Tag Archive for: Certification

Redaktion

Machine Learning in Data Science (berufsbegleitendes, weiterbildendes Studium der TU Dortmund)

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Die Technische Universität Dortmund bietet im Herbst 2024 das neue weiterbildende Studium ‚Machine Learning in Data Science‘ an. Der Kurs findet berufsbegleitend statt. Angesprochen sind Fach- und Führungskräfte, die in ihrem beruflichen Alltag mit Datenmengen zu tun haben und die ihre Kompetenzen im Bereich statistische Methoden und maschinellem Lernen ausbauen möchten (z. B. Data- und Business-Analyst*innen, Wissenschaftler*innen, Softwareentwickler*innen, Berater*innen, Data Scientists, Ingenieur*innen und andere interessierte Berufsbilder).

 

Zahlen – Daten – Fakten

Start: 26.09.2024

Anmeldeschluss: 23.08.2024

Ende: ca. September 2025

Zeitlicher Umfang: 10 Seminartage und 1 Prüfungstag sowie Anwendungsaufgaben

Abschluss: Universitätszertifikat (nach §62 Hochschulgesetz NRW) mit einem Umfang von 10 ECTS

Kosten: 4.900 € (zahlbar in 3 Raten)

 

Machine Learning in Data Science @ TU Dortmund

Machine Learning in Data Science @ TU Dortmund

 

Ziel ist des Kurses…

…ist der Erwerb von Wissen und Fertigkeiten zu Datenmanagement und –exploration, maschinellem Lernen und statistischen Methoden, im diese im Berufsalltag zur Analyse und Interpretation von Daten anwenden zu können.

 

Warum lohnt sich eine Teilnahme am Kurs für Teilnehmende aus Wirtschaft, Industrie, Wissenschaft und öffentlichem Dienst?

  • Nachweisbarer Kompetenzuwachs: Erwerb eines Universitätszertifikats
  • ‚bring your own data‘: eine konkrete Fragestellung aus dem Berufsalltag kann im Rahmen der Abschlussarbeit bearbeitet werden – so wird Gelerntes direkt in der Praxis angewendet und kann einen Mehrwert für das Unternehmen haben
  • Strukturierter Wissenserwerb in 2 Stufen: Verstehen und Erklären von Methoden in der ersten Stufe, praktische Anwendung in der zweiten Stufe (durch z. B. Analyse von realen Datensätzen)

Weitersagen lohnt sich!

Wenn Sie gemeinsam mit einer/einem Kollegin/Kollegen oder mehreren Personen aus Ihrem Unternehmen am Kurs teilnehmen, reduziert sich das Teilnahmeentgelt bei bis zu zwei angemeldeten Personen um 5 % pro Person, darüber hinausgehend zahlt jede weitere Person 10 % weniger.

Vertiefende Informationen zum Kurs finden Sie unter: https://wb.zhb.tu-dortmund.de/mlds

Ansprechpartner für Rückfragen: Daniel Neubauer, daniel.neubauer@tu-dortmund.de, 0231 755 6632

Folgen Sie gerne die LinkedIn-Seite der Weiterbildung für Data Science und Machine Learning der TU Dortmund: https://www.linkedin.com/company/tu-do-mlds/

Redaktion

Data Science – Weiterbildungen mit Coursera

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Data Science und AI sind aufstrebende Arbeitsfelder, die sich mit der Gewinnung von Wissen aus Daten beschäftigen. Die Nachfrage nach Fähigkeiten im Bereich Data Science, aber auch in angrenzenden Bereichen wie Data Engineering oder Data Analytics, ist in den letzten Jahren explodiert, da Unternehmen versuchen, die Vorteile von Big Data und künstlicher Intelligenz (KI) zu nutzen. Es lohnt sich sehr, sich in diesen Bereich weiter zu entwickeln. Dafür eignen sich die Kurse von Coursera.org.

Online-Kurse lohnen sich dann, wenn eine Karriere im Bereich der Datenanalyse oder des maschinellen Lernens angestrebt oder einfach nur ihr Wissen in diesem Bereich erweitert werden soll.

Spezialisierungskurs – Google Data Analytics

Data Science hilft dabei, Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen, komplexe Probleme effektiver zu lösen und Karrierechancen zu verbessern. Die Tools von Google Cloud und Jupyter Notebook sind dafür geeignet, da sie eine leistungsstarke und skalierbare Infrastruktur sowie eine interaktive Entwicklungsplattform bieten.

