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Experten-Training: Angewandte Künstliche Intelligenz

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Im Rahmen dieses praxisorientierten Kurses wird anhand eines konkreten Beispiels ein gesamter Prozess zur Mustererkennung nachvollzogen und selbst programmiert. Dabei werden die möglichen Methoden beleuchtet und angewandt.

Aufbaukurs: Angewandte Künstliche Intelligenz

Am 2.11. – 3.11.2022 oder 18.1. + 19.1.2023 in Gotha

Ziele:

–        Datenvorverarbeitung zur Nutzung von KI

–        Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen für spezielle Anwendungen (Lernen mit Lehrer)

–        Nutzung von Anaconda, Tensorflow und Keras an konkreten Beispielen

–        Erarbeitung und Einsatz von KI-Methoden zur Datenverarbeitung

–        KI zur Mustererkennung (z. B. k-MEANS, Lernen ohne Lehrer)

 

Zielgruppe:

–        Erfahrene aus den Bereichen Programmierung, Entwicklung, Anwendung

 

Voraussetzungen:

–        Grundlegende Programmierkenntnisse empfehlenswert (aber nicht erforderlich)

 

Inhalte:

–        Datenverarbeitungsmethoden kennenlernen und nutzen

–        Programmierung und Nutzung von Klassifizierungsmethoden

–        Anwendung vom bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning)

–        Einsatz kostenloser und kostenpflichtiger Tools zur Datenauswertung

–        Umfangreiche Darstellung der Ergebnisse

 

Ausweichtermin:

–        18.1. + 19.1.2023 in Gotha

 

Ein Schulungstag umfasst 6 Lehrveranstaltungsstunden (9.30 Uhr – 15.30 Uhr) und findet großenteils am PC statt. Die Verpflegung ist jeweils inklusive.

 

Preis pro Kurs (2 Tage): 980 Euro (netto)

Die Teilnehmerzahl pro Modul ist auf 6 begrenzt.

Rückfragen sowie Anmeldungen: schulung@cc-online.eu

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Christian Döbel (Leiter Steinbeis Transferzentrum „Integrierte Systeme und Digitale Transformation“, ISD)

 

Anbieter-Informationen:
Steinbeis-Transferzentrum ISD (Zentrale: Steinbeis Transfer GmbH) – Ausfeldstr. 21 – 99880 Waltershausen – Tel. 03622 208334
E-Mail SU2209@stw.de
USt.-Ident-Nr. DE814628518 – Registergericht Stuttgart HRB 25312

Geschäftsführer: Dipl.-Ing. (FH) M. Eng. Erik Burchardt

CCNA vs. CCNP vs. CCIE Security Certification

As more companies turn to cloud-based software and other advanced solutions, demand for expert IT professionals in the field increases. One popular vendor, Cisco Systems, Inc., makes underlying software and hardware businesses will use for their networks.

If you’re interested in pursuing a career in the data security industry, you may want to consider earning a Cisco security certification. However, there are many types of certificates available, and each one will deliver unique benefits to you and your job marketability.

Learn more about Cisco certifications and learn the difference between CCNA, CCNP and CCIE certifications to help you choose which path is right for you.

Why Earn Cisco Certifications?

The main reason why Cisco provides these security certifications is so IT professionals can fine-tune their skills and build upon their knowledge. When IT professionals earn a Cisco certification, they can use Cisco products and services more easily, help guide customers and troubleshoot customer problems.

A future employer may perceive candidates with certifications as more qualified, productive and someone with a “go-getter” attitude. According to Cisco’s website, 81% of employers associate certifications holders with higher quality and value of work contribution.

However, it’s important to research the various Cisco certifications to learn which ones are most suitable for you and what job you’re interested in. For example, Cisco offers different levels of certifications, ranging from entry-level to expert.

Below are three certifications from Cisco that may be a good fit for you.

CCNA — Cisco Certified Network Associate

A CCNA certification is highly sought after. This certification demonstrates a professional’s ability to install, configure, operate and troubleshoot networks, both routed and switched. No prerequisites are necessary for the CCNA certification. It’s considered an associate-level certification and is available in a few prominent areas, including:

  • Cloud
  • Collaboration
  • Industrial/IoT
  • Security
  • Routing and Switching
  • Service Provider
  • Wireless

One challenge in the data industry is the increased reliance on cloud environments. Using only one cloud provider is a business risk some companies are concerned about. Uptime Institute cites the concentration risk of cloud computing as a major challenge for data centers in 2022.

Earning a CCNA cloud certification may help you get hired for an entry-level position at a company and allow you to support a senior cloud engineer.

Common jobs that you can earn with a CCNA are an IT network engineer, associate networking engineer, network system administrator and cloud architecture and security professional.

CCNP — Cisco Certified Network Professional

The Cisco CCNP certification is a more advanced professional-level certification than the CCNA certification. With the CCNP, you should be able to implement higher-level networking solutions for a company. It will cover the fundamentals of LAN and WAN infrastructures. Here are some of the different areas you can earn a CCNP in:

  • Enterprise
  • Security
  • Service Provider
  • Collaboration
  • Data Center

You must pass some core exams before earning the CCNP certification. Someone looking for the CCNP certification must also qualify for Cisco’s IP switched network and IP routing technologies. This will help determine the candidate’s readiness for the CCNP certification.

Some jobs you may get with a CCNP certification are senior security/network engineer, network architecture, network manager and troubleshooting assistant.

