Hands-on Data Science – Praxisworkshop für Unternehmen
Daten verstehen ist eine Sache – sie im Unternehmen sinnvoll und wirksam einzusetzen, eine andere. Genau hier setzt unser Hands-on Data Science Workshop an: Mit einem interaktiven, auf das Unternehmen zugeschnittenen Format vermitteln wir praxisrelevantes Wissen und befähigen Mitarbeitende aus Business, IT und Fachbereichen, Daten nicht nur zu analysieren, sondern strategisch einzusetzen. In diesem Use Case zeigen wir, wie wir gemeinsam mit einem Kunden ein effektives Trainingsformat entwickelt und umgesetzt haben – mit nachhaltigem Effekt auf Projekte, Kultur und Zusammenarbeit.
Ausgangssituation
& Herausforderungen
Viele Unternehmen investieren in moderne Tools und Dateninfrastruktur – doch das Potenzial bleibt oft ungenutzt, weil es an Wissen, Verständnis und konkreter Erfahrung fehlt. Häufige Herausforderungen sind:
- Geringes Verständnis für Datenmodelle, Machine Learning oder Analytics im Business
- Fachabteilungen und IT sprechen „unterschiedliche Sprachen“
- Keine gemeinsame Methodik für Datenprojekte (z. B. CRISP-DM)
- Fehlendes Vertrauen in datenbasierte Entscheidungen
- Starre Tools und keine Kultur für Experimentieren und Lernen
Diese Faktoren führen dazu, dass Data Science im Alltag nicht gelebt, sondern ausgelagert wird – mit begrenzter Wirkung und ohne nachhaltige Verankerung.
Unser Ansatz
Unser Hands-on-Workshop wurde individuell auf die Zielgruppe und Datenlage des Unternehmens abgestimmt. Der Fokus lag dabei auf maximaler Relevanz, direkter Anwendbarkeit und interaktiver Wissensvermittlung:
- Bedarfsanalyse & Zielgruppenverständnis: Abstimmung mit Führungsebene und Fachbereichen zur Identifikation der relevanten Themenfelder.
- Workshop-Konzeption & Datenbezug: Entwicklung eines modularen Workshop-Designs – von Grundlagen bis zu Use Case-spezifischen Übungen auf unternehmenseigenen Daten.
- Interaktive Durchführung mit Praxisfokus: Kombination aus Theorie, Live-Coding, Gruppenaufgaben und Use Case-Simulationen – remote oder vor Ort.
- Werkzeugkasten für die Praxis: Einführung in Python, Jupyter Notebooks, pandas, Visualisierungstools und Frameworks wie CRISP-DM – inkl. Templates & Notebooks.
- Transfer & Integration in den Arbeitsalltag: Reflexion, individuelle Lernziele, Transferaufgaben und Empfehlungen für den Aufbau datengetriebener Projekte im Unternehmen
Die Lösung
Der Workshop wurde als mehr-tägiges, intensives Lernformat umgesetzt – mit Teilnehmer:innen aus Data Teams, Business Units und IT. Inhalte waren u. a.:
Grundlagen der Datenanalyse und Datenvisualisierung
Gemeinsame Arbeit an einem realen Use Case aus dem Unternehmen
Nutzung moderner Tools: Python, pandas, scikit-learn, matplotlib, Plotly, Dash
Anwendung des CRISP-DM-Prozesses auf eigene Fragestellungen
Einführung in Machine Learning mit praktischen Anwendungsbeispielen
Das Ergebnis
- Stärkeres Datenverständnis: Durch präzise und selbstständige Anwendung erhöht sich das Verständnis in Fachabteilungen und Management.
- Bessere Zusammenarbeit: Enger Austausch zwischen IT, Business und Data Science.
- Konkrete Projektideen: Mittels Rapid Prototyping und Lösungen die direkt nach dem Workshop weiterentwickelt wurden.
- Nachhaltige Wirkung: Höhere Akzeptanz für datenbasierte Entscheidungen im Unternehmen durch praktisches Arbeiten mit echten Daten & Problemen.
Tools & Technologien
Zur Umsetzung kamen unter anderem folgende Technologien zum Einsatz:
Python als Hauptprogrammiersprache
Jupyter Notebooks, pandas, NumPy, scikit-learn
matplotlib, seaborn, Plotly, Dash, Streamlit, Apache Superset für Visualisierung
CRISP-DM, Design Thinking Methoden für Ideation & Use Case Design
Google Colab für einfache Nutzung ohne lokale Installation
Eigene Datenuellen für realistische Übungen
Fazit
Data Science entfaltet dann seine Wirkung, wenn Menschen im Unternehmen damit arbeiten können – nicht nur Spezialisten, sondern auch Entscheider, Entwickler und Analysten. Mit unserem praxisnahen Workshop zeigen wir, wie man innerhalb weniger Tage nicht nur Wissen vermittelt, sondern Begeisterung weckt. Durch die Kombination aus verständlicher Theorie, Hands-on-Übungen mit echten Unternehmensdaten und der Arbeit an konkreten Fragestellungen entsteht ein spürbarer Entwicklungsschub. Die Teilnehmer:innen gingen mit neuen Skills, konkreten Ideen und echtem Verständnis für datengetriebene Prozesse zurück in ihren Arbeitsalltag – ein entscheidender Schritt hin zur gelebten Datenkultur im Unternehmen.
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