Wie der C++-Programmierer bei der Analyse großer Datenmengen helfen kann

Die Programmiersprache C wurde von Dennis Ritchie in den Bell Labs in einer Zeit (1969-1973) entwickelt, als jeder CPU-Zyklus und jeder Byte Speicher sehr teuer war. Aus diesem Grund wurde C (und später C++) so konzipiert, dass die maximale Leistung der Hardware mit der Sprachkomplexität erzielt werden konnte. Derzeit ist der C++ Programmierer besonders begehrt auf dem Arbeitsmarkt, für ganz bestimmte Abläufe, die wir später genauer beschreiben werden.

Warum sollten Sie einen C++ Entwickler mieten, wenn es um große Daten geht?

C++ ermöglicht, als Sprache auf einem niedrigen Level, eine Feinabstimmung der Leistung der Anwendung in einer Weise, die bei der Verwendung von Sprachen auf einem hohen Level nicht möglich ist. Warum sollten Sie einen C++ Entwickler mieten? C++ bietet den Entwicklern eine viel bessere Kontrolle über den Systemspeicher und die Ressourcen, als die der C Programmierer oder Anderer.

C++ ist die einzige Sprache, in der man Daten mit mehr als 1 GB pro Sekunde knacken, die prädiktive Analyse in Echtzeit neu trainieren und anwenden und vierstellige QPS einer REST-ful API in der Produktion bedienen kann, während die [eventuelle] Konsistenz des Aufzeichnungssystems ständig erhalten bleibt. Auf einem einzigen Server, natürlich aus Gründen der Zuverlässigkeit dupliziert, aber das, ohne in Repliken, Sharding und das Auffüllen und Wiederholen von persistenten Nachrichtenwarteschlangen investieren zu. Für ein groß angelegtes Werbesystem, dynamischen Lastausgleich oder eine hocheffiziente adaptive Caching-Schicht ist C++ die klügste Wahl.

Die allgemeine Vorstellung ist, dass R und Python schneller sind, aber das ist weit von der Wahrheit entfernt. Ein gut optimierter C++-Code könnte hundertmal schneller laufen, als das gleiche Stück Code, das in Python oder R geschrieben wurde. Die einzige Herausforderung bei C++ ist die Menge an Arbeit, die Sie bewältigen müssen, um die fertigen Funktionen zum Laufen zu bringen. Sie müssen wissen, wie man Zeiger verteilt und verwaltet – was ehrlich gesagt ein wenig kompliziert sein kann. Die C# Programmierer Ausbildung ist aus diesem Grunde z.Z. sehr begehrt.

R und Python

Akademiker und Statistiker haben R über zwei Jahrzehnte entwickelt. R verfügt nun über eines der reichsten Ökosysteme, um Datenanalysen durchzuführen. Es sind etwa 12000 Pakete in CRAN (Open-Source-Repository) verfügbar. Es ist möglich, eine Bibliothek zu finden, für was auch immer für eine Analyse Sie durchführen möchten. Die reiche Vielfalt der Bibliothek macht R zur ersten Wahl für statistische Analysen, insbesondere für spezialisierte analytische Arbeiten.

Python kann so ziemlich die gleichen Aufgaben wie R erledigen: Data Wrangling, Engineering, Feature Selection Web Scrapping, App und so weiter. Python ist ein Werkzeug, um maschinelles Lernen in großem Maßstab einzusetzen und zu implementieren. Python-Codes sind einfacher zu warten und robuster als R. Vor Jahren hatte Python nicht viele Bibliotheken für Datenanalyse und maschinelles Lernen. In letzter Zeit holt Python auf und bietet eine hochmoderne API für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz. Der größte Teil der datenwissenschaftlichen Arbeit kann mit fünf Python-Bibliotheken erledigt werden: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-Learning und Seaborn.

Aber das Wissen, mit Zeigern zu arbeiten oder den Code in C++ zu verwalten, ist mit einem hohen Preis verbunden. Aus diesem Grunde werden C++ Programmierer gesucht, für die Bewältigung von großen Datenpaketen. Ein tiefer Einblick in das Innenleben der Anwendung ermöglicht es ihnen, die Anwendung im Falle von Fehlern besser zu debuggen und sogar Funktionen zu erstellen, die eine Kontrolle des Systems auf Mikroebene erfordern. Schauen Sie sich doch nach C# Entwickler in Berlin um, denn sie haben einen besonders guten Ruf unter den neuen Entwicklern.

Das Erlernen der Programmierung ist eine wesentliche Fähigkeit im Arsenal der Analysten von Big Data. Analysten müssen kodieren, um numerische und statistische Analysen mit großen Datensätzen durchzuführen. Einige der Sprachen, in deren Erlernen auch die C Entwickler Zeit und Geld investieren sollten, sind unter anderem Python, R, Java und C++. Je mehr sie wissen, desto besser – Programmierer sollten immer daran denken, dass sie nicht nur eine einzelne Sprache lernen sollten. C für Java Programmierer sollte ein MUSS sein.

Wo wird das C++ Programmieren eingesetzt?

Die Programmiersprache C++ ist eine etablierte Sprache mit einem großen Satz von Bibliotheken und Tools, die bereit ist, große Datenanwendungen und verteilte Systeme zu betreiben. In den meisten Fällen wird C++ zum Schreiben von Frameworks und Paketen für große Daten verwendet. Diese Programmiersprache bietet auch eine Reihe von Bibliotheken, die beim Schreiben von Algorithmen für das tiefe Lernen helfen. Mit ausreichenden C++-Kenntnissen ist es möglich, praktisch unbegrenzte Funktionen auszuführen. Dennoch ist C++ nicht die Sprache, die man leicht erlernen kann, da man die über 1000 Seiten Spezifikation und fast 100 Schlüsselwörter beherrschen muss.

Die Verwendung von C++ ermöglicht die prozedurale Programmierung für intensive Funktionen der CPU und die Kontrolle über die Hardware, und diese Sprache ist sehr schnell, weshalb sie bei der Entwicklung verschiedener Spiele oder in Spielmaschinen weit verbreitet ist.

