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.

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.

Ständig wachsende Datenflut – Muss nun jeder zum Data Scientist werden?

Weltweit rund 163 Zettabyte – so lautet die Schätzung von IDC für die Datenmenge weltweit im Jahr 2025. Angesichts dieser kaum noch vorstellbaren Zahl ist es kein Wunder, wenn Anwender in Unternehmen sich überfordert fühlen. Denn auch hier muss vieles analysiert werden – eigene Daten aus vielen Bereichen laufen zusammen mit Daten Dritter, seien es Dienstleister, Partner oder gekaufter Content. Und all das wird noch ergänzt um Social Content – und soll dann zu sinnvollen Auswertungen zusammengeführt werden. Das ist schon für ausgesprochene Data Scientists keine leichte Aufgabe, von normalen Usern ganz zu schweigen. Doch es gibt eine gute Nachricht dabei: den Umgang mit Daten kann man lernen.

Echtes Datenverständnis – Was ist das?

Unternehmen versuchen heute, möglichst viel Kapital aus den vorhandenen Daten zu ziehen und erlauben ihren Mitarbeitern kontrollierten, aber recht weit gehenden Zugriff. Das hat denn auch etliche Vorteile, denn nur wer Zugang zu Daten hat, kann Prozesse beurteilen und effizienter gestalten. Er kann mehr Informationen zu Einsichten verwandeln, Entwicklungen an den realen Bedarf anpassen und sogar auf neue Ideen kommen. Natürlich muss der Zugriff auf Informationen gesteuert und kontrolliert sein, denn schließlich muss man nicht nur Regelwerken wie Datenschutzgrundverordnung gehorchen, man will auch nicht mit den eigenen Daten dem Wettbewerb weiterhelfen.

Aber davon abgesehen, liegt in der umfassenden Auswertung auch die Gefahr, von scheinbaren Erkenntnissen aufs Glatteis geführt zu werden. Was ist wahr, was ist Fake, was ein Trugschluss? Es braucht einige Routine um den Unsinn in den Daten erkennen zu können – und es braucht zuverlässige Datenquellen. Überlässt man dies den wenigen Spezialisten im Haus, so steigt das Risiko, dass nicht alles geprüft wird oder auf der anderen Seite Wichtiges in der Datenflut untergeht. Also brauchen auch solche Anwender ein gewisses Maß an Datenkompetenz, die nicht unbedingt Power User oder professionelle Analytiker sind. Aber in welchem Umfang? So weit, dass sie fähig sind, Nützliches von Falschem zu unterscheiden und eine zielführende Systematik auf Datenanalyse anzuwenden.

Leider aber weiß das noch nicht jeder, der mit Daten umgeht: Nur 17 Prozent von über 5.000 Berufstätigen in Europa fühlen sich der Aufgabe gewachsen – das sagt die Data-Equality-Studie von Qlik. Und für Deutschland sieht es sogar noch schlechter aus, hier sind es nur 14 Prozent, die glauben, souverän mit Daten umgehen zu können. Das ist auch nicht wirklich ein Wunder, denn gerade einmal 49 Prozent sind (in Europa) der Ansicht, ausreichenden Zugriff auf Daten zu haben – und das, obwohl 85 Prozent glauben, mit höherem Datenzugriff auch einen besseren Job machen zu können.

Mit Wissens-Hubs die ersten Schritte begleiten

Aber wie lernt man denn nun, mit Daten richtig oder wenigstens besser umzugehen? Den Datenwust mit allen Devices zu beherrschen? An der Uni offensichtlich nicht, denn in der Data-Equality-Studie sehen sich nur 10 Prozent der Absolventen kompetent im Umgang mit Daten. Bis der Gedanke der Datenkompetenz Eingang in die Lehrpläne gefunden hat, bleibt Unternehmen nur die Eigenregie  – ein „Learning by Doing“ mit Unterstützung. Wie viel dabei Eigeninitiative ist oder anders herum, wieviel Weiterbildung notwendig ist, scheint von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich zu sein. Einige Ansätze haben sich jedoch schon bewährt:

  • Informationsveranstaltungen mit darauf aufbauenden internen und externen Schulungen
  • Die Etablierung von internen Wissens-Hubs: Data Scientists und Power-User, die ihr Know-how gezielt weitergeben: ein einzelne Ansprechpartner in Abteilungen, die wiederum ihren Kollegen helfen können. Dieses Schneeball-Prinzip spart viel Zeit.
  • Eine Dokumentation, die gerne auch informell wie ein Wiki oder ein Tutorial aufgebaut sein darf – mit der Möglichkeit zu kommentieren und zu verlinken. Nützlich ist auch ein Ratgeber, wie man Daten hinterfragt oder wie man Datenquellen hinter einer Grafik bewertet.
  • Management-Support und Daten-Incentives, die eine zusätzliche Motivation schaffen können. Dazu gehört auch, Freiräume zu schaffen, in denen sich Mitarbeiter mit Daten befassen können – Zeit, aber auch die Möglichkeit, mit (Test-)Daten zu spielen.

