c/o data science – in care of data science

Are you looking for a platform where you can personally exchange ideas with other data scientists and data geeks and share and discuss challenges?

c/o data science is designed for YOU – be part of the premiere on November 12, 2019 at the Basecamp in Bonn! You can expect deep dive talks, hack sessions and a bar camp as well as live demos, code to go and lots of time for networking – create your own program!

Join us and share your passion with peers!

And who’s running the camp?

SIGS DATACOM is an international and vendor-independent company for further education in information technology. SIGS DATACOM is a leading provider of further education in the fields of software architecture and engineering, data and insights as well as artificial intelligence. SIGS DATACOM offers high-quality specialist information to software architects, IT project managers/managers, experienced programmers, developers and business intelligence/analytics professionals, project managers and consultants as well as AI professionals and data scientists. The c/o data science is a consistent addition to our previous offering in the area of continuing education and specialist information.

All information: https://www.co-datascience.de/

Datum 12.11.2019

Organizer: Sigz Datacom GmbH


Basecamp Bonn

In der Raste 1

Bonn, 53129 Germany



Cost: zwsichen 30-300€


DATANOMIQ MeetUp: Interactive Data Exploration and GUI’s in JupyterNotebooks

After our first successful collaboration Meetup with Mister Spex, we straightly continue with our next partner: VW Digital Labs!

Join us on Wednesday, October 9 for our DATANOMIQ Data Science Meetup at VW Digital Labs and get inspired.

Wednesday, October 9, time TBA

VW Digital Labs
Stralauer Allee 7, 10245 Berlin


18:30 doors open
19:00 Interactive Data Exploration and GUI’s in JupyterNotebooks – Christopher Kipp.
– using ipywidgets to get basic UI components and connet them
– qgrid to make Dataframes interactive (sortable, filterable, …)
– building interactive visualisations with bqplot

19:20 Q&A

10 minute break

19:40 second presentation
20:00 Q&A

20:15 networking


FREE ENTRY, snacks and drinks sponsored by VW digital labs.

Make sure to get your ticket: https://www.eventbrite.de/e/datanomiq-meetup-interactive-data-exploration-and-guis-in-jupyternotebook-tickets-72931655545

Entrance only with registration.


Join our MeetUp group: https://www.meetup.com/de-DE/DATANOMIQ-Data-Science-Berlin/


Sichern Sie sich ein Ticket für die Data Leader Days am 13. & 14. November 2019 in Berlin.

Nur noch wenige Summer Sale Tickets

(Angebot gültig bis zum 30. September 2019).

Alle Informationen finden Sie unter: www.dataleaderdays.com.

Tickets HIER.



Haben Sie Fragen?

Kontaktieren Sie uns gerne per E-Mail: info@dataleaderday.com

Wir freuen uns auf Sie!

Interview – Knowledge Graphs and Semantic Technologies

“It’s incredibly empowering when data that is clear and understood – what we call ‘beautiful data’ – is available to the data workforce.”

Juan F. Sequeda is co-founder of Capsenta, a spin-off from his research, and Senior Director of Capsenta Labs. He is an expert on knowledge graphs, semantic web, semantic & graph data management and (ontology-based) data integration. In this interview Juan lets us know how SMEs can create value from data, what makes the Knowledge Graph so important and why CDOs and CIOs should use semantic technologies.

Data Science Blog: If you had to name five things that apply to SMEs as well as enterprises as they are on their journey through digital transformation: What are the most important steps to take in order to create value from data?

I would state four things:

  1. Focus on the business problem that needs to be solved instead of the technology.
  2. Getting value out of your data is a social-technical problem. Not everything can be solved by technology and automation. It is crucial to understand the social/human aspect of the problems.
  3. Avoid boiling the ocean. Be agile and iterate.
  4. Recall that it’s a marathon, not a sprint. Hence why you shouldn’t focus on boiling the ocean.

Data Science Blog: You help companies to make their company data meaningfully and thus increase their value. The magic word is the knowledge graph. What exactly is a Knowledge Graph?

