Tag Archive for: Data Scientist

Benjamin Aunkofer über Karriere mit Daten, Datenkompetenz und Datenstrategie
Redaktion

Data Jobs – Podcast-Folge mit Benjamin Aunkofer

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In der heutigen Geschäftswelt ist der Einsatz von Daten unerlässlich, insbesondere für Unternehmen mit über 100 Mitarbeitern, die erfolgreich bleiben möchten. In der Podcast-Episode “Data Jobs – Was brauchst Du, um im Datenbereich richtig Karriere zu machen?” diskutieren Dr. Christian Krug und Benjamin Aunkofer, Gründer von DATANOMIQ, wie Angestellte ihre Datenkenntnisse verbessern und damit ihre berufliche Laufbahn aktiv vorantreiben können. Dies steigert nicht nur ihren persönlichen Erfolg, sondern erhöht auch den Nutzen und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens. Datenkompetenz ist demnach ein wesentlicher Faktor für den Erfolg sowohl auf individueller als auch auf Unternehmensebene.

In dem Interview erläutert Benjamin Aunkofer, wie man den Einstieg auch als Quereinsteiger schafft. Das Sprichwort „Ohne Fleiß kein Preis“ trifft besonders auf die Entwicklung beruflicher Fähigkeiten zu, insbesondere im Bereich der Datenverarbeitung und -analyse. Anstelle den Abend mit Serien auf Netflix zu verbringen, könnte man die Zeit nutzen, um sich durch Fachliteratur weiterzubilden. Es gibt eine Vielzahl von Büchern zu Themen wie Data Science, Künstliche Intelligenz, Process Mining oder Datenstrategie, die wertvolle Einblicke und Kenntnisse bieten können.

Der Nutzen steht in einem guten Verhältnis zum Aufwand, so Benjamin Aunkofer. Für diejenigen, die wirklich daran interessiert sind, in eine Datenkarriere einzusteigen, stehen die Türen offen. Der Einstieg erfordert zwar Engagement und Lernbereitschaft, ist aber für entschlossene Individuen absolut machbar. Dabei muss man nicht unbedingt eine Laufbahn als Data Scientist anstreben. Jede Fachkraft und insbesondere Führungskräfte können erheblich davon profitieren, die Grundlagen von Data Engineering und Data Science zu verstehen. Diese Kenntnisse ermöglichen es, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Potenziale der Datenanalyse optimal für das Unternehmen zu nutzen.

Podcast-Folge mit Benjamin Aunkofer und Dr. Christian Krug darüber, wie Menschen mit Daten Karriere machen und den Unternehmenserfolg herstellen!

Podcast-Folge mit Benjamin Aunkofer und Dr. Christian Krug darüber, wie Menschen mit Daten Karriere machen und den Unternehmenserfolg herstellen.

 

Zur Podcast-Folge auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfa

Zur Podcast-Folge auf iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019

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Zur Podcast-Folge auf Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6

DataScientest.com Weiterbildung zum Data Scientist
Redaktion

Data Scientist Weiterbildung | datascientest.com

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Die Data Science Weiterbildung @ datascientest.com ist eine echte anerkannte berufliche Weiterbildung.
logo sorbonne
Die Zertifizierung wird von der Pariser Universität La Sorbonne ausgestellt.

Während Deiner gesamten Data Scientist-Weiterbildung wirst Du an einem Dataprojekt mit einem Umfang von 120 Stunden arbeiten. Ziel ist es, das Gelernte in einem konkreten Bereich anzuwenden und eine erste praktische Erfahrung zu sammeln. Die Zertifizierung wird von der Pariser Universität La Sorbonne ausgestellt.

Data Scientist Weiterbildung

Als Bootcamp (3 Monate) oder in Teilzeit​ (9 Monate).
Die Kurse starten jeden Monat!

Sichere Dir einen anerkannten Abschluss und erhalte Karriereunterstützung bis Du Deinen Traumjob als Data Scientist findest!

Diese Weiterbildung beinhaltet eine Vorbereitung zum Erhalt der AWS-Zertifizierung Cloud Practitioner.
Weitere Informationen gewünscht? Einfach hier downloaden!

 

Hybride Lernformat

Die Kombination aus der interaktiven Lernplattform und von erfahrenen Data Scientists geleiteten Masterclasses hat bereits über 10.000 Alumni überzeugt und den Kursen eine Abschlussquote von über 94 % verliehen.

Unsere pädagogische Methode basiert auf dem Prinzip Learning-by-Doing:
  • Praktische Anwendung: Alle unsere Lernmodule beinhalten Online-Übungen, damit Du die im Kurs entwickelten Konzepte direkt anwenden kannst.
  • Masterclass: Für jedes Modul werden 1 bis 2 Masterclasses live mit einem Dozenten organisiert, die es ermöglichen, Deine Fragen und eventuelle Probleme zu klären sowie Methoden und Werkzeuge  aus dem Bereich der Data Science zu besprechen.

 

Die Ziele des Data Scientist

Data Scientists entwickeln komplexe Analysemodelle, um Informationen aus Datenbanken zu extrahieren. Diese können verwendet werden, um das Verhalten von der Kundschaft vorherzusagen oder um geschäftliche oder betriebliche Risiken zu identifizieren.

Untersuchen

Untersuche die Unternehmensdaten und lege die Daten fest, die extrahiert und verarbeitet werden sollen.

Analysieren

Rufe die relevanten Daten ab und analysiere diejenigen, die sich auf den Produktionsprozess des Unternehmens, den Verkauf oder einen Kundendatensatz beziehen.

Prognostizieren

Erstelle prädiktive Modelle, um Entwicklungen vorherzusagen oder neue Zielwerte für das Unternehmen zu bestimmen.

Modellieren

Werte die Ergebnisse der Datenanalyse und Modellierung aus, um sie für andere Abteilungen des Unternehmens lesbar, nutzbar und umsetzbar zu machen.

Am besten gleich hier einen Termin für eine individuelle Beratung vereinbaren!

Kosten für diese anerkannte Weiterbildung: 5.990 EUR

Wie kannst Du Deine Weiterbildung finanzieren?

Für die Finanzierung Deiner Weiterbildung zum Data Scientist kannst Du zwischen mehreren Optionen wählen. Wenn Du arbeitslos, arbeitssuchend oder von Arbeitslosigkeit bedroht bist, hast Du gute Chancen auf den Erhalt des Bildungsgutscheins. Dadurch werden die gesamten Weiterbildungskosten für Dich von der Agentur für Arbeit bzw. dem Jobcenter übernommen.