CCIE — Cisco Certified Internetwork Expert

IT professionals who’ve secured the knowledge and technical skills to design, implement and configure security for Cisco solutions and IT resources would be ready to earn the CCIE certification. According to Cisco, an expert-level certification is accepted worldwide as the most prestigious certification in the tech industry. Here are some of the CCIE certifications:

  • Enterprise Infrastructure
  • Collaboration
  • Enterprise Wireless
  • Data Center
  • Security
  • Service Provider

CCIE certifications can open up a range of job opportunities, but it’s a challenging certification to earn. Earning a CCIE means that your end-to-end IT lifecycle skills are valid. You know exactly what you’re talking about regarding networking, LAN/WAN, IPv4 and IPv6 protocols, switches and routers, general information and installation and configuration of various network types.

Jobs you can earn with a CCIE certificate include network security architect, network security specialist, infrastructure consulting practitioner and cloud engineer/architect.

Where to Earn Cisco Certifications

Because Cisco certifications are in such high demand and can open up job opportunities, you may want to know how you can earn them. You earn certificates directly from Cisco’s website. Under Cisco’s Learn tab, there’s plenty of information about certifications, training, events, webinars, support and other services.

There are many online training programs that you can complete to help you prepare for the Cisco certification exams. Here are some websites that offer programs you may want to explore based on the certification you’d like to earn:

For CCNA

  • Udemy
  • ICOHS College
  • Pluralsight
  • Cybrary

For CCNP

  • Udemy
  • INE
  • Global Knowledge
  • Varsity Tutors

For CCIE

  • Udemy
  • Skillshare
  • PluralSight
  • Network Lessons
  • Koenig solutions

These examples are only a few, as other online training programs and resources can set you up for success.

Additionally, Cisco offers several resources on its website to help individuals prepare for certification exams. These include guided study groups and a free Cisco Networking Academy program.

Earning Cisco Certifications

Because many companies, especially large ones, will use Cisco products for their technology infrastructure. Potential IT candidates who list certifications on their resume or job application will have a competitive advantage in the hiring process.

Depending on your current skill level and knowledge, you should be able to determine which Cisco certification is right for you. Cisco’s website has extensive information on each certificate and what topics you’ll learn about. Consider earning a Cisco certification, whether it’s CCNA vs. CCNP vs. CCIE, to bolster your skills and improve your marketability.

Wie kann man sich zum/r Data Scientist ausbilden lassen?

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Das allgegenwärtige Internet und die Digitalisierung haben heutzutage viele Veränderungen in den Geschäften überall auf der Welt mit sich gebracht. Aus diesem Grund wird Data Science immer wichtiger.

In der Data Science werden große Datenmengen an Informationen aus allen Arten von Quellen gesammelt, sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Daten. Dazu werden Techniken und Theorien aus verschiedenen Bereichen der Statistik, der Informationswissenschaft, der Mathematik und der Informatik verwendet.

Datenexperten und -expertinnen, d. h. Data Scientists, beschäftigen sich genau mit dieser Arbeit. Wenn Du Data Scientist werden möchten, kannst Du eine große Karriere in der Data Science beginnen, indem Du Dich für eine beliebige geeignete Weiterbildung einschreibst, der Deinem Talent, Deinen Interessen und Deinen Fähigkeiten in einigen der wichtigsten Data-Science-Kurse entspricht.

Was machen Data Scientists?

Zunächst einmal ist es wichtig zu verstehen, was man eigentlich unter dem Begriff „Data Scientist” versteht. Data Scientist ist lediglich ein neuer Beruf, der in vielen Artikeln häufig zusammen mit dem der Data Analysts beschrieben wird, weil die erforderlichen Grundfertigkeiten recht ähnlich sind. Vor allem müssen Data Scientists die Fähigkeit haben, Daten aus MySQL-Datenbanken zu extrahieren, Pivot-Tabellen in Excel zu verwalten, Datenbankansichten zu erstellen und Analytics zu verwalten.

Data Scientists werden viele Stellen in Unternehmen angeboten, die mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten konfrontiert sind und Personen brauchen, die ihnen bei der Entwicklung der Infrastruktur helfen, die sie zur Verwaltung der Daten benötigen. Oft handelt es sich um Unternehmen, die ihre ersten Schritte in diesem Bereich machen. Dafür benötigen sie eine Person mit grundlegenden Fähigkeiten in der Softwaretechnik, um den gesamten Prozess voranzutreiben.

Dann gibt es stark datenorientierte Unternehmen, für diejenigen Daten sozusagen Rohprodukt und Rohstoff darstellen. In diesen Unternehmen werden Datenanalyse und maschinelles Lernen recht intensiv betrieben, wodurch Personen mit guten mathematischen, statistischen oder sogar physikalischen Fähigkeiten benötigt werden.

Es gibt auch Unternehmen, die keine Daten als Produkt haben, aber ihre Zukunft auf sie und ihre Sinne planen und abstimmen. Diese Unternehmen werden immer mehr und brauchen sowohl Data Scientists mit grundlegenden Fähigkeiten als auch Data Scientists mit speziellen Kenntnissen, von Visualisierung bis hin zu Machine Learning.

Kompetenzen der Data Scientists

Die Grundlagen sind zunächst für alle, die im Bereich der Data Science arbeiten, dieselben. Unabhängig von den Aufgaben, die Data Scientists zu erfüllen haben, muss man grundlegende Softwaretechnik beherrschen.

Selbstverständlich müssen Data Scientists mit Programmiersprachen wie R oder Python und mit Datenbanksprachen wie SQL umgehen können. Sie bedienen sich dann statistischer, grundlegender Fähigkeiten um zu bestimmen, welche Techniken für die zu erreichenden Ziele am besten geeignet sind.