Google Data Analytics Zertifikatskurs

Das Google Zertifikat für Datenanalyse behandelt neben dem Handwerkszeug für jeden Data Analyst – wie etwa SQL – auch die notwendige Datenbereinigung und Datenvisualisierung mit den Tools von Google. Es werden weder Erfahrung noch Vorkenntnisse vorausgsetzt.

Spezialisierungskurs – Google Advanced Data Analytics

Der Zertifikatskurs der erweiterten Datenanalyse von Google baut auf dem zuvorgenannten Data Analytics Kurs auf, kann jedoch auch direkt besucht werden. Hier werden grundlegende Fähigkeiten wie SQL vorausgesetzt und vertiefende Fähigkeiten vermittelt, die für einen Data Analysten nützlich sind und auch in die Data Science eintauchen.

Google Advanced Data Analytics
Dieses Kursangebot zum Aufbau erweiterter Datenanalyse-Fähigkeiten von Coursera wird ebenfalls von Google angeboten. Hier werden die Tools der Datenanalyse sowie der statistischen Handwerkzeuge für Data Science eingeführt, bis hin zum ersten Einstieg in Machine Learning.


Spezialisierungskurs – SQL für Data Science (Generalistisch)

SQL ist wichtig für etablierte und angehende Data Scientists, da es eine grundlegende Technologie für die Arbeit mit Datenbanken und relationalen Datenbankmanagementsystemen ist. SQL für Data Science ermöglicht, Daten effektiv zu organisieren und schnell Abfragen zu erstellen, um Antworten auf komplexe Fragen zu finden. Es ist auch relevant für die Arbeit mit nicht-relationalen Datenbanken und hilft Data Scientists, wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen.

Auch wenn Python als Skill für einen Data Scientist ganz vorne steht, ist eine Karriere als Data Scientist ohne SQL-Kenntnisse nicht vorstellbar und dieser Kurs daher der richtige, wenn Nachbolbedarf besteht.

Spezialisierungskurs – Data Analyst Zertifikat (IBM)

Eine Karriere als Data Analyst ist attraktiv, da ihr eine hohe Nachfrage am Arbeitsmarkt gegenüber steht, die Arbeit vielfältig und herausfordernd ist, viele Weiterentwicklungsmöglichkeiten (z. B. zum Data Scientist) bietet und oft flexibel ist.

Der Online-Kurs von IBM bietet die Ausbildung der beruflichen Qualifikation zum Data Analyst. Ein weiterer Vorteil dieses Kurses ist, dass er für alle geeignet ist – unabhängig von ihrem Hintergrund oder der Vorbildung. Es sind keine Abschlüsse oder Vorkenntnisse erforderlich, was bedeutet, dass jeder, der sich für das Thema interessiert, am Kurs teilnehmen und von ihm profitieren kann.

Spezialisierungskurs – Datenverarbeitung mit Python & SQL (IBM)

Dieser Kurs bietet den Teilnehmern die Möglichkeit, ihre Kenntnisse in der Datenverarbeitung zu verbessern, eine Programmiersprache wie Python zu erlernen und grundlegende Kenntnisse in SQL zu erwerben. Diese Fähigkeiten sind für die Arbeit mit Daten unerlässlich und in der heutigen Arbeitswelt sehr gefragt. Darüber hinaus bietet der Kurs für Datenverarbeitung mit Python und SQL auch Schulungen zur Analyse und Visualisierung von Daten sowie zur Erstellung von Modellen für Maschinelles Lernen. Diese Fähigkeiten sind besonders wertvoll für die Entwicklung von Anwendungen und Systemen im Bereich der KI.

Dieser Kurs ist eine großartige Möglichkeit für alle, die ihre Kenntnisse im Bereich der Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens verbessern möchten. Zwar werden auch hier keine Vorkenntnisse vorausgesetzt, jedoch geht der Kurs inhaltlich mehr in die Richtung Data Science als der zuvorgenannte Kurs zum Data Analyst und bietet ein umfassendes Training und Schulungen zu grundlegenden Fähigkeiten, die in der heutigen Arbeitswelt gefragt sind, und ist für jeden zugänglich, unabhängig von Hintergrund oder Erfahrung.

Spezialisierungskurs – Maschinelles Lernen (DeepLearning.AI)

Das Erlernen der Grundlagen des maschinellen Lernens (Machine Learning) ist von großer Bedeutung, da es eine der am schnellsten wachsenden und wichtigsten Technologien in der heutigen Zeit ist. Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, aus Erfahrung zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Die Teilnehmer lernen, dem Computer das lernen zu ermöglichen.