Als Arbeitnehmer kannst Du mit Deinem Arbeitgeber die Möglichkeit der teilweisen oder gänzlichen Finanzierung Deiner Weiterbildung besprechen.
Alternativ kannst Du die Kosten der Weiterbildung aber auch selbst tragen. Falls Du den gesamten Betrag nicht auf einmal stemmen kannst, besteht für Dich ebenfalls die Möglichkeit der Ratenzahlung. Dadurch kannst Du bereits ab 375 € pro Monat mit Deiner Data Weiterbildung beginnen.

Für weitere Informationen, Fragen oder direkt zur Anmeldung: datascientest.com/de/weiterbildung-data-scientist

 
Benjamin Aunkofer

Was ist eigentlich der Beruf des Quants? Vergleich zum Data Scientist.

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Quants kennt man aus Filmen wie Margin Call, The Hummingbird Project oder The Big Short. Als coole Typen oder introvertierte Nerds dargestellt, geht es in diesen Filmen im Kern um sogenannte Quantitative Analysts, oder kurz Quants, die entweder die großen Trading Deals abschließen oder Bankenpleiten früher als alle anderen Marktteilnehmer erkennen, stets mit Computern und Datenzugriffen ausgestattet, werfen Sie tiefe Blicke in die Datenbestände von Finanzinstituten und Märken, das alles unter Einsatz von Finanzmathematik.

Quants sind in diesen und anderen Filmen (eine Liste für das persönliche Abendprogramm füge ich unten hinzu) die Helden, manchmal auch die Gangster oder eine Mischung aus beiden. Den Hackern nicht unähnlich, scheinen sie in Filmen geradezu über Super-Kräfte zu verfügen, dem normalen Menschen, ja sogar dem erfahrenen Banken-Manager gegenüber deutlich überlegen zu sein. Nicht von ungefähr daher auch “Quant”, denn die Kurzform gefällt mit der namentlichen Verwechslungsgefahr gegenüber der kaum verstandenen Quantenphysik, mit der hier jedoch kein realer Bezug besteht.
Auf Grundlage der Filme zu urteilen, scheint der Quant dem Data Scientist in seiner Methodik dem Data Scientist ebenbürtig zu sein, wenn auch mit wesentlich prominenterer Präsenz in Kinofilmen.

Kleiner Hinweis zu den Geschlechtern: Mit Quant, Analyst und Scientist sind stets beide biologische Geschlechter gemeint. In den Filmen scheinen diese nahezu ausschließlich männlich zu sein, in der Realität aber habe ich in etwa genauso viele weibliche wie männliche Quants und Data Scientists kennenlernen dürfen.

Was unterscheidet also einen Quant von einem Data Scientist?

Um es gleich vorweg zu nehmen: Gar nicht so viel, aber dann doch ganze Welten.

Während die Bezeichnung des Berufes Data Scientists bereits ausführlich erläutert wurde – siehe den Data Science Knowledge Stack – haben wir uns auf dieser Seite noch gar nicht mit dem Quantitative Analyst befasst, der ausgeschriebenen Bezeichnung des Quants. Vom Wortlaut der Berufsbezeichnung her betrachtet gehören Quants zu den Analysten oder genauer zu den Financial Analysts. Sie arbeiten oft in Banken oder auch Versicherungen. In letzteren arbeiten sie vor allem an Analysen rund um Versicherungs- und Liquiditätsrisiken. Auch andere Branchen wie der Handel oder die Energiebranche arbeiten mit Quantitativen Analysten, z. B. bei der Optimierung von Preisen und Mengen.

Aus den Filmen kennen wir Quants beinahe ausschließlich aus dem Investmentbanking und Risikomanagement, hier sind sie die Ersten, die Finanzschwierigkeiten aufdecken oder neue Handelschancen entdecken, auf die andere nicht kommen. Die Außenwahrnehmung ist denen der Hacker gar nicht so unähnlich, tatsächlich haben sie auch Berührungspunkte (nicht aber Überlappungen in ihren Arbeitsbereichen) zumindest mit forensischen Analysten, wenn es um die Aufdeckung von Finanzskandalen bzw. dolose Handlungen (z. B. Bilanzmanipulation, Geldwäsche oder Unterschlagung) geht. Auch bei Wirtschaftsprüfungsgesellschaften arbeiten Quants, sind dort jedoch eher als Consultants für Audit oder Forensik bezeichnet. Diese setzen ebenfalls vermehrt auf Data Science Methoden.

In ihrer Methodik sind sie sowohl in Filmen als auch in der Realität der Data Science nicht weit entfernt, so analysieren Sie Daten oft direkt auf der Datenbank oder in ihrem eigenen Analysesystem in einer Programmiersprache wie R oder Python. Sie nutzen dabei die Kunst der Datenzusammenführung und -Visualisierung, arbeiten auf sehr granularen Daten, filtern diese entsprechend ihres Analysezieles, um diese zu einer Gesamtaussage z. B. über die Liquiditätssituation des Unternehmens zu verdichten. Im Investmentbanking nutzen Quants auch Methoden aus der Statistik und des maschinellen Lernens. Sie vergleichen Daten nach statistischen Verteilungen und setzen auf Forecasting-Algorithmen zur Optimierung von Handelsstrategien, bis hin zum Algorithmic Trading.

Quants arbeiten, je nach Situation und Erfahrungsstufe, auch mit den Methoden aus der Data Science. Ein Quant kann folglich ein Data Scientist sein, ist es jedoch nicht zwingend. Ein Data Scientist ist heutzutage darüber hinaus jedoch ein genereller Experte für Statistik und maschinelles Lernen und kann dies nahezu branchenunabhängig einbringen. Andererseits spezialisieren sich Data Scientists mehr und mehr auf unterschiedliche Themenbereiche, z. B. NLP, Computer Vision, Maschinen-Sensordaten oder Finanz-Forecasts, womit wir bei letzterem wieder bei der quantitativen Finanz-Analyse angelangt sind. Die Data Science tendiert darüber hinaus jedoch dazu, sich nahe an die Datenbereitstellung (Data Engineering) – auch unstrukturierte Daten – sowie an die Modell-Bereitstellung (Deployment) anzuknüpfen (MLOp).

