Data Science und KI lernen

Sehr viele Unternehmen sind auf der Suche nach Data Scientists, um sich die Potenziale datengestützter Vorgehensweisen und Geschäftsmodelle zu erschließen oder sie auszubauen. Darum sind Profis, die sich auf Datenstrategie und -analyse verstehen, begehrt. Das Münchner Startup Alexander Thamm GmbH, das sich auf Data Science spezialisiert hatte, setzte darum von Anfang an darauf, seine Datenwissenschaftler selbst auszubilden.

Traineeprogramm für Data Scientists

Seit 2013 durchliefen 40 Trainees das Programm, sagt HR-Chefin Susanne Wolf: "Für jeden Trainee erarbeiten wir anfangs einen Entwicklungsplan, auf dessen Basis wir ihm ein Toolkit an Maßnahmen für die fachliche und persönliche Weiterentwicklung zusammenstellen." Bis zu 15 Prozent der Arbeitszeit verwenden die Trainees für Schulungen, aber auch für Arbeit an freien Projekten und persönliche Weiterbildung am sogenannten Freaky Friday.

"Damit die Trainees ihr kreatives Potenzial bestmöglich ausschöpfen, fördern wir eine Trial-and-Error-Kultur", sagt Wolf. Auch bekommt jeder Trainee einen Mentor an die Seite gestellt, der selbst einmal Trainee war und sich mit ihm über seine Erwartungen, Fortschritte und Perspektiven regelmäßig austauscht.

Während das Traineeprogramm dafür sorgen soll, dass das Wissen um Data Science und KI im Unternehmen vertieft wird, zielt die im Mai gegründete Academy auf den externen Markt ab. Akademieleiterin Viola Radovics arbeitete bis vor Kurzem selbst als Datenwissenschaftlerin, bevor sie das Schulungsgeschäft bei Alexander Thamm aufbaute: "Mit unseren Einsteigerschulungen sprechen wir eine heterogene Zielgruppe an, die vom ITler über den Marketing-Experten bis zur Führungskraft reicht. Hier geht es darum, ein Verständnis für das Thema zu schärfen, es aber nicht zu bagatellisieren."

Schulungen zu Machine Learning und Data Science

Ziel der Schulungen zu Machine Learning, Data Science oder Cloud Computing sei es daher, Chancen und Herausforderungen mit Data Science zu erkennen und für den Arbeitsalltag zu nutzen, "nicht aber nach einem Tag zu einem Data Scientist ausgebildet zu werden".

So zukunftsorientiert die Themen, so klassisch ist übrigens deren Vermittlung. Die Teilnehmer kommen in das Münchner Büro und lernen zusammen im persönlichen Austausch mit den Dozenten. "Wir haben uns bewusst für das traditionelle Classroom-Konzept entschieden, da in diesem Rahmen die Vorstellung der Praxisbeispiele aus den Unternehmen und der Austausch mit den Dozenten besser gelingen", sagt Radovics.