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Eine tolle Lernerfahrung – unabhängig von Ort und Zeit

Bertelsmann, Google und Udacity hatten im Vorjahr das weltweite „Udacity Data Science Scholarship Program“ gestartet. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aller Bertelsmann-Firmen erhielten im Rahmen der Weiterbildungsinitiative die Gelegenheit, sich für eines von drei Nanodegree-Programmen von Udacity zu qualifizieren. Nachdem die Teilnehmer der Kurse „Data Foundations“ und „Business Analyst“  bereits ihre Eindrücke geschildert haben, geben nun drei Kollegen im dritten und letzten Teil der Interviewreihe ihre Erfahrungen mit dem Nanodegree „Data Analyst“ weiter: István Véber ist Wettermoderator beim TV-Sender RTL Klub in Ungarn, Varun Sharma bekleidet bei Penguin Random House Australia die Position als Finance Business Partner im Bereich Distribution und Lukas Grehl ist als Head of Research & Services bei der Motor Presse Stuttgart tätig.

BENET: Worin bestand Ihre Motivation für die Teilnahme am „Udacity Data Science Scholarship Program“?

István Véber: Ich interessiere mich sehr für die explosionsartige Vermehrung von Datenbeständen, die wir als Big Data kennen. Zurzeit passieren da sehr viele Dinge in unterschiedlichen Bereichen, seien es István Véberselbstfahrende Autos, Handels-Algorithmen, die Beeinflussung von Nachrichtenthemen oder auch die Suche nach Mustern in unserer DNA zur Behandlung von Krankheiten. Wir leben in einer sehr spannenden Welt, in der Daten überall sind und sowohl für gute als auch für schädliche Zwecke eingesetzt werden können. Außerdem habe ich schon immer interessante und bunte Grafiken geliebt (lacht).

Varun Sharma: Im Laufe meiner Karriere habe ich mich bemüht, verschiedene Techniken für die Verwaltung und Analyse von Daten zu erschließen. Deshalb bot der Kurs von Udacity, unterstützt von einer zukunftsorientierten Organisation wie Bertelsmann und inmitten einer globalen Lerngemeinschaft, die perfekte Möglichkeit, um meine Fähigkeiten zu verbessern. Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben das Potenzial, die Menschheit auf ein neues Level zu bringen. Daher hoffe ich, dass der Kurs mir dabei helfen wird, das meiste aus dieser industriellen Revolution zu machen.

BENET: Beschreiben Sie kurz Ihre Lernerfahrung – wie zufrieden waren Sie mit den Inhalten und Methoden?

Lukas Grehl: Mir hat der Part der explorativen Datenanalyse sehr gefallen. Generell bietet der Kurs eine gute Mischung aus Videos, Quizzen und praktischen Übungen, ergänzt um die Unterstützung durch die Community. Speziell die Praxisaufgaben zur Programmiersprache Python sind für das Lernen äußerst effektiv – auch wenn das richtige Codieren gerade für Python-Neulinge wie mich schwierig sein kann. Bei freier Zeiteinteilung und ohne direkte Interaktion zu lernen, war eine völlig neue Erfahrung für mich. Viele Teile des Kurses habe ich nach Feierabend, am Wochenende und während der Zugfahrt zur Arbeit erledigt. Dabei habe ich herausgefunden, dass digitales Lernen für mich grundsätzlich funktioniert – aber es ist von Vorteil, Deadlines zu haben und man sollte ausreichend Motivation mitbringen, um zu bestehen.

Varun Sharma: Das Lernen im Rahmen des Udacity-Nanodegrees war viel effektiver als lange Vorlesungen und wöchentliche Seminare an einer Universität. Die zahlreichen Projekte haben eine großartige Plattform geboten, um meine erworbenen Kenntnisse anzuwenden und qualitatives Feedback zu erhalten. Ich konnte mich mit den anderen Kursteilnehmern rund um die Welt verbinden und von der Schwarmintelligenz der Gemeinschaft profitieren. Insgesamt hat mir das Programm eine Lernerfahrung von hoher Qualität im Komfort meines eigenen Zuhauses ermöglicht.

BENET: Was waren die größten Herausforderungen für Sie?

