctzt Frauen, mutig ihren eigenen beruflichen Weg zu gehen \u2013 ohne sich zu verbiegen.<\/p>\n<p>Das ganze #SpeakUp findest du hier, thematische Marker sind in der Videobeschreibung enthalten:<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/pFxRYx00yow\" title=\"YouTube video player\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Was ist eigentlich Data Science und wo kommt man als \u201eNormalo\u201c mit Data Science in Ber\u00fchrung?<\/strong><\/p>\n<p>Data Science ist die mathematische Vorhersage von Ereignissen aus meistens sehr gro\u00dfen Datenmengen. Also wenn ich beispielsweise vorhersagen m\u00f6chte, welches Produkt einen Kunden als n\u00e4chstes interessieren k\u00f6nnte, aber auch zur Optimierung der Landwirtschaft oder in der Fr\u00fcherkennung von Krankheiten aus Gesundheitsdaten. Grunds\u00e4tzlich versucht Data Science mit Algorithmen, Informationen aus gro\u00dfen Datenmengen zu ziehen, die die Gesch\u00e4ftsprozesse verbessern. Das wird in ganz vielen Branchen genutzt. Ich selbst arbeite seit 7 Jahren im Bereich der Analyse von Kundenverhalten, also mit den Fragen: Welche Kunden interessieren sich f\u00fcr welche Produkte, wann kaufen sie erneut, was f\u00f6rdert die Kundenzufriedenheit? Im Alltag kennt das jeder zum Beispiel von den Produktempfehlungen bei Amazon \u201eWas andere Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, auch gekauft haben\u201c, den gesponsorten Beitr\u00e4gen bei Facebook, die auf unseren Daten in Social Media beruhen und wo eine Zielgruppe, die sich f\u00fcr ein Produkt interessieren k\u00f6nnte ganz genau ausgew\u00e4hlt wird oder dem Instagram Algorithmus, der beeinflusst, welche Beitr\u00e4ge der Accounts, die ich abonniert habe, ich \u00fcberhaupt in meinem Home angezeigt bekomme.<\/p>\n<p><strong>Welche Kompetenzen braucht man, um Data Scientist zu werden? <\/strong><\/p>\n<p>Klassischerweise haben Data Scientists Mathematik oder (Wirtschafts-)Informatik studiert. Denn es braucht definitiv ein gutes Zahlenverst\u00e4ndnis, Freude daran, Sachverhalte abstrakt und mathematisch zu beschreiben und ein Verst\u00e4ndnis f\u00fcr Daten, also wie werden Daten aufbereitet und welchen Effekt hat das auf die Aussagekraft. Gleichzeitig ist es aber auch wichtig genau diese Transferleistung gut hinzukriegen. Daran scheitern viele Data Science Projekte in der Praxis \u2013 die Diskrepanz zwischen ich sag mal \u201emathematischer\u201c Genauigkeit und der Fachanforderung. Die Anforderung aus den Fachbereichen ist oft so etwas wie \u201eFolgendes Projekt soll effizienter werden \u2013 hast du da nicht was in deinen Daten?\u201c. Es braucht ein gutes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Gesch\u00e4ftsprozesse und kommunikative St\u00e4rke, da genau nachzufragen, was gebraucht wird, um die algorithmischen Entscheidungen so zu treffen, dass die Aussagekraft f\u00fcr den Anforderer wirklich bleibt. Dieses Spannungsfeld zwischen Theorie und Praxis \u2013 in dieser Schnittstelle habe ich vor allem gearbeitet. Daneben ist Datenaufbereitung und das Programmieren der Algorithmen nat\u00fcrlich die Hauptaufgabe eines Data Scientist. Aber ich habe das bei uns so erlebt \u2013 und auch gesch\u00e4tzt \u2013 dass nicht jeder Data Scientist in jedem Bereich gleich stark sein muss. Wir hatten als Team jeder seinen Schwerpunkt und haben uns da gut erg\u00e4nzt.