📢 Hey Leute, das wird ein langer Text, aber bitte, ich flehe euch an 🙏 lest bis zum Ende!
Ich teile meine persönlichen Narben aus meinem Wechsel in die Datenwissenschaft. Lernt aus meinen Fehlern, damit ihr nicht dieselben machen müsst.
🚀 Der Mythos, „bereit“ für Data Science zu sein
Als ich nach 14 Jahren in der Wissenschaft in die Datenwissenschaft wechselte, dachte ich, ich sei vorbereitet:
✅ Ich hatte das Mathematikwissen
✅ Ich hatte die Logik
✅ Ich hatte den Ehrgeiz (HAHAHA)
Dann belegte ich meine ersten Online-Kurse, die alle das gleiche magische Rezept hatten:
1️⃣ Eine winzige, perfekt bereinigte CSV-Datei – keine fehlenden Werte, keine Ausreißer.
2️⃣ Aufteilen in Trainings- und Testdaten.
3️⃣ Ein paar fancy Modelle anwenden.
4️⃣ Unglaublich hohe Genauigkeit erzielen (95 %? Ich muss ein Genie sein).
5️⃣ Ergebnisse ausgeben, sich gut fühlen, Laptop schließen.
🛑 Und dann traf mich die Realität wie ein Güterzug 🫠
Denn in der realen Welt ist das eine komplette Lüge.
Wenn du diesem Märchen-Workflow folgst, kann ich mit 95 % Sicherheit vorhersagen, dass dein Modell niemals in die Produktion geht. Stattdessen wird es sein Dasein in einem vergessenen Jupyter-Notebook fristen, während du dich fragst, warum niemand es nutzen will.
💡 Also, was ist der richtige Weg?
Zuerst: Tief durchatmen. Jetzt vergiss deine Hard Skills für einen Moment.
Ja, ja, ich weiß – du hast Monate damit verbracht, TensorFlow und PyTorch zu meistern, und dein Herz brennt darauf, ein Deep-Learning-Modell mit 273 Schichten zu bauen.
Aber nicht heute, mein Freund.
Stattdessen musst du mit dem Business sprechen.
🔹 Schritt 1: Definiere das Deployment-Ziel
👉 Welches Problem lösen wir eigentlich?
👉 Nein, „ein Modell trainieren“ ist KEIN Problem. (Ich war auch schockiert.)
🔹 Schritt 2: Definiere das Vorhersageziel
👉 Was genau prognostizieren wir, und warum ist das relevant?
👉 Falls das unklar ist, spielst du einfach nur mit teuren Excel-Formeln.
🔹 Schritt 3: Wähle Evaluierungsmetriken (BEVOR du Modelle auswählst!)
👉 Vergiss das Ziel von 99 % Genauigkeit.
👉 Was bedeutet eine ausreichend gute Vorhersage für das Business?
👉 Denn vertrau mir, außerhalb des Data-Teams interessiert sich niemand für F1-Scores.
🔹 Schritt 4: ERST JETZT beginnst du mit der Datenaufbereitung
👉 Nicht vorher. Nicht. Vorher.
👉 Jetzt, wo du wirklich verstehst, was du tust, kannst du die Daten korrekt vorbereiten.
🚨 Und Überraschung:
Es wird KEINE saubere, gut strukturierte CSV-Datei sein.
Es wird chaotisch sein.
Es wird laute Daten enthalten.
Es wird dich deine Lebensentscheidungen hinterfragen lassen.
🎯 Aber wenn du diese Phase überstehst, DANN kannst du endlich die coolen Sachen machen:
✔️ Modellauswahl
✔️ Training
✔️ Optimierung
✔️ Feiern wie ein Data Rockstar 🎸
🔥 Die harte Wahrheit über Data Science
Data Science ist nicht einfach nur fancy Algorithmen schreiben.
Es geht darum, echte Probleme zu lösen.
Und wenn du die ersten Schritte überspringst, drehst du dich nur im Kreis, verschwendest Zeit, Geld und deine Nerven.
Ich habe das auf die harte Tour gelernt, durch unzählige Fehlschläge.
Aber hey, zumindest kann ich mein Leid jetzt mit euch teilen. Gern geschehen. 😆
💬 Also, hast du jemals ein Modell gebaut, das in der vergessenen Jupyter-Notebook-Gruft gelandet ist? Lass uns darüber sprechen! 🚀