Fazit zum Vergleich beider Berufsbilder

Der Vergleich zwischen Quant und Data Scientist hinkt, denn beide Berufsbezeichnungen stehen nicht auf der gleichen Ebene, ein Quant kann auch ein Data Scientist sein, muss es jedoch nicht. Beim Quant handelt es sich, je nach Fähigkeit und Tätigkeitsbedarf, um einen Data Analyst oder Scientist, der insbesondere Finanzdaten auf Chancen und Risiken hin analysiert. Dies kann ich nahezu allen Branchen erfolgen, haben in Hollywood-Filmen ihre Präsenz dem Klischee entsprechend in einer Investmentbank und sind dort tiefer drin als alle anderes (was der Realität durchaus entsprechen kann).

Quants in Kino + TV

Lust auf abgehobene Inspiration aus Hollywood? Hier Liste an Filmen mit oder sogar über Quants [in eckigen Klammern das Kernthema des Films]:

  • The Hummingbird Project (2018)  [High Frequency Trading & Forensic Analysis]
  • Money Monster (2016) [Drama, hat Bezug zu Algorithmic Trading]
  • The Big Short (2015) [Finanzkrisen – Financial Risk Analysis]
  • The Wall Street Code (2013) [Dokumentation über Algorithmic Trading]
  • Limitless (2011) [nur kurze Szenen mit leichtem Bezug zu Financial Trading Analysis]
  • Money and Speed: Inside the Black Box (2011) [Dokumentation zu Financial Analysis bzgl. des Flash Crash]
  • Margin Call (2011) [Bankenkrise, Vorhersage dank Financial Risk Analysis]
  • Too Big To Fail (2011) [Bankenkrise, Vorhersage dank Financial Risk Analysis]
  • The Bank (2001) [Algorithmic Trading & Financial Risk Analysis]

Meine besondere Empfehlung ist “Margin Call” von 2011. Hier kommt die Bedeutung der Quants im Investment Banking besonders eindrucksvoll zur Geltung.

Data Scientists in Kino + TV

Data Scientists haben in Hollywood noch nicht ganz die Aufmerksamkeit des Quants bekommen, ein bisschen etwas gibt es aber auch hier zur Unterhaltung, ein Auszug:

  • The Imitation Game (2014) [leichter Bezug zur Data Science, Entschlüsselung von Texten, leichter Hacking-Bezug]
  • Moneyball (2011) [Erfolg im Baseball mit statistischen Analysen – echte Data Science!]
  • 21 (2008) [reale Mathematik wird verwendet, etwas Game Theory und ein Hauch von Hacking]
  • Clara – A Billion Stars (2018) [Nutzung von Datenanalysen zur Suche nach Planeten in der Astronomie]
  • NUMB3RS (2005 – 2010) [Serie über die Aufklärung von Verbrechen mit Mathematik, oft mit Data Science]

Meine persönliche Empfehlung ist Moneyball von 2011. Hier wurde zum ersten Mal im Kino deutlich, dass Statistik kein Selbstzweck ist, sondern sogar bei Systemen (z. B. Spielen) mit hoher menschlicher Individualität richtige Vorhersagen treffen kann.

Julius Meier

Buzzword Bingo: Data Science – Teil I

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Rund um das Thema Data Science gibt es unglaublich viele verschiedene Buzzwords, die Ihnen sicherlich auch schon vielfach begegnet sind. Sei es der Begriff Künstliche Intelligenz, Big Data oder auch Deep Learning. Die Bedeutung dieser Begriffe ist jedoch nicht immer ganz klar und häufig werden Begriffe auch vertauscht oder in missverständlichen Zusammenhängen benutzt. Höchste Zeit also, sich einmal mit den genauen Definitionen dieser Begriffe zu beschäftigen!

Buzzword Bingo: Data Science – Teil 1: Künstliche Intelligenz, Algorithmen & Maschinelles Lernen

Im ersten Teil unserer dreiteiligen Reihe „Buzzword Bingo Data Science“ beschäftigen wir uns zunächst mit den drei Begriffen „Künstliche Intelligenz“, „Algorithmus“ und „Maschinelles Lernen“.

Künstliche Intelligenz

Der im Bereich der Data Science u. a. am häufigsten genutzte Begriff ist derjenige der „Künstlichen Intelligenz“. Viele Menschen denken bei dem Begriff sofort an hochspezialisierte Maschinen à la „The Matrix“ oder „I, Robot“. Dabei ist der Begriff deutlich älter als viele denken. Bereits 1956 wurde der englische Begriff “artificial intelligence” zum ersten Mal in einem Workshop-Titel am US-amerikanischen Dartmouth College genutzt.

Heutzutage besitzt der Begriff der künstlichen Intelligenz keine allgemeingültige Definition. Es handelt sich bei künstlicher Intelligenz grundsätzlich um ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Automatisierung von intelligentem Verhalten befasst. Es geht also darum, dass ein Computerprogramm auf eine Eingabe eine intelligente Reaktion zeigt. Zu beachten ist hierbei, dass eine künstliche Intelligenz nur ein scheinbar intelligentes Verhalten zeigen kann. Künstliche Intelligenz wird heutzutage sehr weit gefasst und kann vieles umfassen: von klassischen, regelbasierten Algorithmen bis hin zu selbstlernenden künstlichen neuronalen Netzen.

Das zentrale Forschungsziel ist die Entwicklung einer sogenannten Allgemeinen Künstlichen Intelligenz, also einer Maschine, die in der Lage sein wird, autonom beliebige Probleme zu lösen. Es gibt eine fortlaufende Debatte darüber, ob dieses Ziel jemals erreicht werden kann bzw. ob es erreicht werden sollte.

In den vergangenen Jahren ist auch die sogenannte xAI (engl. Explainable AI; erklärbare künstliche Intelligenz) in den Mittelpunkt der Forschungsinteressen gerückt. Dabei geht es um die Problematik, dass künstliche Intelligenzen sogenannte Black Boxen sind. Das bedeutet, dass ein menschlicher User die Entscheidung einer künstlichen Intelligenz üblicherweise nicht nachvollziehen kann. Eine xAI wäre im Vergleich jedoch eine Glass Box, die Entscheidungen einer solchen künstlichen Intelligenz wären für Menschen also nachvollziehbar.

