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Zusammenfassung:Das Buch „Business Skills for Data Scientists“ von Dr. David Stephenson unterstreicht die Bedeutung von betriebswirtschaftlichen Fähigkeiten neben technischem Wissen für Datenwissenschaftler. Es bietet praktische Ratschläge, wie man sich im Geschäftsleben zurechtfindet und berufliche Beziehungen verbessert, wovon nicht nur Datenwissenschaftler, sondern auch Personen in verschiedenen Geschäftsfunktionen profitieren.
Vorteile:⬤ Praktische und anwendbare Lektionen, die für alle Wirtschaftsfachleute relevant sind.
⬤ Konzentriert sich auf wesentliche Soft Skills für den beruflichen Erfolg.
⬤ Beruht auf den persönlichen Erfahrungen des Autors und der Forschung zum Organisationsverhalten.
⬤ Bietet wertvolle Einblicke in das Unternehmensleben, was es besonders für Neulinge in der Datenwissenschaft hilfreich macht.
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(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Business Skills for Data Scientists: Practical Guidance in Six Key Topics
Inhalt des Buches:
Dieses Buch erklärt die grundlegenden geschäftlichen Fähigkeiten, die Sie benötigen, um geschäftlichen Mehrwert zu schaffen und Ihre Karriere als Analyst oder Data Scientist zu fördern. Auf der Grundlage von Best Practices, veröffentlichten Forschungsergebnissen, Fallstudien und persönlichen Anekdoten aus zwei Jahrzehnten Branchenerfahrung gibt David Stephenson einen praktischen und prägnanten Überblick über die grundlegenden Fähigkeiten in Bezug auf Unternehmen, Kollegen, Storytelling, Erwartungen, Ergebnisse und Karriere, wobei er hervorhebt, wie sich jedes Thema auf Ihre einzigartige Position als Analytiker innerhalb eines größeren Unternehmens bezieht.
Aus der Einleitung:
"Die sechs Themen in diesem Buch - Unternehmen, Kollegen, Kommunikation (Storytelling), Erwartungen, Ergebnisse und Karriere - werden in sechs Abschnitten behandelt. Sie werden ungefähr in der Reihenfolge behandelt, in der Sie sie im Laufe Ihrer Karriere brauchen werden, wobei die Fähigkeiten zur Projektleitung erst später im Buch behandelt werden. Das letzte Thema, Karriere, ist in allen Phasen Ihrer Karriere relevant, auch wenn Sie Ihre erste Stelle als Datenwissenschaftler antreten.
Der erste Abschnitt, Unternehmen, hilft Ihnen bei der Arbeit innerhalb einer größeren Organisation. In Kapitel eins wird erörtert, wie Unternehmen Datenwissenschaftler im Allgemeinen sehen, warum sie sie einstellen und was sie von ihnen erwarten. In diesem Kapitel wird zunächst erläutert, wie Sie als Datenwissenschaftler einen geschäftlichen Mehrwert schaffen können, ein Thema, das in Kapitel zehn ausführlicher behandelt wird. In Kapitel zwei wird beschrieben, wie Sie mit den verschiedenen Personen in Ihrem Unternehmen in Beziehung treten können. Wenn Sie verstehen, wie sich verschiedene Rollen und Funktionen in ihren Zielen und Werten unterscheiden, sind Sie besser darauf vorbereitet, ihnen wertvolle Ergebnisse zu liefern.
Der zweite Abschnitt, Kollegen, befasst sich mit zwischenmenschlichen Herausforderungen, die Datenwissenschaftler oft vor große Probleme stellen - kulturelle Missverständnisse, das Aushandeln von Meinungsverschiedenheiten und Büropolitik. Jüngere Datenwissenschaftler nehmen diese Themen in der Regel als weniger wichtig wahr, bis zu dem Tag, an dem sie sie plötzlich für äußerst wichtig halten.
Der dritte Abschnitt, Storytelling, behandelt die wichtigsten Grundsätze und Methoden für mündliche und visuelle Präsentationen. In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie Ihre Botschaft verdeutlichen, was im Prinzip einfach, aber in der Praxis schwierig ist, und wie Sie klare Folien, Diagramme und Tabellen erstellen. Es wird detailliert auf Techniken zur Entrümpelung und Fokussierung eingegangen, wobei Prinzipien wie Gestalt und präattentive Verarbeitung genutzt werden. Die beiden Kapitel in diesem Abschnitt sind für Datenwissenschaftler vielleicht am unmittelbarsten relevant und werden Ihnen einige sehr schnelle Erfolge bringen, wie ich an den Reaktionen meiner Schulungsteilnehmer gesehen habe.
Der vierte Abschnitt, Erwartungen, behandelt Techniken zur Festlegung von Erwartungen, zum Start eines Projekts und zur Aufrechterhaltung des Vertrauens Ihrer Stakeholder. Insbesondere gehe ich darauf ein, wie man zu Beginn eines Projekts einen Konsens herstellt und wie man den häufigen Fehler vermeidet, hart an einer Lösung zu arbeiten, die niemand nutzen will.
Im fünften Abschnitt, Ergebnisse, werden Grundsätze, Techniken und Fallstudien im Zusammenhang mit der Auswahl der vorteilhaftesten Data-Science-Projekte vorgestellt. Anschließend werden Konzepte und Rahmenwerke beschrieben, die Ihnen dabei helfen, diese Projekte trotz der sich ändernden Erwartungen und Unklarheiten, die bei Data-Science-Projekten so häufig vorkommen, erfolgreich abzuschließen.
Der sechste und letzte Abschnitt, Karriere, befasst sich mit Fragen, die mir häufig von Datenwissenschaftlern gestellt werden, z. B. wie man zwischen verschiedenen Stellenangeboten wählen kann, wie man seinen Lebenslauf stärkt und sogar, ob man sich als freiberuflicher Datenwissenschaftler selbstständig machen sollte.".
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781736183007 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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