Ebenso sind beim Umgang mit großen Datenmengen und in sogenannten „datengetriebenen” Kontexten Techniken und Methoden des maschinellen Lernens wichtig: KNN-Algorithmen (Nächste-Nachbarn-Klassifikation für Mustererkennung), Random Forests oder Ensemble Techniken kommen hier zum Einsatz.

Entscheidend ist, die für den jeweiligen Kontext am besten geeignete Technik unterscheiden zu können, und dies bevor man die verschiedenen Werkzeuge beherrscht.

Die lineare Algebra und die multivariate Berechnung sind auch unerlässlich. Sie bilden die Grundlage für viele der oben beschriebenen Fähigkeiten und können sich als nützlich erweisen, wenn das mit den Daten arbeitende Team beschließt, intern eigene Implementierungen zu entwickeln.

Eins ist noch entscheidend. In einer idealen Welt werden die Daten korrekt identifiziert, da sie vollständig und kohärent sind. In der realen Welt muss sich der Data Scientist mit unvollkommenen Daten auseinandersetzen, d. h. mit fehlenden Werten, Inkonsistenzen und unterschiedlichen Formatierungen. Hier kann man von Munging sprechen, d. h. von der Tätigkeit, die sogenannten Rohdaten in Daten umzuwandeln, die ein einheitliches Format haben und somit in den Prozess der Aufnahme und Analyse einbezogen werden können.

Wenn Daten als wesentlich für Geschäftsentscheidungen sind, reicht es nicht aus, eine Person zu haben, die sie verarbeiten, analysieren und aufnehmen kann. Die Visualisierung und Kommunikation von Daten ist ebenso zentral. Daten zu visualisieren und zu kommunizieren bedeutet, anderen die angewandten Techniken und die erzielten Ergebnisse zu beschreiben. Daher ist es wichtig zu wissen, wie man Visualisierungswerkzeuge wie ggplot oder D3.js verwendet.

Ausbildungsmöglichkeiten und Bootcamps, um Data Scientist zu werden

Kurz gesagt gibt es zwei gängige Wege, um Data Scientist zu werden.

  • Auf der einen Seite kann man einen Universitätslehrgang absolvieren. Diese Art von Studiengang führt zu einem spezialisierten Abschluss, der nach einem dreijährigen Bachelorabschluss in Informatik, Mathematik oder Statistik absolviert werden kann. In den letzten Jahren wurden diese neuen Studiengänge an den europäischen Universitäten immer häufiger angeboten.
  • Auf der anderen Seite kann man sich für eine Weiterbildung zum/r Data Scientist anmelden, zum Beispiel eine Weiterbildung von DataScientest. Als national und international anerkannte Ausbildungsorganisation bietet DataScientest eine Weiterbildung zum/r Data Scientist an, die sich an Personen mit einem Bachelorabschluss und Kenntnissen in Kommunikation wendet. Ihr großer Vorteil ist die persönliche Betreuung, die allen Teilnehmer und Teilnehmerinnen angeboten wird, sowie ein Fernstudium, das 85% individuelles Coaching und 15% Masterclasses umfasst. Alles läuft über eine sichere Plattform, damit jeder Teilnehmer und jede Teilnehmerin codieren, Daten erforschen usw. können.

Bei dieser DataScientest-Weiterbildung haben die Lernenden die Wahl zwischen einer weitgehenden Ausbildung (10 Stunden pro Woche) oder einer Bootcamp-Ausbildung (35 Stunden pro Woche). 

Das am Ende des Kurses erworbene Zertifikat wird von der Pariser Universität La Sorbonne anerkannt.   

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.

Interesse an einem Austausch zu verschiedenen Karriereperspektiven im Bereich Data Science/ Machine Learning? Dann registrieren Sie sich direkt auf dem lexoro Talent Check-In und ein lexoro-Berater wird sich bei Ihnen melden.

Interview – Nutzen und Motivation der medizinischen Datenanalyse

Interview mit Prof. Thomas Schrader zur Motivation des Erlernens von Clinical Data Analytics

Prof. Dr. Thomas Schrader ist Fachbereichsleiter Informatik und Medien an der TH Brandenburg und hat seinen Projekt- und Lehrschwerpunkt in der Medizininformatik. Als Experte für Data Science verknüpft er das Wissen um Informatik und Statistik mit einem medizinischen Verständnis. Dieses Wissen wird genutzt, um eine beweisorientierte Diagnose stellen, aber auch, um betriebswirtschaftliche Prozesse zu verbessern. Prof. Thomas Schrader ist zudem Dozent und Mitgestalter des Zertifikatskurses Clinical Data Analytics.

Data Science Blog: Wie steht es um die medizinische Datenanalyse? Welche Motivation gibt es dafür, diese zu erlernen und anzuwenden?

Die Digitalisierung ist inzwischen auch in der Medizin angekommen. Befunde, Laborwerte und Berichte werden elektronisch ausgetauscht und stehen somit digital zur Verfügung. Ob im Krankenhaus, im Medizinischen Versorgungszentrum oder in der ambulanten Praxis, medizinische Daten dienen zur Befunderhebung, Diagnosestellung oder zur Therapiekontrolle.

Über mobile Anwendungen, Smart Phones und Smart Watches werden ebenfalls Daten erhoben und PatientInnen stellen diese zur Einsicht zur Verfügung.

Die Verwaltung der Daten und die richtige Nutzung der Daten wird zunehmend zu einer notwendigen Kompetenz im medizinischen Berufsalltag. Jetzt besteht die Chance, den Umgang mit Daten zu erlernen, deren Qualität richtig zu beurteilen und den Prozess der fortschreitenden Digitalisierung zu gestalten.

