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title: anacision | Data Science Coaching
description: Durch Coa­ching im Bereich Data Science wer­den Berufseinsteiger:innen be­fä­higt, selb­stän­dig Data Sci­ence-Pro­jek­te zu pla­nen und durch­zu­füh­ren.
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# Projekt: Data Science Coaching

by [anacision GmbH](https://www.anacision.de/de/blog/author/anacision-gmbh)   |   Juni 13, 2019

Der Kun­de wollte ei­ge­nes Wis­sen im Bereich Data Science auf­bau­en. Die Trend­the­men Data Sci­ence und künst­li­che In­tel­li­genz ge­hen je­doch da­mit ein­her, dass nur we­nig er­fah­re­nes Per­so­nal zur Ver­fü­gung steht. Häu­fig be­wer­ben sich Be­rufs­ein­stei­ger:innen, die an der Uni­ver­si­tät mit den neu­en The­men mehr Be­rüh­rungs­punk­te er­fah­ren. Durch Data Sci­ence Coa­ching wer­den die­se be­fä­higt, selb­stän­dig Data Sci­ence-Pro­jek­te zu pla­nen und durch­zu­füh­ren.

**Aufbau von eigenem Data-Science-Wissen**

Er­fah­re­ne Data Sci­en­tis­ten sind schwer und nur sehr teu­er als Fach­per­so­nal zu fin­den. Die­ses De­fi­zit lässt sich durch pro­fes­sio­nel­le Be­ra­tung aus­glei­chen oder in­dem man ei­ge­ne Data Sci­en­tis­t:innen aus­bil­det. Letz­te­ren fehlt es da­bei oft an Er­fah­rung, da Data Sci­ence ein sehr neu­es und sich ste­tig ent­wi­ckeln­des Feld ist, in dem gro­ße Un­ter­schie­de zwi­schen Theo­rie und Pra­xis vor­lie­gen.

Der Kun­de möch­te sei­ne stra­te­gi­sche Po­si­tio­nie­rung ver­bes­sern, in­dem er ei­ge­ne Data Sci­en­tis­t:innen aus­bil­det, um zu­künf­ti­ge Mög­lich­kei­ten bes­ser nut­zen zu kön­nen. Da­bei ist es in den ers­ten Pro­jek­ten sehr wich­tig, dass die Data Sci­en­tis­t:innen des Kun­den fach­li­che und me­tho­di­sche Un­ter­stüt­zung be­kom­men.

**Coaching zum Empowerment der Data Scientist:innen**

Ge­mein­sam mit uns führ­te der Kun­de ein Data-Ana­ly­tics-Pro­jekt durch. Da­bei stan­den wir den an­ge­hen­den Data Sci­en­tis­t:innen mit pro­fes­sio­nel­lem Coa­ching und Know­how zur Sei­te. Un­se­re er­fah­re­nen Be­ra­ter:innen wa­ren in der Lage, Me­tho­dik und Vor­ge­hens­wei­sen zu ver­mit­teln, wo­durch die neu­en Mit­ar­bei­ter:innen üb­li­che Feh­ler ver­mei­den konn­ten. Als Pro­jekt­leit­fa­den eig­ne­te sich be­son­ders der Cross In­dus­try Stan­dard Pro­cess for Data Mi­ning (kurz CRISP-DM). An­hand die­ses Leit­fa­dens konn­te der üb­li­che Le­bens­zy­klus ei­nes Data-Ana­ly­tics-Pro­jek­tes an­schau­lich und pra­xis­nah ver­mit­telt wer­den. Der Fo­kus lag hier­bei be­son­ders auf dem Busi­ness Un­der­stan­ding, um ech­ten Mehr­wert mit den Pro­jek­ten zu er­zeu­gen. Wert­vol­le Tools und Vor­ge­hens­wei­sen wur­den beim Coa­ching in den Be­rei­chen Data Sci­ence, Ma­chi­ne Learning und Soft­ware De­ve­lop­ment ver­mit­telt.

![Data Science Coaching](https://www.anacision.de/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/csm_2019-10-07_Graphik_CRISPDM_0ae4f8c683.png?width=286&name=csm_2019-10-07_Graphik_CRISPDM_0ae4f8c683.png)

**Data Scientist:innen können selbstständig Projekte durchführen**

Data Sci­ence-Pro­jek­te und de­ren Um­set­zung sind oft sehr kom­plex. Mit Hil­fe des CRISP-DM-An­sat­zes kann der Pro­zess gut struk­tu­riert wer­den. Durch un­ser Coa­ching ent­lang der Pro­jekt­pha­sen kann Wis­sen di­rekt und mit Be­zug ver­mit­telt wer­den. Im Ide­al­fall er­folgt das Data Sci­ence-Coa­ching be­glei­tend zu ei­nem rea­len Kun­den­pro­jekt, um die neu er­lern­ten Me­tho­den und An­sät­ze di­rekt um­zu­set­zen. Die Mit­ar­bei­ter:innen wur­den bis zum Ende des Pro­jek­tes von uns be­glei­tet und sind nun in der Lage, zu­künf­ti­ge Pro­jek­te selbst­stän­dig durch­zu­füh­ren, in­dem sie auf ihre neu er­lang­te Er­fah­rung zu­rück­grei­fen.

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