Wege zur KI-Karriere 2024

Theophile Roques, Datenexperte beim Bildungsinstitut DataScientest: "Der Bereich Daten und KI bietet eine Vielzahl neuer Jobperspektiven. KI klingt erstmal sehr gross, aber es ist möglich, sich langsam an die Themen heranzutasten." Der Experte empfiehlt folgende, zunächst niedrigschwellige Wege für den Einstieg in die Welt von Daten und KI:

Erste praktische Erfahrung durch Projekte. Die Teilnahme an realen Projekten im Bereich KI ist von zentraler Bedeutung. Dies könnte im Rahmen von Praktika, der Mitarbeit bei Forschungsprojekten oder persönlichen Projekte geschehen. Praktische Erfahrung ermöglicht es, die theoretischen Konzepte in der Praxis anzuwenden und Problemlösungsfähigkeiten zu entwickeln. Aber vor allem bietet diese Erfahrung einen ersten Einblick, ermöglicht das Kennenlernen des Bereichs und die Erfahrung, ob dieser Bereich zu einem passt.

Mit Open-Source-Tools und Bibliotheken arbeiten. Es ist wichtig, mit gängigen KI-Tools und Bibliotheken wie Pandas, NumPy und scikit-learn vertraut zu sein. Durch die Arbeit an eigenen Projekten mit diesen Tools kann man praktische Fähigkeiten entwickeln. Um hier einzusteigen, bieten die offiziellen Dokumentationen von Pandas, NumPy und scikit-learn hervorragende Ressourcen, um die Funktionen und die Verwendung dieser Bibliotheken zu verstehen. Durch das Lesen der Dokumentation lassen sich die besten Praktiken und Funktionen erlernen. Zusätzlich gibt es bei YouTube und anderen Plattformen zahlreiche kostenlose Tutorials von Experten und Enthusiasten.

Spezialisierung und Weiterbildung. Wer schon erste praktische Erfahrungen gesammelt hat und tiefer in die Welt der Daten und KI einsteigen möchte, kann sich im nächsten Schritt weiter spezialisieren. Es gibt eine Vielzahl von Weiterbildungsprogrammen, Zertifikatskursen und Online-Kursen, die sich auf künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und verwandte Themen konzentrieren. Online-Bildungsinstitute wie DataScientest bieten Kurse mit Zertifikaten von Universitäten und Unternehmen wie Microsoft, Google, AWS und Dataiku. Hilfreich ist ein solides Grundverständnis für KI und Maschinelles Lernen. Auf dieser Grundlage können die Teilnehmer und Teilnehmerinnen die Inhalte der Weiterbildungsprogramme besser erfassen, Anwendungen besser verstehen und sind letztendlich in der Lage, aktiv an Projekten im Bereich künstliche Intelligenz teilzunehmen.

Teilnahme an Wettbewerben und Hackathons. Es gibt verschiedene Plattformen, die Wettbewerbe im Bereich KI und maschinelles Lernen veranstalten, wie zum Beispiel Kaggle. Mit ersten praktischen Erfahrungen bietet die Teilnahme an solchen Wettbewerben die Möglichkeit, Neues zu entdecken, sich mit anderen in der Branche zu messen und neue Fähigkeiten zu erlernen.

Das Wissen über KI im Selbststudium vertiefen. Künstliche Intelligenz ist einer der Sektoren, die sich am schnellsten entwickeln. Ständig tauchen neue Techniken und Tools auf. Daher ist es wichtig, über die neueste Technik, neue Bibliotheken und Anwendungsfälle (GenAI) auf dem Laufenden zu bleiben. Es gibt unzählige kostenlose Online Plattformen (zum Beispiel GitHub, ArXiv.org), Blogs (zum Beispiel Medium und Towards Data Science), Podcasts und Videos (zum Beispiel "Talking Machines", "AI Alignment Podcast", "Two Minute Papers"), Keynotes, Webinare und Bücher (zum Beispiel "Deep Learning" von Ian Goodfellow), die eine gute Möglichkeit sind, auf dem aktuellen Stand zu bleiben.

Ein wirkungsvoller Einsatz von KI setzt nicht nur fachliche Expertise und kontinuierliche Weiterbildung voraus, sondern vor allem ein tiefes Verständnis der jeweiligen Branche. Die zentrale Frage dabei lautet: Wie kann KI meinem Unternehmen oder mir persönlich effektiv helfen? Theophile Roques unterstreicht, dass KI als Werkzeug erst dann ihre wahre Bedeutung erhält und einen Mehrwert schaffen kann. "Die Erfahrung in der realen Welt ist zentral, um die spezifischen Daten, das Vokabular und die Herausforderungen einer bestimmten Branche zu verstehen," sagt er.

Neueinsteiger in die Welt der KI sollten deshalb dringend ihre jeweilige Expertise und praktische Erfahrungen aktiv in die Materie einbringen. Ohne dieses Verständnis könnten KI-Systeme ineffektiv oder sogar schädlich sein, so der Experte. "Gute Branchenkenntnis ist also die beste Grundlage für eine erfolgreiche Karriere als KI-Experte oder Expertin und eine gute Möglichkeit für Quereinsteiger", konstatiert Roques.