Daten SaaS

Mit dem jüngsten Hype um die Datenwissenschaft hat es eine Explosion von Kursen und Angeboten gegeben, die versprechen, jeden in einen Datenwissenschaftler zu verwandeln. Ist das möglich, oder anders gefragt, ist das Wissenschaft oder Science Fiction?

Wenn Sie jemals auf einer Seite gelandet sind, auf der Facebook seine offenen Stellen im Bereich Software Engineering auflistet, dann können Sie ein gemeinsames Thema in den Anforderungen erkennen, die für eine Core Data Science-Stelle aufgeführt sind:

• Promotion in einem relevanten technischen Fachgebiet oder mehr als 4 Jahre Erfahrung in einer relevanten Funktion.

Möchten Sie es stattdessen bei Google versuchen? Neben Ihrem Hochschulabschluss benötigen Sie mindestens 2 Jahre Erfahrung als Mindestanforderung!

• MS oder anderer höherer Abschluss in einem analytischen Bereich [...] oder gleichwertige praktische Erfahrung;
• 2 Jahre Erfahrung in Graph- oder Netzwerktheorie;
• 2 Jahre Erfahrung als Analyst oder in einer analytischen Funktion [...].

Was ist mit Amazon? Hmm, die bevorzugten Qualifikationen sind auch dort ziemlich hoch!

• PhD-Abschluss in einem quantitativen Bereich.

Sie denken vielleicht, dass ich schummle, wenn ich nur die A-Player auf dem Markt erwähne. Aber versuchen Sie einmal, einen guten Job zu finden, für den Sie weder einen MS-Abschluss in einem relevanten Bereich noch einige Jahre Berufserfahrung benötigen.

Warum finden wir dann Kurse (ich werde versuchen, nicht zu verraten, wer sie anbietet), die versprechen, dass Sie nach Abschluss des Kurses

Sprechen Sie die Sprache eines Data Scientist in Bezug auf Statistik, Datentransformation, Tricks (!), Algorithmen und Theorie!

und das alles nur nach einem 4-tägigen Kurs? Ich habe eine andere Theorie. Und diese wurde bestätigt, als ich mir die Beschreibungen von Data Science-Kursen renommierterer Institutionen, wie z.B. Coursera, ansah: nach einer Investition von 12 Stunden/Woche für acht Wochen (entspricht 12 vollen Tagen) verspricht Ihnen dieser Kurs nur dies:

Machen Sie sich mit den Grundlagen der Datenwissenschaft vertraut.

Was ist hier also los?

Wissenschaft als Betrug (nicht Ihr gewöhnliches SaaS)

Oft werden diese wundersamen Kurse von Beratungsfirmen angeboten. Diese Firmen verkaufen auch Data-Science-Dienstleistungen, also stelle ich mir Interaktionen wie diese vor:

Kunde: Hey, wir würden uns freuen, wenn einer unserer Analysten ein wenig maschinelles Lernen zaubern könnte. Haben Sie dafür etwas? Beratungsunternehmen: Ja, natürlich! Er sollte unseren Kurs "Werden Sie ein Data Science-Ninja in 4 Tagen" besuchen. Er kostet nur ein paar Tausender. Kunde: Großartig! Ich kann es kaum erwarten, meinen Ninja wieder zu haben.

Der Analyst besucht den Kurs, lässt sich zeigen, wie Google/Facebook/Amazon vorgehen, und bekommt genug Theorie vermittelt, um die Datenwissenschaft zu noch mehr schwarzer Magie zu machen als zuvor. Dann fragt der Kunde den Analysten:

Kunde: Hey, wie war der Kurs? Analyst: Gut, wirklich schön, ich habe eine Menge spannender Dinge gelernt. Kunde: Großartig. Können Sie einen Echtzeit-Empfehlungsdienst für unsere Website erstellen? Analyst: Ehr, nein, ich weiß kaum, was ein Empfehlungsprogramm ist, geschweige denn, dass ich ein Echtzeitprogramm erstellen könnte. Analyst: Aber das Beratungsunternehmen sollte uns doch helfen können, die Jungs sind grundsolide! Kunde: Ok, lassen Sie mich sie anrufen.

Kunde: Hallo, ich habe mich gefragt, ob Sie uns ein Echtzeit-Empfehlungssystem für unsere Website erstellen könnten. Ist das möglich? Beratungsunternehmen: Natürlich können wir das, aber ein Echtzeit-Empfehlungssystem ist so altmodisch [Übersetzung: wir wissen nicht, wie man eines baut]. Lassen Sie mich Ihnen sagen, was Sie wirklich wollen und wie wir das für eine kleine Tagesgebühr erreichen können. Das mag nach viel Geld klingen, aber es wird Wunder für die Einnahmen Ihres Unternehmens bewirken. Sie werden es in einer Woche zurückverdienen. Kunde: Cool, dann machen wir das.

Wir alle wissen, wie diese Dinge enden: Der Kunde wird in der Regel an einen Dienstleister gebunden und der Analyst lernt nicht wirklich etwas. Und das liegt an diesem Geschäftsmodell: Die Interessen des Dienstleistungsunternehmens sind erreicht, wenn der Analyst nicht lernt!

Der GoDataDriven™ Weg

Bei GoDataDriven glauben wir, dass die Dinge anders sein sollten. Wir glauben an kurze, auf den Punkt gebrachte Kurse, die nicht zu viel versprechen. Und das ist auch der Grund, warum wir unsere Schulungspartner sorgfältig auswählen. Außerdem wollen wir die Teilnehmer befähigen, das Gelernte anzuwenden.

Mehr noch, wir wissen, dass aufstrebende Datenwissenschaftler keine Wunder vollbringen können, daher sind wir immer bereit, dem Kunden mit einer Schulung am Arbeitsplatz zu helfen. Dennoch zögern wir, dies über einen längeren Zeitraum zu tun: Die durchschnittliche Dauer unserer Projekte beträgt etwa 6 Wochen. Und in diesen sechs Wochen bringen wir Ihnen zumindest die Grundlagen des Bereichs bei, an dem wir arbeiten. Das ist weit davon entfernt, dass Sie die Sprache eines Datenwissenschaftlers sprechen, aber zumindest werden Sie in der Lage sein, auf dem richtigen Weg weiterzumachen, wenn wir gehen. Wir legen ein solides Fundament, das es Ihnen und Ihren Mitarbeitern ermöglicht, sich weiterzuentwickeln.

Das ist zweifellos schwieriger (das Erlernen der Datenwissenschaft dauert Jahre!), aber die langfristigen Vorteile können nicht hoch genug eingeschätzt werden. Machen Sie es richtig, machen Sie es auf die GoDataDriven™ Art!