Algorithmen

Algorithmen sind klar definierte, vorgegebene Prozeduren, mit denen klar definierte Aufgaben gelöst werden können. Dabei kann der Lösungsweg des Algorithmus entweder durch Menschen vorgegeben, also programmiert werden oder Algorithmen lernen durch Methoden des maschinellen Lernens selbstständig den Lösungsweg für eine Prozedur.

Im Bereich der Data Science bezeichnen wir mit Algorithmen kleine Programme, die scheinbar intelligent handeln. Dementsprechend stecken auch hinter künstlichen Intelligenzen Algorithmen. Werden Algorithmen mit klar definierten Eingaben versorgt, führen sie somit zu einem eindeutigen, konstanten Ergebnis. Dabei gilt aber leider auch der Grundsatz der Informatik „Mist rein, Mist raus“. Ein Algorithmus kann immer nur auf sinnvolle Eingaben sinnvolle Ausgaben erzeugen. Die Komplexität von Algorithmen kann sehr vielfältig sein und je komplexer ein solcher Algorithmus ist, desto „intelligenter“ erscheint er oftmals.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Überbegriff für eine Vielzahl von Verfahren, mit denen ein Computer oder eine künstliche Intelligenz automatisch Muster in Daten erkennt. Beim maschinellen Lernen wird grundsätzlich zwischen dem überwachten und unüberwachten Lernen unterschieden.

Beim überwachten Lernen lernt ein Algorithmus den Zusammenhang zwischen bekannten Eingabe- und Ausgabewerten. Nachdem dieser Zusammenhang vom Algorithmus erlernt wurde, kann dieses maschinelle Modell dann auf neue Eingabewerte angewandt und somit unbekannte Ausgabewerte vorhergesagt werden. Beispielsweise könnte mithilfe einer Regression zunächst der Zusammenhang zwischen Lufttemperatur und dem Wochentag (jeweils bekannte Eingabewerte) sowie der Anzahl der verkauften Eiskugeln (für die Vergangenheit bekannte Ausgabewerte) in einem Freibad untersucht werden. Sobald dieser Zusammenhang einmal ausreichend genau bestimmt worden ist, kann er auch für die Zukunft fortgeschrieben werden. Das bedeutet, es wäre dann möglich, anhand des nächsten Wochentages sowie der vorhergesagten Lufttemperatur (bekannte Eingabewerte für die Zukunft) die Anzahl der verkauften Eiskugeln (unbekannte Ausgabewerte für die Zukunft) zu prognostizieren und somit die Absatzmenge genauer planen zu können.

Beim unüberwachten Lernen auf der anderen Seite sind nur Eingabedaten vorhanden, es gibt keine den Eingabedaten zugehörigen Ausgabedaten. Hier wird dann mit Methoden wie beispielsweise dem Clustering versucht, verschiedene Datenpunkte anhand ihrer Eigenschaften in verschiedene Gruppen aufzuteilen. Beispielsweise könnte ein Clustering-Algorithmus verschiedene Besucher:innen eines Webshops in verschiedene Gruppen einteilen: Es könnte beispielsweise eine Gruppe von Besucher:innen geben, die sehr zielstrebig ein einzelnes Produkt in den Warenkorb legen und ihren Kauf direkt abschließen. Andere Besucher:innen könnten allerdings viele verschiedene Produkte ansehen, in den Warenkorb legen und am Ende nur wenige oder vielleicht sogar gar keine Käufe tätigen. Wieder andere Kund:innen könnten unter Umständen lediglich auf der Suche nach Artikeln im Sale sein und keine anderen Produkte ansehen.

Aufgrund ihres Nutzungsverhaltens auf der Website könnte ein Clustering-Algorithmus mit ausreichend aufbereiteten Daten nun all diese Kund:innen in verschiedene Gruppen oder Cluster einteilen. Was der Algorithmus jedoch nicht leisten kann ist zu erklären, was die erkannten Cluster genau bedeuten. Hierfür braucht es nach wie vor menschliche Intelligenz gepaart mit Fachwissen.

Benjamin Aunkofer

Data Security for Data Scientists & Co. – Infographic

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Data becomes information and information becomes knowledge. For this reason, companies are nowadays also evaluated with regard to their data and their data quality. Furthermore, data is also the material that is needed for management decisions and artificial intelligence. For this reason, IT Security is very important and special consulting and auditing companies offer their own services specifically for the security of IT systems.

However, every Data Scientist, Data Analyst and Data Engineer rarely only works with open data, but rather intensively with customer data. Therefore, every expert for the storage and analysis of data should at least have a basic knowledge of Data Security and work according to certain principles in order to guarantee the security of the data and the legality of the data processing.

There are a number of rules and principles for data security that must be observed. Some of them – in our opinion the most important ones – we from DATANOMIQ have summarized in an infographic for Data Scientists, Data Analysts and Data Engineers. You can download the infographic here: DataSecurity_Infographic

Data Security for Data Scientists, Data Analysts and Data Engineers

Data Security for Data Scientists, Data Analysts and Data Engineers

Download Infographic as PDF

Infographic - Data Security for Data Scientists, Data Analysts and Data Engineers

Infographic – Data Security for Data Scientists, Data Analysts and Data Engineers

Matthew Simons

Select the Right career path between Software Developer and Data Scientist

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In today’s digital day and age, a software development career is one of the most lucrative ones. Custom software developers abound, offering all sorts of services for business organizations anywhere in the world. Software developers of all kinds, vendors, full-time staff, contract workers, or part-time workers, all are important members of the Information Technology community. 

There are different career paths to choose from in the world of software development. Among the most promising ones include a software developer career and a data scientist career. What exactly are these?

Software developers are the brainstorming, creative masterminds behind all kinds of computer programs. Although there may be some that focus on a specific app or program, others build giant networks or underlying systems, which power and trigger other programs. That’s why there are two classifications of a software developer, the app software developer, and the developers of systems software.

On the other hand, data scientists are a new breed of experts in analytical data with the technical skills to resolve complex issues, as well as the curiosity to explore what problems require solving. Data scientists, in any custom software development service, are part trend-spotter, part mathematicians, and part computer scientists. And, since they bestraddle both IT and business worlds, they’re highly in-demand and of course well-paid. 

When it comes to the field of custom software development and software development in general, which career is the most promising? Let’s find out. 