Darüber hinaus aber braucht es eine Grundhaltung, die sich im Unternehmen etablieren muss: Datenkompetenz muss zur Selbstverständlichkeit werden. Wird sie zudem noch spannend gemacht, so werden sich viele Mitarbeiter auch privat mit der Bewertung und Auswertung von Daten beschäftigen. Denn nützliches Know-how hat keine Nutzungsgrenzen – und Begeisterung steckt an.

Lexoro Data Science Survey

Wir von lexoro möchten die Community mit informativen Beiträgen fördern und erstellen dazu regelmäßige Mini-Studien. Die aktuelle Umfrage finden Sie in diesen Artikel eingebettet (siehe unten) oder mit einem Klick auf diesen Direktlink.

Data Science…more than Python, TensorFlow & Neural Networks

Künstliche Intelligenz, Data Science, Machine Learning – das sind die Schlagwörter der Stunde. Man kann sich den Berichten und Artikeln über die technologischen Entwicklungen, Trends und die Veränderungen, die uns bevorstehen kaum entziehen. Viele sind sich einig: Wir stehen vor einem Paradigmenwechsel vorangetrieben durch einen technologischen Fortschritt, dessen Geschwindigkeit – auch wenn es vielen zu schnell geht – exponentiell zunimmt. Und auch wenn wir noch am Anfang dieses neuen Zeitalters stehen, so sind die Veränderungen jetzt schon zu spüren – in den Unternehmen, in unserem Alltag, in unserer Kommunikation…

Der Arbeitsmarkt im Speziellen sieht sich auch einem starken Veränderungsprozess unterworfen. Berufe, die noch vor nicht allzu langer Zeit als nicht durch Maschinen ersetzbar galten, sind dabei zu verschwinden oder zumindest sich zu verändern. Gleichzeitig entstehen neue Jobs, neue Rollen, neue Verantwortungsbereiche. Kaum ein Unternehmen kommt daran vorbei sich den Herausforderungen dieses technologischen Wandels zu stellen. Neue Strukturen, Abteilungen, Arbeitsmodelle und Jobs entstehen.

Doch um auf die anfangs genannten Hype-Begriffe zurückzukommen – was verbirgt sich eigentlich hinter Data Science, Machine Learning und Artificial Intelligence?! Was macht einen guten Data Scientist eigentlich aus?

Die Antwort scheint aus Sicht vieler Manager einfach: im Studium Python lernen, regelmäßig Big Data Tools von Hadoop nutzen, sich in TensorFlow einarbeiten und etwas über Neural Networks lesen – und fertig ist der Data Scientist. Doch so einfach ist es leider nicht. Oder eher zum Glück?! Neue Job-Rollen erfordern auch neue Denkweisen im Recruiting! Wir entfernen uns von einem strikten Rollen-basiertem Recruiting und fokussieren uns immer mehr auf die individuellen Kompetenzen und Stärken der einzelnen Personen. Wir sind davon überzeugt, dass die treibenden Köpfe hinter der bereits laufenden Datenrevolution deutlich facettenreicher und vielschichtiger sind als sich das so mancher vielleicht wünschen mag.

Diesem Facettenreichtum und dieser Vielschichtigkeit wollen wir auf den Grund gehen und dieser Survey soll einen Beitrag dazu leisten. Welche Kompetenzen sollte ein guter Data Scientist aus Ihrer Sicht mitbringen? In welchen Bereichen würden Sie persönlich sich gerne weiterentwickeln? Haben Sie die Möglichkeiten dazu? Sind Sie auf dem richtigen Weg sich zu einem Data Scientist oder Machine Learning Expert zu entwickeln? Oder suchen Sie nach einem ganz anderen Karriereweg?
Mit einem Zeit-Investment von nur 5 Minuten leisten Sie einen wertvollen Beitrag zur Entwicklung unseres A.I.-Skillprints, der es ermöglichen wird, eine automatische, datengestützte Analyse Ihrer A.I.-bezogenen Fähigkeiten durchzuführen und Empfehlungen für eine optimale Karriereentwicklung zu erhalten.

Vielen Dank im Voraus für Ihre Teilnahme!

Das lexoro-Team


Data Science Survey by lexoro.ai

Ergebnisse unserer ersten Data Science Survey

Wie denken Data Scientists über ihre Skills, ihre Karriere und ihre Arbeitgeber? Data Science, Machine Learning, Künstliche Intelligenz – 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.
Diese Survey möchte deshalb die Begriffe Data Science und Machine Learning einmal genauer beleuchten. Was steckt überhaupt hinter diesen Begriffen? Was muss ein Data Scientist können? Welche Gedanken macht sich ein Data Scientist über seine Karriere? Und sind Unternehmen hinsichtlich des Themas Machine Learning gut aufgestellt? Nun möchten wir die Ergebnisse dieser Umfrage vorstellen:



Link zu den Ergebnissen der ersten Data Science Survey by lexoro.ai

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.

