Das Wichtigste auf einen Blick:
- Sahand Azizi wechselte nach einem Jahrzehnt in Außenhandel und Supply Chain — ohne technischen Hintergrund — in Data Science
- Während seines zweimonatigen Praktikums beim FMCG-Unternehmen share verbesserte er die Verkaufsprognosegenauigkeit von 55 % auf 79 %
- Seine Geschichte zeigt, wie ein strukturiertes Programm mit garantiertem Praktikum und echtem Career Support einen Quereinstieg in ein konkretes Ergebnis verwandelt
Sahand Azizi ist nicht den klassischen Weg in Data Science gegangen. Er verbrachte zehn Jahre in Außenhandel und Supply Chain Management, zuletzt als Executive Assistant bei Unilever im Iran. Als er nach Deutschland zog, traf er eine Entscheidung, die seine Karriere grundlegend verändern sollte: Er schrieb sich im Data Science & AI Kurs der WBS CODING SCHOOL ein.
Ein Jahr später hatte er ein echtes Data-Science-Praktikum in Deutschland abgeschlossen, ein messbares Ergebnis für ein echtes Unternehmen geliefert und war auf dem besten Weg in seine neue Karriere.
In diesem Artikel liest du genau, wie er das geschafft hat, wie er sein Praktikum bekommen hat, was die Erfahrung ihm über echte Unternehmensdaten beigebracht hat und warum sein Supply-Chain-Hintergrund sich als unerwarteter Vorteil herausstellte. Seine vollständige Geschichte ist auch auf Course Report erschienen: Das komplette Interview gibt es hier.
Inhaltsverzeichnis
Von Unilever zu Data Science: Sahands Quereinstieg
Sahand hatte immer analytisch gedacht. In seinen Supply-Chain-Rollen hatte er still und leise die Grenzen von Excel ausgereizt, Aufgaben automatisiert, manuell Prognosen erstellt und nach Mustern in Daten gesucht. Ohne die technischen Kenntnisse, um weiterzugehen, hatte er eine Decke erreicht.
Der Umzug nach Deutschland war der Wendepunkt. Mit einem Neustart und der Zeit, in etwas Neues zu investieren, entschied er sich für ein strukturiertes einjähriges Programm, das ihn vom Excel-Poweruser zum ausgebildeten Data Scientist bringen würde — inklusive garantiertem Praktikum.
„Ich wollte etwas, das mich wirklich in einen Job bringt“, sagte er. „Nicht nur ein Zertifikat.“
Wie Sahand sein Data-Science-Praktikum in Deutschland bekommen hat
Sahand musste den Arbeitsmarkt nicht alleine navigieren. Paola vom Karriereservice-Team der WBS CODING SCHOOL identifizierte eine passende Stelle und legte sie ihm vor. Den Bewerbungs- und Interviewprozess hat er eigenständig durchlaufen und die Stelle bekommen.
Das Unternehmen war share, ein FMCG-Unternehmen. Die Branche fühlte sich für Sahand vertraut an. Er hatte jahrelang verstanden, wie Supply Chains und Konsumgüterunternehmen funktionieren, wie sie Daten erzeugen, wie sie sie nutzen und wo die Lücken liegen. Dieser Kontext verschaffte ihm vom ersten Tag an einen Vorsprung.
„Ich habe die Geschäftslogik bereits verstanden“, sagte er. „Ich musste nur Data Science darauf anwenden.“
Was ein Data-Science-Praktikum in Deutschland wirklich bedeutet
Das Erste, was Sahand bemerkte, als er bei share anfing: Echte Unternehmensdaten sind völlig anders als alles, womit er während des Programms gearbeitet hatte.
Kursdaten sind strukturiert und auf den Lerneffekt ausgerichtet. Unternehmensdaten kommen aus ERP-Systemen, unverbundenen Tabellenkalkulationen und operativen Prozessen, die nie für die Analyse konzipiert wurden. Sie sind inkonsistent, oft unvollständig und selten so dokumentiert, dass sie leicht interpretierbar wären.
Seine größte Erkenntnis: Data Cleaning ist nicht der langweilige Teil, den man überfliegt, um endlich mit dem Modellieren anzufangen. Es kann 50 % des echten Jobs ausmachen. Das in einem Kurs zu verstehen ist eine Sache. Es im Praktikum zu erleben ist etwas ganz anderes.
„Echte Daten sind anders als Kursdaten“, sagte er. „Das war das Wertvollste, was mir das Praktikum beigebracht hat.“
Das Ergebnis: Von 55 % auf 79 % Prognosegenauigkeit in acht Wochen
Die Aufgabe, die share Sahand stellte, war anspruchsvoll: ein statistisches Verkaufsprognosemodell auf Basis von Zeitreihenanalyse aufbauen, das die manuelle, urteilsbasierte Prognose des Teams ersetzen sollte.
Es war genau die Art von Problem, der Sahand in seiner früheren Karriere begegnet war, nur hatte er jetzt die Werkzeuge, um es richtig zu lösen. Er hatte früher manuelle Prognosen erstellt, mit Excel-Formeln und historischen Mittelwerten. Dieses Mal setzte er Machine-Learning-Methoden ein, die er während des Programms gelernt hatte.
