Es war schlichte, unverfälschte Neugier

Was waren die Beweggründe für ein MAS-Studium?

Es war schlichte, unverfälschte Neugier. Ich habe bereits meinen Bachelor an der BFH im Maschinenbau absolviert und arbeite seither an der Schnittstelle von Mechanik, Software und Daten. In einer Zeit, in der sich technologische Felder wie Data Science, KI und moderne Softwareentwicklung sehr schnell weiterentwickeln, wollte ich nicht nur an der Oberfläche bleiben, sondern tiefer verstehen, warum Dinge funktionieren und wie man sie sinnvoll in die Praxis bringt.

Gerade im Bereich Data Science kann man sich heute vieles im Self-Teaching aneignen. Das ist wertvoll, hat aber auch Grenzen. Mir war wichtig, Wissen fundiert einordnen, verschiedene Perspektiven kennenlernen und eine saubere methodische Basis aufbauen zu können. Der MAS Data Science bot mir dafür genau den richtigen Rahmen.

Wie beurteilen Sie den Studiengang im Rückblick?

Rückblickend war das Studium für mich wie eine Gesamtsinfonie. Es fällt mir schwer, ein einzelnes CAS herauszuheben, weil gerade das Zusammenspiel der verschiedenen Module den eigentlichen Mehrwert ausgemacht hat. Erst die Verbindung von technischer Tiefe, methodischem Denken und ergänzenden Perspektiven haben mir geholfen, Themen heute ganzheitlicher zu betrachten.

Besonders geschätzt habe ich die ausgeprägte Praxisnähe. Viele Impulse aus den Vorlesungen konnte ich direkt in meinem beruflichen Umfeld aufnehmen, mit meinen Teams diskutieren und teilweise unmittelbar ausprobieren. Gerade in einem schnelllebigen technologischen Umfeld ist es für mich zentral, dass Theorie und Anwendung eng zusammenbleiben. Genau das habe ich im Studium sehr positiv erlebt.

Welchen Einfluss hatte das Studium auf Ihre berufliche Karriere?

Das Studium war für mich weniger ein klassischer Türöffner als vielmehr ein Beschleuniger und eine Schärfung meiner bestehenden Richtung. Ich bewege mich seit Jahren an der Schnittstelle zwischen technischem Produkt, Software und Daten. Der MAS hat mir geholfen, dieses Profil weiter zu festigen und mit zusätzlicher methodischer Tiefe zu unterlegen.

Heute leite ich als Head of Pre-Development und Data Science zwei interdisziplinäre Teams. Das Studium hat mir dabei nicht nur fachliches Rüstzeug gegeben, sondern auch meinen Blick dafür geschärft, wie man technologische Themen strategisch einordnet und in die Umsetzung bringt. Führung bedeutet für mich heute vor allem, Hürden aus dem Weg zu räumen und ein Umfeld zu schaffen, in dem Teams mutig denken und wirksam handeln können.

Wie hat das Studium Ihren Arbeitsalltag beeinflusst?

Mein Arbeitsalltag ist durch das Studium in vielerlei Hinsicht reflektierter und strukturierter geworden. Ein wichtiger Punkt war für mich der Umgang mit Komplexität: Man darf sich auch an sehr anspruchsvolle Themen heranwagen, wenn man methodisch vorgeht, sauber strukturiert arbeitet und bereit ist, aus Zwischenschritten und Fehlern zu lernen. Dieses Denken prägt meinen Alltag bis heute.

Die Vereinbarkeit von Beruf, Studium und Privatleben war natürlich intensiv und verlangte eine gute Organisation. Gleichzeitig war das Studium sehr bereichernd, weil vieles direkt in die Praxis einfliessen konnte. Gerade beim Aufbau datengetriebener Lösungen und im Bereich Data Engineering konnten wir im Team wichtige Grundlagen bewusst sauber aufsetzen. Diese frühe Investition in Qualität, Konsistenz und Data Pipelining hat sich später in der täglichen Arbeit klar ausbezahlt.

Konnten Sie Ihr persönliches Netzwerk erweitern/Kontakte knüpfen?

Der Austausch mit den Mitstudierenden war für mich fachlich sehr wertvoll. Besonders spannend war es, Einblicke in andere Unternehmen, Branchen und Problemstellungen zu erhalten. Gerade in Projektarbeiten oder Diskussionen zeigte sich oft, welche Themen anderswo aktuell sind und wie unterschiedlich ähnliche Herausforderungen angegangen werden.

Im Vergleich zu einem Vollzeitstudium war der Netzwerkaspekt für mich jedoch weniger die Hauptsache. Ein berufsbegleitender MAS ist oft etwas loser organisiert und viele Begegnungen sind punktueller. Trotzdem habe ich den fachlichen Austausch stets als bereichernd erlebt, weil er den eigenen Blick über die Grenzen des eigenen Unternehmens und der eigenen Branche hinaus erweitert.

Mit welchem Thema beschäftigten Sie sich in Ihrer Master-Thesis?

In meiner Master-Thesis habe ich mich mit dem Thema Human-Machine Teaming beschäftigt. Konkret ging es um die systematische Erschliessung eines grossen, bisher kaum zugänglichen Datenschatzes aus dem Customer Care: über 550'000 E-Mail-Konversationen. Ziel war es, diese Kommunikation so aufzubereiten, dass daraus nicht nur technisches Wissen, sondern auch emotionale Signale, wiederkehrende Probleme und menschliche Wahrnehmungen nutzbar gemacht werden können.

Mich hat dabei besonders die menschliche Komponente interessiert. In solchen Servicekonversationen steckt weit mehr als nur eine technische Problembeschreibung. Sie zeigen auch, wo Kunden unter Druck geraten, was Frustration auslöst und an welchen Stellen Produkte oder Prozesse Schmerzpunkte erzeugen. Ziel meiner Arbeit war deshalb eine Art 360-Grad-Sicht auf diese Kommunikation – technisch, emotional und mit dem Menschen als Sensor. Für mich ist das ein sehr spannender Ansatz, weil Technologie hier nicht den Menschen ersetzt, sondern hilft, seine Erfahrung, Wahrnehmung und Bedürfnisse besser zu verstehen und gezielt zu unterstützen.