Machinelles Lernen ist der Schlüssel zur Entwicklung von Anwendungen und Systemen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und hat Anwendungen in vielen Bereichen, von der Gesundheitsversorgung und der Finanzindustrie bis hin zur Unterhaltungsbranche und der Automobilindustrie.

Der Kurs für Maschinelles Lernen ist nicht nur ein sinnvoller Einstieg in diese Materie, sondern kann darauf aufbauend mit dem Thema Deep Learning in der Qualifikation erweitert werden.

Spezialisierungskurs – Deep Learning (DeepLearning.AI)

Das Verständnis von Deep Learning ist wichtig, da es eine Unterkategorie des maschinellen Lernens ist und viele noch mächtigere Anwendungen in verschiedenen Bereichen hat. Die populäre Applikation ChatGPT ist ein Produkt des Deep Learning. Deep Learning kann mit AI gleichgesetzt werden. Es ist eine gefragte Fähigkeit auf dem Arbeitsmarkt mit Job-Garantie.

Der Spezialisierungskurs für Deep Learning steht unabhängig für sich und erfordert keine speziellen Vorkenntnisse, darf jedoch auch als sinnvolle Ergänzung zum vorgenannten Einführungskurs in Machine Learning betrachtet werden.

Weitere Kursangebote für Data & AI auf Coursera

Die Entscheidung für ein bestimmtes Thema eines Kurses in den Bereichen Data Analytics, Data Science und AI ist eine persönliche und abhängig von den eigenen Vorkenntnissen und Vorlieben, sowie den eigenen Karrierezielen. Für die Karriere des Data Analyst sind SQL sowie allgemeine Kenntnisse rund um Data Analytics bzw. Datenverarbeitung wichtig. Von einem Data Scientist wird ferner erwartet, die theoretischen Grundlagen sowie die praktische Anwendung von Machine Learning und Deep Learning als trainierte Fähigkeit abrufbar zu haben.

Weitere Kurse von Coursera zum Thema Data & AI (link).

Dieser Artikel wurde gesponsored von Coursera.
Julius Meier

7 Gründe, warum es sich jetzt lohnt, Python zu lernen

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Hot Skill: Python

7 Gründe, warum es sich jetzt lohnt, Python zu lernen

Die digitale Transformation nimmt Fahrt auf und stellt sowohl Arbeitgeber:innen als auch Arbeitnehmer:innen vor neue Herausforderungen. Um mit dieser Entwicklung Schritt zu halten, lohnt es sich, auf den Zug aufzuspringen und das eigene Portfolio um wichtige Schlüsselkompetenzen zu erweitern. Doch in der heutigen Zeit, wo täglich mehr Lernoptionen und -angebote auf den Markt drängen, ist es besonders wichtig, die eigene, knappe Zeit in die richtigen, zukunftsträchtigen Fähigkeiten zu investieren.

Infolge des rasanten, digitalen Wandels haben sich neue, wichtige Qualifikationen herauskristallisiert, die sich langfristig für Lernwillige auszahlen. Insbesondere technische Fähigkeiten werden von Unternehmen dringend benötigt, um den eigenen Marktanteil zu verteidigen. Unter allen möglichen Qualifikationen hat sich eine bestimmte Fähigkeit in den letzten Jahren von vielversprechend zu unverzichtbar gemausert: Die Programmiersprache Python. Denn Python ist insbesondere in den vergangenen fünf Jahren dem Image des Underdogs entwachsen und hat sich zum Champion unter den Tech-Skills entwickelt.

Wer jetzt denkt, dass Python als Programmiersprache nur für ITler und Tech Nerds lohnenswert ist: Weit gefehlt! Viele Unternehmen beginnen gerade erst die wahren Möglichkeiten von Big Data und künstlicher Intelligenz zu erschließen und Führungskräfte suchen aktiv nach Mitarbeiter:innen, die in der Lage sind, diese Transformation durch technische Fähigkeiten zu unterstützen. Wenn Sie sich in diesem Jahr weiterentwickeln möchten und nach einer Fähigkeit Ausschau halten, die Ihre Karriere weiter voranbringt und langfristig sichert, dann ist dies der ideale Zeitpunkt für Sie, sich mit Python weiterzuqualifizieren.