Let’s recall that the term “knowledge graph”, that is being actively used today, was coined by Google in a 2012 blogpost. From an industry point of view, it’s a term that represents data integration, where not just entities but also relationships are first class citizens. In other words, it’s data integration based on graphs. That is why you see graph database companies use the term knowledge graph instead of data integration.

In the academic circle, there is a “debate” on what the term “knowledge graph” means. As academics, it’s clear that we should always strive to have well defined terms. Nevertheless, I find it ironic that academics are spending time debating on the definition of a term that appeared in a (marketing) blog post 7 years ago! I agree with Simeon Warner on this: “I care about putting more knowledge in my graph, instead of defining what is a knowledge graph”.

Whatever definition prevails, it should be open and inclusive.

On a final note, it is paramount that we remember our history in order to avoid reinventing the wheel. There is over half a century of research results that has led us to what we are calling Knowledge Graphs today. If you are interested, please check out our upcoming ISWC 2019 tutorial “Knowledge Graphs: How did we get here? A Half Day Tutorial on the History of Knowledge Graph’s Main Ideas“.

Data Science Blog: Speaking of Knowledge Graphs: According to SEMANTiCS 2019 Research and Innovation Chair Philippe Cudre-Mauroux the next generation of knowledge graphs will capture more detailed information. Towards which directions are you steering with gra.fo?

Gra.fo is a knowledge graph schema (i.e ontology) collaborative modeling tool combined with google doc style features such as real-time collaboration, comments, history and search.

Designing a knowledge graph schema is just the first step. You have to do something with it! The next step is to map the knowledge graph schema to underlying data sources in order to integrate data.

We are driving Gra.fo to also be a mapping management system. We recently released our first mapping features. You now have the ability to import existing R2RML mapping. The next step will be to create the mappings between relational databases and the schema all within Gra.fo. Furthermore, we will extend to support mappings from different types of sources.

Finally, there are so many features that our users are requesting. We are working on those and will also offer an API in order to empower users to develop their own apps and features.

Data Science Blog: At Capsenta, you are changing the way enterprises model, govern and integrate data. Put in brief, how can you explain the benefits of using semantic technologies and knowledge technologies to a CDO or CIO? Which clients could you serve and how did you help them?

Business users need to answer critical business questions quickly and accurately. However, the frequent bottleneck is the lack of understanding of the large and complex enterprise databases. Additionally, the IT experts who do understand are not always available. The ultimate goal is to empower business users to access the data in the way they think of their domain.

This is where Knowledge Graphs come into play.

At Capsenta, we use our Knowledge Graph technology to bridge this conceptualization gap between the complex and inscrutable data sources and the business intelligence and data analytic tools that domain experts use to answer critical business questions. Our goal is to deliver beautiful data so the business users and data scientist can run with the data.

We are helping large scale enterprises in e-commerce, oil & gas and life science industries to generate beautiful data.

Data Science Blog: What are reasons for which Knowledge Graphs should be part of any corporate strategy?

Graphs are very easy for people to understand and express the complex relationships between concepts. Bubbles and lines between them (i.e. a graph!) is what domain experts draw on the whiteboard all the time. We have even had C-level executives look at a Knowledge Graph and immediately see how it expresses a portion of their business and even offer suggestions for additional richness. Imagine that, C-level executives participating in an ontology engineering session because they understand the graph.

This is in sharp contrast to the data itself, which is almost always very difficult to understand and overwhelming in scope. Critical business value is available in a subset of this data. A Knowledge Graph bridges the conceptual gap between a critical portion of the inscrutable data itself and the business user’s view of their world.

It’s incredibly empowering when data that is clear and understood – what we call “beautiful data” – is available to the data workforce.

Data Science Blog: Data-driven process analyzes require interdisciplinary knowledge. What advice would you give to a process manager who wants to familiarize her-/himself with the topic?

Domain experts/business users frequently use multiple words/phrases to mean the same thing and also a specific phrase can mean different things to different people. Also, the domain experts/business users speak a very different language than the IT database owners.

How can the business have clear, accurate answers when there’s inconsistency in what people mean and are thinking?