<\/p>\n<p><strong>Wie kamst du als Psychologin in diesen Bereich? <\/strong><\/p>\n<p>So kam ich auch als Psychologin in den Bereich. Psychologen und auch \u00fcberhaupt Sozialwissenschaftler, sind nicht ganz so h\u00e4ufig in dem Bereich Data Science unterwegs \u2013 wenn auch immer mehr. Was ich toll finde, denn das passt eigentlich super. Denn gerade wenn es um das Vorhersagen von menschlichem Verhalten geht, sind die Sozialwissenschaften hervorragend ausgebildet. Psychologen haben im Studium einen Schwerpunkt in Statistik. Und so kam auch ich in den Bereich. Nach dem Studium in der Bewerbungsphase hatte ich das erst gar nicht auf dem Schirm. Mir war klar, dass ich nicht in den Kliniken und Psychiatrien arbeiten wollte, also wollte ich in \u201edie Wirtschaft\u201c \u2013 und da habe ich an Unternehmensberatung oder Personal gedacht. Erst ein Freund hatte mich auf den Gedanken gebracht, im Bereich CRM \u2013 Customer Relationship Management \u2013 zu schauen. Dabei habe ich mich dann, eigentlich versehentlich, auf eine Analystenstelle beworben. Und als ich ganz kurzfristig zum Bewerbungsgespr\u00e4ch eingeladen wurde und dann schnell noch unterwegs die restlichen Begriffe aus der Stellenanzeige gegooglet habe \u2013 habe ich die wichtigste Lektion f\u00fcr Quereinstiege \u2013 eigentlich auch grunds\u00e4tzlich f\u00fcr Bewerbungen \u2013 gelernt: \u201eDu kannst viel mehr als du denkst.\u201c Ja, im Prinzip bin ich durch Zufall auf diese Stelle gekommen, auf die ich mich so wahrscheinlich gar nicht beworben h\u00e4tte. Aber bei genauerem Hinsehen hat sich hinter den gew\u00fcnschten F\u00e4higkeiten das verborgen, was ich auch in meinem Studium gelernt hatte \u2013 es hatte nur andere Namen. Und so ist es tats\u00e4chlich ganz oft.<\/p>\n<p>Im Prinzip habe ich dann im Bewerbungsgespr\u00e4ch gemerkt, dass mich die Stelle wirklich reizt, dass ich Freude daran habe, mit den Zahlen zu hantieren und Probleme zu l\u00f6sen. Und so wurde ich dann auch eingestellt.<\/p>\n<p><strong>Was ist wichtig f\u00fcr einen Quereinstieg \u2013 Richtung Data Science, aber auch im Allgemeinen?<\/strong><\/p>\n<p>Klar, der Bereich Data Science hat sich in den letzten 7 Jahren enorm entwickelt und ist auch ziemlich gehyped. Als wir im Team vor kurzem eine Stelle ausgeschrieben hatten, hatten wir \u00fcber 60 Bewerbungen\u2026 entsprechend wird mittlerweile beispielsweise Programmieren in Python oder R eigentlich immer vorausgesetzt. Trotzdem gilt bei einem Quereinstieg immer \u2013 hab Mut, dich zu bewerben, auch wenn du nicht alle Qualifikationen erf\u00fcllst. Eine Stellenausschreibung ist oft eine Wunschliste des Unternehmens. Und nat\u00fcrlich hast du nicht genau dieselben Qualifikationen wie die typischen Bewerber dieser Branche, sonst w\u00e4rst du ja auch keine Quereinsteigerin. Ich empfehle dir, dich nicht zu viel mit den anderen zu vergleichen, denn jeder Lebenslauf ist einzigartig. Untersch\u00e4tze DEINE Qualifikationen nicht. <strong>Nur weil du vielleicht nicht genau dieselben Kenntnisse wie die anderen hast, hei\u00dft das nicht, dass all das, was du kannst, nicht ebenso wertvoll ist<\/strong><strong>.