C++ bietet viele Funktionen, die anderen Sprachen fehlen. Darüber hinaus bietet die Sprache auch Zugang zu umfangreichen Vorlagen, die es Ihnen ermöglichen, generische Codes zu schreiben. Als betroffenes Unternehmen sollten Sie sich deshalb tatsächlich überlegen, einen C++ Programmierer zu suchen oder in einen Kurs von C++ für Ihren C Programmierer zu investieren. Am Ende lohnen sich bestimmt diese Kosten.

Und vergessen Sie nicht: C++ ist die einzige Sprache, die in der Lage ist, 1 GB+ Daten in weniger als einer Sekunde zu verarbeiten. Darüber hinaus können Sie Ihr Modell neu trainieren und prädiktive Analysen in Echtzeit und sogar die Konsistenz der Systemaufzeichnung anwenden. Diese Gründe machen C++ zu einer bevorzugten Wahl für Sie, wenn Sie einen Datenwissenschaftler für Ihr Unternehmen suchen.

Beispiele für die Verwendung von C++

Die Verwendung von C++ zur Entwicklung von Anwendungen und vielen produktbasierten Programmen, die in dieser Sprache entwickelt wurden, hat mehrere Vorteile, die nur auf ihren Eigenschaften und ihrer Sicherheit beruhen. Unten finden Sie eine Liste der häufigsten Anwendungen von C++.

  • Google-Anwendungen – Einige der Google-Anwendungen sind auch in C++ geschrieben, darunter das Google-Dateisystem und der Google-Chromium-Browser sowie MapReduce für die Verarbeitung großer Clusterdaten. Die Open-Source-Gemeinschaft von Google hat über 2000 Projekte, von denen viele in den Programmiersprachen C oder C++ geschrieben und bei GitHub frei verfügbar sind.
  • Mozilla Firefox und Thunderbird – Der Mozilla-Internetbrowser Firefox und der E-Mail-Client Thunderbird sind beide in der Programmiersprache C++ geschrieben, und sie sind ebenfalls Open-Source-Projekte. Der C++-Quellcode dieser Anwendungen ist in den MDN-Webdokumenten zu finden.
  • Adobe-Systeme – Die meisten der wichtigsten Anwendungen von Adobe-Systemen werden in der Programmiersprache C++ entwickelt. Zu diesen Anwendungen gehören Adobe Photoshop und Image Ready, Illustrator und Adobe Premier. Sie haben in der Vergangenheit eine Menge Open-Source-Codes veröffentlicht, immer in C++, und ihre Entwickler waren in der C++-Community aktiv.
  • 12D-Lösungen – 12D Solutions Pty Ltd ist ein australischer Softwareentwickler, der sich auf Anwendungen im Bereich Bauwesen und Vermessung spezialisiert hat. Computer Aided Design-System für Vermessung, Bauwesen und mehr. Zu den Kunden von 12D Solutions gehören Umweltberater, Berater für Bau- und Wasserbau, lokale, staatliche und nationale Regierungsabteilungen und -behörden, Vermessungsingenieure, Forschungsinstitute, Bauunternehmen und Bergbau-Berater.
  • In C/C++ geschriebene Betriebssysteme

Apple – Betriebssystem OS XApple – Betriebssystem OS X

Einige Teile von Apple OS X sind in der Programmiersprache C++ geschrieben. Auch einige Anwendungen für den iPod sind in C++ geschrieben.

Microsoft-BetriebssystemeMicrosoft-Betriebssysteme

Der Großteil der Software wird buchstäblich mit verschiedenen Varianten von Visual C++ oder einfach C++ entwickelt. Die meisten der großen Anwendungen wie Windows 95, 98, Me, 200 und XP sind ebenfalls in C++ geschrieben. Auch Microsoft Office, Internet Explorer und Visual Studio sind in Visual C++ geschrieben.

  • Betriebssystem Symbian – Auch Symbian OS wird mit C++ entwickelt. Dies war eines der am weitesten verbreiteten Betriebssysteme für Mobiltelefone.

Die Einstellung eines C- oder C++-Entwicklers kann eine gute Investition in Ihr Projekt-Upgrade sein

Normalerweise benötigen C- und C++-Anwendungen weniger Strom, Speicher und Platz als die Sprachen der virtuellen Maschinen auf hoher Ebene. Dies trägt dazu bei, den Kapitalaufwand, die Betriebskosten und sogar die Kosten für die Serverfarm zu reduzieren. Hier zeigt sich, dass C++ die Gesamtentwicklungskosten erheblich reduziert.

Trotz der Tatsache, dass wir eine Reihe von Tools und Frameworks nur für die Verwaltung großer Daten und die Arbeit an der Datenwissenschaft haben, ist es wichtig zu beachten, dass auf all diesen modernen Frameworks eine Schicht einer niedrigen Programmiersprache – wie C++ – aufgesetzt ist. Die Niedrigsprachen sind für die tatsächliche Ausführung des dem Framework zugeführten Hochsprachencodes verantwortlich. Es ist also ratsam in ein C-Entwickler-Gehalt zu investieren.

Der Grund dafür, dass C++ ein so unverzichtbares Werkzeug ist, liegt darin, dass es nicht nur einfach, sondern auch extrem leistungsfähig ist und zu den schnellsten Sprachen auf dem Markt gehört. Darüber hinaus verfügt ein gut geschriebenes Programm in C++ über ein komplexes Wissen und Verständnis der Architektur der Maschine, sowie der Speicherzugriffsmuster und kann schneller laufen als andere Programme. Es wird Ihrem Unternehmen Zeit- und Stromkosten sparen.

Zum Abschluss eine Grafik, die Sie als Unternehmer interessieren wird und die das Verhältnis von der Performance and der Sicherheit diverser Sprachen darstellt:

Aus diesen und weiteren Gründen neigen viele Unternehmensentwickler und Datenwissenschaftler mit massiven Anforderungen an Skalierbarkeit und Leistung zu dem guten alten C++. Viele Organisationen, die Python oder andere Hochsprachen für die Datenanalyse und Erkundungsaufgaben verwenden, verlassen sich auf C++, um Programme zu entwickeln, die diese Daten an die Kunden weiterleiten – in Echtzeit.