Daten haben Eigenschaften, Daten haben eine Lebenszeit, einen Lebenszyklus. Ähnlich einem Auto, sind verschiedene Personen in unterschiedlichen Rollen daran beteiligt und verantwortlich , Daten zu erheben, zu speichern oder Daten zur Verfügung zu stellen. Je nach Art der Daten, abhängig von der Datenqualität lassen sich diese Daten weiterverwenden und ggf. Schlussfolgerungen ziehen. Die Möglichkeit aus Daten Wissen zu generieren, ist für die medizinische Arbeit eine große Chance und Herausforderung.

Data Science Blog: Bedeutet MDA gleich BigData?

Big Data ist inzwischen ein Buzzwort: Alles soll mit BigData und der Anwendung von künstlicher Intelligenz gelöst werden. Es entsteht aber der Eindruck, dass nur die großen Firmen (Google, Facebook u.a.) von BigData profitieren. Sie verwenden ihre Daten, um Zielgruppen zu differenzieren, zu identifizieren und Werbung zu personalisieren.

Medizinische Datenanalyse ist nicht BigData! Medizinische Datenanalyse kann lokal mit den Daten eines Krankenhauses, eines MVZ oder ambulanten Praxis durchgeführt werden. Explorativ wird das Wissen aus diesen Daten erschlossen. Es können schon auf dieser Ebene Indikatoren der medizinischen Versorgung erhoben werden. Es lassen sich Kriterien berechnen, die als Indikatoren für die Detektion von kritischen Fällen dienen.

Mit einer eigenen Medizinischen Datenanalyse lassen sich eigene Daten analysieren, ohne jemals die Kontrolle über die Daten abzugeben. Es werden dabei Methoden verwendet, die teilweise auch bei Big Data Anwendung finden.

Data Science Blog: Für wen ist das Erlernen der medizinischen Datenanalyse interessant?

Die Medizinische Datenanalyse ist für alle interessant, die sich mit Daten und Zahlen in der Medizin auseinandersetzen. Die Frage ist eigentlich, wer hat nichts mit Daten zu tun?

Im ersten Augenblick fallen die ambulant und klinisch tätigen ÄrztInnen ein, für die MDA wichtig wäre: in einer Ambulanz kommt ein für diese Praxis typisches Spektrum an PatientInnen mit ihren Erkrankungsmustern. MDA kann diese spezifischen Eigenschaften charakterisieren, denn darin liegt ja Wissen: Wie häufig kommen meine PatientInnen mit der Erkrankung X zu mir in die Praxis? Dauert bei einigen PatientInnen die Behandlungszeit eigentlich zu lange? Bleiben PatientInnen weg, obwohl sie noch weiter behandelt werden müssten? Dahinter liegen also viele Fragen, die sich sowohl mit der Wirtschaftlichkeit als auch mit der Behandlungsqualität auseinandersetzen. Diese sehr spezifischen Fragen wird Big Data übrigens niemals beantworten können.

Aber auch die Pflegekräfte benötigen eigentlich dringend Werkzeuge für die Bereitstellung und Analyse der Pflegedaten. Aktuell wird sehr über die richtige Personalbesetzung von Stationen und Pflegeeinrichtungen diskutiert. Das eigentliche Problem dabei ist, dass für die Beantwortung dieser Frage Zahlen notwendig sind: über dokumentierte Pflegehandlungen, Arbeitszeiten und Auslastung. Inzwischen wird damit begonnen, dieses Daten zu erheben, aber es fehlen eine entsprechende Infrastruktur dieses Daten systematisch zu erfassen, auszuwerten und in einen internationalen, wissenschaftlichen Kontext zu bringen. Auch hier wird Big Data keine Erkenntnisse bringen: weil keine Daten vorhanden sind und weil keine ExpertIn aus diesem Bereich die Daten untersucht.

Die Physio-, ErgotherapeutInnen und LogopädInnen stehen aktuell unter dem hohen Druck, einen Nachweis ihrer therapeutischen Intervention zu bringen. Es geht auch hier schlicht darum, ob auch zukünftig alle Therapieformen bezahlt werden. Über die Wirksamkeit von Physio-, Ergo- und Logopädie können nur Statistiken Auskunft geben. Auch diese Berufsgruppen profitieren von der Medizinischen Datenanalyse.

In den Kliniken gibt es Qualitäts- und Risikomanager. Deren Arbeit basiert auf Zahlen und Statistiken. Die Medizinische Datenanalyse kann helfen, umfassender, besser über die Qualität und bestehende Risiken Auskunft zu geben.

Data Science Blog: Was kann genau kann die medizinische Datenanalyse leisten?

Die Technische Hochschule Brandenburg bietet einen Kurs Medizinische/ Klinische Datenanalyse an. In diesem Kurs wird basierend auf dem Lebenszyklus von Daten vermittelt, welche Aufgaben zu leisten sind, um gute Analysen durchführen zu können. Das fängt bei der Datenerhebung an, geht über die richtige und sichere Speicherung der Daten unter Beachtung des Datenschutzes und die Analyse der Daten. Da aber gerade im medizinischen Kontext die Ergebnisse eine hohe Komplexität aufweisen können, kommt auch der Visualisierung und Präsentation von Daten eine besondere Bedeutung zu. Eine zentrale Frage, die immer beantwortet werden muss, ist, ob die Daten für bestimmte Aussagen oder Entscheidungen tauglich sind. Es geht um die Datenqualität. Dabei ist nicht immer die Frage zu beantworten, ob das “gute” oder “schlechte” Daten sind, sondern eher um die Beschreibung der spezifischen Eigenschaften von Daten und die daraus resultierenden Verwendungsmöglichkeiten.