Nicht nur für Schlangenbeschwörer: Warum es sich jetzt lohnt, Python zu lernen

Falls Sie bei dem Wort Python eher an glänzende Schuppen denken als an Programmcode, dann lassen Sie uns Ihnen etwas Kontext geben: Python ist eine Programmiersprache, die für die Entwicklung von Software genutzt wird. Als serverseitige Sprache ist sie die Logik und das Fundament hinter Benutzereingaben und der Interaktion von Datenbanken mit dem Server. Python ist Open-Source, kostenlos und kann von jedem benutzt und verändert werden, weshalb ihre Verwendung besonders in der Datenwissenschaft sehr beliebt ist. Nicht zuletzt lebt Python von seiner Community, einer engagierten Gemeinschaft rund um die Themen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Datenanalyse und -modellierung, mit umfangreichen Ressourcen und über 137.000 Bibliotheken wie TensorFlow, Scikit-learn und Keras.

In der Data Science wird Python verwendet, um große Mengen komplexer Daten zu analysieren und aus ihnen relevante Informationen abzuleiten. Lohnt es sich also, Python zu lernen? Absolut! Laut der Stack Overflow Developer Survey wurde Python 2020 als die drittbeliebteste Technologie des Jahres eingestuft. Sie gilt als eine der angesagtesten Fähigkeiten und als beliebteste Programmiersprache in der Welt nach Angaben des PYPL Popularität der Programmiersprache Index. Wir haben 7 Gründe zusammengefasst, warum es sich jetzt lohnt, Python zu lernen:.

1. An Vielseitigkeit kaum zu übertreffen

Python ist ein wahrer Allrounder unter den Hard Skills! Ein wesentlicher Vorteil von Python ist, dass es in einer Vielzahl von Fachbereichen eingesetzt werden kann. Die häufigsten Bereiche, in denen Python Verwendung findet, sind u. a.:

  • Data Analytics & Data Science
  • Mathematik
  • Web-Entwicklung
  • Finanzen und Handel
  • Automatisierung und künstliche Intelligenz
  • Spieleentwicklung

2. Zahlt sich mehrfach aus

Diejenigen, für die sich eine neue Fähigkeit doppelt lohnen soll, liegen mit Python goldrichtig. Python-Entwickler:innen zählen seit Jahren zu den Bestbezahltesten der Branche. Und auch Data Scientists, für deren Job Python unerlässlich ist, liegen im weltweiten Gehaltsrennen ganz weit vorn. Die Nachfrage nach Python-Entwickler:innen ist hoch – und wächst. Und auch für andere Abteilungen wird die Fähigkeit immer wertvoller. Wer Python beherrscht, wird nicht lange nach einem guten Job Ausschau halten müssen. Unter den Top 10 der gefragtesten Programmier-Skills nach denen Arbeitgeber:innen suchen, liegt Python auf Platz 7. Die Arbeitsmarktaussichten sind also hervorragend.

3. Schnelle Erfolge auch für Neulinge

2016 war das schillernde Jahr, in dem Python Java als beliebteste Sprache an US-Universitäten ablöste und seitdem ist die Programmiersprache besonders unter Anfänger:innen sehr beliebt. In den letzten Jahren konnte Python seine Pole Position immer weiter ausbauen. Und das mit gutem Grund: Python ist leicht zu erlernen und befähigt seine Nutzer:innen dazu, eigene Webanwendungen zu erstellen oder simple Arbeitsabläufe zu automatisieren. Dazu bringt Python eine aufgeräumte und gut lesbare Syntax mit, was sie besonders einsteigerfreundlich macht. Wer mit dem Programmieren anfängt, will nicht mit einer komplizierten Sprache mit allerhand seltsamen Ausnahmen starten. Mit Python machen Sie es sich einfach und sind dennoch effektiv. Ein Doppelsieg!

4. Ideal für Zeitsparfüchse

Mit der Python-Programmierung erwarten Sie nicht nur schnelle Lernerfolge, auch Ihre Arbeit wird effektiver und damit schneller. Im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen, braucht die Entwicklung mit Python weniger Code und damit weniger Zeit. Für alle Fans von Effizienz ist Python wie gemacht. Und sie bietet einen weiteren großen Zeitbonus. Unliebsame, sich wiederholende Aufgaben können mithilfe von Python automatisiert werden. Wer schon einmal Stunden damit verbracht hat, Dateien umzubenennen oder Hunderte von Tabellenzeilen zu aktualisieren, der weiß, wie mühsam solche Aufgaben sein können. Umso schöner, dass diese Aufgaben von jetzt an von Ihrem Computer erledigt werden könnten.