Data Science Certifications to Excel in Your Career: A Holistic Approach

Personal and professional growth for an individual depends on the investment one puts in continued education. Continued education is necessary for leadership positions and industries such as human resources, manufacturing, marketing, operations, information technology, etc. Staying updated with the relevant profession is essential to move up the career ladder, and in certain cases, it is essential to save the job. 

It showcases your knowledge, education, and relevant skills necessary to perform the job for the current and future employers. ‘Career growth’ is not defined by the higher salaries but the effort made to earn those ‘higher salaries.’ Higher salaries do not mean the appreciable yearly increment in a well-established firm but earning the competent salaries by staying with the trend. We will discuss the learning opportunities for the most in-demand data science professionals here. 

 

Data Science certifications for the Newbies

When you understand the basic principles of data science, it would help you use the tools productively. If you are looking to develop data analytic skills, then you can opt for certain free online courses. It helps you learn the basics of data science at your own pace and get acquainted with the field knowledge.  

Most of the data science certification program or courses mentioned below are available free online. Though, a few may charge for gaining the certification once you finish the course. Whatever the case may be, you get destined to gain knowledge in the field which would be a good kick start for your career. 

To mention a few, they are:

  • Coursera – Data Science Specialization
  • Edx – Data Science Essentials
  • Udacity – Introduction to Machine Learning
  • IBM – Data Science Fundamentals
  • Data Quest – Become a Data Scientist
  • Kdnuggets – Data Mining Course

Most of these courses are available free online and are self-paced. You can get the basic hold of the subject and afterward, you may go for premium courses to advance learning or earn certifications.  

 

Data Science Certifications for Professionals

To stay competitive in the industry, you should get certified from industry-renowned global certification bodies. Mention not to say, there is a lot of difference between courses and certifications. Though a course gives you the relevant subject knowledge or skill, a certification program is vendor-neutral and increases your employability factor. It equips you with the latest tools and techniques and assures your prospective recruiter that you are their shot to hire. 

To mention a few of the best data science certifications, they are:

  • SAS Academy for Data Science – SAS Certified Data Scientist
  • Data Science Council of America (DASCA) – Senior Data Scientist 
  • Google- Google Certified Professional Data Engineer
  • Dell EMC Education ServicesData Science Associate v2 (DCS-DS) certification and the Data Science Specialist (DCS-DS) certification

These certifications equip you with the latest tools and techniques and assure your prospective recruiter that you are their shot to hire. 

 

Industry-specific Certifications

Industry-specific certifications, as the name itself indicates, these are specific to the industries. These certifications provide you specific training with use cases in the industry you are interested in or working. It helps you solve industrial problems at a faster rate with deep insight.  

To mention a few:

  • Agriculture Industry- Certificate in Agricultural Data Science
  • Fintech industry- Certification course for financial professions
  • Business Analytics – Harvard Business School’s Certification Program 

The data collected by an education department is entirely different from the e-commerce industry. These certifications give you a clear-cut idea about data mining and deriving insights by using the right and specific tools as required.

 

Cross-functional Certifications

A data science job is an end-to-end job. Data insights are used to improve business productivity, marketing strategy, and business value. So, it is good to know other fields also like business analytics, marketing, manufacturing. Though these certifications do not directly deal with the subject, it structures your knowledge base in the industry. It gives a holistic approach to your work and widens your organizational value. 

To mention a few, they are:

  • Project Management Institute- Project Management Professional Certification
  • Springboard – Certified UX Designer
  • Business Analyst Professional Program – Institute of Business Analyst Training

These certifications give you complete knowledge of the system and help you derive data with a holistic approach and gain business benefits. 

 

Wrapping Up:

In addition to certifications, it is necessary to complete a few independent projects to showcase your skills. It increases practical knowledge and provides hand-on-experience in technology. Ultimately, the knowledge we impart for the organization that can increase value matters. 

So, rather than choosing certifications or learnings merely for job or salary purposes, it is recommended to choose for learning purposes. When you develop interest and dedication for the subject, it helps you go a long way in the career path. 

Be strategic in your learnings and increase the knowledge base.

 

 

Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ 2020 an der TU Dortmund

Jetzt bewerben!

Komplexe Daten aufbereiten und analysieren, um daraus zukünftige Entwicklungen abzulesen: das lernen Sie im berufsbegleitenden Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ an der TU Dortmund.

Die Zielgruppe sind Fachkräfte, die sich in ihrer Berufspraxis mit Fragestellungen zum Thema Datenanalyse und Big Data befassen, jedoch nun tiefergehende Kenntnisse in dem Themenfeld erhalten möchten. Von der Analyse über das Management bis zur zielgerichteten Darstellung der Ergebnisse lernen die Teilnehmenden dabei Methoden der Disziplinen Statistik, Informatik und Journalistik kennen.

Renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vermitteln den Teilnehmerinnen und Teilnehmern die neuesten datenwissenschaftlichen Erkenntnisse und zeigen, wie dieses Wissen praxisnah im eigenen Big-Data Projekt umgesetzt werden kann.

Die nächste Studiengruppe startet im Februar 2020, der Bewerbungsschluss ist am 4. November 2019. Die Anzahl der verfügbaren Plätze ist begrenzt, eine rechtzeitige Bewerbung lohnt sich daher.

Nähere Informationen finden Sie unter: http://www.zhb.tu-dortmund.de/datascience

Dortmunder R-Kurse | Neue Termine im Herbst 2019

Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten in der Anwendung der Open Source Statistiksoftware R: In der Tagesseminarreihe „Dortmunder R-Kurse“ an der Technischen Universität Dortmund geben erfahrene Wissenschaftler der Fakultät Statistik ihre Expertise an Sie weiter.

Sie erwerben dadurch Qualifikationen zur selbstständigen Analyse eigener Daten sowie Schlüsselkompetenzen im Umgang mit Big Data. Die Kurse richten sich an Anwenderinnen und Anwender jeder Fachrichtung aus Industrie und Forschungseinrichtungen, die ihre Daten mit R auswerten möchten.