Data Science Blog: Sie bieten an der TH Brandenburg einen Zertifikatskurs zum Erlernen der Datenanalyse im Kontext der Medizin an. Was sind die Inhalte des Kurses?

Der Kurs gliedert sich in drei Module:

– Modul 1 – Daten aus Klinik und Pflege – Von den Daten zur Information: In diesem Modul wird auf die unterschiedlichen Datenquellen eingegangen und deren Qualität näher untersucht. Daten allein sagen zuweilen sehr wenig, sie müssen in einen Zusammenhang gebracht werden, damit daraus verwertbare Informationen. Im Mittelpunkt stehen die Teile des Datenlebenszyklus, die sich mit der Erhebung und Speicherung der Daten beschäftigen.

– Modul 2 – Anwenden der Werkzeuge: Analysieren, Verstehen und Entscheiden – Von Information zum Wissen. Der Schritt von Information zu Wissen wird dann begangen, wenn eine Strukturierung und Analyse der Informationen erfolgt: Beschreiben, Zusammenfassen und Zusammenhänge aufdecken.

– Modul 3 – Best practice – Fallbeispiele: Datenanalyse für die Medizin von morgen – von smart phone bis smart home, von Registern bis sozialen Netzen: In diesem Modul wird an Hand von verschiedenen Beispielen der gesamte Datenlebenszyklus dargestellt und mit Analysen sowie Visualisierung abgeschlossen.

Data Science Blog: Was unterscheidet dieser Kurs von anderen? Und wie wird dieser Kurs durchgeführt?

Praxis, Praxis, Praxis. Es ist ein anwendungsorientierter Kurs, der natürlich auch seine theoretische Fundierung erhält aber immer unter dem Gesichtspunkt, wie kann das theoretische Wissen direkt für die Lösung eines Problems angewandt werden. Es werden Problemlösungsstrategien vermittelt, die dabei helfen sollen verschiedenste Fragestellung in hoher Qualität aufarbeiten zu können.

In wöchentlichen Online-Meetings wird das Wissen durch Vorlesungen vermittelt und in zahlreichen Übungen trainiert. In den kurzen Präsenzzeiten am Anfang und am Ende eines Moduls wird der Einstieg in das Thema gegeben, offene Fragen diskutiert oder abschließend weitere Tipps und Tricks gezeigt. Jedes Modul wird mit einer Prüfung abgeschlossen und bei Bestehen vergibt die Hochschule ein Zertifikat. Für den gesamten Kurs gibt es dann das Hochschulzertifikat „Clinical Data Analyst“.

Der Zertifikatskurs „Clinical Data Analytics“ umfasst die Auswertung von klinischen Daten aus Informationssystemen im Krankenhaus und anderen medizinischen und pflegerischen Einrichtungen. Prof. Thomas Schrader ist einer der Mitgestalter des Kurses. Weitere Informationen sind stets aktuell auf www.th-brandenburg.de abrufbar.

Interview – Berufsbegleitender Zertifikatskurs “Data Science”

Interview mit Dr. Peter Lauf, dem wissenschaftlichen Leiter des berufsbegleitenden Zertifikatskurses „Data Science“  der Technischen Hochschule Brandenburg, über die Erfahrungen aus bisher drei erfolgreichen Zertifikatskursen.

Dr. Peter Lauf studierte im Anschluss an eine kaufmännische Ausbildung Volkswirtschaft. Sein Diplom und die Promotion machte er an der Uni Köln. Heute ist er vor allem als Datenanalytiker, Marketing Manager, Management Consultant, Leiter Database und Manager Big Data tätig. Er verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung mit SPSS, ist zertifizierter SAS‑Programmierer und nutzt die Programmiersprache R seit 2004. Neben seinen Tätigkeiten als Consultant für Daten, steht er in Lehraufträgne an verschiedenen Hochschulen. 

Data Science Blog: Vor welchem Hintergrund haben Sie das Curriculum für die Weiterbildung zum Data Scientist entwickelt?

Maßgeblich waren hier zunächst eigene, über Jahrzehnte hinweg gesammelte Erfahrungen. Ich arbeitete unter anderem als Sozialforscher, Datenbankmanager, Management Consultant und Manager Big Data in den unterschiedlichsten Branchen mit den unterschiedlichsten Technologien. Weil ich bis heute parallel an verschiedenen Hochschulen tätig bin, besitze ich auch einen guten Überblick über aktuelle Webseiten, Blogs und Publikationen.

Data Science Blog: Wie setzen sie diese Erfahrungen und dieses Wissen konkret um?
Durch konsequenten Praxisbezug. Ein Beispiel: In der Praxis besitzt Excel für die Datenvorbereitung eine überragende Rolle. Da werden dann Inputdateien in verformelten Arbeitsblättern vielfach hin und her kopiert. Derartige Lösungen bedingen einen hohen manuellen Aufwand, sind praktisch nicht dokumentierbar und führen zu einer hohen Abhängigkeit von einzelnen Mitarbeitern. Weil ich selbst an der Ablösung solcher Systeme durch ETL-Lösungen mitgearbeitet habe, kann ich den Übergang von der einen zur anderen Lösung und die damit verbundenen Vorteile praxisnah und überzeugend darstellen.

Data Science Blog: Wie kommunizieren Sie mit den Teilnehmern?
Auf durchaus vielfältige Weise. In den Präsenzen spielt das direkte Gespräch eine große Rolle und zwar sowohl in den Unterrichtseinheiten, wie auch im Off, den Kaffeepausen zum Beispiel. Ein offenes Ohr bildet eine Grundvoraussetzung für einen guten Kurs. In den Web-Konferenzen werden ebenfalls Fragen gestellt und beantwortet. Mit Moodle verfügen wir auch über eine leistungsfähige und gern genutzte Lern- und Kommunikationsplattform. Schließlich unterstützen wir aktiv die Bildung einer Community unter den Teilnehmern. Es ist erstaunlich, wieviel Teilnehmer (und Dozenten!) aus diesem Austausch lernen können.

