Bei den Kundenprojekten (a.k.a. Labore in Deutschland) der Data School handelt es sich um Kurzzeitprojekte, bei denen die Data Schoolers an realen Datenanalyseproblemen für Kunden arbeiten. Diese Projekte dauern in der Regel eine Woche und beinhalten die ganze Kohorte, die mit einem Kunden zusammenarbeitet, um ein bestimmtes Geschäftsproblem zu lösen oder eine bestimmte Frage mit Hilfe von Datenanalysetechniken zu beantworten.
Die Kunden für diese Projekte können sehr unterschiedlich sein, von kleinen Unternehmen bis hin zu Großkonzernen oder NGO's, und die Art der Probleme, die sie zu lösen versuchen, kann ebenso vielfältig sein. So kann ein Kunde beispielsweise wissen wollen, wie er seine Marketingkampagne optimieren, das Kundenverhalten analysieren oder Bereiche ermitteln kann, in denen er Kosten senken oder die Effizienz verbessern kann.
Die Projekte werden in der Regel in einer simulierten Beratungsumgebung durchgeführt, in der von den Data Schoolers erwartet wird, dass sie einen strukturierten Ansatz zur Problemlösung verfolgen, einschließlich der Definition des Problems, der Erfassung und Aufbereitung der Daten, der Durchführung der Analyse und der Präsentation der Ergebnisse.
Diese Labore sind ein wesentlicher Bestandteil des Lehrplans der Data School, da sie den Data Schoolers praktische Erfahrungen bei der Arbeit mit realen Daten und der Lösung von realen Geschäftsproblemen vermitteln.
Vorteile:
- Erfahrungen aus der Praxis: Durch die Arbeit an Kundenprojekten erhalten die Studenten praktische Erfahrung im Umgang mit echten Daten und lernen die Geschäftswelt kennen. Diese Erfahrung kann von unschätzbarem Wert sein, wenn sie nach Abschluss des Programms ein Placement suchen.
- Aufbau eines Portfolios: Durch die Durchführung von Kundenprojekten können die Data Schoolers ein Portfolio aufbauen, das sie potenziellen Arbeitgebern vorlegen können. Dieses Portfolio kann die Fähigkeit der Data Schoolers demonstrieren, mit verschiedenen Datentypen zu arbeiten und eine Vielzahl von Geschäftsproblemen zu lösen.
- Vernetzung: Die Arbeit an Kundenprojekten kann den Data Schoolers auch die Möglichkeit bieten, mit potenziellen Arbeitgebern und Branchenexperten in Kontakt zu treten.
Herausforderungen:
- Zeitliche Beschränkungen: Labore können eine Herausforderung sein, weil sie innerhalb eines engen Zeitrahmens abgeschlossen werden sollen (und nebenbei finden auch Training Sessions statt). Die Data Schooler müssen unter Umständen schnell und effizient arbeiten, um innerhalb der vorgegebenen Frist eine qualitativ hochwertige Arbeit abzuliefern.
- Ausweitung des Projektumfangs(Scope Creep): Es kann vorkommen, dass der Kunde den Umfang des Projekts ändert oder im Laufe des Projekts neue Anforderungen hinzufügt. Dies kann es für die Data Schoolers schwierig machen, ihre Zeit effektiv zu verwalten und das Projekt innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens abzuschließen.
- Kommunikation: Effektive Kommunikation ist bei der Arbeit mit Kunden von entscheidender Bedeutung. Die Studierenden müssen in der Lage sein, ihren Fortschritt und alle Probleme, auf die sie stoßen, effektiv zu kommunizieren, um sicherzustellen, dass die Erwartungen des Kunden erfüllt werden.
- Komplizierte Datensätze: Es kann vorkommen, dass die Dataschoolers einen komplizierten Datensatz erhalten, der innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens für das Projekt nicht realistisch verstanden werden kann. In diesem Fall müssen sie lernen, damit umzugehen und sehen, was sie mit dem begrenzten Verständnis, das sie haben, produzieren können.
Schlussfolgerung:
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Durchführung von Laboren für The Data School den Data Schoolers wertvolle praktische Erfahrungen vermitteln, ihnen helfen kann, ein Arbeitsportfolio aufzubauen, und ihnen Möglichkeiten zur Vernetzung bietet. Sie können jedoch auch Herausforderungen mit sich bringen, wie z. B. zeitliche Beschränkungen, Scope creep und Kommunikationsprobleme. Insgesamt überwiegen die Vorteile von Labore für The Data School bei weitem die Herausforderungen, und es kann eine ausgezeichnete Möglichkeit für Dataschoolers sein, ihre Fähigkeiten zu entwickeln und sich auf die Placements vorzubereiten.