Das Angebot umfasst Kurse für Einsteiger und Fortgeschrittene, wo Sie Ihre Kenntnisse in R erlernen und vertiefen können.

  • R Basiskurs
    Inhalte: Grundlagen zur ersten Datenanalyse
    Termine: 5. & 6. November 2019
  • R Vertiefungskurs
    Inhalt: Effiziente Analysen mit R
    Termine: 21. & 22. November 2019
  • Weitere Inhouse Themen auf Anfrage: Machine Learning in R, Shiny Apps mit R

Weitere Informationen zu den R-Kursen finden Sie unter:
http://dortmunder-r-kurse.de/

 

Accelerate your AI Skills Today: A Million Dollar Job!

The skyrocketing salaries ($1m per year) of AI engineers is not a hype. It is the fact of current corporate world, where you will witness a shift that is inevitable.

We’ve already set our feet at the edge of the technological revolution. A revolution that is at the verge of altering the way we live and work. As the fact suggests, humanity has fundamentally developed human production in three revolutions, and we’re now entering the fourth revolution. In its scope, the fourth revolution projects a transformation that is unlike anything we humans have ever experienced.

  • The first revolution had the world transformed from rural to urban
  • the emergence of mass production in the second revolution
  • third introduced the digital revolution
  • The fourth industrial revolution is anxious to integrate technologies into our lives.

And all thanks to artificial intelligence (AI). An advanced technology that surrounds us, from virtual assistants to software that translates to self-driving cars.

The rise of AI at an exponential rate has disrupted almost every industry. So much so that AI is being rated as one-million-dollar profession.

Did this grab your attention? It did?

Now, what if we were to tell you that the salary compensation for AI experts has grown dramatically. AI and machine learning are fields that have a mountain of demand in the tech industry today but has sparse supply.

AI field is growing at a quicker pace and salaries are skyrocketing! Read it for yourself to know what AI experts, AI researchers and any other AI talent are commanding today.

  • A top-class AI research laboratory, OpenAI says that techies in the AI field are projected to earn a salary compensation ranging between $300 to $500k for fresh graduates. However, expert professionals could earn anywhere up to $1m.
  • Whopping salary package of above 100 million yen that amounts to $1m is being offered to AI geniuses by a Japanese firm, Start Today. A firm that operates a fashion shopping website named Zozotown.

Does this leave you with a question – Is this a right opportunity for you to jump in the field and make hay while the sun is shining? 

And the answer to this question is – yes, it is the right opportunity for any developer seeking a role in the AI industry. It can be your chance to bridge the skill shortage in the AI field either by upskilling or reskilling yourself in the field of AI.

There are a wide varieties of roles available for an AI enthusiast like you. And certain areas are like AI Engineers and AI Researchers are high in demand, as there are not many professionals who have robust AI knowledge.

According to a job report, “The Future of Jobs 2018,” a prediction was made suggesting that machines and algorithms will create around 133 million new job roles by 2022.

AI and machine learning will dominate the tech world. The World Economic Forum says that several sectors have started embracing AI and machine learning to tackle challenges in certain fields such as advertising, supply chain, manufacturing, smart cities, drones, and cybersecurity.

Unraveling the AI realm

From chatbots to financial planners, AI is impacting the way businesses function on a day-today basis. AI makes the work simpler, as it provides variables, which makes the work more streamlined.

Alright! You know that

  • the demand for AI professionals is rising exponentially and that there is just a trickle of supply
  • the AI professionals are demanding skyrocketing salaries

However, beyond that how much more do you know about AI?

Considering the fact that our lives have already been touched by AI (think Alexa, and Siri), it is just a matter of time when AI will become an indispensable part of our lives.

As Gartner predicts that 2020 will be an important year for business growth in AI. Thus, it is possible to witness significant sparks for employment growth. Though AI predicts to diminish 1.8 million jobs, it is also said to replace it with 2.3 million jobs that will be created. As we look forward to stepping into 2020, AI-related job roles are set to make positive progress of achieving 2 million net-new employments by 2025.

With AI promising to score fat paychecks that would reach millions, AI experts are struggling to find new ways to pick up nouveau skills. However, one of the biggest impacts that affect the job market today is the scarcity of talent in this field.

The best way to stay relevant and employable in AI is probably by “reskilling,” and “upskilling.” And  AI certifications is considered ideal for those in the current workforce.

Looking to upskill yourself – here’s how you can become an AI engineer today.

Top three ways to enhance your artificial intelligence career:

  1. Acquire skills in Statistics and Machine Learning: If you’re getting into the field of machine learning, it is crucial that you have in-depth knowledge of statistics. Statistics is considered a prerequisite to the ML field. Both the fields are tightly related. Machine learning models are created to make accurate predictions while statistical models do the job of interpreting the relationship between variables. Many ML techniques heavily rely on the theory obtained through statistics. Thus, having extensive knowledge in statistics help initiate the first step towards an AI career.
  2. Online certification programs in AI skills: Opting for AI certifications will boost your credibility amongst potential employers. Certifications will also enhance your earning potential and increase your marketability. If you’re looking for a change and to be a part of something impactful; join the AI bandwagon. The IT industry is growing at breakneck speed; it is now that businesses are realizing how important it is to hire professionals with certain skillsets. Specifically, those who are certified in AI are becoming sought after in the job market.
  3. Hands-on experience: There’s a vast difference in theory and practical knowledge. One needs to familiarize themselves with the latest tools and technologies used by the industry. This is possible only if the individual is willing to work on projects and build things from scratch.

Despite all the promises, AI does prove to be a threat to job holders, if they don’t upskill or reskill themselves. The upcoming AI revolution will definitely disrupt the way we work, however, it will leave room for humans to perform more creative jobs in the future corporate world.

So a word of advice is to be prepared and stay future ready.

The Data Scientist Job and the Future

A dramatic upswing of data science jobs facilitating the rise of data science professionals to encounter the supply-demand gap.