Datenanalytische Denkweise: Müssen Führungskräfte Data Science verstehen?

Die Digitalisierung ist in Deutschland bereits seit Jahrzehnten am Voranschreiten. Im Gegensatz zum verbreiteten Glauben, dass die Digitalisierung erst mit der Innovation der Smartphones ihren Anfang fand, war der erste Schritt bereits die Einführung von ERP-Systemen. Sicherlich gibt es hier noch einiges zu tun, jedoch hat die Digitalisierung meines Erachtens nach das Plateau der Produktivität schon bald erreicht – Ganz im Gegensatz zur Datennutzung!

Die Digitalisierung erzeugt eine exponentiell anwachsende Menge an Daten, die ein hohes Potenzial an neuen Erkenntnissen für Medizin, Biologie, Agrawirtschaft, Verkehrswesen und die Geschäftswelt bedeuten. Es mag hier und da an Fachexperten fehlen, die wissen, wie mit großen und heterogenen Daten zu hantieren ist und wie sie zu analysieren sind. Das Aufleben dieser Experenberufe und auch neue Studengänge sorgen jedoch dafür, dass dem Mangel ein gewisser Nachwuchs entgegen steht.

Doch wie sieht es mit Führungskräften aus? Müssen Entscheider verstehen, was ein Data Engineer oder ein Data Scientist tut, wie seine Methoden funktionieren und an welche Grenzen eingesetzte Software stößt?

Datenanalytische Denkweise ist ein strategisches Gut

Als Führungskraft müssen Sie unternehmerisch denken und handeln. Wenn Sie eine neue geschäftliche Herausforderung erfolgreich bewältigen möchten, müssen Sie selbst Ideen entwickeln – oder diese zumindest bewerten – können, wie in Daten Antworten für eine Lösung gefunden werden können. Die meisten Führungskräfte reden sich erfahrungsgemäß damit heraus, dass sie selbst keine höheren Datenanalysen durchführen müssen. Unternehmen werden gegenwärtig bereits von Datenanalysten vorangetrieben und für die nahe Zukunft besteht kein Zweifel an der zunehmenden Bedeutung von Datenexperten für die Entscheidungsfindung nicht nur auf der operativen Ebene, bei der Dateningenieure sehr viele Entscheidungen automatisieren werden, sondern auch auf der strategischen Ebene.

Sie müssen kein Data Scientist sein, aber Grundkenntnisse sind der Schlüssel zum Erfolg

Hinter den Begriffen Big Data und Advanced Analytics – teilweise verhasste Buzzwords – stecken reale Methoden und Technologien, die eine Führungskraft richtig einordnen können muss, um über Projekte und Invesitionen entscheiden zu können. Zumindest müssen Manager ihre Mitarbeiter kennen und deren Rollen und Fähigkeiten verstehen, dabei dürfen sie sich keinesfalls auf andere verlassen. Übrigens wissen auch viele Recruiter nicht, wen genau sie eigentlich suchen!

Der Weg zum Data-Driven Decision Making: Abgrenzung von IT-Administration, Data Engineering und Data Science, in Anlehnung an Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking

Stark vereinfacht betrachtet, dreht sich dabei alles um Analysemethodik, Datenbanken und Programmiersprachen. Selbst unabhängig vom aktuellen Analytcs-Trend, fördert eine Einarbeitung in diese Themenfelder das logische denken und kann auch sehr viel Spaß machen. Als positiven Nebeneffekt werden Sie eine noch unternehmerischere und kreativere Denkweise entwickeln!

Datenaffinität ist ein Karriere-Turbo!

Nicht nur der Bedarf an Fachexperten für Data Science und Data Engineering steigt, sondern auch der Bedarf an Führungskräften bzw. Manager. Sicherlich ist der Bedarf an Führungskräften quantitativ stets geringer als der für Fachexperten, immerhin braucht jedes Team nur eine Führung, jedoch wird hier oft vergessen, dass insbesondere Data Science kein Selbstzweck ist, sondern für alle Fachbereiche (mit unterschiedlicher Priorisierung) Dienste leisten kann. Daten-Projekte scheitern entweder am Fehlen der datenaffinen Fachkräfte oder am Fehlen von datenaffinen Führungskräften in den Fachabteilungen. Unverständnisvolle Fachbereiche tendieren schnell zur Verweigerung der Mitwirkung – bis hin zur klaren Arbeitsverweigerung – auf Grund fehlender Expertise bei Führungspersonen.

Andersrum betrachtet, werden Sie als Führungskraft Ihren Marktwert deutlich steigern, wenn Sie ein oder zwei erfolgreiche Projekte in Ihr Portfolio aufnehmen können, die im engen Bezug zur Datennutzung stehen.

Mit einem Data Science Team: Immer einen Schritt voraus!

Führungskräfte, die zukünftige Herausforderungen meistern möchten, müssen selbst zwar nicht Data Scientist werden, jedoch dazu in der Lage sein, ein kleines Data Science Team führen zu können. Möglicherweise handelt es sich dabei nicht direkt um Ihr Team, vielleicht ist es jedoch Ihre Aufgabe, das Team durch Ihren Fachbereich zu leiten. Data Science Teams können zwar auch direkt in einer Fachabteilung angesiedelt sein, sind häufig jedoch zentrale Stabstellen.