Data Science and Software Development, the Differences

Although both are extremely technical, and while both have the same sets of skills, there are huge differences in how these skills are applied. Thus, to determine which career path to choose from, let’s compare and find the most critical differences. 

The Methodologies

Data Science Methodology

There are different places in which a person could come into the data science pipeline. If they are gathering data, then they probably are called a data engineer, and they would be pulling data from different resources, cleaning and processing it, and storing it in a database. Usually, this is referred to as the ETL process or the extract, transform, and load. 

If they use data to create models and perform analysis, probably they’re called a ‘data analyst’ or a ‘machine learning engineer’. The critical aspects of this part of the pipeline are making certain that any models made don’t violate the underlying assumptions, and that they are driving worthwhile insights. 

Methodology in Software Development 

In contrast, the development of software makes use of the SDLC methodology or the software development life cycle. The workflow or cycle is used in developing and maintaining software. The steps are planning, implementing, testing, documenting, deploying, and maintaining. 

Following one of the different SDLC models, in theory, could lead to software that runs at peak efficiency and would boost any future development. 

The Approaches

Data science is a very process-oriented field The practitioners consume and analyze sets of data to understand a problem better and come up with a solution. Software development is more of approaching tasks with existing methodologies and frameworks. For example, the Waterfall model is a popular method that maintains every software development life cycle phase that should be completed and reviewed before going to the next. 

Some frameworks used in development include the V-shaped model, Agile, and Spiral. Simply, there is no equal data science process, although a lot of data scientists are within one of the approaches as part of the bigger team. Pure developers of the software have a lot of roles to fill outside data science, from front-end development to DevOps and infrastructure roles. 

Moreover, although data analytics pays well, the roles of software developers of all kinds are still higher in demand. Thus, if machine learning isn’t your thing, then you could spend your spare time in developing expertise in your area of interest instead. 

The Tools

The wheelhouse of a data scientist has data analytics tools, machine learning, data visualization, working with databases, and predictive modeling. If you use plenty of data ingestion and storage they probably would use MongoDB, Amazon S3, PostgreSQL, or something the same. For building a model, there’s a great chance that they would be working with Scikit-learn or Statsmodels. 

Big data distributed processing needs Apache Spark. Software engineers use software to design and analyze tools, programming languages, software testing, web apps tools, and so on. With data science, many depend on what you’re attempting to accomplish. For actually creating TextWrangler, code Atom, Emacs, Visual Code Studio, and Vim are popular. 

Django by Python, Ruby on Rails, and Flask see plenty of use in the backend web development world. Vue.js emerged recently as one of the best ways of creating lightweight web apps, and similarly for AJAX when creating asynchronous-updating, creating dynamic web content. Everyone must know how to utilize a version control system like GitHub for instance. 

The Skills

To become a data scientist, some of the most important things to know include machine learning, programming, data visualization, statistics, and the willingness to learn. Various positions may need more than these skills, but it’s a safe bet to say that these are the bare minimum when you pursue a data science career. 

Often, the necessary skills to be a developer of the software will be a little more intangible. The ability of course to program and code in various programming languages is required, but you should also be able to work well in development teams, resolve an issue, adapt to various scenarios, and should be willing to learn. This again isn’t an exhaustive list of skills, but these certainly would serve you well if you are interested in this career. 

Conclusion

You should, at the end of the day must choose a career path that’s based on your strengths and interests. The salaries of data scientists and software developers  are the same to an average at least. However, before choosing which is better for you, consider experimenting with various projects and interact with different aspects of the business to determine where your skills and personality best fits in since that is where you’ll grow the most in the future.

Benjamin Aunkofer

Interview: Data Science in der Finanzbranche

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Interview mit Torsten Nahm von der DKB (Deutsche Kreditbank AG) über Data Science in der Finanzbranche

Torsten Nahm ist Head of Data Science bei der DKB (Deutsche Kreditbank AG) in Berlin. Er hat Mathematik in Bonn mit einem Schwerpunkt auf Statistik und numerischen Methoden studiert. Er war zuvor u.a. als Berater bei KPMG und OliverWyman tätig sowie bei dem FinTech Funding Circle, wo er das Risikomanagement für die kontinentaleuropäischen Märkte geleitet hat.

Hallo Torsten, wie bist du zu deinem aktuellen Job bei der DKB gekommen?

Die Themen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben mich schon immer fasziniert. Den Begriff „Data Science“ gibt es ja noch gar nicht so lange. In meinem Studium hieß das „statistisches Lernen“, aber im Grunde ging es um das gleiche Thema: dass ein Algorithmus Muster in den Daten erkennt und dann selbstständig Entscheidungen treffen kann.

Im Rahmen meiner Tätigkeit als Berater für verschiedene Unternehmen und Banken ist mir klargeworden, an wie vielen Stellen man mit smarten Algorithmen ansetzen kann, um Prozesse und Produkte zu verbessern, Risiken zu reduzieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Als die DKB jemanden gesucht hat, um dort den Bereich Data Science weiterzuentwickeln, fand ich das eine äußerst spannende Gelegenheit. Die DKB bietet mit über 4 Millionen Kunden und einem auf Nachhaltigkeit fokussierten Geschäftsmodell m.E. ideale Möglichkeiten für anspruchsvolle aber auch verantwortungsvolle Data Science.

Du hast viel Erfahrung in Data Science und im Risk Management sowohl in der Banken- als auch in der Versicherungsbranche. Welche Rolle siehst du für Big Data Analytics in der Finanz- und Versicherungsbranche?

Banken und Versicherungen waren mit die ersten Branchen, die im großen Stil Computer eingesetzt haben. Das ist einfach ein unglaublich datengetriebenes Geschäft. Entsprechend haben komplexe Analysemethoden und auch Big Data von Anfang an eine große Rolle gespielt – und die Bedeutung nimmt immer weiter zu. Technologie hilft aber vor allem dabei Prozesse und Produkte für die Kundinnen und Kunden zu vereinfachen und Banking als ein intuitives, smartes Erlebnis zu gestalten – Stichwort „Die Bank in der Hosentasche“. Hier setzen wir auf einen starken Kundenfokus und wollen die kommenden Jahre als Bank deutlich wachsen.

Kommen die Bestrebungen hin zur Digitalisierung und Nutzung von Big Data gerade eher von oben aus dem Vorstand oder aus der Unternehmensmitte, also aus den Fachbereichen, heraus?

