Lebenslanges Lernen: Wie wichtig sind berufliche Weiterbildungen?

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Lesezeit: 4 Min

In Teil 1 unseres Interviews haben wir mit Liudmila über ihre Weiterbildung im IT-Bereich und den Einstieg in die Datenbranche gesprochen. In Teil 2 wollen wir von ihr erfahren, was die Branche für sie so spannend macht und welche Rolle lebenslanges Lernen im heutigen Berufsleben spielt.

Liudmilas Interview

Neben Deinen eigenen erreichten Karrierezielen bist Du zusätzlich bei Inclusive Tech aktiv und setzt Dich für mehr Diversität in der Tech-Branche ein. Warum glaubst Du sind gerade Frauen für Datenjobs geeignet?

Die Datenbranche braucht dringend mehr weibliche Talente. Der Anteil der Frauen in der Datenbranche ist sehr gering, folglich wird ihr Fachwissen und ihre Perspektive bei Unternehmensentscheidungen und der Entwicklung neuer Produkte und Services in keiner Weise berücksichtigt.

Algorithmen werden auf der Grundlage der in der Datenbank verfügbaren Informationen trainiert, die standardmäßig Männer umfassen und dann von Männern ausgewertet und interpretiert werden. Dies führt zu einem vereinfachten maschinellen Lernen und letztlich zu diskriminierenden Ergebnissen.

Wenn bestimmte Gruppen nicht einbezogen werden, dann kann es schon mal lebensgefährlich werden. Der Anstieg* schwerer Verletzungen von Frauen am Arbeitsplatz ist beispielsweise zurückzuführen auf Mangel an geschlechtsspezifischen Daten. Die meisten Untersuchungen zu Verletzungen am Arbeitsplatz wurden in männerdominierten Bereichen durchgeführt. So haben sich Anfang 2020 Gewerkschaften zu dem Problem geäußert, dass es an persönlicher Schutzausrüstung mangelt, die auf die Anatomie von Frauen abgestimmt ist.

Auch in Bereichen wie der Gesundheitsfürsorge wurden Frauen in weitaus geringerem Maße miteinbezogen. Bei der Analyse von Krankheiten konzentrierten sich die Forscher meist auf die Makroebene, während sie die Aufschlüsselung der Daten nach Geschlecht, ethnischer Zugehörigkeit usw. außer Acht ließen.

Die Abwesenheit von Frauen und verschiedenen Ethnien im Entscheidungsprozess kann nicht nur bestehende Chancenungleichheiten erheblich verschärfen, sondern auch Risiken in Form von Medikamenten oder Vorgehensweisen für Frauen mit sich bringen. Menschen, die tagtäglich mit Diskriminierung und sozialer Ungleichheit konfrontiert sind, sind doppelt gefährdet. Genau deshalb müssen Frauen und Menschen verschiedener Ethnien von Unternehmen und Datenteams mehr gefördert werden. Eine Weiterbildung im IT-Bereich und in Daten ist ein guter Ausgangspunkt.

Welche Rolle spielen lebenslanges Lernen und berufliche Weiterbildungen aus Deiner Sicht heutzutage im Berufsleben?

Das Leben ändert sich so schnell und wir müssen in der Lage sein, uns anzupassen. Es gibt viele neue Technologien und dadurch auch neue Jobrollen. Auch der Mangel an Data Literacy ist ein sehr großes Problem unserer Zeit. Das merke ich, wenn ich mit Stakeholdern arbeite. Einige tun sich schwer, Daten zu lesen oder die richtigen Schlussfolgerungen aus ihnen zu ziehen. Das ist ein breites Problem in unserer Gesellschaft.

Es ist eine Folge des Dunning-Kruger-Effekts, dass wir unsere eigenen Fähigkeiten und Kompetenz überschätzen, wenn wir nur wenig über ein Fachgebiet wissen. So dachte ich früher einmal, dass ich nach meinem Studienabschluss alles in mein Fachgebiet wissen und können würde. In Wirklichkeit ist es jedoch unerlässlich, dass wir uns ständig hinterfragen und neues Wissen aneignen. Wir müssen entweder regelmäßig unseren Horizont erweitern, um in unserem Tätigkeitsfeld zu bleiben oder etwas völlig Neues erlernen. Und wenn meine Erfahrung mit StackFuel eines gezeigt hat, dann dass es nie zu spät für einen Neuanfang ist.