Müssen Sie ein solches Team für Ihren Fachbereich begleiten, ist es selbstverständlich notwendig, dass sie sich über gängige Verfahren der Datenanalyse, also auch der Statistik, und der maschinellen Lernverfahren ein genaueres Bild machen. Erkennen Data Scientists, dass Sie sich als Führungskraft mit den Verfahren auseinander gesetzt haben, die wichtigsten Prozeduren, deren Anforderungen und potenziellen Ergebnisse kennen oder einschätzen können, werden Sie mit entsprechendem Respekt belohnt und Ihre Data Scientists werden Ihnen gute Berater sein, wie sie Ihre unternehmerischen Ziele mit Daten erreichen werden.

Buchempfehlung:

Data Science für Unternehmen: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden (mitp Business)

Lesetipps:

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

 

Höhere Mathematik als Grundvoraussetzung für Data Scientists

Data Scientist ist der „sexiest Job“ auf der Welt. Data Science ist die neu erfundene Wissenschaft, die viele unserer Probleme lösen und uns die Zukunft angenehmer gestalten wird. Aber was genau ist Data Science? Was ist ein Datascientist und was macht er? Welche Ausbildung benötigt man, um ein Data Scientist zu sein? Muss er tiefe Kenntnisse der höheren Mathematik besitzen oder reicht das reine Methodenwissen aus? Diese Fragestellungen möchte ich in diesem Beitrag diskutieren.

Was versteht man also unter dem Begriff „Data Science“?

Dieses Wissensgebiet beschäftigt sich mit der Extraktion von Wissen aus Daten. Der Begriff selbst existiert bereits seit über 50 Jahren. Peter Naur verwendete ihn 1960 als Ersatz für den Begriff „Informatik“. 1997 schlug C.F. Jeff Wu in einem Vortrag anlässlich seiner Ernennung zum H. C. Carver Professor of Statistics vor, den Begriff „Statistiker“ in den Begriff „Datenwissenschafter“ umzubenennen. Ich persönlich hege aber Zweifel, dass Datenwissenschafter nur Statistiker sind.

Betrachtet man die Lehrpläne der Studiengänge für Data Science, so bestehen diese aus folgenden Fächern:

  • Mathematische Grundlagen (auch Teile der höheren Mathematik)
  • Stochastik
  • Statistik
  • Grundlegendes Wissen aus der Informatik (besonders auf dem Gebiet der Datenbanken und Big Data Technologien)
  • Signalverarbeitung

Sicherlich ist die obige Aufzählung gar nicht vollständig, da ich meine, dass auch Methoden der mathematischen Optimierung in diese Lehrpläne aufgenommen werden müssen.

Data Science beschäftigt sich also mit der Extraktion von Wissen aus Daten und leitet Empfehlungen daraus ab. Unmittelbar daraus ergibt sich daher auch die Aufgabenbeschreibung für den Data Scientist.

Der Aufgabenbereich eines Data Scientist.

Aus der Beschreibung des Tätigkeitsbereiches von Data Science ergibt sich nun unmittelbar die Aufgabenbeschreibung für den Data Scientist. Er muss aus Daten Wissen extrahieren und Handlungsempfehlungen ableiten. Daraus erkennt man sofort, dass seine Aufgabenstellung umfassender als die eines Statistikers ist. Ungeachtet einer Diskussion, ob der Aufgabenbereich von einer einzigen Person überhaupt zu bewerkstelligen ist, unterteilt er sich also in folgende Teilbereiche.

  • Datenextraktion, -zusammenführung und – aggregation
  • Datenanalyse
  • Hypothesenfindung (zusammen mit den entsprechenden Fachbereichen)
  • Hypothesentests
  • Erstellung von Prognosemodellen
  • Mathematischen Optimierungsrechnungen

Er unterstützt damit sehr viele Fachbereiche eines Unternehmens, benötigt aber auch bei der Durchführung seiner Aufgabengebiete Unterstützung von den Fachbereichen. Zudem bedürfen die letzten drei Punkte der obigen Liste auch ein tiefes Verständnis der angewendeten Algorithmen aus mathematischer Sicht. Es reicht sicherlich nicht aus, zu wissen, welche Methode für die Erzielung einer korrekten Beantwortung einer Fragestellung zu verwenden ist, vielmehr muss er auch wissen, ob die Voraussetzungen zur Anwendung der spezifischen Methode gegeben ist. So z.B. verwenden sehr viele Methoden und Verfahren der Statistik die – in der Praxis nicht immer gegebene – Voraussetzung, dass Daten normalverteilt sind. Da die erzielten Ergebnisse meist numerischer Natur sind bzw. auf numerischen Input basieren, sollte auch zudem Kenntnisse der numerischen Mathematik aufweisen. Zusammenfassend gesagt, ist also ein tiefes Wissen der Algorithmen notwendig, diese basieren auf Mathematik und deshalb lässt sich die Mathematik auch nicht aus dem Anforderungsprofil eines Data Scientist wegdiskutieren.