Varun SharmaVarun Sharma: Meine Neugier in den Griff zu bekommen und fokussiert zu bleiben. Datenverarbeitung und Programmierung sind so große Wissensgebiete und der Kurs selbst verwies auf zusätzliche Quellen. So ließ ich mich öfters von den Kernthemen ablenken und befasste mich mit Inhalten, die für die Absolvierung des Kurses nicht zwingend notwendig waren. Diesen Drang zu überwinden und die Projekte rechtzeitig abzuschließen, hat ein gehöriges Maß an Disziplin von mir verlangt.

BENET: Welche Vorteile erhoffen Sie sich vom Nanodegree – sowohl persönlich als auch beruflich?

István Véber: Ich möchte mich im Bereich maschinelles Lernen weiterbilden. Mit diesem Nanodegree habe ich vermutlich eine sehr gute Basis, um meinen Horizont zu erweitern. Der Kurs beinhaltete genau das, wonach ich gesucht habe.

Varun Sharma: Als ein Experte für Abrechnungen und Finanzen ist es mein Ziel, fundierte Informationen für Entscheidungen bereitzustellen. Das Programm hat mir exakt die Fähigkeiten vermittelt, die ich benötige, um dieses Ziel mit ständig größer werdenden Datenmengen zu erreichen. Meine neu gewonnenen Kenntnisse werden es mir ermöglichen, mehr Berechnungen zu automatisieren, die visuelle Aufbereitung von Daten zu verbessern sowie Modelle für gesteigerte Prognosefähigkeiten als auch Werkzeuge für eine effektivere Entscheidungsfindung zu entwickeln. Mein Wissen wird Penguin Random House sicherlich dabei helfen, mit einem steigenden Komplexitätsniveau zurechtzukommen.

Lukas Grehl: Das Gefühl, wenn dein Code nach stundenlanger Arbeit und einem Haufen Fehlermeldungen endlich funktioniert, war jedes Mal ein Höhepunkt. Diese Erfahrung in der Bewältigung komplexer Aufgaben hat mich persönlich bestimmt weitergebracht. Mein Arbeitgeber hat mich während des Nanodegrees unterstützt und ich hoffe, dass ich mit meinen neuen Qualifikationen nun etwas zurückgeben kann. Zunächst werde ich mir Gedanken über neue Techniken zur Analyse und Visualisierung von Datensätzen machen, mit denen ich aktuell arbeite. Im nächsten Schritt kann ich mir vorstellen, zusätzliche Analyseinstrumente für verschiedene Datentypen einzusetzen, die über unsere bisherigen hinausgehen.

BENET: Welche Tipps können Sie künftigen Teilnehmern mit auf den Weg geben?

István Véber: Es hilft, Grundkenntnisse in Statistik und Microsoft Excel mitzubringen, um die Inhalte besser verstehen zu können.

Varun Sharma: Auch Vorkenntnisse in einer Programmiersprache und Statistik sowie in linearer Algebra erleichtern das Lernen. Udacity hat sehr gute, kostenlose Kurse zu einigen dieser Themen im Angebot, um sich optimal vorzubereiten. Letztendlich, alles was benötigt wird sind Neugier, Konsequenz und Beharrlichkeit.

Lukas Grehl: Man muss wirklich motiviert sein, um den Kurs zu absolvieren. Manche Aufgaben verlangen viel Zeit und Energie und es ist wichtig, immer auf der Höhe des Lernplans zu bleiben. Wenn man nicht Lukas Grehlweiter weiß, hilft ein Blick in die Foren, wo es meistens sehr schnell Hilfe gibt. Und man wird feststellen, dass andere Teilnehmer ähnliche Probleme haben – man ist nicht allein. 

Den Aufbau von Kompetenzen im Bereich Datenanalyse treibt Bertelsmann auch mit anderen Mitteln voran. Vor knapp einem Jahr startete der Konzern das „Median Data Science“-Programm. Es bietet Hochschulabsolventen weltweit die Chance, ihre Datenanalysefähigkeiten zu erweitern und praktische Erfahrungen zu sammeln. Aufgrund des enormen Erfolgs geht das Programm 2019 in die nächste Runde. Die Bewerbungsphase läuft noch bis zum 25. Mai. Nähere Informationen dazu folgen schon bald auf der Website des Programms. (benet)

 

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