Data Science Blog: Lassen Sie uns hier einhaken, was lernen Sie von den Teilnehmern?

Bisher streut der Kurs ganz erheblich bezüglich Branchen, Alter, Vorerfahrungen, Job-Titles und anderer Kriterien. Diese Diversität konfrontiert uns immer wieder mit neuen Anwendungsfällen, die wir gerne aufgreifen und für die wir Lösungen zur Diskussion stellen. Es ist wie in der Medizin: ein breites Fallspektrum steigert die Qualität.

Data Science Blog: Welche Pläne haben Sie für die Zukunft?

Die dynamische Weiterentwicklung unserer Inhalte. Wir betreiben einen hohen Aufwand um á jour zu bleiben. Die Aktivitäten international führender Data Scientists werden aufmerksam verfolgt und wir werten z. B. Verlagsprogramme und Konferenzen aus. Soweit neue Entwicklungen bereits in Software umgesetzt wurden und für uns interessant sind, testen wir diese Lösungen und integrieren sie in unsere Lernprogramme. Abgesehen von der reinen Datenseite sehen wir einen zukünftigen Schwerpunkt in der Berücksichtigung der Kognitionswissenschaft mit dem Ziel, die Urteilskraft unserer Teilnehmer weiter zu stärken.

Dr. Peter Lauf ist wissenschaftlicher Leiter des berufsbegleitenden Zertifikatskurses „Data Science“, der von der Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung und Wissenstransfer (AWW e. V.) an der Technischen Hochschule Brandenburg angeboten wird. Die Module sind als eigene Einheiten konzipiert, so dass ein Einsteigen in den Kurs mit jedem Modul möglich ist. Weitere Hinweise zu diesem Fortbildungsangebot finden sich direkt auf www.aww-brandenburg.de.

R oder Python – Die Sprache der Wahl in einem Data Science Weiterbildungskurs

Die KDnuggets, ein einflussreicher Newletter zu Data Mining und inzwischen auch zu Data Science, überraschte kürzlich mit der Meldung „Python eats away at R: Top Software for Analytics, Data Science, Machine Learning in 2018. Trends and Analysis“.[1] Grundlage war eine Befragung, an der mehr als 2300 KDNuggets Leser teilnahmen. Nach Bereinigung um die sogenannten „Lone Voters“, gingen insgesamt 2052 Stimmen in die Auswertung ein.

Demnach stieg der Anteil der Python-Nutzer von 2017 bis 2018 um 11% auf 65%, während mit 48% weniger als die Hälfte der Befragungsteilnehmer noch R nannten. Gegenüber 2017 ging der Anteil von R um 14% zurück. Dies ist umso bemerkenswerter, als dass bei keinem der übrigen Top Tools eine Verminderung des Anteils gemessen wurde.

Wir verzichten an dieser Stelle darauf, die Befragungsergebnisse selbst in Frage zu stellen oder andere Daten herbeizuziehen. Stattdessen nehmen wir erst einmal die Zahlen wie sie sind und konzedieren einen gewissen Python Hype. Das Python Konjunktur hat, zeigt sich z.B. in der wachsenden Zahl von Buchtiteln zu Python und Data Science oder in einem Machine Learning Tutorial der Zeitschrift iX, das ebenfalls auf Python fußt. Damit stellt sich die Frage, ob ein Weiterbildungskurs zu Data Science noch guten Gewissens auf R als Erstsprache setzen kann.

Der Beantwortung dieser Frage seien zwei Bemerkungen vorangestellt:

  1. Ob die eine Sprache „besser“ als die andere ist, lässt sich nicht abschließend beantworten. Mit Blick auf die Teilarbeitsgebiete des Data Scientists, also Datenzugriff, Datenmanipulation und Transformation, statistische Analysen und visuelle Aufbereitung zeigt sich jedenfalls keine prinzipielle Überlegenheit der einen über die andere Sprache.
  2. Beide Sprachen sind quicklebendig und werden bei insgesamt steigenden Nutzerzahlen dynamisch weiterentwickelt.

Das Beispiel der kürzlich gegründeten Ursa Labs[2] zeigt überdies, dass es zukünftig weniger darum gehen wird „Werkzeuge für eine einzelne Sprache zu bauen…“ als darum „…portable Bibliotheken zu entwickeln, die in vielen Programmiersprachen verwendet werden können“[3].

Die zunehmende Anwendung von Python in den Bereichen Data Science und Machine Learning hängt auch damit zusammen, dass Python ursprünglich als Allzweck-Programmiersprache konzipiert wurde. Viele Entwickler und Ingenieure arbeiteten also bereits mit Python ohne dabei mit analytischen Anwendungen in Kontakt zu kommen. Wenn diese Gruppen gegenwärtig mehr und mehr in den Bereichen Datenanalyse, Statistik und Machine Learning aktiv werden, dann greifen sie naturgemäß zu einem bekannten Werkzeug, in diesem Fall zu einer bereits vorhandenen Python Implementation.

Auf der anderen Seite sind Marketingfachleute, Psychologen, Controller und andere Analytiker eher mit SPSS und Excel vertraut. In diesen Fällen kann die Wahl der Data Science Sprache freier erfolgen. Für R spricht dann zunächst einmal seine Kompaktheit. Obwohl inzwischen mehr als 10.000 Erweiterungspakete existieren, gibt es mit www.r-project.org immer noch eine zentrale Anlaufstelle, von der über einen einzigen Link der Download eines monolithischen Basispakets erreichbar ist.