Das ergänzt sich idealerweise. Unser Vorstand hat sich einer starken Wachstumsstrategie verschrieben, die auf Automatisierung und datengetriebenen Prozessen beruht. Gleichzeitig sind wir in Dialog mit vielen Bereichen der Bank, die uns fragen, wie sie ihre Produkte und Prozesse intelligenter und persönlicher gestalten können.

Was ist organisatorische Best Practice? Finden die Analysen nur in deiner Abteilung statt oder auch in den Fachbereichen?

Ich bin ein starker Verfechter eines „Hub-and-Spoke“-Modells, d.h. eines starken zentralen Bereichs zusammen mit dezentralen Data-Science-Teams in den einzelnen Fachbereichen. Wir als zentraler Bereich erschließen dabei neue Technologien (wie z.B. die Cloud-Nutzung oder NLP-Modelle) und arbeiten dabei eng mit den dezentralen Teams zusammen. Diese wiederum haben den Vorteil, dass sie direkt an den jeweiligen Kollegen, Daten und Anwendern dran sind.

Wie kann man sich die Arbeit bei euch in den Projekten vorstellen? Was für Profile – neben dem Data Scientist – sind beteiligt?

Inzwischen hat im Bereich der Data Science eine deutliche Spezialisierung stattgefunden. Wir unterscheiden grob zwischen Machine Learning Scientists, Data Engineers und Data Analysts. Die ML Scientists bauen die eigentlichen Modelle, die Date Engineers führen die Daten zusammen und bereiten diese auf und die Data Analysts untersuchen z.B. Trends, Auffälligkeiten oder gehen Fehlern in den Modellen auf den Grund. Dazu kommen noch unsere DevOps Engineers, die die Modelle in die Produktion überführen und dort betreuen. Und natürlich haben wir in jedem Projekt noch die fachlichen Stakeholder, die mit uns die Projektziele festlegen und von fachlicher Seite unterstützen.

Und zur technischen Organisation, setzt ihr auf On-Premise oder auf Cloud-Lösungen?

Unsere komplette Data-Science-Arbeitsumgebung liegt in der Cloud. Das vereinfacht die gemeinsame Arbeit enorm, da wir auch sehr große Datenmengen z.B. direkt über S3 gemeinsam bearbeiten können. Und natürlich profitieren wir auch von der großen Flexibilität der Cloud. Wir müssen also z.B. kein Spark-Cluster oder leistungsfähige Multi-GPU-Instanzen on premise vorhalten, sondern nutzen und zahlen sie nur, wenn wir sie brauchen.

Gibt es Stand heute bereits Big Data Projekte, die die Prototypenphase hinter sich gelassen haben und nun produktiv umgesetzt werden?

Ja, wir haben bereits mehrere Produkte, die die Proof-of-Concept-Phase erfolgreich hinter sich gelassen haben und nun in die Produktion umgesetzt werden. U.a. geht es dabei um die Automatisierung von Backend-Prozessen auf Basis einer automatischen Dokumentenerfassung und -interpretation, die Erkennung von Kundenanliegen und die Vorhersage von Prozesszeiten.

In wie weit werden unstrukturierte Daten in die Analysen einbezogen?

Das hängt ganz vom jeweiligen Produkt ab. Tatsächlich spielen in den meisten unserer Projekte unstrukturierte Daten eine große Rolle. Das macht die Themen natürlich anspruchsvoll aber auch besonders spannend. Hier ist dann oft Deep Learning die Methode der Wahl.

Wie stark setzt ihr auf externe Vendors? Und wie viel baut ihr selbst?

Wenn wir ein neues Projekt starten, schauen wir uns immer an, was für Lösungen dafür schon existieren. Bei vielen Themen gibt es gute etablierte Lösungen und Standardtechnologien – man muss nur an OCR denken. Kommerzielle Tools haben wir aber im Ergebnis noch fast gar nicht eingesetzt. In vielen Bereichen ist das Open-Source-Ökosystem am weitesten fortgeschritten. Gerade bei NLP zum Beispiel entwickelt sich der Forschungsstand rasend. Die besten Modelle werden dann von Facebook, Google etc. kostenlos veröffentlicht (z.B. BERT und Konsorten), und die Vendors von kommerziellen Lösungen sind da Jahre hinter dem Stand der Technik.

Letzte Frage: Wie hat sich die Coronakrise auf deine Tätigkeit ausgewirkt?

In der täglichen Arbeit eigentlich fast gar nicht. Alle unsere Daten sind ja per Voraussetzung digital verfügbar und unsere Cloudumgebung genauso gut aus dem Home-Office nutzbar. Aber das Brainstorming, gerade bei komplexen Fragestellungen des Feature Engineering und Modellarchitekturen, finde ich per Videocall dann doch deutlich zäher als vor Ort am Whiteboard. Insofern sind wir froh, dass wir uns inzwischen auch wieder selektiv in unseren Büros treffen können. Insgesamt hat die DKB aber schon vor Corona auf unternehmensweites Flexwork gesetzt und bietet dadurch per se flexible Arbeitsumgebungen über die IT-Bereiche hinaus.

Michael Lyamm

AI Experts: The Next Frontier in AI After the 2020 Job Crisis

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Beware the perils of AI boom!

Isn’t this something that should ring alarm bells to upgrade your AI skills.

Artificial intelligence has grown smarter putting people in awe with a question, “Is my job safe?” Should we be afraid? It is but a simple question with a rather perplexing answer, I’m not skilled ready. Your view will depend on whether you’ll be able to develop skills that will surpass the redundant skills you possess today.No doubt, the AI domain is thriving and humans are scared. 

Even organizations such as McKinsey predicts the doom and gloom scenario where one-third of the workers’ jobs will be taken over due to automation by 2030.

In the next decade, AI and automation could banish 54 million Americans out of their workspace. With rapid technological growth, machines are now outperforming the number of tasks traditionally done by manpower.

What’s more?

  • Walmart has the fastest automated truck unloader that helps scan unloaded items on a priority basis. 
  • McDonald replaces drive-thru workers with order-taking AI and cashiers along with self-checkout kiosks. 
  • While farms in California hire robots to harvest lettuce. 

Fear facts appearing real

Near about 670,000 U.S. jobs were replaced between 1990 to 2007, mostly in the manufacturing sector. But this trend is already accelerating as it advances in mobile technology, data transfer, AI, and computing speed. 

