Trainings im Bereich Data Science sollten heute bei allen Schulungs- und Entwicklungsteams an erster Stelle stehen. Obwohl das Berufsbild des Data Scientist noch recht jung ist, wird es bereits als „attraktivster Job des 21. Jahrhunderts“ gehandelt. Da Unternehmen mit immer größeren Datenmengen zurechtkommen müssen, ist Data Science zur absoluten Notwendigkeit geworden.
Bereits im Jahre 2010 brachte es der frühere Google-Chef Eric Schmidt auf den Punkt: Alle zwei Tage erzeugen wir Daten in einer Menge, wie sie seit Beginn der Menschheitsgeschichte bis zum Jahr 2003 entstanden ist. Dieses geradezu explosionsartige Datenwachstum hat sich seitdem fortgesetzt. Jede Minute …
- werden auf Instagram 46.750 Fotos veröffentlicht
- werden über 15 Millionen Textnachrichten versendet
- werden mit Google 3,6 Millionen Suchvorgänge durchgeführt
Angesichts eines derart hohen Datenwachstums überrascht es nicht, dass in keinem Arbeitsumfeld in einem so hohen Tempo neue Jobs geschaffen werden wie im Bereich der Data Science. Leider kann das Angebot an Data Scientists noch nicht mit der wachsenden Nachfrage Schritt halten.
Personalentwickler können hier einen wichtigen Beitrag leisten: Durch die Umsetzung umfassender Data-Science-Traininingsprogramme können sie ihre Unternehmen dabei unterstützen, die Lücke an passenden Kandidaten zu schließen und sich mit internen Lösungen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Bevor Sie jedoch mit dem Aufbau eines Trainingsprogramms beginnen können, ist es wichtig, eine klare Vorstellung vom Begriff der Data Science zu erhalten.
Die Bezeichnung „Data Scientist“ existiert bereits seit dem Jahr 2008. Seitdem ist sie für eine Reihe unterschiedlicher Funktionen verwendet worden. Im Kern geht es bei Data Science jedoch um den Einsatz verschiedener Tools, Algorithmen und Techniken, mit denen sich verborgene Muster in großen Datenmengen ermitteln lassen.
Im Gegensatz zur herkömmlichen Datenanalyse geht Data Science über die reine Erkenntnisgewinnung hinaus. Auf der Grundlage von Datenmustern, die sich im Laufe der Zeit herauskristallisieren, werden proaktiv Entscheidungen getroffen und Prognosen erstellt.
Aufgabe der Data Scientists ist es, mit Techniken wie Predictive Analytics und Prescriptive Analytics – also prädiktiven und präskriptiven Datenanalysen – sowie mit maschinellem Lernen Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Beim Aufbau eines Trainingsprogramms sollte jedoch ein gern gemachter Fehler vermieden werden: Die Disziplin der Data Science darf nicht mit dem maschinellen Lernen verwechselt werden.
In den Kursen, die Sie für Ihr Data-Science-Trainingsprogramm auswählen, sollten sowohl die Soft Skills als auch die technischen Grundlagen, die für eine erfolgreiche Arbeit in diesem Bereich notwendig sind, vermittelt werden.
Es steht eine nahezu unbegrenzte Anzahl an Optionen zur Auswahl. Diese Data-Science-Kurse und -Kompetenzen können Ihnen jedoch bei der Entwicklung eines umfassenden Programms hilfreich sein.
- Kritisches Denken: Bei Data Science geht es nicht nur um Algorithmen und Zahlen. Es geht vielmehr darum, intelligente Fragen zu stellen und im Team zusammenzuarbeiten, um Probleme zu lösen. Die Fähigkeit, Probleme zu adressieren und neue Ideen zu kommunizieren kann den Unterschied ausmachen zwischen erfolgreichen Data Scientists und jenen, die nur Software bedienen können.
- Python-Grundkenntnisse für die Datananalyse und -verarbeitung: Java ist nicht die einzige Programmiersprache, die von Data Science-Kursen abgedeckt werden sollte. Zum Beispiel gilt Python als effektive Sprache, um Rohdaten für den Business-Einsatz aufzubereiten.
- Data Governance: Im Zeitalter von Hackerangriffen und Datendiebstahl können Data Scientists die Notwendigkeit von regulatorischer Compliance und Sicherheit nicht ignorieren. Da sie mit riesigen Mengen an Geschäftsdaten arbeiten, müssen sie die Grundlagen verstehen, um diese Daten sicher zu halten.