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Nach Deinem Abschluss unserer Data Analyst-Weiterbildung wurdest Du StackFuel-Testerin und warst eine der Ersten, die unsere bald erscheinenden, neuen Weiterbildung im IT-Bereich, SQL und Python, ausprobiert hat. Wie war Deine Lernerfahrung in den neuen Kursen und wem würdest Du sie weiterempfehlen?

Ich habe mich riesig gefreut, als ich eingeladen wurde, beide Kurse zu testen. Ich war von meiner bereits abgeschlossenen Data-Analyst-Weiterbildung sehr beeindruckt und habe mich dementsprechend gefreut, mein Wissen weiter ausbauen zu können.

Viele denken, dass SQL sehr leicht selbst zu erlernen ist und dass jede:r in der ersten Stunde des Trainings ihre/seine ersten Abfragen schreiben kann. Dabei unterschätzen viele aber die tatsächliche Leistungsfähigkeit von SQL. Fortgeschrittene Techniken sind ein äußerst wichtiges Instrument, ein Muss für jede:n Analyst:in. Das SQL-Training ist sehr ansprechend geschrieben, bietet viele praktische Übungen und ist für jedes Niveau geeignet. Ich kann es mit gutem Gewissen empfehlen!

Das Python-Training knüpfte nahtlos an meine vorherige Weiterbildung im IT-Bereich an. Hier konnte ich mein Wissen noch einmal vertiefen und gute neue Tricks lernen. Ein beliebter Ansatz zur Lösung eines Programmierproblems besteht darin, Objekte zu erstellen. Dies wird als objektorientierte Programmierung (OOP) bezeichnet und ist der Hauptaspekt dieses Kurses.

Ich sehe das Programmieren jetzt mit anderen Augen und habe ein neues Mindset. Ich durfte so viele neue Konzepte entdecken und war am Ende in der Lage, sehr komplexen Code zu schreibe. Davon hätte ich vor ein paar Monaten nicht einmal geträumt. Dieser Kurs ist für Personen geeignet, die Grundkenntnisse in Python haben und ihre Technik weiter verbessern wollen. Aber auch hier kann ich den Kurs zu 100 Prozent empfehlen!

Hast Du einen persönlichen Tipp für alle, die sich 2022 für eine berufliche Weiterbildung interessieren, aber sich noch nicht sicher sind, welche Skills ihrer Karriere wirklich weiterhelfen?

Ich denke, es ist wichtig, sich zuallererst Gedanken darüber zu machen, was die eigene Arbeit antreibt, welche Auswirkungen die berufliche Weiterbildung auf die eigenen Karriere haben soll und wie sie die eigene Geschichte unterstützen kann.

Mein persönlicher Rat ist: Verbring nicht zu viel Zeit damit, darüber nachzudenken. Wünsche gehen nicht in Erfüllung, am Ende zählen reine Absichten und ob Du ins Tun kommst. Wenn Du Dir unsicher bist, probiere verschiedene Möglichkeiten aus und lerne von den Erfahrungen anderer. Hier ist StackFuel meine persönliche Empfehlung, wo Du auf Deinem Lernpfad durchgehend von Fachexperten betreut wirst. Ich habe selten Kurse von so hoher Qualität gesehen, in die so viel Herz und Energie investiert wurde.

Ich hoffe, dass meine Erfahrung andere Frauen und auch Männer inspirieren wird und die Welt viele neue, hervorragende Data Analyst:innen oder Scientists sehen wird.

Wir danken Liudmila für das Interview und dass sie sich die Zeit genommen hat, mit uns zu sprechen.

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Quellen

Caroline Criado-Perez (2020): „Unsichtbare Frauen – Wie eine von Daten beherrschte Welt die Hälfte der Bevölkerung ignoriert“; btb Verlag

Laura Redlich
Laura Redlich
Als waschechte Berlinerin hat sich Laura schnell der Kreativ- und Start-up-Szene angeschlossen. Nach ihrem Studium in Medien- und Kommunikationsmanagement an der Mediadesign – Hochschule für Design und Informatik, war Laura bereits als Redakteurin bei IQPC tätig, wo sie die Bereiche Finance, Tech, Data und AI verantwortete und bekannte Vorreiter der Branche auf Kongressen interviewte. Bei StackFuel baut Laura das Content Lab – unser vielseitiges Angebot an kostenlosen Inhalten, Webinaren und Veröffentlichungen – stetig aus.

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