This is the social problem of getting everyone on the same page. We’ve seen Knowledge Graphs dramatically help with this problem. The exercise of getting people to agree upon what they mean and encoding it in an intuitive Knowledge Graph is very powerful.

The Knowledge Graph also brings the IT stakeholders into the process by clarifying exactly what data or, typically, complex calculations of data is the actual, accurate value for each and every business concept and relationship expressed in the Knowledge Graph.

It is crucial to avoid boiling the ocean. That is why we have designed a pay-as-you-go methodology to start small and provide value as quickly and accurately as possible. Ideally, the team has available what we call a “Knowledge Engineer”. This is someone who can effectively speak with the business users/domain experts and also nerd out with the database folks.

About SEMANTiCS Conference

SEMANTiCS is an established knowledge hub where technology professionals, industry experts, researchers and decision makers can learn about new technologies, innovations and enterprise implementations in the fields of Linked Data and Semantic AI. Founded in 2005 the SEMANTiCS is the only European conference at the intersection of research and industry.

This year’s event is hosted by the Semantic Web Company, FIZ Karlsruhe – Leibniz Institute for Information Infrastructure GmbH, Fachhochschule St. Pölten Forschungs GmbH, KILT Competence Center am Institut für Angewandte Informatik e.V. and Vrije Universiteit Amsterdam.

NetApp Technologie Forum Nord/Ost

Sehr geehrter Kunden und Technik-Enthusiasten,

mehr wissen ist immer gut und ein hervorragender Grund das NetApp Technologie Forum Nordost zu besuchen. Unter dem Motto „aus der Region für die Region“ und bei unserem Kunden und Gastgeber der Medizinische Hochschule Hannover erfahren Sie, wie NetApp mit der Data Fabric die Konstitution Ihrer Dateninfrastruktur in Zeiten der Digitalisierung stärken kann.

Entdecken Sie das Neueste rund um HCI und unsere Cloud-Dienste sowie Aktuelles rund um ONTAP. Erste Hilfe, Absicherung, Vorsorge und Überwachung sind ebenso im Angebot wie KI vom Feinsten mit Nvidia, Hadoop, NVMe, Objektspeicher und Container-Orchestrierung. Speziell für Ihre Transformations-Beschwerden haben wir in der Session „Kunden fragen Kunden“ eine Selbsthilfegruppe mit NetApp Moderation vorgesehen.

Ihren Tagesablauf bestimmen Sie anhand der Agenda selbst. Melden Sie sich bitte schnellstmöglich an. Wir freuen uns auf Sie!

Melden Sie sich hier an.

Mit freundlichen Grüßen

Karsten Güntner
District Manager
Sven Heisig
Manager Solutions Engineering


Freier Eintritt für Young Professionals zu den Data Leader Days 2018

Jetzt bewerben und kostenfrei beim Spitzenevent der Datenwirtschaft am 14. oder 15. November in Berlin dabei sein!
Die Data Leader Days senden regelmäßig wichtige Impulse in die Big Data und KI-Welt aus und sind ein führendes Forum für Wissens-, Ideen- und Informationsaustausch. Die Spitzen von Anwenderunternehmen zeigen exklusiv in einem innovativen Programm mit Keynote, Präsentationen sowie Use & Business Cases auf, wie Digitalisierung und Künstliche Intelligenz umgesetzt und zum neuen Wettbewerbsvorteil werden.

Zu den Speakern gehören die Data Leader von E.ON, Pro7Sat1, Deutscher Sparkassen- und Giroverband, Airbus, Wittenstein, BASF, Merck, Heidelberger Druckmaschinen, Vodafone, FTI und von weiteren Unternehmen.

Bewerbe Dich bis zum 02.11.2018 mit einem kurzen Statement, warum Du dabei sein möchtest! Schicke mir Dein Statement an linhchi.nguyen@datanomiq.de und überzeuge uns.
Ist dein Statement aussagekräftig und überzeugend, laden wir Dich kostenlos zu einem der beiden Veranstaltungstage ein.

