Auf einen Blick
Titel: Business Skills for Data Scientists: Practical Guidance in Six Key Topics
Zielgruppe: Datenwissenschaftler:innen, Analyst:innen, Business-Entscheider:innen
Thema: Geschäftsfähigkeiten für Datenwissenschaftler
Autor: David Stephenson, John Elder (Vorwort)
Sprache: Englisch
Seiten: 306
Preis: Kindle $9.99, Taschenbuch $28.78
Positiv: Praxisorientierte Anleitung, umfassende Abdeckung von Geschäftsfähigkeiten
Negativ: –
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Im Detail
“Business Skills for Data Scientists” von David Stephenson und John Elder ist ein umfassendes Handbuch für alle, die in der Datenwissenschaft tätig sind oder es planen. Es legt einen besonderen Fokus auf “weiche” Geschäftsfähigkeiten, die oft übersehen werden. Ein praxisnahes Beispiel aus dem Buch illustriert, wie ein Datenwissenschaftler, der zwar technisch versiert, aber ungeschickt in der Kommunikation war, ein wichtiges Projekt zum Scheitern brachte. Das Fehlen effektiver Kommunikation führte zu Missverständnissen mit Stakeholdern und letztlich zum Abbruch des Projekts.
Das Buch ist um sechs Schlüsselbereiche strukturiert:
Ihren Platz im Unternehmen finden: Dies ist oft der erste und entscheidende Schritt. Hier lernen Sie, wie Sie Ihre Rolle im Kontext des gesamten Unternehmens verstehen und wie Sie sich effektiv in Teams und Projekten positionieren können.
Mit komplizierten Kolleg:innen interagieren: Nachdem Sie Ihren Platz gefunden haben, müssen Sie lernen, wie Sie mit einer Vielzahl von Persönlichkeiten umgehen. Das Buch bietet Strategien für den Umgang mit schwierigen Kolleg:innen und für die Schaffung eines positiven Arbeitsumfelds.
Klare Kommunikation beherrschen: Dieser Bereich ist das Herzstück vieler Herausforderungen und Lösungen. Sie lernen, Ihre Ideen und Ergebnisse so zu kommunizieren, dass sie von nicht-technischen Stakeholdern verstanden werden.
Erwartungen managen: Hier geht es darum, realistische Ziele zu setzen und diese klar zu kommunizieren, um Enttäuschungen und Fehlschläge zu vermeiden. Das Buch bietet Techniken zur effektiven Kommunikation und zum Managen von Stakeholder-Erwartungen.
Projekte von Anfang bis Ende ausführen: In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie Projekte planen, durchführen und abschließen, während Sie alle Stakeholder im Blick behalten. Es werden Methoden wie Agile und Scrum behandelt, die in der Datenwissenschaft nützlich sein können.
Ihre Karriere managen: Dies ist ein fortlaufender Prozess, der alle anderen Bereiche umfasst. Es geht nicht nur um die nächste Beförderung, sondern um kontinuierliche Weiterbildung und Anpassung an neue Herausforderungen und Technologien.
Diese Bereiche bauen aufeinander auf und sind so angeordnet, dass sie der typischen Karriereentwicklung eines Datenwissenschaftlers entsprechen. Zum Beispiel ist klare Kommunikation nicht nur für sich selbst wichtig, sondern auch entscheidend für das Managen von Erwartungen und das erfolgreiche Ausführen von Projekten.
Obwohl das Buch nicht explizit für die Entwicklung von Datenstrategien geschrieben wurde, ist es dennoch eine wertvolle Ressource für diesen Bereich. Es bietet konkrete Techniken für das Stakeholder-Management und betont die Bedeutung von Empathie und Verständnis für die Perspektiven anderer. Diese ganzheitliche Perspektive unterscheidet es von anderen, mehr technisch ausgerichteten Büchern und macht es zu einer unverzichtbaren Lektüre für diejenigen, die eine umfassende Grundlage für den Erfolg in der Datenwissenschaft und der Datenstrategieentwicklung suchen.
Dieser Text wurde mit Hilfe von ChatGPT erstellt.