In sieben bis acht Wochen verbesserte er die Prognosegenauigkeit von share von 55 % auf 79 %. Das sind 24 Prozentpunkte Verbesserung an einer echten Geschäftskennzahl, mit echten Konsequenzen für Planung und Betrieb des Teams.
„Was früher viel Zeit und viele Urteilsaufrufe eines Teams kostete, konnte ich schneller und konsistenter erledigen“, sagte er. „In diesem Moment hat sich alles zusammengefügt.“
Warum sein Supply-Chain-Hintergrund ihn zu einem besseren Data Scientist gemacht hat
Eine der häufigsten Ängste beim Quereinstieg: Die bisherige Erfahrung ist in der Tech-Welt irrelevant. Sahands Praktikum hat das Gegenteil bewiesen.
Sein Jahrzehnt in Supply Chain und FMCG bedeutete, dass er verstand, was das Unternehmen vom Prognosemodell tatsächlich brauchte, nicht nur, wie man es baut. Er wusste, welche Variablen relevant sind, welche Annahmen realistisch sind und wie man Ergebnisse an Kolleginnen und Kollegen kommuniziert, die keine Data Scientists sind.
Dieses Domänenwissen lässt sich kaum im Kurs vermitteln. Es kommt aus Jahren der Arbeit in einer bestimmten Branche. Unternehmen sind sich dessen zunehmend bewusst, und ein Datenprofi, der technische Fähigkeiten mit echtem Geschäftskontext kombiniert, ist eine seltene und wertvolle Einstellung.
„Mein Hintergrund war kein Umweg“, sagte Sahand. „Er war Teil dessen, was mich gut in dem Job gemacht hat.“
Wie läuft ein Data-Science-Praktikum in Deutschland ab? (FAQ)
Wer organisiert das Praktikum? Bei der WBS CODING SCHOOL unterstützt das Career-Services-Team aktiv bei der Suche und Vermittlung. Den Bewerbungs- und Interviewprozess durchläufst du eigenständig, aber nicht ohne Begleitung.
Wann findet das Praktikum statt? Im einjährigen Programm findet das Praktikum gegen Ende der Ausbildung statt, nachdem die Kernkompetenzen aufgebaut, Portfolioprojekte abgeschlossen und Zertifikate erworben wurden.
Wird das Praktikum vergütet? Das hängt vom Unternehmen ab. Manche Stellen sind bezahlt, andere nicht. Das Career-Services-Team kann bei konkreten Angeboten Orientierung geben.
Welche Unternehmen bieten Data-Science-Praktika in Deutschland an? Das Spektrum ist breit. FMCG, Finanzen, Logistik, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Tech-Unternehmen suchen alle Data Interns. Wer Branchenerfahrung mitbringt, findet oft einen besonders guten Fit in bestimmten Sektoren.
Ist ein Data-Science-Praktikum ohne Tech-Studium möglich?
Ja, und Sahand ist der lebende Beweis. Er hatte kurz Bauingenieurwesen studiert, dann seine gesamte Karriere in Außenhandel und Supply Chain verbracht. Einen formalen Tech-Hintergrund hatte er nicht, als er sich bei der WBS CODING SCHOOL einschrieb.
Was Unternehmen sehen wollen: Kannst du die Arbeit erledigen? Daten bereinigen und analysieren, Modelle bauen, Ergebnisse interpretieren und klar kommunizieren. Ein solides Portfolio, relevante Zertifikate und nachgewiesene Fähigkeiten wiegen bei den meisten Praktikums- und Einstiegsstellen schwerer als ein Informatikabschluss.
Wie lässt sich eine Data-Science-Weiterbildung in Deutschland finanzieren?
Wer in Deutschland arbeitslos oder von Arbeitslosigkeit bedroht ist, kann möglicherweise einen Bildungsgutschein beantragen. Das ist ein Fördernachweis der Bundesagentur für Arbeit, der bis zu 100 % der Weiterbildungskosten übernehmen kann.
Die WBS CODING SCHOOL ist zugelassener Bildungsträger. Wer die Voraussetzungen erfüllt, kann das einjährige Data Science & AI Programm inklusive garantiertem Praktikum möglicherweise vollständig gefördert absolvieren. Den Unterschied zwischen einem Kurs und einem Studium erklärt dieser Beitrag: Data Science Kurs vs. Studium.
Hilfreiche Blogs
- Quereinstieg Data Science: Schritt für Schritt in die neue Karriere
- Data Science Kurs vs. Studium
- Beste Data Science Kurse in Deutschland
Sahand wechselte von Supply Chain Management zu einer Verbesserung der Prognosegenauigkeit eines echten Unternehmens um 24 Prozentpunkte — in unter einem Jahr. Seine Geschichte ist kein Einzelfall. Es ist das, was passiert, wenn jemand mit echter Branchenerfahrung die richtige technische Ausbildung, den richtigen Career Support und ein garantiertes Praktikum bekommt, um alles in die Praxis umzusetzen. Wenn du einen ähnlichen Schritt in Betracht ziehst, ist der Data Science & AI Kurs der WBS CODING SCHOOL der richtige Ausgangspunkt.