Demgegenüber existieren für Python mit Python 2.7 und Python 3.x zwei nach wie vor aktive Entwicklungszweige. Fällt die Wahl z.B. auf Python 3.x, dann stehen mit Python3 und Ipython3 wiederum verschiedene Interpreter zur Auswahl. Schließlich gibt es noch Python Distributionen wie Anaconda. Anaconda selbst ist in zwei „Geschmacksrichtungen“ (flavors) verfügbar als Miniconda und eben als Anaconda.

R war von Anfang an als statistische Programmiersprache konzipiert. Nach allen subjektiven Erfahrungen eignet es sich allein schon deshalb besser zur Erläuterung statistischer Methoden. Noch vor wenigen Jahren galt R als „schwierig“ und Statistikern vorbehalten. In dem Maße, in dem wissenschaftlich fundierte Software Tools in den Geschäftsalltag vordringen wird klar, dass viele der zunächst als „schwierig“ empfundenen Konzepte letztlich auf Rationalität und Arbeitsersparnis abzielen. Fehler, Bugs und Widersprüche finden sich in R so selbstverständlich wie in allen anderen Programmiersprachen. Bei der raschen Beseitigung dieser Schwächen kann R aber auf eine große und wache Gemeinschaft zurückgreifen.

Die Popularisierung von R erhielt durch die Gründung des R Consortiums zu Beginn des Jahres 2015 einen deutlichen Schub. Zu den Initiatoren dieser Interessengruppe gehörte auch Microsoft. Tatsächlich unterstützt Microsoft R auf vielfältige Weise unter anderem durch eine eigene Distribution unter der Bezeichnung „Microsoft R Open“, die Möglichkeit R Code in SQL Anweisungen des SQL Servers absetzen zu können oder die (angekündigte) Weitergabe von in Power BI erzeugten R Visualisierungen an Excel.

Der Vergleich von R und Python in einem fiktiven Big Data Anwendungsszenario liefert kein Kriterium für die Auswahl der Unterrichtssprache in einem Weiterbildungskurs. Aussagen wie x ist „schneller“, „performanter“ oder „besser“ als y sind nahezu inhaltsleer. In der Praxis werden geschäftskritische Big Data Anwendungen in einem Umfeld mit vielen unterschiedlichen Softwaresystemen abgewickelt und daher von vielen Parametern beeinflusst. Wo es um Höchstleistungen geht, tragen R und Python häufig gemeinsam zum Ergebnis bei.

Der Zertifikatskurs „Data Science“ der AWW e. V. und der Technischen Hochschule Brandenburg war schon bisher nicht auf R beschränkt. Im ersten Modul geben wir z.B. auch eine Einführung in SQL und arbeiten mit ETL-Tools. Im gerade zu Ende gegangenen Kurs wurde Feature Engineering auf der Grundlage eines Python Lehrbuchs[4] behandelt und die Anweisungen in R übersetzt. In den kommenden Durchgängen werden wir dieses parallele Vorgehen verstärken und wann immer sinnvoll auch auf Lösungen in Python hinweisen.

Im Vertiefungsmodul „Machine Learning mit Python“ schließlich ist Python die Sprache der Wahl. Damit tragen wir der Tatsache Rechnung, dass es zwar Sinn macht in die grundlegenden Konzepte mit einer Sprache einzuführen, in der Praxis aber Mehrsprachigkeit anzutreffen ist.

[1] https://www.kdnuggets.com/2018/05/poll-tools-analytics-data-science-machine-learning-results.html

[2] https://ursalabs.org/

[3] Statement auf der Ursa Labs Startseite, eigene Übersetzung.

[4] Sarkar, D et al. Practical Machine Learning with Python, S. 177ff.

Weiterbildungsangebote zu Data Science und R an der TU Dortmund

Anzeige: Interessante Weiterbildungsangebote zu Data Science und Programmiersprache R an der TU Dortmund

Das Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ an der Technischen Universität Dortmund startet im Januar 2018 in den zweiten Durchgang. Aufbauend auf datenwissenschaftlichen Erkenntnissen steht die praxisnahe Umsetzung eines eigenen Big-Data Projekts im Fokus der Weiterbildung. Mithilfe von Methoden aus den Disziplinen Statistik, Informatik und Journalistik erwerben die Teilnehmerinnen und Teilnehmer wertvolle Kompetenzen in den Bereichen Datenanalyse, Datenmanagement und Ergebnisdarstellung. Die Bewerbungsphase läuft noch bis zum 8. November 2017. Mehr Infos finden Sie unter: https://data-science-blog.com/tu-dortmund-berufsbegleitendes-zertifikatsstudium/

Ganz neu ist ein weiteres Tagesseminarangebot im Bereich Data Science ab Frühjahr 2018: Dortmunder R-Kurse. Hier vermitteln Experten in Kursen für Anfänger und Fortgeschrittene die praktische Anwendung der Statistiksoftware R. Näheres dazu gibt es hier: www.zhb.tu-dortmund.de/r-kurse

 

Events

Dortmunder R-Kurse: Basiskurs und Vertiefung für R Statistics

Im Rahmen der Dortmunder R Kurse bieten wir unsere Expertise in Schulungen für die Programmiersprache R an. Zielgruppe unserer Fortbildungen sind nicht nur Statistiker, sondern auch Anwender jeder Fachrichtung aus Industrie und Forschungseinrichtungen, die mit R ihre Daten analysieren wollen. Die Dortmunder R-Kurse werden ausschließlich von Statistikern mit langjähriger Erfahrung angeboten. Die Referenten gehören zum engsten Kreis der internationalen R-Gemeinschaft. Die angebotenen Kurse haben sich vielfach national und international bewährt.