Data Leader Days 2018

Daten bilden das Fundament der digitalen Transformation. Die richtige Nutzung von Daten entwickelt sich daher zu einer Kernkompetenz und macht im Wettbewerb den Unterschied. Dies gilt sowohl für ganz Unternehmen als auch für einzelne Mitarbeiter, die mit Datennutzung ihre Karriere vorantreiben können.

Erfahrungen von Pionieren und führenden Anwenderunternehmen sind dafür unverzichtbar. Mit den Data Leader Days am 14. und 15. November 2018 in der Digital-Hauptstadt Berlin haben Sie die Chance, direkt von Spitzenkräften aus der Wirtschaft zu lernen und wichtige Impulse für Ihre digitale Weiterentwicklung zu erhalten.

Die Data Leader Days sind das Entscheider-Event für die Datenwirtschaft, das den Schwerpunkt auf die tatsächlichen Nutzer und Anwender-Unternehmen legt. Die Fachkonferenz hat sich seit Gründung im Jahr 2016 als eines der exklusivsten Events rund um die Themen Big Data und künstliche Intelligenz etabliert. In diesem Jahr werden die Data Leader Days erstmalig auf zwei Tage mit unterschiedlichen Schwerpunkten erweitert:

14. November 2018: Commercial & Finance Data

15. November 2018: Industrial & Automotive Data


Die Agenda ist stets aktuell direkt auf www.dataleaderdays.com zu finden.


Speaker der Data Leader Days 2018




Die Data Leader Days finden dieses Jahr zum dritten Mal statt und haben sich zur Pflichtveranstaltung für Geschäftsführer, Führungskräfte und Professionals aus den Bereichen IT, Business Intelligence und Data Analytics etabliert und empfehlen sich ebenfalls für Leiter der Funktionsbereiche Einkauf, Produktion, Marketing und Finance, die das hier brachliegende Potenzial ausschöpfen wollen.

Zum Event anmelden können sich Teilnehmer direkt auf www.dataleaderdays.com oder via Xing.com (Klick).

tarent solutions GmbH @ DMEXCO 2018


IoT- und KI-Technologien der Zukunft: Wie profitieren wir von der großen Datenmenge?

Die Technologieagentur tarent solutions GmbH präsentiert auf der DMEXCO 2018 neue Wege im Bereich Künstliche Intelligenz. Die Besucher lernen IoT-Projekte wie den interaktiven Funkstreifenwagen und die Mobile Self-Checkout-Lösung “snabble” kennen.

Am 12. und 13. September 2018 findet in Köln die DMEXCO statt, die Digital Marketing Exposition & Conference. Die Technologieagentur tarent solutions GmbH bietet an ihrem Stand (Halle 7, Stand A-031) einen Einblick in konkrete Verfahren und Technologien in den Bereichen “Internet of Things” (IoT) und “Künstliche Intelligenz” (KI).

Predictive Maintenance: Mehr Potenzial nutzen

Für Hersteller und Händler ergeben sich zahlreiche Vorteile, wenn sie die Möglichkeiten von KI und IoT richtig verstehen und effizient einsetzen. Es geht darum, Ausfälle zu minimieren, Störungen rechtzeitig vorherzusehen und sich nicht mehr um Nachbestellungen und Wartungssysteme kümmern zu müssen. Genauso relevant ist es, durch die Analyse des Produktlebenszyklusses nachhaltiger zu agieren und das Kundenverhalten besser zu verstehen und zu nutzen.

Um von diesen Vorteilen zu profitieren, müssen Unternehmen die Daten und Logfiles, die sie bereits haben oder aktuell sammeln, mit den richtigen Verfahren von KI und Machine Learning nutzbar machen – für ihr Produktmanagement, ihr Pricing und ihr Marketing. Wie das funktioniert erläutert die tarent auf der DMEXCO.