On its face, jobs that involve physical tasks in predictable environments will be at higher risk. For instance, The Palm Beach County Court recently made use of four robots (Rosie Tobor, Kitt Robbie, Speedy, and Wally Bishop) to read out the court filings, input data into the case management system, and fill out docket sheets. Also, at certain places in China, waiters were being replaced with robots.

On the contrary, jobs that include creative thinking, social interaction, and managing people will barely involve automation.

Though you think your job is safe, it isn’t. 

History has warned us of the apocalyptic happenings about technology replacing our jobs. There has always been a difficult transition to jobs that require newer skillsets. McKinsey, in its study, mentioned 8-9% of 2030’s labor demand will be in newer job roles that did not exist before. 

AI to take over the world – or is it? 

There is still but a grim prognostic about the robot apocalypse. But it’s not the time to celebrate.

As warned by Russian president Vladimir Putin, “The nation that leads in AI will be the ruler of the world.”

Artificial intelligence is yet to replace the human workforce, but it is still considered an invaluable tool today.

According to Forrester, firms will now address the pragmatic side of AI about having a better understanding of the challenges faced, to embrace the idea which is, no pain means no AI gain. The AI reality is here, right now. Organizations have now realized what they can do and what they cannot. Their focus is now projected toward taking proactive measures to produce more AI talents like AI experts and AI specialists, etc. 

Is there a timeframe where AI will overtake the human race?

It is only a matter of time when artificial intelligence will become smarter than its human creators.

Experts have already started to build a world that is brimming with AI. But sadly, in the present, most individuals are yet to know what AI even is. By the next decade, AI is predicted to outperform human in multiple activities such as,

  • Translating languages – 2024
  • Writing high-school essays – 2025
  • Driving a truck – 2027
  • Working in the retail sector – 2031
  • Or writing a best-selling book – 2049
  • Work as a surgeon – 2053

Beyond the shadow of a doubt, as artificial intelligence continues to grow, some experts say we’ll eventually hit the plateau. On the research side, there will be a snowball of AI challenges. Therefore, to tackle these challenges, the demand for AI experts will dramatically upsurge.

In addition to the dearth of AI talent, the transition may bring new challenges both for policymakers as well as AI professionals. 

“High-level machine intelligence will start performing any task better than the humans by 2060, and will take away human jobs by 2136, predicted a study done by multiple researchers from Yale and Oxford University.”

To stay prepared for the upcoming challenges, upskilling is the right way to reshape and overcome the AI jobs crisis. 

Upskilling in AI is the new mandate

Notably, as AI takes on to become the next technology revolution, certifications in artificial intelligence will keep you one step ahead. 

The advent of artificial intelligence has advanced at a level where there is a dire need for AI engineers. Now is the right time to pursue a career in artificial intelligence.

The current job market is flooded with multiple AI career options, but there’s a significant dearth of talent in the AI field. Professionals like software engineers have an upper hand in the AI industry. Additional certification programs have the capability of boosting the credibility of such individuals. 

Just like any other technology predictions, it’s an ideal decision to take up AI certifications. Staying up-to-date will prevent you from unnecessary panic – where AI could help you and not hurt you.

An economist Yale Brozen from the University of Chicago found out about technology destroying approximately 12 million jobs in the 1950s. But consecutively it also created over 20 million jobs as vast productivity leading toward the demand for more workers to keep up the pace with the rising demand.

Do you still need a reason not to adopt AI?

The AI catastrophe that dooms us is a threat to humans today. The pronouncement has retreated into a grim future where ignorance is not the solution. 

The pervasive answer is, only individuals that can make progress in their AI career will make it through the job crisis. 

Do you think your job is safe? Think again!

Anthony Mills

Essential Tips To Know In Order To Get Hired As A Data Scientist

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In today’s day and age, information is a significant asset of any company. Thanks to technology, companies receive loads of data on a daily basis. It takes time and skill to filter out and sift through all the information in order to determine which areas are useful for the company. This is where your job as a data scientist, also referred to as a data analyst, comes in.

If you’ve long been wanting to work as a data scientist, here are some tips you can follow:

  1. Know What A Data Scientist Really Does

When you wish to be hired as a data scientist, you have to know what the job entails. More than just the job title, you also have to be aware of the day-to-day operations in the workplace. Because data is overflowing, it’s the job of a data scientist to analyze data and use their technical skills to solve problems relating to the data presented. When there aren’t any problems found, they also strive to find possible problems.

As a data scientist, you get to enjoy numerous specializations in your job. Xcede data scientist jobs, for instance, have other responsibilities that can include working as a mathematician, and even as statistics and economics experts. To be hired as a data scientist, you must first be familiar with the ins and outs of the job.

  1. Know The Basic Qualifications

Before you even apply for entry-level data scientist jobs, you also have to be aware of its basic qualifications. If you’ve completed a bachelor’s degree or even a master’s degree in data science or data analysis, then you’re a likely candidate for the job.

But if you don’t have this degree, don’t be dismayed. There are still related courses that can land you the job. Some of these include having a background in Mathematics, Economics, Finance, and Statistics.

Additional basic academic qualifications that you need in order to be hired as a data scientist include:

  • Bachelor’s degree in any of the related fields as mentioned above
  • Master’s degree in any of the fields related to data, mathematics, statistics, and economics
  • At least one to two years of experience in a related field before fully applying as a data scientist
  1. Obtain Further Studies And Experience

While information is an asset that’s highly in-demand today, it doesn’t mean that you’re going to land a job right after your first interview. Especially if you’re a fresh graduate, it’s highly advised that you work in a job that’s related to the course you’ve just finished. In most cases, prior experience is needed before you can get a job in data science. For instance, if you’ve graduated from a Mathematics course, work in this field first.

A critical piece of advice you should remember is that the data science industry is a highly competitive one. While you can successfully find entry-level data science jobs, others might be looking for additional qualifications. In this case, grab the opportunity to further your knowledge and studies, whether that’s getting additional certifications, continuing your education to obtain a higher degree, or familiarizing yourself with the different software and skills needed for the job. Moreover, make it a point to attend training programs as well as seminars relating to data science. Doing this will increase your chances of getting hired.