Unsere Termine für die Online-Durchführung in diesem Jahr:

8., 9. und 10. Juni: R-Basiskurs (jeweils 9:00 – 14:00 Uhr)

22., 23., 24. und 25. Juni: R-Vertiefungskurs (jeweils 9:00 – 13:00 Uhr)

Kosten jeweils 750.00€, bei Buchung beider Kurse im Juni erhalten Sie einen Preisnachlass von 200€.

Zur Anmeldung gelangen Sie über den nachfolgenden Link:
https://www.zhb.tu-dortmund.de/zhb/wb/de/home/Seminare/Andere_Veranst/index.html

R Basiskurs

Das Seminar R Basiskurs für Anfänger findet am 8., 9. und 10. Juni 2020 statt. Den Teilnehmern wird der praxisrelevante Part der Programmiersprache näher gebracht, um so die Grundlagen zur ersten Datenanalyse — von Datensatz zu statistischen Kennzahlen und ersten Visualisierungen — zu schaffen. Anmeldeschluss ist der 25. Mai 2020.

Programm:

  • Installation von R und zugehöriger Entwicklungsumgebung
  • Grundlagen von R: Syntax, Datentypen, Operatoren, Funktionen, Indizierung
  • R-Hilfe effektiv nutzen
  • Ein- und Ausgabe von Daten
  • Behandlung fehlender Werte
  • Statistische Kennzahlen
  • Visualisierung

R Vertiefungskurs

Das Seminar R-Vertiefungskurs für Fortgeschrittene findet am 22., 23., 24. und 25. Juni (jeweils von 9:00 – 13:00 Uhr) statt. Die Veranstaltung ist ideal für Teilnehmende mit ersten Vorkenntnissen, die ihre Analysen effizient mit R durchführen möchten. Anmeldeschluss ist der 11. Juni 2020.

Der Vertiefungskurs baut inhaltlich auf dem Basiskurs auf. Es besteht aber keine Verpflichtung, bei Besuch des Vertiefungskurses zuvor den Basiskurs zu absolvieren, wenn bereits entsprechende Vorkenntnisse in R vorhanden sind.

Programm:

  • Eigene Funktionen, Schleifen vermeiden durch *apply
  • Einführung in ggplot2 und dplyr
  • Statistische Tests und Lineare Regression
  • Dynamische Berichterstellung
  • Angewandte Datenanalyse anhand von Fallbeispielen

Links zur Veranstaltung direkt:

R-Basiskurs: https://dortmunder-r-kurse.de/kurse/r-basiskurs/

R-Vertiefungskurs: https://dortmunder-r-kurse.de/kurse/r-vertiefungskurs/

Links zur Veranstaltung via Xing.com:

R-Basiskurs: https://www.xing.com/events/basiskurs-online-juni-2020-2818343

R-Vertiefungskurs: https://www.xing.com/events/vertiefungskurs-online-juni-2020-2818325

Graph Data Modelling with Neo4j – Berlin

Kursname: Graphdatenmodellierung mit Neo4j

Dauer: 8 Stunden/1 Tag

Kenntnisstufe: Mittel

Präsentation: Präsenzkurs mit Kursleiter

Zielgruppe:

  • Entwickler, DBAs, Unternehmensanalysten und Studenten

Vermittelte Kenntnisse:

  • Verständnis des beschrifteten Property-Graphen
  • Property-Graph-Anwendung zur Lösung allgemeiner Modellierprobleme
  • Allgemeine Property-Graph-Strukturen zur Modellierung komplexer, verbundener Szenarien
  • Kriterien für die Auswahl verschiedener Modellieroptionen
  • Änderung eines bestehenden Modells zur Anpassung an neue Anforderungen

Voraussetzungen:

  • Sie müssen mit Neo4j vertraut sein, insbesondere mit der Cypher-Sprache. Das Material des Einführungskurses für Neo4j ist ausreichend, um diesen Kurs zu verstehen.

Kursbeschreibung:

In diesem Kurs lernen Sie, wie ein Graphdatenmodell und die zugehörigen Abfragen entwickelt und implementiert werden. Durch einen theoretischen Teil und praktische Übungen erfahren Sie, wie das Property-Graph-Modell zur Lösung allgemeiner Modellierprobleme eingesetzt wird. Außerdem lernen Sie einen vorhandenen Graphen kontrolliert weiterzuentwickeln, um ihn an neue oder geänderte Anforderungen anzupassen.

Kursinhalt:

  • Einführung zum beschrifteten Property-Graph-Modell
  • Modellierungsrichtlinien
  • Allgemeine Graphstrukturen
  • Entwickeln eines Graphmodells

Technische Voraussetzungen:

Sie benötigen einen Laptop. Es wird um frühzeitiges Erscheinen gebeten, damit das Produkt und die Übungen für den Unterricht installiert werden können.

INSTRUCTOR

Stefan Armbruster, Neo Technology

Stefan Armbruster

Stefan war knapp 15 Jahre lang freiberuflicher Consultant im Bereich Webapplications (inbesondere Java und Grails) und arbeitet seit knapp 5 Jahren mit Neo4j. Neben der Entwicklertätigkeit im Java-Umfeld setzt er Linux seit den Tagen des 1.0.x Kernels ein. Aktuell ist er für Neo Technology als Presales-Engineer für den europäischen Raum tätig.

Für Fragen zur Veranstaltung wenden Sie sich bitte per E-Mail an graphacademy@neotechnology.com