Sicher, schnell, erfolgreich: IoT in der Praxis

Ein Beispiel für moderne IoT-Projekte ist der sogenannte “Multi-PC”, der den “interaktiven Funkstreifenwagen” ermöglicht. Dabei handelt es sich um ein multifunktionales System für Sicherheit, Vernetzung und Kommunikation. Bei der Polizei in Brandenburg und Sachsen-Anhalt sind seit vielen Jahren mehrere hundert Geräte im Einsatz. Vorteile sind u. a. schnellere Abläufe durch Echtzeitübertragung, eine flächendeckendere Präsenz, eine höhere Eigen- und Fremdsicherung sowie eine optimierte Ressourcennutzung und Koordination. Neben dem Multi-PC stellt die tarent ihre Mobile Self-Checkout-Lösung “snabble” sowie ihreDigital Signage-Technologie “roomio” für Meeting- und Konferenzraumplanungen vor.

Über die tarent solutions GmbH

Als Technologieagentur mit Sitz in Bonn, Köln, Berlin und Bukarest entwickeln wir seit mehr als 20 Jahren innovative Softwarelösungen für Unternehmen und integrieren diese in komplexe ITLandschaften. Besondere Expertise bieten wir in den Bereichen Wettbewerbsanalyse, Preismanagement und Mobile Self-Checkout sowie in der Erstellung hochskalierbarer Microservice-Plattformen und komplexer Integrationsprojekte.

Mehr auf www.tarent.de.

Broschüren / weiterführende Informationen zu den Angeboten auf  der DMEXCO:

IoT- und KI-Technologien der Zukunft_tarent auf der DMEXCO_Presseinfo

Broschüren / weiterführende Informationen zum Workshop-Angebot von Tarent zu KI for Business:

DMEXCO 2018_tarent solutions GmbH


Philip Braches
Teamleiter Vertrieb
tarent solutions GmbH
E-Mail: p.braches@tarent.de

Data Science mit dem iPad Pro (und der Cloud)

Seit einiger Zeit versuche ich mein iPad Pro stärker in meinen Arbeitsaltag zu integrieren. Ähnlich wie Joseph (iPad Pro 10.5 as my Main Computer – Part 1, Part 2 und Part 3) sprechen auch für mich seit der Einführung des iPad Pro 9,7″, das nochmal verbesserte Display, die größeren Speicheroptionen, das faltbaren Smart Keyboard (funktioniert über einen seitlichen Konnektor und nicht über eine störanfällige BlueTooth-Verbindung) und der Apple Pencil dafür, dieses Gerät statt eines Notebooks zu nutzen.

Abbildung 1: Mein Homescreen

Neben der besseren Mobilität ist hier vor allen Dingen iOS 11 und das kommende iOS 12 zu nennen, welches mit einem verbesserte Dateisystem (transparente Einbindung von iCloud, DropBox, Google Drive etc.) und die Möglichkeit zwei Apps nebeneinander im Splitscreen auszuführen.


Apropos Apps: Diese sind ein weiteres Argument für mich, dieses Setup zu testen ist die unverändert gute bis sehr gute Qualität der verfügbaren iOS-Apps zu nutzen. Vorbei sind zum Glück die Zeiten, in der man keine eigenen Schriftarten (nach-) installieren kann (ich nutze dafür AnyFont), keine Kommendozeilenwerkzeug existieren (ich nutze StaSh), kein SSH-Tunneling (hier nutze ich SSH Tunnel von Yuri Bushev) funktioniert und sich GitHub/GitLab nicht nutzen lässt (hier nutze ich WorkingCopy). Ganze Arbeitsabläufe lassen sich darüber hinaus mit Hilfe von Workflow (und in iOS 12 mit Siri Shortcuts) automatisieren. Zum schreiben nutze ich verschiede Anwendungen, je nach Anwendungsfall. Für einfache (Markdown-) Texte nutze ich iA Writer und Editorial. Ulysses nutze ich nicht, da ich in dem Bereich Abomodelle nicht umbedingt bevorzuge, wenn es sich nicht vermeiden lässt.