By 2024, a shortage of 250,000 data scientists is predicted in the United States alone. Data scientists have emerged as one of the hottest careers in the data world today. With digitization on the rise, IoT and cognitive technologies have generated a large number of data sets, thus, making it difficult for an organization to unlock the value of these data.

With the constant rise in data science, those fail to upgrade their skill set may be putting themselves at a competitive disadvantage. No doubt data science is still deemed as one of the best job titles today, but the battles for expert professionals in this field is fierce.

The hiring market for a data science professional has gone into overdrive making the competition even tougher. New online institutions have come up with credible certification programs for professionals to get skilled. Not to forget, organizations are in a hunt to hire candidates with data science and big data analytics skills, as these are the top skills that are going around in the market today. In addition to this, it is also said that typically it takes around 45 days for these job roles to be filled, which is five days longer than the average U.S. market.

Data science

One might come across several definitions for data science, however, a simple definition states that it is an accumulation of data, which is arranged and analyzed in a manner that will have an effect on businesses. According to Google, a data scientist is one who has the ability to analyze and interpret complex data, being able to make use of the statistic of a website and assist in business decision making. Also, one needs to be able to choose and build appropriate algorithms and predictive models that will help analyze data in a viable manner to uncover positive insights from it.

A data scientist job is now a buzzworthy career in the IT industry. It has driven a wider workforce to get skilled in this job role, as most organizations are becoming data-driven. It’s pretty obnoxious being a data professional will widen job opportunities and offer more chances of getting lucrative salary packages today. Similarly, let us look at a few points that define the future of data science to be bright.

  • Data science is still an evolving technology

A career without upskilling often remains redundant. To stay relevant in the industry, it is crucial that professionals get themselves upgraded in the latest technologies. Data science evolves to have an abundance of job opportunities in the coming decade. Since, the supply is low, it is a good call for professionals looking to get skilled in this field.

  • Organizations are still facing a challenge using data that is generated

Research by 2018 Data Security Confidence from Gemalto estimated that 65% of the organizations could not analyze or categorized the data they had stored. However, 89% said they could easily analyze the information prior they have a competitive edge. Being a data science professional, one can help organizations make progress with the data that is being gathered to draw positive insights.

  • In-demand skill-set

Most of the data scientists possess to have the in-demand skill set required by the current industry today. To be specific, since 2013 it is said that there has been a 256% increase in the data science jobs. Skills such as Machine Learning, R and Python programming, Predictive analytics, AI, and Data Visualization are the most common skills that employers seek from the candidates of today.

  • A humongous amount of data growing everyday

There are around 5 billion consumers that interact with the internet on a daily basis, this number is set to increase to 6 billion in 2025, thus, representing three-quarters of the world’s population.

In 2018, 33 zettabytes of data were generated and projected to rise to 133 zettabytes by 2025. The production of data will only keep increasing and data scientists will be the ones standing to guard these enterprises effectively.

  • Advancement in career

According to LinkedIn, data scientist was found to be the most promising career of 2019. The top reason for this job role to be ranked the highest is due to the salary compensation people were being awarded, a range of $130,000. The study also predicts that being a data scientist, there are high chances or earning a promotion giving a career advancement score of 9 out of 10.

Precisely, data science is still a fad job and will not cease until the foreseeable future.

Endspurt Bewerbungsphase: Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ 2019

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Bewerben Sie sich noch bis zum 12. November 2018 für das berufsbegleitende Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“. Die 3. Studiengruppe startet im Februar 2019 an der Technischen Universität Dortmund.

Renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vermitteln den Teilnehmerinnen und Teilnehmern die neuesten datenwissenschaftlichen Erkenntnisse und zeigen, wie dieses Wissen praxisnah im eigenen Big-Data Projekt umgesetzt werden kann.

Von der Analyse über das Management bis zur zielgerichteten Darstellung der Ergebnisse lernen die Teilnehmenden dabei Methoden der Disziplinen Statistik, Informatik und Journalistik kennen.

Nähere Informationen finden Sie unter: http://www.zhb.tu-dortmund.de/datascience

Bei Fragen oder für weitere Informationen können Sie sich gerne an Frau Maier wenden: simona.maier@tu-dortmund.de

 

Weiterbildungsmodul: Machine Learning mit Python

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Lernen ist ein zentraler Faktor von Intelligenz. Die Realisierung intelligenter Systeme durch Computer, die nicht programmiert sondern angelernt werden, ist das Ziel von Künstlicher Intelligenz. Maschinelles Lernen befasst sich mit den dazu notwendigen Methoden und Algorithmen. Diese formulieren unterschiedliche Lernziele, adressieren diverse Anwendungsgebiete und stellen verschiedene Anforderungen an die vorhandenen Daten.

Jeder der beruflich größere Datenmengen intelligent nutzen will, um aus ihnen einen Mehrwert zu erzeugen, braucht daher zum einen ein Überblickswissen über Maschinelles Lernen. Zum anderen wird ein tieferes algorithmisches Verständnis benötigt, um Aufwände abzuschätzen und durch Anpassungen Erfolgsraten zu erhöhen. Ziele des Angebots ist es daher, Teilnehmerinnen und Teilnehmer in diesem Sinne für Maschinelles Lernen (theoretisch und praktisch) fit zu machen. Wir werden mit Python und zugehörigen Bibliotheken arbeiten, die Open Source und State-of-the-Art Implementierungen anbieten. Auch Aspekte des Maschinellen Lernens in der Cloud werden mit konkreten Beispielen behandelt.

Maschinelles Lernen ist der algorithmische Kern vieler aktueller Technologien und Entwicklungen bei denen es darum geht, aus Daten zu lernen und dann optimale Entscheidungen zu treffen. Die Algorithmen können aber auch künstlerisch tätig werden und sogar träumen. Ein paar Prognosen sagen sogar voraus, dass der Computer intelligenter als der Mensch werden wird.

