Heute zur Abwechslung mal ein anderes Thema, aber es geht natürlich trotzdem um KI: Ich schreibe ein Buch. Ihr wisst vielleicht, dass es nicht mein erstes Buch ist. Aber es ist das erste Buch, das komplett “meins” ist: meine Idee, meine Struktur, meine Texte und ein Projekt, für das am Ende auch nur ich verantwortlich bin.
Natürlich bin ich noch längst nicht fertig damit. Ich bin gerade mitten im Schreibprozess. Aber ich glaube, jetzt ist genau der richtige Zeitpunkt, um euch auf die Reise mitzunehmen.
Warum ich dieses Buch schreibe
Ich beschäftige mich schon lange mit Data Science und KI. Aber ich bin nicht wie viele andere den “direkten” Weg gegangen. Ich habe mit Politikwissenschaften einen weiten Umweg gemacht, bevor ich mich mit meinem Master letztendlich spezialisiert habe. Inzwischen habe ich selbst ein Team von Data Scientists und entscheide über Einstellungen und Teamzusammensetzung. Deswegen beschäftigt mich die Frage, wie Menschen eigentlich in dieses Berufsfeld hineinfinden.
Ich habe viele Bewerbungen gesehen, Bewerbungsgespräche geführt und mit Menschen gesprochen, die am Anfang ihrer Data-Science-Karriere stehen. Dabei begegnen mir immer wieder ähnliche Fragen und auch ähnliche Missverständnisse darüber, was man für diesen Beruf eigentlich können muss.
Gleichzeitig merke ich bei Bewerbungen, wie stark sich die Erwartungen verändert haben. Dinge, mit denen man sich vor ein paar Jahren noch von anderen Bewerber:innen abheben konnte, werden heute teilweise einfach vorausgesetzt. Gerade Generative KI verändert jeden Tag, welche Fähigkeiten wichtig sind. Und weil heute alles irgendwie “KI” ist, können sich hinter der Stellenbezeichnung „Data Scientist“ inzwischen völlig unterschiedliche Jobs verstecken.
Worum geht es?
Ich möchte die ganzen Tipps und Antworten, die ich über die Jahre gegeben habe, sammeln und weitergeben. Gerade Bewerber:innen, die aus anderen Bereichen kommen, haben am Anfang Schwierigkeiten mit der neuen “Sprache” und den Prozessen, wenn sie von der Universität in die Wirtschaft wechseln.
Es gibt unzählige Kurse, Tutorials und Studiengänge, in denen man Python, Machine Learning, Statistik oder inzwischen Generative AI lernen kann. Gleichzeitig ist es erstaunlich schwierig herauszufinden, was Unternehmen von Berufseinsteiger:innen tatsächlich erwarten. Und der Arbeitsmarkt ist aktuell, vor allem für Junior-Entwickler:innen, so schwierig wie selten zuvor.
Ich möchte mit dem Buch viele der Fragen beantworten, die mir selbst immer wieder gestellt werden: Was muss ich wirklich können? Wie finde ich heraus, welche Data-Science-Jobs zu mir passen? Wie baue ich ein sinnvolles Portfolio auf? Und wie überzeuge ich am Ende im Bewerbungsprozess?
Mein Buch soll kein weiteres „Lerne Python in 30 Tagen“-Buch werden. Es soll dort anfangen, wo viele Tutorials aufhören: beim tatsächlichen Einstieg in den Beruf.
Und jetzt?
Jetzt muss ich das Ding erst einmal fertig schreiben. 🙂
Ich bin gerade mitten im Arbeitsprozess und werde hier in nächster Zeit immer wieder davon berichten: über einzelne Themen aus dem Buch, Dinge, über die ich beim Schreiben stolpere, Entscheidungen, die ich treffe und vielleicht die ein oder andere Passage, die es so nicht direkt in das Buch schaffen wird.
Falls ihr selbst gerade versucht, in Data Science einzusteigen, freue ich mich besonders, wenn ihr mitlest. Und falls ihr jemanden kennt, der gerade studiert, über einen Quereinstieg nachdenkt oder versucht, den ersten Data-Science-Job zu finden: Schickt den Beitrag gerne weiter.
Und falls ihr Lust habt, euch darüber hinaus einzubringen: Ich suche immer wieder Leute für Austausch, kleine Umfragen oder später auch fürs Beta-Reading. Dafür könnt ihr euch hier eintragen: https://forms.gle/V6tCb5dVp2t2SPvQ8