Software Entwicklung

Die Entwicklung von Software nativ auf dem iPad Pro funktioniert am besten mit Pythonista. Für alles andere benötigt man entsprechende Server auf denen sich der benötigte Tool-Stack befindet, welchen man benötigt. Hier nutze ich am liebsten Linux-Systeme (CentOS oder Ubuntu) da diese sehr nah an Systemen sind, welche ich für Produktivsysteme nutze.
Mit der Nutzung von Cloud-Infrastrukturen wie sie einem zum Beispiel Amazon Web Service bietet, lassen sich sehr schnell und vor allen Dingen on-demand, Systeme starten. Schnell merkt man, dass sich dieser Vorgang stark automatisieren lässt, möchte man nicht ständig mit Hilfe der AWS Console arbeiten. Mit Pythonista und der StaSh lässt sich zu diesem Zweck sehr einfach die boto2-Bibliothek installieren, welche eine direkte Anbindung des AWS SDKs über Python ermöglicht. Damit wiederum lassen sich alle AWS-Dienste als Infrastructure-as-Code nutzen.
Mit boto3 lassen sich nicht nur EC2-Instanzen starten oder der Inhalt von S3-Buckets bearbeiten. Es können auch die verschiedenen Amazon-Dienste zum Beispiel aus dem Bereich Maschine Learning genutzt werden. Damit lassen sich dann leicht Objekte in Bildern erkennen oder der Inhalt von Texten analysieren.

Mosh und Blink

Möchte man effizient auf EC2-Instanzen arbeiten so lohnt ein Blick auf die UDP-basierte Mosh. Im Gegensatz zu normalen SSH-Verbindungen über TCP/IP, puffert Mosh Verbindungsabbrüche. So lassen sich Verbindungen auch nach mehreren Tagen noch ohne Probleme weiter nutzen. Genau wie SSH benötigt Mosh auch eine entsprechende Server-Komponente auf dem Host und ein Terminal, welches Mosh kann. Die Installation ist jedoch auch nicht schwieriger als bei anderer Software. Auf der Seite des iPads nutzte ich sowohl für SSH als auch Mosh die Termial-App Blink.

Mehrere Terminals

Wenn ich früher meinen Mac genutzt habe, dann hatte ich in der Regel mehr als eine (SSH-) Verbindung zum Zielsystem offen. Grund hierfür war, dass ich gern mehrere Dienste auf einem Server-Systems gleichzeitig im Auge behalten wollte. Ein oder zwei Fenster für die Ansicht von Logdateien mit ‘tail’, ein Fenster für meinen Lieblingseditor ‘vim’ und ein Fenster für die Arbeit auf der Kommandozeile. Seit dem ich das auf dem iPad mache, habe ich den Terminalmultiplexer tmux schätzen gelernt. Dieser ermöglicht, wie der Name sagt, die Verwaltung getrennter Sitzungen innerhalb eines Terminals (mehr dazu unter https://robots.thoughtbot.com/a-tmux-crash-course).

Offline Dokumentation

Abbildung 2: Pythonista und Boto3 – Mit dem iPad die AWS kontrollieren

Seitdem es den Amazon Kindle in Deutschland gibt, nutze ich diesen Dienst. Ich hatte mir 2010 den Kindle2 noch aus den USA schicken lassen und dann irgendwann mein Konto auf den deutschen Kindle-Store migriert. Demnach nutze ich seit gut 9 Jahren die Kindle-Apps für meine Fachbücher. Auf dem iPad habe ich so bequem Zugriff auf über hundert IT- und andere Fachbücher. Papers und Cheat-Sheets speichere ich als PDFs in meinem DropBox- oder GoogleDrive-Account. Damit ich auch offline Zugriff auf die wichtigsten Manuelas habe (Python, git, ElasticSearch, Node.js etc.), nutze ich das freie Dash.

Data Science

Für die Entwicklung von MVPs für den Bereich Data Science ist  Spark, und hier vor allen Dingen PySpark in Kombination mit Jupyter Notebook, mein Werkzeug der Wahl. Auf den ersten Blick eine Unmöglichkeit auf dem iPad. Auf den zweiten aber lösbar. In der Regel arbeite ich eh mit Daten, welche zu groß sind um auf einem normalen Personalcomputer in endlicher Zeit effizient verarbeitet werden zu können. Hier arbeite ich mehr und mehr in der Cloud und hier aktuell verstärkt in der von Amazon.