<\/strong> Man bringt viel mehr mit f\u00fcr eine Stelle als man denkt. Als Psychologin habe ich zum Beispiel aus dem Studium auch vieles einbringen k\u00f6nnen, was f\u00fcr das Verstehen von Kundenverhalten hilfreich ist (und gar nicht in der Stellenausschreibung stand ?). Deswegen kenne deine St\u00e4rken und dann schadet auch ein bisschen Mut beim Bewerben ganz und gar nicht.<\/p>\n<p><strong>Wie hast du es erlebst als Frau im m\u00e4nnerdominierten Bereich zu arbeiten bzw. welchen Tipp w\u00fcrdest du Frauen da geben?<\/strong><\/p>\n<p>Ich selbst war immer in gemischten Teams, kenne aber auch aus manchen Meetings v.a. beim Berufseinstieg die Herausforderung eine gute Balance zu finden zwischen anpassen und authentisch sein. Und nat\u00fcrlich kenne ich das Thema aus meinen Coachings. Grunds\u00e4tzlich empfehle ich sich erst einmal im Kopf frei zu machen von den Rahmenbedingungen und die Frage zu stellen: Wenn hier z.B. noch weitere 4 Frauen w\u00e4ren o.\u00c4. \u2013 wie w\u00fcrde ich gerne hier im Meeting auftreten? Wie w\u00fcrde ich mich wohl f\u00fchlen, wenn ich meine Arbeit mache? Sich selbst ganz ehrlich zu hinterfragen, was ist mein eigener Stil, mit dem ich mich wohl f\u00fchle? Denn der entspricht meistens auch unseren St\u00e4rken. Und wenn ich das wei\u00df, dann kann ich auch so auftreten \u2013 obwohl ich die einzige Frau bin, obwohl ich die einzige bin, die im Meeting auch mal laut lacht. Auch wenn ich damit anders sein sollte, werde ich trotzdem ernst genommen. Weil ich authentisch bin. Dann kann ich die einzige mit knall bunten Hosen zwischen M\u00e4nnern mit schwarzen Metal-T-Shirts sein. Dann kann ich weiblich sein, aber ich muss es eben auch nicht. Und wenn da eine gro\u00dfe Diskrepanz ist, wie ich gerne auftreten w\u00fcrde und wie ich es aktuell tue (oder glaube, dass es angemessen ist), dann probiere dich langsam aus. Vielleicht muss man nicht alles von heute auf morgen \u00e4ndern, aber du kannst es schrittweise ausprobieren, wie du dich damit wohlf\u00fchlst.<\/p>\n<p>Und wenn \u201edie einzige Frau\u201c sein f\u00fcr jemanden ein Thema ist, w\u00fcrde ich auch versuchen nochmal zu reflektieren, ob es auch ein Thema f\u00fcr die anderen ist. Nehme vor allem ich mich als die einzige Frau wahr oder reagieren die anderen auf mich v.a. als Frau und nicht in erster Linie \u00fcber meine fachliche Kompetenz. Manchmal vermischt sich das und f\u00fcr die M\u00e4nner um mich, ist das gar kein Thema.<\/p>\n<p><strong>Familie, Data Science und Coach \u2013 wie bekommst du das alles unter einen Hut? Welchen Tipp hast du da?