Warum diese Diskussion?

Ich erlebe immer wieder, dass mit den Argumentationen aufgefahren wird, es wäre nicht notwendig, dass ein Data Scientist eine fundierte Ausbildung auf dem Gebiet Mathematik (im Sinne von „höherer“ Mathematik) benötigt. Sogar bei einer Veranstaltung der Firma IBM musste ich hören, dass Online-Course – wie z. B. Coursera – ausreichen würden, der Rest, also das fehlende Wissen, würde dann durch ausreichend Praxis und Schulungen dieser Firma ohnehin vermittelt bzw. erarbeitet werden. Dass dem nicht so sein kann, ist augenscheinlich, wenn man sich das Vorlesungsverzeichnis z. B. des Studiums Technische Mathematik ansieht. Wann hat man schon die notwendige Zeit, sich mit den Themen Algebra, Analysis, Topologie, Funktionentheorie, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik, usw. intensiver auseinanderzusetzen, das Verständnis dieser Teildisziplinen durch das Studium und Lösen von mathematischen Problemen aufzubauen, wenn nicht während eines entsprechenden Studiums? Ich bin der Meinung, dass das im Selbststudium ohne Anleitung und Kontrolle und die dazugehörigen fachlichen Diskussionen mit den Lehrenden und Studienkollegen kaum möglich ist.

Resümee

Aus den oben angeführten Gründen heraus, plädiere ich für eine fundierte Basisausbildung, die dem Studium eines Mathematikers schon sehr nahekommt. Reines oberflächliches Anschneiden der Themen, wird nicht zum gewünschten Erfolg bzw. zur notwendigen Qualität führen. Den Allrounder wird es ohnehin nicht geben, d.h. die Spezialisierungen werden auch – so wie bei Mathematikern – bei den Data Scientists erhalten bleiben. Über eine rege Diskussion zu diesem Thema würde ich mich natürlich sehr freuen.

Lernplattform dataX Academy gewinnt Sonderpreis für “Digitale Bildung”

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Big Data ist die Zukunft, doch den meisten Unternehmen fehlen ausgebildete Datenexperten. Die Berliner Gründer Leo Marose und Stefan Berntheisel haben eine Lernplattform entwickelt, die Datenkompetenz auf eine völlig neue Art und Weise vermitteln soll – interaktiv und am Beispiel realistischer Szenarien. Für ihr Konzept werden sie jetzt vom Bundeswirtschaftsministerium auf der CeBIT 2017 mit dem Sonderpreis für “Digitale Bildung” ausgezeichnet.

Der Bedarf an Experten für Themen wie Big Data, Machine Learning und künstlicher Intelligenz wächst rasant, das Angebot für Weiterbildungen ist aber immer noch gering. “Unternehmen sammeln immer mehr Daten, um wettbewerbsfähig zu sein – wissen aber oft nichts damit anzufangen”, erinnert sich der ehemalige Strategie-Berater Leo Marose. “Wir haben schnell gemerkt, dass hier ein riesiger Markt schlummert”. Gemeinsam mit dem IT-Systemarchitekten Stefan Berntheisel startet er 2016 dataX Academy. Die Idee: Angehende Data Scientists und Data Engineers sollen den Umgang mit komplexen Datensätzen nicht nur wie bislang in der Theorie, sondern auch in der Praxis lernen. Dazu stellt dataX Academy Online-Kurse mit echten Datensets und einer eigenen Programmierumgebung zur Verfügung. “Die Nutzer lösen dann realistische Übungsaufgaben, z. B. müssen sie herausfinden, an welchen Orten in New York mit der höchsten Taxi-Nachfrage zu rechnen ist. Allein für diese Aufgabe stehen mehr als 1,1 Milliarden echte Datenpunkte zur Verfügung”, erklärt Stefan Berntheisel. Andere Aufgaben stammen aus Bereichen wie Marketing, Geografie oder Logistik. Die Kurse werden gemeinsam mit Experten entwickelt und die Teilnehmer durch realistische Aufgaben und Probleme besser an die Praxis herangeführt. “Wir stellen immer die gesamte technische Infrastruktur für die Lernumgebung”, sagt Stefan Berntheisel und fügt hinzu: “So können Firmen ihre Mitarbeiter z. B. in Data Science sehr kostengünstig weiterbilden.” Die Kurse kosten zwischen 79 und 300 Euro. Mit dem Konzept gewann das Duo zuletzt den Startup-Award auf der Learntec 2017, der größten Messe für digitales Lernen in Europa, und erhielt eine EXIST-Förderung in Höhe von 125.000 Euro von der FU Berlin. Auf der diesjährigen CeBIT wird dataX Academy nun vom Bundeswirtschaftsministerium mit dem Sonderpreis für “Digitale Bildung” ausgezeichnet und erhält ein Preisgeld in Höhe von 10.000 Euro.

