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.   

Zusatz-Studium „Data Science and Big Data“ an der TU Dortmund

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Jetzt anmelden für das weiterbildendes Studium „Data Science and Big Data“ an der Technischen Universität Dortmund!

Im Februar 2022 startet das berufsbegleitenden weiterbildende Studium „Data Science and Big Data“ an der Technischen Universität Dortmund zum 6. Mal.
Renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern vermitteln Ihnen 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 Sie dabei Methoden der Disziplinen Statistik, Informatik und Journalistik kennen.

Das weiterbildende Studium richtet sich an alle Personen, die über einen natur-  oder ingenieurwissenschaftlich/ statistische Studienhintergrund verfügen oder aufgrund ihrer mehrjährigen Berufserfahrung mit Fragestellungen zum Thema Datenanalyse vertraut sind.

Mögliche Berufsgruppen sind:

  • Data Analyst
  • Consultant/ Unternehmensberater
  • Business Analyst
  • Software-Entwickler

Das weiterbildende Studium umfasst 10 Veranstaltungstage über eine Dauer von 10 Monaten (Kursabschluss: November 2022). Die Kosten betragen 6.900 € (zahlbar in 3 Raten). Bewerbungsschluss ist der 29. November 2021. Weitere Informationen und Hinweise zur Anmeldung finden Sie unter: https://wb.zhb.tu-dortmund.de/zertifikatskurse/data-science-and-big-data/

Bewerbungsformular für Zusatzstudium an der TU Dortmund

Bewerbungsformular (Download)

 

Bei Fragen können Sie sich gerne an den zuständigen Bildungsreferenten Daniel Neubauer wenden: daniel.neubauer@tu-dortmund.de oder 0231/755-6632

Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“

Jetzt bewerben für das Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ an der Technischen Universität Dortmund 

Im Februar startet das erfolgreiche berufsbegleitende Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ an der Technischen Universität Dortmund zum fünften Mal.
Renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern vermitteln Ihnen 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 Sie dabei Methoden der Disziplinen Statistik, Informatik und Journalistik kennen.

Das Zertifikatsstudium richtet sich an alle Personen, die über einen natur-  oder ingenieurwissenschaftlich/ statistische Studienhintergrund verfügen oder aufgrund ihrer mehrjährigen Berufserfahrung mit Fragestellungen zum Thema Datenanalyse vertraut sind.

Mögliche Berufsgruppen sind:

  • Data Analyst
  • Consultant/ Unternehmensberater
  • Business Analyst
  • Software-Entwickler

Das weiterbildende Studium umfasst 10 Veranstaltungstage über eine Dauer von 10 Monaten (Kursabschluss: ca. November 2021). Die Kosten betragen 6.900 € (zahlbar in 3 Raten). Bewerbungsschluss ist der 4. Dezember 2020. Weitere Informationen und Hinweise zur Anmeldung finden Sie unter: http://www.zhb.tu-dortmund.de/datascience

Bei Fragen können Sie sich gerne an den zuständigen Bildungsreferenten Daniel Neubauer wenden: daniel.neubauer@tu-dortmund.de oder 0231/755-6632.

Hinweis:

Ergänzend bieten wir einen R-Basis- und R-Vertiefungskurs an. Wenn Sie sich für das Zertifikatsstudium bewerben und für einen Kurs bzw. beide Kurse, erhalten Sie pro R-Kurs einen Rabatt von 250 €. Weitere Informationen finden Sie unter: https://dortmunder-r-kurse.de/kursangebot/

Wir behalten uns vor, das weiterbildende Studium je nach Entwicklungen der Corona-Pandemie als Online-Kurs durchzuführen

Online-Kurse zur Statistiksoftware R

R – ein unverzichtbares Werkzeug für Data Scientists. Lassen Sie sich auf den neusten Stand in der Open Source Statistiksoftware R aus der modernen Datenanalyse bringen.

Zielgruppe unserer Fortbildungen sind nicht nur Statistikerinnen und Statistiker, sondern auch Anwenderinnen und Anwender jeder Fachrichtung aus Industrie und Forschungseinrichtungen, die mit R ihre Daten effektiv analysieren möchten. Sie erwerben durch die Teilnahme Qualifikationen zur selbstständigen Analyse Ihrer eigenen Daten sowie Schlüsselkompetenzen im Umgang mit Big Data. Dafür bieten wir den R-Basiskurs und den R-Vertiefungskurs im November als Online-Veranstaltungen an.

Termine:

R-Basiskurs:  4. – 6. November (jeweils 9:00 – 13:00 Uhr) – Der Kurs richtet sich an Anfänger ohne Erfahrungen mit R sowie an Nutzer mit rudimentären oder eingerosteten R-Wissen. Entsprechend sind keine Vorkenntnisse über R notwendig. Zusätzlich zu den 3 Online-Tagen erhalten die Teilnehmenden Zugang zu 1,5 Stunden Videomaterial.

R-Vertiefungskurs: 17. – 20. November (jeweils 9:00 – 13:00 Uhr) – Der Vertiefungskurs richtet sich an fortgeschrittene R Nutzer sowie Absolventen des Basiskurses. Er ist ideal für Mitarbeiter aus Unternehmen, die ihre Analysen effizient mit R durchführen möchten.

Weitere Informationen zu den Inhalten und zur Anmeldung finden Sie unter: https://dortmunder-r-kurse.de/kursangebot/

Bei Fragen können Sie sich gerne an den zuständigen Bildungsreferenten Daniel Neubauer wenden: daniel.neubauer@tu-dortmund.de oder 0231/755-6632.

Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ 2021 an der TU Dortmund

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

Jetzt bewerben!

Data Science & Big Data 2021

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

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

Die nächste Studiengruppe startet im Februar 2021, der Bewerbungsschluss ist am 2. November 2020. Die Anzahl der verfügbaren Plätze ist begrenzt, eine rechtzeitige Bewerbung lohnt sich daher.

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

Einführung und Vertiefung in R Statistics mit den Dortmunder R-Kursen!

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/

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

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

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

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

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

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

R und Python

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

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

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

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

Wo wird das C++ Programmieren eingesetzt?

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

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

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

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

Beispiele für die Verwendung von C++

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

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

Apple – Betriebssystem OS XApple – Betriebssystem OS X

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

Microsoft-BetriebssystemeMicrosoft-Betriebssysteme

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Jetzt bewerben!

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

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

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

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

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

Dortmunder R-Kurse | Neue Termine im Herbst 2019

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

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

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

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

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

 

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