Mein Workflow funktioniert demnach so:

  1. Erstellung des nötigen Python Skripts für die Ausführung einer bestimmten AWS-Umgebung (EMR, SageMaker etc.) mit boto3 in Pythonista auf dem iPad
  2. Ausführen der Umgebung inkl. Kostenkontrolle (Billing-API)
  3. Aufbau eines SSH-Tunnels mit Hilfe eines SSH Tunnel / alternativ mit Mosh
  4. Nutzung von Blink bzw. SSH Pro für die SSH-Verbindung
  5. Nutzung von Juno um eine entfernte Jupyter Notebook / Jupyter Hub Installation nutzen zu können

PySpark im Jupyter Notebook

Abbildung 3: Mit Juno Jupyter Notebook aus auf dem iPad nutzen

Amazons Elastic Map Reduce Dienst bringt bereits eine Jupyter Notebook Installation inkl. Spark/PySpark mit und ermöglicht einen sicheren Zugang über einen verschlüsselten Tunnel. Einziges Problem bei der Nutzung von EMR: Alle Daten müssen in irgend einem System persistiert werden. Dies gilt nicht nur für die eigentlichen Daten sondern auch für die Notebooks. Günstiger Storage lässt sich über S3 einkaufen und mit Hilfe von s3fs-fuse (https://github.com/s3fs-fuse/s3fs-fuse) in das lokale Dateisystem eines EMR Clusters einhängen. Wie man das innerhalb eines geeigneten Bootstrap-Scripts macht habe ich auf GitHub (https://github.com/rawar/emr-ds-tools) dokumentiert. So lassen sich die eigenen EMR-Experimente auch nach dem herunterfahren des Clusters aufbewahren und weiter entwicklen.

Fokussierung im Großraumbüro

Jeder der ab und zu mal in Großraumbüros, in der Bahn oder Flugzeug arbeitet muß, kennt das Problem: Ab und zu möchte man sein Umfeld so gut es geht ausblenden um sich auf die eigene Arbeit voll und ganz zu konzentrieren. Dabei helfen kleine und große Kopfhörer ob mit oder ohne Noice Cancelation. Mit sind die Kabellosen dabei am liebsten und ich nutze lieber In-Ears als Over-Ears wegen der Wärmeentwicklung. Ich mag einfach keine warme Ohren beim Denken. Nach dem das geklärt ist wäre die nächste Frage: Musik oder Geräusche. Ab und zu kann ich Musik beim Arbeiten ertragen wenn sie

1. ohne Gesang und
2. dezent rhythmisch ist.

Zum Arbeiten höre ich dann gern Tosca, Milch Bar, oder Thievery Corporation. Schreiben kann ich unter Geräuscheinwirkung aber besser. Hier nutze ich Noisly mit ein paar eignen Presets für Wald-, Wind- und Wassergeräusche.


Das iPad Pro als Terminal des 21. Jahrhunderts bietet dank hervorragender Apps und der Möglichkeit zumindest Python nativ auszuführen, eine gute Ausgangsbasis für das mobile Arbeiten im Bereich Data Science. Hier muss man sich nur daran gewöhnen, dass man seinen Code nicht lokal ausführen kann, sondern dazu immer eine entsprechende Umgebung auf einem Server benötigt. Hier muß es nicht zwingend ein Server in der Cloud sein. Ein alter Rechner mit Linux und den nötigen Tools im Keller tut es auch. Für welches Modell man sich auch entscheidet, man sollte sehr früh Anfangen das Aufsetzten der entsprechenden Server-Umgebungen zu automatisieren (Infrastructure-as-Code). Auch hier bietet sich Pythonista (in Kombination mit Workflow) an. Was bei der täglichen Arbeit auf dem iPad manchmal stört ist, dass nicht alle Aktionen mit der Tastatur ausgeführt werden können und es hier immer noch zu einem haptischen Bruch kommt, wenn man einige Dingen nur über das Touch-Display macht und einige ausschließlich über die Tastatur. Manchmal würde ich mir auch ein größeres Display wünschen oder die Möglichkeit den Winkel des iPads auf der Tastatur ändern zu können. Diese Nachteile würde ich allerdings nicht gegen die Mobilität (Gewicht + Akkulaufzeit) eintauschen wollen.