dataX Academy arbeitet aktuell an einer Finanzierungsrunde

– denn der Markt für Big Data wächst bis 2020 auf 61 Milliarden Dollar

Wenige Monate nach der Idee zu dataX Academy starteten Leo Marose und Stefan Berntheisel im Sommer 2016 einen ersten Produkttest in Indien, Europa und den USA – mit Erfolg. “Unsere Tests liefen sehr vielversprechend. Aktuell liegen unsere Akquisitionskosten pro Nutzer bei durchschnittlich einem Dollar. Deshalb arbeiten wir jetzt an einer weiteren Finanzierung, um unser Wachstum weiter zu beschleunigen”, sagt Leo Marose. Schon 2020 ist der Wachstumsmarkt Big Data über 61 Milliarden Dollar schwer, Experten schätzen das jährliche Wachstum auf satte 30 Prozent. Zwar gibt es bereits große E-Learning-Player am Markt mit vielseitigem Angebot, diese seien oft aber “nur in wenigen Bereichen spezialisiert und setzen vor allem auf Lernvideos oder Multiple-Choice-Tests”, so Stefan Berntheisel. “Der Bedarf ist riesig – allein in den USA fehlen über 500.000 Experten für Data Science, Data Engineering und Co. In Deutschland sind Datenexperten aktuell sogar noch schwieriger zu finden.” Deshalb rollt dataX Academy seine Lernplattform aktuell in Deutschland aus. Große Marken wie Daimler, Audi, Siemens und die Boston Consulting Group haben bereits Interesse angemeldet.

Über die dataX Academy

Das Berliner Startup dataX Academy trainiert die Datenexperten von Morgen. Mit der Plattform können Nutzer den Umgang mit “Big Data” nicht nur in der Theorie, sondern auch in der Praxis lernen. Dazu stellt dataX Online-Kurse mit echten Datensets und einer eigenen Programmierumgebung Verfügung. Die Kurse werden gemeinsam mit Experten entwickelt und die angehenden Data Scientists sowie Data Engineers durch realistische Aufgaben und Probleme besser an die Praxis herangeführt. So können Unternehmen oder Forschungseinrichtungen ihre Mitarbeiter kostengünstig weiterbilden.

Hinter der Idee stecken die Berliner Unternehmer Leo Marose und Stefan Berntheisel. Sie haben bereits zuvor das Online-Magazin BOXROX aufgebaut – mit monatlich einer Million Seitenaufrufe und internationalen Werbekunden wie Adidas, Reebok oder Nike. Zuletzt gewann dataX Academy den Startup-Award auf der Learntec, der größten Messe für digitales Lernen in Europa, und wurde vom Bundeswirtschaftsministerium mit dem Sonderpreis für “Digitale Bildung” auf der CeBit 2017 ausgezeichnet.

Pressekontakt

Leo Marose

Tel.: 0163 7788742

Mail: leo.marose@datax.academy

Web: www.datax.academy

 

Weitere Referenzen zu dataX Academy

 

 

Interview – Data Science in der Automobilbranche

Interview mit Herrn Dr. Florian Neukart, Principal Data Scientist der
Volkswagen Group of America

Herr Dr. Florian Neukart ist Principal Data Scientist der Volkswagen Group of America. Herr Neukart arbeitete nach seiner Promotion in der Informatik an der University of Brasov als Consultant für Business Analytics bei SAP und wechselte 2013 als Data Scientist zu Audi. 2015 übernahm er für mehr als ein Jahr die Funktion als Chief Technology Officer des Volkswagen Data Labs, bis er September 2016 zu Volkswagen in die USA wechselte. Darüber hinaus ist er bereits seit 2010 in der Forschung und Lehre für Quantum Computing, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz tätig und zudem Autor des Buches „Reverse Engineering the Mind – Consciously Acting Machines and Accelerated Evolution“.

Data Science Blog: Herr Dr. Neukart, Sie sind einer der führenden Data Scientists in der Automobilbranche. Schlägt Ihr Herz mehr für die automobile Praxis oder für die Forschung?

Das kann ich so klar nicht trennen – ich habe das Glück, seit Jahren in beiden Welten tätig sein zu können, und was für mich dabei den besonderen Reiz ausmacht, ist die Möglichkeit, neuste Forschung in die Praxis zu überführen, also anhand von realen Problemstellungen zu verifizieren, ob eine Theorie praxistauglich ist oder nicht. Umgekehrt gilt das genauso – es kommt vor, dass ich mich mit Fragestellungen konfrontiert sehe, für welche die erforderliche analytische Mathematik noch nicht entwickelt wurde, was wieder zu neuer Forschung und innovativen Ideen anregt. Schon mein ganzes Leben bin ich getrieben von Neugierde und will verstehen, wie Dinge funktionieren, unabängig davon, ob es sich um die Gruppendynamik und Selbstorganisation von Herzzellen, quantenphysikalisches Verhalten von subatomaren Teilchen, autonom agierende Fahrzeuge, Fluktuationsprognosen in Märkten oder die Auswertung und Interpretation von Sprache handelt. Dabei ist es zwar primär die Mathematik, die mir hilft, Zusammenhänge zu verstehen und zu interpretieren, aber erst die Technologien und Plattformen, die über die letzten Jahre entwickelt wurden, um etwa rechenintensive Mathematik zu parallelisieren, Daten im Hauptspeicher zu halten und effizient abzufragen, machen unsere Arbeit erst möglich und richtig interessant.