<\/strong><\/p>\n<p>Klar, es ist Priorit\u00e4ten setzen. Mehr Zeit auf der Arbeit ist immer weniger Zeit f\u00fcr die Familie und umgekehrt. Gleichzeitig habe ich mir aber nie die Frage gestellt, <em>ob<\/em> es geht. Ich wollte beide Bereiche und Data Science, Coaching und Zeit mit meinen Kindern bereichern sich f\u00fcr mich gegenseitig. Ich sch\u00e4tze das sehr. Tats\u00e4chlich waren mir meine eigenen Eltern da auch immer ein Vorbild, da meine Mama auch gearbeitet hat und mein Papa nachmittags mit uns zu Hause war. Trotzdem habe ich nach der Elternzeit auch gemerkt, dass ich fast in die Falle getappt w\u00e4re zu denken, dass ich ja \u201enur\u201c in Teilzeit arbeite und jetzt ja \u201evor allem\u201c Mutter bin. Doch in Teilzeit arbeite ich ja nicht pl\u00f6tzlich schlechter \u2013 nur weniger Stunden. Und die meist viel effektiver ? auch da galt f\u00fcr mich also: Untersch\u00e4tze nie deine Arbeit und den Mehrwert, den du stiftest.<\/p>\n<p>Wenn man solche Vorbilder \u2013 wie ich meine Eltern &#8211; nicht hat: Dann empfehle ich, sich mit denen auszutauschen, die Arbeit und Privatleben auf eine Art vereinbaren, wie man es sich w\u00fcnscht. So kann man die eigene Pr\u00e4gung auch schrittweise hinterfragen. So ging es mir ja selbst. Im ersten Moment war ich \u00fcber meinen eigenen Gedanken erschrocken, ich w\u00e4re \u201enur Mama in Teilzeit\u201c. Aber damit konnte ich den Gedanken dann auch direkt in Frage stellen und trotzdem meine Entwicklungsperspektiven mit meinem Chef besprechen. Und das Ergebnis hat meinen Glaubenssatz dann v\u00f6llig \u00fcber den Haufen geworfen. So kann man dann seinen eigenen Weg finden, alles zu vereinbaren \u2013 auch unabh\u00e4ngig von der Pr\u00e4gung.<\/p>\n<p><strong>Wie unterst\u00fctzt du Frauen durch dein Coaching? Welche Themen siehts du h\u00e4ufig bei Frauen, die \u00fcberlegen einen Quereinstieg in die Tech-Branche zu wagen?<\/strong><\/p>\n<p>Die h\u00e4ufigsten Themen, die mir im Coaching begegnen: Den eigenen Wert zu untersch\u00e4tzen, sich dadurch nicht so viel zuzutrauen und die Frage von Frauen, ob ihr Job wirklich zu ihnen und ihren St\u00e4rken passt. Nicht dass das jetzt ein Thema sein muss, dass v.a. Frauen besch\u00e4ftigt \u2013 ich arbeite eben vor allem mit Frauen zum Thema Selbstbewusstsein ? Die eigenen St\u00e4rken halten viele f\u00fcr selbstverst\u00e4ndlich und sehen sie deswegen nicht. Gerade bei so \u201eweichen\u201c Kompetenzen, wie Kommunikationsf\u00e4higkeit oder Einf\u00fchlungsverm\u00f6gen. Wir wissen oft nicht, wie viel besser wir da sind, als der Durchschnitt, weil es uns nicht messbar erscheint. Tats\u00e4chlich sind das aber sehr wertvolle F\u00e4higkeiten f\u00fcr die meisten Jobs. In der Folge traut man sich vielleicht nicht die eigene Meinung zu vertreten, sich auf eine neue Stelle zu bewerben, meinen Hut in den Ring zu werfen f\u00fcr eine Bef\u00f6rderung oder auch mein Gehalt h\u00f6her zu verhandeln. Gerade beim Quereinstieg ist oft die Herausforderung eine gute Balance zu haben zwischen zus\u00e4tzlichen Weiterbildungen und einem gesunden Selbstbewusstsein, dass man vieles \u201eon the job\u201c lernen wird \u2013 und wie gesagt: oft kann man schon viel mehr, als man selbst sieht.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Zeitstempel:<\/strong><\/p>\n<p>00:00 Begr\u00fc\u00dfung, Vorstellung und was ist eigentlich Data Science?