Weiterbildungsangebot der AWW und der TH Brandenburg: Machine Learning mit Python

Die Besonderheit des Weiterbildungsangebotes „Machine Learning mit Python“ ist, dass nicht nur einzelne Algorithmen theoretisch abgehandelt werden. Die praktische Anwendung und das Lösen einer echten Aufgabe stehen im Vordergrund. In einer sogenannten “Data Challenge” können sich die Kursteilnehmer dabei mit den Studierenden der Vorlesung “Data Mining” im Masterstudiengang Informatik der Technischen Hochschule Brandenburg messen.

Beim Maschinellen Lernen verderben viele Köche nicht etwa den Brei, sondern machen ihn besser. Dies geschieht mittels sogenannter Ensemble-Methoden, die mehrere Modelle geeignet kombinieren. Welche zwei Standard-Ansätze es dazu gibt und wie diese funktionieren werden die Teilnehmer ebenfalls im Kurs lernen. Natürlich wird auch „Deep Learning“ als das zurzeit heißeste Gebiet von Maschinellem Lernen ein Thema sein. Damit dies alles gelingt wird als technologische Grundlage Python genutzt.

Mit der Programmiersprache Python ist es möglich sofort interaktiv zu beginnen, so dass man sich ganz auf seine Aufgabe, die Daten und ihre Analyse konzentrieren kann. Auch ohne Informatiker zu sein, kann man so schnell Algorithmen des Maschinellen Lernens anwenden und erste Resultate erzielen. Das geht oft bereits mit 20 bis30 Zeilen Code, so behält man leicht den Überblick.

Mit Python kann man bei seinem vertrauten Betriebssystem bleiben. Python ist plattformunabhängig, so dass man seinen Code überallhin mitnehmen kann. Im Bereich von Machine Learning ist Python mit entsprechenden Bibliotheken sehr gut aufgestellt, oft sind die verfügbaren Algorithmen state-of-the-art. Die Frameworks beim sogenannten Deep Learning, das spektakuläre Resultate in Serie erzeugt, setzen nahezu ausschließlich auf Python. Python ist sehr breit einsetzbar, so dass es auch auf sehr spezifische Themen und Fragestellungen angewendet werden kann. Es wird in vielen unterschiedlichen Gebieten angewendet und weiterentwickelt. Deswegen kennen viele, die ihren Hintergrund nicht in der Informatik haben, Python vielleicht bereits.

Ansprechperson:
Dr. Annette Strauß
T +49 3381 355 750
M annette.strauss@aww-brandenburg.de

Interview – Künstliche Intelligenz im Unternehmen & der Mangel an IT-Fachkräften

Interview mit Sebastian van der Meer über den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Unternehmen und dem Mangel an IT-Fachkräften

Sebastian van der Meer

Sebastian van der Meer ist Managing Partner der lexoro Gruppe, einem Technologie- und Beratungsunternehmen in den Zukunftsmärkten: Data-Science, Machine-Learning, Big-Data, Robotics und DevOps. Das Leistungsspektrum ist vielschichtig. Sie vermitteln Top-Experten an Unternehmen (Perm & IT-Contracting), arbeiten mit eigenen Teams für innovative Unternehmen an spannenden IT-Projekten und entwickeln zugleich eigene Produkte und Start-Ups in Zukunftsmärkten. Dabei immer im Mittelpunkt: Menschen und deren Verbindung mit exzellenter Technologiekompetenz.

Data Science Blog: Herr van der Meer, wenn man Google News mit den richtigen Stichwörtern abruft, scheinen die Themen Künstliche Intelligenz, Data Science und Machine Learning bei vielen Unternehmen bereits angekommen zu sein – Ist das so?

Das ist eine sehr gute Frage! Weltweit, vor allem in der USA und China, sind diese bereits „angekommen“, wenn man es so formulieren kann. Allerdings sind wir in Europa leider weit hinterher. Dazu gibt es ja bereits viele Studien und Umfragen, die dies beweisen. Vereinzelt gibt es große mittelständische- und Konzernunternehmen in Deutschland, die bereits eigene Einheiten und Teams in diesen Bereich und auch neue Geschäftsbereiche dadurch ermöglicht haben. Hier gibt es bereits tolle Beispiele, was mit K.I. erreichbar ist. Vor allem die Branchen Versicherungs- und Finanzdienstleistungen, Pharma/Life Science und Automotive sind den anderen in Deutschland etwas voraus.

Data Science Blog: Wird das Thema Data Science oder Machine Learning früher oder später für jedes Unternehmen relevant sein? Muss jedes Unternehmen sich mit K.I. befassen?

Data Science, Machine Learning, künstliche Intelligenz – das sind mehr als bloße Hype-Begriffe und entfernte Zukunftsmusik! Wir stecken mitten in massiven strukturellen Veränderungen. Die Digitalisierungswelle der vergangenen Jahre war nur der Anfang. Jede Branche ist betroffen. Schnell kann ein Gefühl von Bedrohung und Angst vor dem Unbekannten aufkommen. Tatsächlich liegen aber nie zuvor dagewesene Chancen und Potentiale vor unseren Füßen. Die Herausforderung ist es diese zu erkennen und dann die notwendigen Veränderungen umzusetzen. Daher sind wir der Meinung, dass jedes Unternehmen sich damit befassen muss und soll, wenn es in der Zukunft noch existieren will.

Wir unterstützen Unternehmen dabei ihre individuellen Herausforderungen, Hürden und Möglichkeiten zu identifizieren, die der große Hype „künstliche Intelligenz“ mit sich bringt. Hier geht es darum genau zu definieren, welche KI-Optionen überhaupt für das Unternehmen existieren. Mit Use-Cases zeigen wir, welchen Mehrwert sie dem Unternehmen bieten. Wenn die K.I. Strategie festgelegt ist, unterstützen wir bei der technischen Implementierung und definieren und rekrutieren bei Bedarf die relevanten Mitarbeiter.

Data Science Blog: Die Politik strebt stets nach Vollbeschäftigung. Die K.I. scheint diesem Leitziel entgegen gerichtet zu sein. Glauben Sie hier werden vor allem Ängste geschürt oder sind die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt durch das Vordringen von K.I. wirklich so gravierend?