Data Science Blog: Welche Rolle spielt Data Science derzeit für die Automobilbranche? Sicherlich dreht sich gerade alles um das autonome Fahrzeug?

Natürlich sind selbstfahrende Fahrzeuge und Mobilität ein grosses Thema bei OEMs. Aber Data Science ist viel umfassender. Data Science hat bereits Einzug in die technische Entwicklung, Einkauf, Marketing, Logistik, Produktion, Sales, After Sales und Retail gehalten. Speziell der Connected Customer wird immer bedeutender, da sich die internationale Wettbewerbsfähigkeit in naher Zukunft auch über die neuen technischen und Serviceangebote definieren wird, die mit Hilfe von Data Science und maschinellem Lernen möglich werden. Bezogen auf selbstfahrende Fahrzeuge beginnen wir, das gesamte Ökosystem, bestehend aus Infrastruktur und unterschiedlichen Verkehrsteilnehmern, als Multi-Agentensystem zu betrachten. Vehicle to Vehicle und Vehicle to X-Kommunikation gewinnen an Bedeutung, und speziell die Einführung von sozialen Komponenten wird entscheidende Vorteile bringen. Beispielhaft gesprochen, können Ziele der Flotte sein, die Sicherheit für die Passagiere und andere Verkehrsteilnehmer (Passanten, Radfahrer, Motorräder, Fiaker :-)) zu maximieren und gleichzeitig den Verkehrsfluss zu optimieren. Es macht wenig Sinn, eine Ampel an einer Kreuzung auf Rot zu schalten, wenn die Kreuzung gefahrlos durchquert werden kann. Davon abgesehen werden in naher Zukunft alle Fahrzeuge mit ähnlichen Sensoren ausgestattet sein, etwa Kameras, LiDAR, Radar, Ultraschall und Mikrofonen zur akustischen Umfeldwahrnehmung. Ein weiteres Szenario versetzt die Stadtverwaltung in die Lage zu erkennen,  wo der Verkehrsfluss stockt und was getan werden muss, um diesen zu optimieren. Das „was getan werden muss“ ist extrem interessant – etwa könnte man die Strassen digital werden lassen, also Asphaltstraßen durch Glas ersetzen und durch OLEDs ergänzen. Damit sind dann dynamische Veränderungen der Verkehrsführung möglich. Materialtechnisch ist das machbar, denn die Oberflächenstruktur von Glas kann so entwickelt werden, dass dieses auch im Regen rutschfest ist. Glas kann zudem so flexibel und gleichzeitig stabil designet werden, dass auch darüberfahrende LKWs es nicht zum Brechen bringen. Die Abwärme der Displays kann zur Beheizung genutzt werden – es gibt somit auch im Winter keine Eisfahrbahnen mehr. Die Stadt kann sich selbst als Agent in die Multi-Agentenumgebung einbringen und zur Erreichung der definierten Ziele beitragen.

Data Science Blog: Was sind gerade heiße Themen im Automotive-Sektor? Und demgegenüber gestellt, welche Themen spielen in der KI-Forschung gerade eine größere Rolle?

Data Science hat in jedem Bereich Einzug gehalten. Jedes Thema ist auf seine Art „heiss“, egal ob es sich „nur“ um eine Marktprognose, die vorhin erwähnten Multi-Agentensysteme, kollaborative Arbeitsumgebungen, in denen Menschen und Roboter in der Produktion zusammenarbeiten, oder etwa persönliche Assistenten handelt. Nehmen wir eine Marktprognose als Beispiel. Hier sind für den menschlichen Entscheider nicht nur die internen Verkaufszahlen und alle Indikatoren, die etwa die Weltbank liefert, interessant, sondern auch die Gesellschaftsentwicklung und die politischen Strukturen.

In der KI-Forschung ist das für mich interessanteste Thema die generelle KI, also die Schaffung einer künstlichen Intelligenz, die domänenunabhängig komplexe Probleme selbstständig lösen kann. Vieles, was uns einfach scheint, hat sich aber als sehr komplex für KI-Systeme herausgestellt. Der Weg zur generellen KI und künstlichem Bewusstsein führt für mich über das Verständnis von Dingen, wobei ich hier sowohl ein Atom als auch eine komplexe Lebensform als „Ding“ zusammenfasse. Ein Teil, der uns (und Software) hilft, Dinge in deren Kontext und Umgebung einzubetten und zu beschreiben, ist die Sprache – etwa ist ein Reifen Teil eines Fahrzeugs und eine Schraube Teil eines Reifens. Das und die Kombinationen mit anderen Säulen der KI, wie etwa Computer Vision, Logik und Entscheidungsfindung, Maschine Learning und Multi-Agentensystemen (Multi-Agenten-Lernen), bringt uns der generellen und bewussten KI Schritt für Schritt näher, wobei ich mir hier nicht anmaße, eine Definition für Bewusstsein zu geben.

