Computerwoche

Data Science und KI lernen

- (am)

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. 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.“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.

 ??  ?? Viola Radovics (links) und Susanne Wolf setzen sich bei der Alexander Thamm GmbH dafür ein, dass das Wissen um Daten und Machine Learning extern über das neue Schulungsz­entrum und intern an Trainees weitergege­ben wird.
Viola Radovics (links) und Susanne Wolf setzen sich bei der Alexander Thamm GmbH dafür ein, dass das Wissen um Daten und Machine Learning extern über das neue Schulungsz­entrum und intern an Trainees weitergege­ben wird.

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