Im Jahr 1963 wurde zu Silvester erstmals der Sketch „Dinner for One“ mit dem britischen Komiker Freddie Frinton im deutschen Fernsehen ausgestrahlt. Im Laufe der Jahre wurde diese Sendung zur lieb gewonnenen Tradition und erlebt immer wieder Phasen, in denen sie zum Kult avanciert. Die zentrale Frage lautet ja bekanntermaßen: „The same procedure as last year?“

Und diese Frage gilt über diesen Sketch hinaus: Den Jahreswechsel nehmen viele von uns zum Anlass, das vergangene Jahr zu reflektieren und zu bewerten. Was lief gut und was war schlecht – und warum? Und natürlich dann der Ausblick ins kommende Jahr, die berühmten guten Vorsätze: abnehmen, mit dem Rauchen aufhören, mehr Sport machen, sich gesund ernähren … Wir wollen zum Superhelden mutieren (übrigens, haben Sie sich schon einmal vorgestellt, Sie würden alle Ihre guten Vorsätze erreichen? Wie würde denn dann die Liste aussehen?).

Wir sind also stets bemüht, uns zu verbessern, privat wie beruflich. Und obwohl ich der Meinung bin, dass man es mit der Selbstoptimierung auch übertreiben kann, stellt sich mir die Frage: Wenn ich nun Jahr für Jahr so weitermache wie im letzten, bin ich dann zufrieden? Stolz auf meine Leistungen? „The same procedure as every year?“ NEIN! Denn obwohl ich froh bin, dass die Schule vorbei ist, glaube ich daran, dass es wichtig ist, sein Leben lang zu lernen.

Im vergangenen Dezember habe ich mit einigen Kollegen aus aller Welt einen virtuellen Adventskalender zusammengestellt. Wir wollten diskutieren, welche Fähigkeiten und Qualifikationen man braucht, um in der nächsten Dekade ein attraktiver Kandidat auf dem Arbeitsmarkt zu sein. Digitalisierung hat nun schon massiv Einzug in fast alle Branchen gehalten. Daten jedweder Form gehören zum Arbeitsalltag – und daher wird auch die Fähigkeit benötigt, damit umzugehen. Natürlich wächst nun eine neue Generation heran, die „Data Natives“. Aber trotzdem: Datenanalyse ist nicht in unserer DNA verankert, wir müssen nach wie vor einen Lernprozess durchschreiten. Und wir sind nun an dem Punkt angekommen, an dem wir davon tatsächlich auch im privaten Bereich tangiert werden. Künstliche Intelligenz ist nicht mehr etwas, das wir aus einem Star-Trek-Film kennen – jeder kann sich schnell und günstig eine neue Mitbewohnerin namens Alexa beschaffen.

Also, genug philosophiert, bereiten Sie sich vor auf dieses Jahr 2018! Hilfe kommt von mir mit zehn kleinen Anregungen.

1. Die Mischung macht’s: Auf keinen Fall zehn schwierige Vorsätze in die Liste aufnehmen – niemand wird seine schlechten Gewohnheiten in einem Aufwasch beseitigen können. Ich empfehle maximal drei „Klötze“.
2. Seien Sie nett zu sich selbst: Stellen Sie sicher, dass auch Dinge drinstehen, die Spaß machen.
3. Glauben Sie nicht, was Pink Floyd propagiert: Obwohl es ein großartiges Lied ist, ist die Botschaft total 70er. Aber unbedingt Lautstärkeregler ganz rechts und dann die Luftgitarre auspacken!
4. Überprüfen Sie den Stand Ihres eigenen Data-Science-Wissens.
5. Laden Sie Freunde und Familie einmal im Monat zu einem selbst gekochten Essen ein. Wenn es mit Liebe gemacht ist, werden die das schmecken!
6. Schauen Sie sich Stellenangebote an, um zu erfahren, welche Art Mitarbeiter bei Unternehmen gerade gefragt ist.
7. Wenn Sie im Urlaub sind: Machen Sie auch Urlaub!
8. Nehmen Sie an einem Mini-MOOC teil, um erste Schritte im Bereich „Data Science“ zu machen. Und denken Sie daran: „Es ist ein kleiner Schritt für einen Studenten, aber ein Riesenschritt für meine Karriere.“
9. Organisieren Sie einen Hackathon an Ihrer Hochschule.
10. Umarmen Sie keine Bäume: Don’t hug a tree – better embrace data science.

In diesem Sinne ein gutes und erfolgreiches Jahr 2018, machen Sie was draus!

Jürgen Kaselowsky

P. S.: Vielleicht wollen Sie meine Liste ein wenig ergänzen? Kommentare willkommen!