- Statistik und Mathematik: Daten zu analysieren oder maschinelles Lernen zu nutzen, setzt die Fähigkeit voraus, Statistiken und Mathematik zu verstehen. Und es reicht nicht aus, nur die Grundlagen der Statistik zu beherrschen – Data Scientists müssen Experten auf diesem Gebiet sein. Das bedeutet, sie brauchen Kurse, mit denen sie ihre Fähigkeiten immer weiter entwickeln und verbessern können.
- Die Programmiersprache R: R ist die beliebteste Programmiersprache von Data Scentists. Dieses Training richtet sich an Studenten, Analysten, Wissenschaftler und Interessierte, die Daten mit der Programmiersprache R analysieren möchten. Sie erhalten zunächst einen Einblick in die umfangreichen Bibliotheken von R und lernen das Arbeiten mit Vektoren, Matrizen und Dataframes kennen.
Der Zugang für Mitarbeiter zu Data-Science-Kursen, die grundlegende Fähigkeiten lehren, hilft Talententwicklern und Personalverantwortlichen, den Unternehmenswert zu steigern. Aber wenn Sie Data Science in Ihrem Unternehmen wirklich stärker vorantreiben wollen, müssen Sie noch einen Schritt weiter gehen.
Mit der Zusammenstellung eines ausgewählten Lernprogramms überwinden Sie den Fachkräftemangel an Data Scientists.
E-Learning ist insbesondere dann effektiv, wenn Sie den Mitarbeitern ein abgestimmtes Kursangebot unterbreiten, mit dem diese ihre Kompetenzen erweitern können. Einfach nur eine riesige Menge an unzusammenhängenden Kursen bereitzustellen, führt nicht zum Erfolg.
Aus diesem Grund ist die LinkedIn Learning-Bibliothek nach Learning Paths organisiert, die den Mitarbeitern passende Kurse zu ihrer beruflichen Weiterentwicklung bieten.
Die folgenden Learning Paths können beim Aufbau eines effektiven Data-Science-Schulungsprogramms hilfreich sein:
- Ihr Weg zum Data Scientist: Tools: Meistern Sie die Möglichkeiten, die Ihnen moderne Software und fortgeschrittene Programmiertechniken zur Sammlung, Auswertung und Präsentation von Zahlen- und Datenmengen bieten. Data Scientists gehören zum den gefragtesten Fachkräften.
- Ihr Weg zum Python-Entwickler: Python ist keine zwar keine neue Programmiersprache, aber eine neu entdeckte: Vor allem Data Scientists schätzen ihre Flexibilität und Vielseitigkeit für die verschiedensten Anwendungen, die von einfachen Programm-Scripting, über die Auswertungen von Big Data bis hn zur Steuerung von Webservern oder den Raspberry Pi gehen. Egal, ob Sie Programmiereinsteiger sind oder von einer anderen Sprache umsteigen, dieser Learning Path gibt Ihnen einen vollständigen Überblick über das Schreiben von Code in dieser aufregenden Sprache.
Das Gebiet der Data Science mag noch neu sein, es ist aber ein sehr schnell wachsender Bereich, der ständigen Veränderungen unterworfen ist. Daher gibt es auch keinen auf Dauer gültigen Ansatz für ein Data-Science-Training. Die besten Chancen für den Aufbau und Erhalt echter Wettbewerbsvorteile in diesem Bereich bestehen in einer kontinuierlichen Weiterbildung.
Diese Learning Paths sind nur ein kleiner Ausschnitt aus dem umfassenden Angebot der LinkedIn Learning-Bibliothek für Data-Science-Kurse. Im Gesamtkatalog der Kurse und Learning Paths finden Sie weitere Angebote für eine erfolgreiche Weiterbildung Ihres Data-Science-Teams.
Lernen Sie die fachkundigen Trainer von LinkedIn Learning kennen:
-
Christian VorhemusSoftware Consultant Machine Learning, Microsoft
-
Jan KöhlerData Scientist, forscht und lehrt R und Python in den Bereichen Data Science, Statistik und Deep Learning
-
Stefanie LöschWissenschaftliche Mitarbeiterin und Doktorandin am Lehrstuhl für Ökonometrie und Statistik, TU Dresden
-
Ralph SteyerSelbstständiger Trainer, Berater und Programmierer
Ausgewählte Kurse bei LinkedIn Learning