Zu diesem Thema gibt es bereits viele Meinungen und Studien, die veröffentlicht worden sind. Eine interessante Studie hat vorhergesagt, dass in den nächsten 5 Jahren, weltweit 1.3 Millionen Stellen/Berufe durch K.I. wegfallen werden. Dafür aber in den gleichen Zeitnahmen 1.7 Millionen neue Stellen und Berufe entstehen werden. Hier gehen die Meinungen aber ganz klar auseinander. Die Einen sehen die Chancen, die Möglichkeiten und die Anderen sehen die Angst oder das Ungewisse. Eins steht fest, der Arbeitsmarkt wird sich in den nächsten 5 bis 10 Jahren komplett verändern und anpassen. Viele Berufe werden wegfallen, dafür werden aber viele neue Berufe hinzukommen. Vor einigen Jahren gab es noch keinen „Data Scientist“ Beruf und jetzt ist es einer der best bezahltesten IT Stellen in Unternehmen. Allein das zeigt doch auch, welche Chancen es in der Zukunft geben wird.

Data Science Blog: Wie sieht der Arbeitsmarkt in den Bereichen Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz aus?

Der Markt ist sehr intransparent. Jeder definiert einen Data Scientist anders. Zudem wird sich der Beruf und seine Anforderungen aufgrund des technischen Fortschritts stetig verändern. Der heutige Data Scientist wird sicher nicht der gleiche Data Scientist in 5 oder 10 Jahren sein. Die Anforderungen sind enorm hoch und die Konkurrenz, der sogenannte „War of Talents“ ist auch in Deutschland angekommen. Der Anspruch an Veränderungsbereitschaft und technisch stets up to date und versiert zu sein, ist extrem hoch. Das gleiche gilt auch für die anderen K.I. Berufe von heute, wie z.B. den Computer Vision Engineer, der Robotics Spezialist oder den DevOps Engineer.

Data Science Blog: Worauf sollten Unternehmen vor, während und nach der Einstellung von Data Scientists achten?

Das Allerwichtigste ist der Anfang. Es sollte ganz klar definiert sein, warum die Person gesucht wird, was die Aufgaben sind und welche Ergebnisse sich das Unternehmen mit der Einstellung erwartet bzw. erhofft. Oftmals hören wir von Unternehmen, dass sie Spezialisten in dem Bereich Data Science / Machine Learning suchen und große Anforderungen haben, aber diese gar nicht umgesetzt werden können, weil z.B. die Datengrundlage im Unternehmen fehlt. Nur 5% der Data Scientists in unserem Netzwerk sind der Ansicht, dass vorhandene Daten in ihrem Unternehmen bereits optimal verwertet werden. Der Data Scientist sollte schnell ins Unternehmen integriert werde um schnellstmöglich Ergebnisse erzielen zu können. Um die wirklich guten Leute für sich zu gewinnen, muss ein Unternehmen aber auch bereit sein finanziell tiefer in die Tasche zu greifen. Außerdem müssen die Unternehmen den top Experten ein technisch attraktives Umfeld bieten, daher sollte auch die Unternehmen stets up-to-date sein mit der heutigen Technologie.

Data Science Blog: Was macht einen guten Data Scientist eigentlich aus?

Ein guter Data Scientist sollte in folgenden Bereichen sehr gut aufgestellt sein: Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten, Machine Learning Kenntnisse, Programmiersprachen und ein allgemeines Business-Verständnis. Er sollte sich stets weiterentwickeln und von den Trends up to date sein. Auf relevanten Blogs, wie dieser Data Science Blog, aktiv sein und sich auf Messen/Meetups etc bekannt machen.

Außerdem sollte er sich mit uns in Verbindung setzen. Denn ein weiterer, wie wir finden, sehr wichtiger Punkt, ist es sich gut verkaufen zu können. Hierzu haben wir uns in dem letzten Jahr sehr viel Gedanken gemacht und auch Studien durchgeführt. Wir wollen es jedem K.I. -Experten ermöglichen einen eigenen Fingerabdruck zu haben. Bei uns ist dies als der SkillPrint bekannt. Hierfür haben wir eine holistische Darstellung entwickelt, die jeden Kandidaten einen individuellen Fingerabdruck seiner Kompetenzen abbildet. Hierfür durchlaufen die Kandidaten einen Online-Test, der von uns mit top K.I. Experten entwickelt wurde. Dieser bildet folgendes ab: Methoden Expertise, Applied Data Science Erfahrung, Branchen know-how, Technology & Tools und Business knowledge. Und die immer im Detail in 3 Ebenen.

Der darauf entstehende SkillPrint/Fingerprint ist ein Qualitätssigel für den Experten und damit auch für das Unternehmen, das den Experten einstellt.

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Interview – Von der Utopie zur Realität der KI: Möglichkeiten und Grenzen

Interview mit Prof. Dr. Sven Buchholz über die Evolution von der Utopie zur Realität der KI – Möglichkeiten und Grenzen

Prof. Sven Buchholz hat eine Professur für die Fachgebiete Data Management und Data Mining am Fachbereich Informatik und Medien an der TH Brandenburg inne. Er ist wissenschaftlicher Leiter des an der Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung und Wissenstransfer – AWW e. V. angesiedelten Projektes „Datenkompetenz 4.0 für eine digitale Arbeitswelt“ und Dozent des Vertiefungskurses „Machine Learning mit Python“, der seit 2018 von der AWW e. V. in Kooperation mit der TH Brandenburg angeboten wird.

Data Science Blog: Herr Prof. Buchholz, künstliche Intelligenz ist selbst für viele datenaffine Fachkräfte als Begriff noch zu abstrakt und wird mit Filmen wir A.I. von Steven Spielberg oder Terminator assoziiert. Gibt es möglicherweise unterscheidbare Stufen bzw. Reifegrade einer KI?