<\/p>\n<p>14:45 Wie wird man Data Scientist &amp; Tipps f\u00fcr den Quereinstieg<\/p>\n<p>40:00 arbeiten als Frau in m\u00e4nnerdominierten Bereichen<\/p>\n<p>45:00 Familie &amp; Beruf vereinbaren<\/p>\n<p>57:00 typische Themen im Coaching<\/p>\n<p>59:00 weitere Fragen aus der Runde<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Quotes:<\/strong><\/p>\n<p>\u201eEine Stellenausschreibung ist eine Wunschliste des Unternehmens.\u201c<\/p>\n<p>\u201eUntersch\u00e4tze DEINE Qualifikationen nicht.\u201c<\/p>\n<p>\u201eIch frage mich nicht, <em>ob<\/em> es m\u00f6glich ist. Sondern <em>wie<\/em>\u00a0es f\u00fcr mich m\u00f6glich ist.\u201c<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Mehr von Jenna findest du hier: <\/strong><\/p>\n<p>10 Tipps, wie du noch heute deine Karriere einen entscheidenden Schritt voranbringst: <a href=\"http:\/\/www.vanhauten.com\/10tipps\">www.vanhauten.com\/10tipps<\/a><\/p>\n<p>Youtube-Kanal: <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCoUP489gVkmASfW6dE5upWQ?sub_confirmation=1\">www.youtube.com\/channel\/UCoUP4&#8230;<\/a><\/p>\n<p>kostenloser Videokurs \u2013 Selbstbewusst im Meeting: <a href=\"http:\/\/www.vanhauten.com\/meeting-tipps\">www.vanhauten.com\/meeting-tipps<\/a><\/p>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><strong>Oder schreib mir hier:<\/strong><\/p>\n<p>Instagram: @schema_du_statt_schema_d<\/p>\n<p>Email: &#x63;&#x6f;&#x61;&#x63;&#x68;&#x69;&#x6e;&#x67;&#x40;&#x76;&#x61;&#x6e;&#x68;&#x61;&#x75;&#x74;&#x65;&#x6e;&#x2e;&#x63;&#x6f;&#x6d;<\/p>\n<div dir=\"auto\"><\/div>\n<div dir=\"auto\">\n<p><strong>Weitere Angebote des Women in Tech e.V.\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>Weitere Speakup-Termine und Aufzeichnungen findest du <a href=\"https:\/\/www.womenintechev.de\/event-category\/speakup\/\">hier.<\/a><\/p>\n<p>Willst du selbst \u00fcber ein wichtiges Tech-Thema <a href=\"https:\/\/www.womenintechev.de\/speakup-speakerin-werden\/\">sprechen<\/a>?<\/p>\n<\/div>\n<p>M\u00f6chtest du deine <a href=\"https:\/\/startsteps.org\/en\/landing-page-women-in-tech\">ersten Schritte in Tech<\/a> gehen und interessierst dich beispielsweise f\u00fcr Data Analytics oder Data Science?<\/p>\n<p><span class=\"style-scope yt-formatted-string\" dir=\"auto\">Unterst\u00fctze unsere Arbeit \u25ba <\/span><a class=\"yt-simple-endpoint style-scope yt-formatted-string\" dir=\"auto\" spellcheck=\"false\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/redirect?event=video_description&amp;redir_token=QUFFLUhqa20yZV9MXzkteGJsR1B0MlJoNG1kOE5qcjlqQXxBQ3Jtc0tuOElFTFItVWp6YWp3RFRpdng3YVZnSzVvOVF3OWswT2Z3el8xNmNpSDduQXdidXE2OU5FT2M2TVJ4UUc4eVBNVXZHWFNjdXhfS3E2TFFFbTk5RUhWaTdUczFXYUFIS1prc3pzdkZGRzJjSll0QkVJWQ&amp;q=https%3A%2F%2Fpaypal.me%2Fwomenintechev\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">paypal.me\/womenintechev<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Recap: #Speakup mit Jenna van Hauten Jenna van Hauten ist Senior Data Scientist in einem gro\u00dfen IT-Unternehmen in Karlsruhe. 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