Data Science Blog: Welche Tools verwenden Sie bzw. Ihr Team bei Ihrer Arbeit? Setzen Sie dabei auch auf Open Source?

Wir sind „technolgieagnostisch“, wir versuchen also, für jeden Anwendungsfall die beste Technologie zu finden und einzusetzen. Das ist mal ein Tool oder eine Plattform von einem grossen Softwarehersteller, mal eine Lösung von einem Startup, wobei wir die meisten unserer Projekte doch in R oder Python umsetzen. Wir packen auch unsere Eigenentwicklungen in Libraries, die wir momentan aber noch ausschliesslich intern nutzen.


Data Science Blog: Was macht für Sie einen guten Data Scientist aus? Nach wem suchen Sie, wenn Sie einen Data Scientist einstellen?

Die wichtigste Eigenschaft scheint mir ein Drang nach dem Verständnis von Zusammenhängen und Dingen zu sein – eine starke Neugier – wobei ich unter „Dingen“ je nach Kontext Atome genauso wie komplexe Maschinen einordne.

Dass ich über Atome und komplexe Maschinen schreibe, hat damit zu tun, weil ich auch durch meinen zweiten Job an der Uni vielfältigste Daten analyiseren durfte. Und dass ich Beiträge zu Maschinenlernen und Physik verfasse, liegt tatsächlich in erster Linie an meiner Neugierde. Die Mathematik, Physik, Neurowissenschaft, Informatik … sind Grundlagen, die sich jemand aneignen wird, wenn sie/er verstehen will.

Data Science Blog: Wie sieht Ihrer Erfahrung nach der Arbeitsalltag als Data Scientist nach dem morgendlichen Café bis zum Feierabend aus?

Idealerweise startet der Tag nicht mit Emails :-). Wenn ich aus meiner Erfahrung sprechen darf, dann lässt einen die Data Science auch nach der Arbeit nicht los und die Grenzen von Beruf und Hobby überlagern sich irgendwann. Schon während dem morgendlichen Café tauschen wir uns über die jeweiligen Projekte aus – jeder sollte soviel wie möglich über alle Projekte wissen, um nicht lediglich Nischenwissen aufzubauen. Scrum hat sich auch in Bezug auf Data Science bewährt – je nachdem, wie viele Data Scientists an einem Thema arbeiten und wie viele Tasks anfallen, machen tägliche Stand-Ups Sinn – speziell wenn ein Projekt viele Subkomponenten hat, die als grosses Ganzes funktionieren müssen, hat so jeder Beteiligte immer vollste Transparenz. Die meiste Zeit fliesst natürlich in die Entwicklung der jeweiligen Prototypen / Produkte, aber etwa ein Drittel sollte reserviert sein für das Durcharbeiten von Papers mit aktuellsten Forschungsergebnissen und dem Einarbeiten in neue Technologien. Ich habe mal gesagt bekommen „Data Scientists sprechen nicht viel“, was für die Zeit während der Entwicklungsarbeit (und meiner Erfahrung nach auf die meisten Informatiker) auch zutrifft, da wir zumeist den Zustand eines komplexen Systems im Kopf behalten müssen – tatsächlich aber sprechen wir sehr gerne und viel über mögliche Arten, Probleme zu verstehen und zu lösen. Für meine Kollegen und mich ist Data Science kein bloßer Job, wir beschäftigen uns auch nach dem Feierabend noch mit relevanter Lektuere oder privaten Side-Projects – wie gesagt, wir haben das Glück, Job und Hobby zu vereinen.

Data Science Blog: Für alle Studenten, die demnächst ihren Bachelor, beispielsweise in Informatik, Mathematik oder Wirtschaftslehre, abgeschlossen haben, was würden sie diesen jungen Damen und Herren raten, wie sie einen guten Einstieg ins Data Science bewältigen können?

Natürlich ist ein solider methodischer Hintergrund, darunter Statistik, Mathematik und Informatik mit Fokus auf Machine Learning erforderlich, und auch das technische Wissen, die Theorie in Produkte zu überführen, also in Programmiersprachen und relevante Libraries, Datenbanken, Streaming und IoT. Das sind Kernkompetenzen, aber wie gesagt, am Anfang steht die Neugierde. Ich rate jedoch jedem, sich einem Problem nicht ausschließlich über die Theorie zu nähern, sondern erst zu versuchen, das Problem zu verstehen und das theoretische Wissen hands-on aufzubauen. Niemand weiss alles, und die Recherche rund um ein Problem ist ein wichtiger Lernprozess, aus dem man unglaublich viel mitnehmen kann. Data Science ist immer hands-on, und Neugierde führt zum Ziel.