Für den Reifegrad einer KI könnte man, groß gedacht, ihre kognitiven Leistungen bewerten. Was Kognition angeht, dürfte Hollywood zurzeit aber noch meilenweit führen.  Man kann natürlich KIs im selben Einsatzgebiet vergleichen. Wenn von zwei Robotern einer lernt irgendwann problemlos durch die Tür zu fahren und der andere nicht, dann gibt es da schon einen Sieger. Wesentlich ist hier das Lernen, und da geht es dann auch weiter. Kommt er auch durch andere Türen, auch wenn ein Sensor
ausfällt?

Data Science Blog: Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning sind sicherlich die Trendbegriffe dieser Jahre. Wie stehen sie zueinander?

Deep Learning ist ein Teilgebiet von Machine Learning und das ist wiederum ein Teil von KI. Deep Learning meint eigentlich nur tiefe neuronale Netze (NN). Das sind Netze, die einfach viele Schichten von Neuronen haben und folglich als tief bezeichnet werden. Viele Architekturen, insbesondere auch die oft synonym mit Deep Learning assoziierten sogenannten Convolutional NNs gibt es seit Ewigkeiten. Solche Netze heute einsetzen zu können verdanken wir der Möglichkeit auf Grafikkarten rechnen zu können. Ohne Daten würde das uns aber auch nichts nützen. Netze lernen aus Daten (Beispielen) und es braucht für erfolgreiches Deep Learning sehr viele davon. Was wir oft gerade sehen ist also, was man mit genug vorhandenen Daten „erschlagen“ kann. Machine Learning sind alle Algorithmen, die ein Modell als Ouput liefern. Die Performanz von Modellen ist messbar, womit ich quasi auch noch eine Antwort zur ersten Frage nachreichen will.

Data Science Blog: Sie befassen sich beruflich seit Jahren mit künstlicher Intelligenz. Derzeitige Showcases handeln meistens über die Bild- oder Spracherkennung. Zweifelsohne wichtige Anwendungen, doch für Wirtschaftsunternehmen meistens zu abstrakt und zu weit weg vom Kerngeschäft. Was kann KI für Unternehmen noch leisten?

Scherzhaft oder vielleicht boshaft könnte man sagen, alles was Digitalisierung ihnen versprochen hat.
Wenn sie einen Chat-Bot einsetzen, sollte der durch KI besser werden. Offensichtlich ist das jetzt kein Anwendungsfall, der jedes Unternehmen betrifft. Mit anderen Worten, es hängt vom Kerngeschäft ab. Das klingt jetzt etwas ausweichend, meint aber auch ganz konkret die Ist-Situation.
Welche Prozesse sind jetzt schon datengetrieben, welche Infrastruktur ist vorhanden. Wo ist schon wie optimiert worden? Im Einkauf, im Kundenmanagement und so weiter.

Data Science Blog: Es scheint sich also zu lohnen, in das Thema fachlich einzusteigen. Was braucht man dazu? Welches Wissen sollte als Grundlage vorhanden sein? Und: Braucht man dazu einen Mindest-IQ?

Gewisse mathematische und informatorische Grundlagen braucht man sicher relativ schnell. Zum Beispiel: Wie kann man Daten statistisch beschreiben, was darf man daraus folgern? Wann ist etwas signifikant? Einfache Algorithmen für Standardprobleme sollte man formal hinschreiben können und implementieren können. Welche Komplexität hat der Algorithmus, wo genau versteckt sie sich? Im Prinzip geht es aber erst einmal darum, dass man mit keinem Aspekt von Data Science Bauchschmerzen hat. Einen Mindest-IQ braucht es also nur insofern, um diese Frage für sich selbst beantworten zu können.

Data Science Blog: Gibt es aus Ihrer Sicht eine spezielle Programmiersprache, die sich für das Programmieren einer KI besonders eignet?

Das dürfte für viele Informatiker fast eine Glaubensfrage sein, auch weil es natürlich davon abhängt,
was für eine KI das sein soll. Für Machine Learning und Deep Learning lautet meine Antwort aber ganz klar Python. Ein Blick auf die bestimmenden Frameworks und Programmierschnittstellen ist da
ziemlich eindeutig.

Data Science Blog: Welche Trends im Bereich Machine Learning bzw. Deep Learning werden Ihrer Meinung nach im kommenden Jahr 2019 von Bedeutung werden?

Bei den Deep Learning Anwendungen interessiert mich, wie es mit Sprache weitergeht. Im Bereich Machine Learning denke ich, dass Reinforcement Learning weiter an Bedeutung gewinnt. KI-Chips halte ich für einen der kommenden Trends.

Data Science Blog: Es heißt, dass Data Scientist gerade an ihrer eigenen Arbeitslosigkeit arbeiten, da zukünftige Verfahren des maschinellen Lernens Data Mining selbstständig durchführen können. Werden Tools Data Scientists bald ersetzen?

Die Prognosen für das jährliche Datenwachstum liegen ja momentan so bei 30%. Wichtiger als diese Zahl alleine ist aber, dass dieses Wachstum von Daten kommt, die von Unternehmen generiert werden. Dieser Anteil wird über die nächsten Jahre ständig und rasant weiter wachsen. Nach den einfachen Problemen kommen also erst einmal mehr einfache Probleme und/oder mehr anspruchsvollere Probleme statt Arbeitslosigkeit. Richtig ist aber natürlich, dass Data Scientists zukünftig methodisch mehr oder speziellere Kompetenzen abdecken müssen. Deswegen haben die AWW e. V. und die TH Brandenburg ihr Weiterbildungsangebot um das Modul ‚Machine Learning mit Python‘ ergänzt.

Data Science Blog: Für alle Studenten, die demnächst ihren Bachelor, beispielsweise in Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen oder Wirtschaftswissenschaften, abgeschlossen haben, was würden Sie diesen jungen Damen und Herren raten, wie sie gute Data Scientists mit gutem Verständnis für Machine Learning werden können?

Neugierig sein wäre ein Tipp von mir. Im Bereich Deep Learning gibt es ja ständig neue Ideen, neue Netze. Die Implementierungen sind meist verfügbar, also kann und sollte man die Sachen ausprobieren. Je mehr Netze sie selbst zum Laufen gebracht und angewendet haben, umso besser werden sie.  Und auch nur so  verlieren sie nicht den Anschluss.