  1. Know The Basic Skills Needed

More than just your educational attainment, employers are also looking for this basic set of skills:

  • Mathematical Capabilities: As a data scientist, you will be facing a lot of data and statistics, but not all of them will be relevant. In their raw form, it’s up to you to process and study the data deeper so these statistics can be arranged and translated into useful information.
  • Data Management and Manipulation: This means having basic knowledge on data management software in order to keep up with the times, as well as analyze, arrange, and interpret data in a more efficient and timely manner.
  • Programming: This is an integral part of data science. Hence, you must also possess the basic skills involving primary programming languages, such as Java and C++. This is necessary since data analysis tools that require knowledge in computer science and programming will be used to analyze and process the data that you’re presented with. This is where your expertise in programming can come in handy.

Possessing these skills can give you an edge over other applicants, especially if you’re familiar with the software a particular company is using.

Conclusion

Applying as a data scientist or data analyst is not entirely different from when you’re applying to other jobs. It may sound more technical, but the principles are still the same: you need to first understand your job description, responsibilities, and the basic skills and qualifications needed in order to be efficient in the workplace. You can also increase your chances of getting hired by enhancing your credentials and certifications through further studies. Take a masters’ degree, if necessary. These tips, along with patience and determination, can help kickstart your career as a data scientist.

Michael Lyamm

Closing the AI-skills gap with Upskilling

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Closing the AI-skills gap with Upskilling

Artificial Intelligent or as it is fancily referred as AI, has garnered huge popularity worldwide.  And given the career prospects it has, it definitely should. Almost everyone interested in technology sector has them rushing towards it, especially young and motivated fresh computer science graduates. Compared to other IT-related jobs AI pays way higher salary and have opportunities. According to a Glassdoor report, Data Scientist, one of the many related jobs, is the number one job with good salary, job openings and more. AI-related jobs include Data Scientists, Analysts, Machine Learning Engineer, NLP experts etc.

AI has found applications in almost every industry and thus it has picked up demand. Home assistants – Siri, Ok Google, Amazon Echo — chatbots, and more some of the popular applications of AI.

Increasing adoption of AI across Industry

The advantages of AI like increased productivity has increased its adoption among companies. According to Gartner, 37 percent of enterprise currently use AI in one way or the other. In fact, in the last four year adoption of AI technologies among companies has increased by 270 percent. In telecommunications, for instance, 52 percent of companies have chatbots deployed for better and smoother customer experience. Now, about 49 percent of businesses are now on their way to alter business models to integrate and adopt AI-driven processes. Further, industry leaders have gone beyond and voiced their concerns about companies that are lagging in AI adoption.

Unfortunately, it has been extremely difficult for employers to find right skilled or qualified candidates for AI-related positions. A reports suggests that there are total 300,000 AI professionals are available worldwide, while there’s demand for millions. In a recent survey conducted by Ernst & Young, 51 percent AI professionals told that lack of talent was the biggest impediment in AI adoption.

Further, O’Reilly, in 2018 conducted a survey, which found the lack of AI skills, among other things, was the major reason that was holding companies back from implementing AI.
The major reason for this is the lack of skills among people who aspire to get into AI-related jobs. According to a report, there demand for millions for jobs in AI. However, only a handful of qualified people are available.

Bridging the skill gap in AI-related jobs

Top companies and government around the world have taken up initiatives to close this gap. Google and Amazon, for instance, have dedicated facilities which trains in AI skills.  Google’s Brain Toronto is a dedicated facility to expand their talent in AI.  Similarly, Amazon has facility near University of Cambridge which is dedicated to AI. Most companies either already have a facility or are in the process of setting up one.

In addition to this, governments around the world are also taking initiatives to address the skill gap. For instance, government across the world are pushing towards AI advancement and are develop collaborative plans which aims at delivering more AI skilled professionals. Recently, the white house launched ai.gov which is further helping to promote AI in the US. The website will offer updates related to AI projects across different sectors.

Other than these, companies have taken this upon themselves to reskills their employees and prepare them for future roles. According to a report from Towards Data Science, about 63 percent of companies have in-house training programs to train employees in AI-related skills.

Overall, though there is demand for AI professionals, lack of skilled talent is a major problem.

Roles in Artificial Intelligence
Artificial Intelligence is the most dominant role for which companies hire across artificial Intelligence. Other than that, following are some of the popular roles:

  1. Machine learning Engineer: These are the people who make machines learn with complex algorithms. On advance level, Machine learning engineers are required to have good knowledge of computer vision. According to Indeed, in the last year, demand for Machine Learning Engineer has grown by 344 percent.
  2. NLP Experts: These experts are equipped with the understanding of making machines computer understand human language. Their expertise includes knowledge of how machines understand human language. Text-to-speech technologies are the common areas which require NLP experts. Demand for engineers who can program computers to understand human speech is growing continuously. It was the fast growing skills in Upwork’s list of in-demand freelancing skills. In Q4, 2016, it had grown 200 percent and since then has been on continuously growing.
  3. Big Data Engineers: This is majorly an analytics role. These gather huge amount of data available from sources and analyze it to derive insights and understand patter, which may be further used for machine learning, prediction modelling, natural language processing. In Mckinsey annual report 2018, it had reported that there was shortage of 190,000 big data professionals in the US alone.

Other roles like Data Scientists, Analysts, and more also in great demand. Then, again due to insufficient talent in the market, companies are struggling to hire for these roles.

Self-learning and upskilling
Artificial Intelligence is a continuously growing field and it has been advancing at a very fast pace, and it makes extremely difficult to keep up with in-demand skills. Hence, it is imperative to keep yourself up with demand of the industry, or it is just a matter of time before one becomes redundant.

On an individual level, learning new skills is necessary. One has to be agile and keep learning, and be ready to adapt new technologies. For this, AI training programs and certifications are ideal.  There are numerous AI programs which individuals can take to further learn new skills. AI certifications can immensely boost career opportunities. Certification programs offer a structured approach to learning which benefits in learning mostly practical and executional skills while keeping fluff away. It is more hands-on. Plus, certifications programs qualify only when one has passed practical test which is very advantageous in tech. AI certifications like AIE (Artificial Intelligence Engineer) are quite popular.

Online learning platforms also offer good a resource to learn artificial intelligence. Most schools haven’t yet adapted their curriculum to skill for AI, while most universities and grad schools are in their way to do so. In the meantime, online learning platforms offer a good way to learn AI skills, where one can start from basic and reach to advance skills.