Dieser Beitrag sollte als Leitfaden zu deinem Bewerbungsprozess bei der Data School dienen und dir einen Eindruck davon vermitteln, wie meine Bewerbung ablief. Das Bewerbungsverfahren bei der Data School ist ziemlich einzigartig und besteht aus mehreren Schritten, wie in diesem Dashboard dargestellt. Es gibt regelmäßige Meet & Greet Events, bei denen man sowohl die Core Consultants als auch die Data Schooler kennenlernen, Fragen stellen und das Gefühl dafür bekommen kann, wie es ist, Teil der Data School zu sein.
Ein zentraler Baustein des Bewerbungsverfahrens sind Tableau-Visualisierungen, die du erstellst und damit dein Interesse, Kreativität und Expertise zeigst. Es ist notwendig, dass du Tableau Public auf deinem Rechner installierst, ein Dashboard zum beliebigen Thema erstellst und es auf Tableau Public hochlädst. Um dein Bewerbungsdashboard optimal erstellen zu können, brauchst du grundsätzlich drei Schritte: Datensuche, Datenexploration und eine Fragestellung.
Datensuche
Da du im ersten Teil der Bewerbung ein beliebiges Thema zur Auswahl hast, benötigst du auch Ressourcen, um einen nutzbaren Datensatz zu finden. Zu solchen Quellen zählen Kaggle oder MakeoverMonday, wo man die Datensätze kostenlos herunterladen und nutzen kann. In der Data School wird Makeover Monday auch einmal wöchentlich als Challenge zur Übung genutzt. Wenn du selbst einen neuen, fiktiven Datensatz erstellen möchtest, kannst du Webseiten wie Mockaroo benutzen und dir Mock-Daten generieren lassen.
Datenexploration
Wenn du mit einem neuen, unbekannten Datensatz konfrontiert wirst, braucht es etwas Zeit, um sich mit den Daten vertraut zu machen. Du solltest zuerst alle Felder überprüfen und bestimmen, ob es ein Datumsfeld, ein String/Textfeld, ein numerisches Feld oder ein Boolean Datentyp ist. Auch ist es hilfreich zu wissen, wie viele Zeilen es insgesamt gibt, um einen umfassenden Überblick zu bekommen. All diese Informationen sind in Tableau unter dem Tab “Datenquelle” sichtbar.
Fragestellung
Große Datensätze haben oft viele Informationen und man kann sehr viele Erkenntnisse daraus ziehen. Je nach Fragestellung kann es sinnvoll sein, den Umfang zu begrenzen. Um die Daten sinnvoll zu begrenzen, braucht es eine festgelegte Fragestellung — auf welchen Bereich oder Aspekt möchtest du dich fokussieren? Dieser Schritt ist nicht nur für die effektive Vermittlung des Themas an die User wichtig, sondern auch, um sich selbst Klarheit zu verschaffen, damit du dich bewusst auf deine Kernfrage im Prozess konzentrieren kannst. In einem Dashboard sollte jede Visulaisierung eine Frage beantworten und zum Gesamtbild beitragen, um einen kohärenter Fluss zu schaffen.
Für meine erste Visualisierung habe ich einen Datensatz auf Kaggle zur Life Expectancy gefunden. Meine Auswahl von Feldern basierte auf den Aspekten, die ich in Betracht ziehen wollte. Ich würde sehr empfehlen einen Datensatz zu wählen, der dich interessiert, denn so macht der Lernprozess noch mehr Spaß. In meinem Dashboard habe ich untersucht, welche Faktoren die Lebenserwartung beeinflussen. Das waren also meine erste Vizzes für die Data School.
Bei der Data School herrscht eine gute Feedback-Kultur, sodass jeder willkommen ist, nach einem Feedback zu fragen und ein Feedback zu geben. Nachdem ich mein erstes Feedback bekommen habe, habe ich meine Visualisierungen entsprechend angepasst und es gab dann auch noch Feedback zur zweiten Version. Nimm dir das Feedback, das du erhalten hast, zu Herzen, denn es ist auch entscheidend für den Bewerbungsprozess, wie du darauf reagierst. Beispielsweise wusste ich vor dem Feedback nicht, dass man mit unverankerten Containern nicht arbeiten soll, es sei denn, man hat einen guten Grund dafür.
Nach der erfolgreichen Bearbeitung des von dir gewählten Themas und einem erfolgreichen kurzen Phone Screen, wirst du zu einem finalen Interview eingeladen, für das du auch ein Dashboard erstellen musst. Diesmal aber mit einem Überraschungsdatensatz, wobei du zehn Tage zur Bearbeitung hast. Als ich den Datensatz bekommen habe, war meine Vorgehensweise ähnlich wie vorher: Ich habe die Datenstruktur untersucht, diesmal in Tableau und nicht in Excel, habe Felder definiert, die ich benötige und meinen Umfang/Scope auf eine Frage beschränkt. Im Dashboard habe ich darauf geachtet, vielfältige Charts zu benutzen und eine Schriftart zu wählen, die gut lesbar ist. Die Dashboardgröße war fest und Container waren Nebeneinander. So sah also das finale Ergebnis aus.
Es gibt viele Dinge, die ich jetzt anders machen würde, aber es ist auch schön, zurückzublicken und die eigene Entwicklung zu sehen. Beim finalen Interview haben meine Gesprächspartner*innen sicherlich nicht das hochrangigste Dashboard gesehen, aber wichtiger war, wie ich von Null an dorthin innerhalb kürzester Zeit gekommen war und das ist, was zählt: Dein Engagement, Neugierde und ein bisschen Kreativität – denn die technischen Inhalte werden ohnehin während der Trainingsphase trainiert und gelernt.
Informiere dich gern über Meet & Greet Veranstaltungen, über die Webseite und Blogs, stelle deine Fragen, finde Inspiration auf Tableau Public und hol dir Feedback zu deinem Dashboard. Mit echtem Interesse, Begeisterung für Daten und der Bereitschaft, sich weiterzuentwickeln, kann die Data School ein großartiger nächster Schritt für dich sein.