5. Über den IT-Tellerrand hinaus

Ob im Marketing, Sales oder im Business Development, Python hat sich längst aus seiner reinen IT-Ecke heraus und in andere Unternehmensbereiche vorgewagt. Denn auch diese Abteilungen stehen vor einer Reihe an Herausforderungen, bei denen Python helfen kann: Reporting, Content-Optimierung, A/B-Tests, Kundensegmentierung, automatisierte Kampagnen, Feedback-Analyse und vieles mehr. Mit Python können Erkenntnisse aus vorliegenden Daten gewonnen werden, besser informierte, datengetriebene Entscheidungen getroffen werden, viele Routineaktivitäten automatisiert und der ROI von Kampagnen erhöht werden.

6. Programmieren für Big Player

Wollten Sie schon immer für einen Tech-Giganten wie Google oder Facebook arbeiten? Dann könnte Python Ihre goldene Eintrittskarte sein, denn viele große und vor allem technologieaffine Unternehmen wie YouTube, IBM, Dropbox oder Instagram nutzen Python für eine Vielzahl von Zwecken und sind immer auf der Suche nach Nachwuchstalenten. Dropbox verwendet Python fast für ihr gesamtes Code-Fundament, einschließlich der Analysen, der Server- und API-Backends und des Desktop-Clients. Wenn Sie Ihrem Lebenslauf einen großen Namen hinzufügen wollen, sollte Python auf demselben Blatt zu finden sein.

7. Ein Must-Have für Datenprofis

Besonders Pythons Anwendung in der Datenwissenschaft und im Data Engineering treibt seine Popularität in ungeahnte Höhen. Aber was macht Python so wichtig für Data Science und Machine Learning? Lange Zeit wurde R als die beste Sprache in diesem Spezialgebiet angesehen, doch Python bietet für die Data Science zahlreiche Vorteile. Bibliotheken und Frameworks wie PyBrain, NumPy und PyMySQL für KI sind wichtige Argumente. Außerdem können Skripte erstellt werden, um einfache Prozesse zu automatisieren. Das macht den Arbeitsalltag von Datenprofis besonders effizient.

Investieren Sie in Ihre berufliche Zukunft und starten Sie jetzt Ihre Python-Weiterbildung! Egal, ob Programmier-Neuling oder Data Nerd: Die Haufe Akademie bietet die passende Weiterbildung für Sie: spannende Online-Kurse für Vollberufstätige und Schnelldurchläufer:innen im Bereich Python, Daten und künstliche Intelligenz.

In Kooperation mit stackfuel.

Quellen:

Get in IT: “WELCHE PROGRAMMIERSPRACHE SOLLTEST DU LERNEN?” [11.06.2021]

Coding Nomads: “Why Learn Python? 6 Reasons Why it’s So Hot Right Now.” [11.06.2021]

Redaktion

Experten-Training: Angewandte Künstliche Intelligenz

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

Aufbaukurs: Angewandte Künstliche Intelligenz

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

Ziele:

–        Datenvorverarbeitung zur Nutzung von KI

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

–        Nutzung von Anaconda, Tensorflow und Keras an konkreten Beispielen

–        Erarbeitung und Einsatz von KI-Methoden zur Datenverarbeitung

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

 

Zielgruppe:

–        Erfahrene aus den Bereichen Programmierung, Entwicklung, Anwendung

 

Voraussetzungen:

–        Grundlegende Programmierkenntnisse empfehlenswert (aber nicht erforderlich)

 

Inhalte:

–        Datenverarbeitungsmethoden kennenlernen und nutzen

–        Programmierung und Nutzung von Klassifizierungsmethoden

–        Anwendung vom bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning)

–        Einsatz kostenloser und kostenpflichtiger Tools zur Datenauswertung

–        Umfangreiche Darstellung der Ergebnisse

 

Ausweichtermin:

–        18.1. + 19.1.2023 in Gotha

 

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

 

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

Die Teilnehmerzahl pro Modul ist auf 6 begrenzt.

Rückfragen sowie Anmeldungen: schulung@cc-online.eu

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

 

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

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

datascientest

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.   

Redaktion

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

 

Benjamin Aunkofer

Interview – Künstliche Intelligenz im Unternehmen & der Mangel an IT-Fachkräften

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Interview mit Sebastian van der Meer über den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Unternehmen und dem Mangel an IT-Fachkräften

Sebastian van der Meer

Sebastian van der Meer ist Managing Partner der lexoro Gruppe, einem Technologie- und Beratungsunternehmen in den Zukunftsmärkten: Data-Science, Machine-Learning, Big-Data, Robotics und DevOps. Das Leistungsspektrum ist vielschichtig. Sie vermitteln Top-Experten an Unternehmen (Perm & IT-Contracting), arbeiten mit eigenen Teams für innovative Unternehmen an spannenden IT-Projekten und entwickeln zugleich eigene Produkte und Start-Ups in Zukunftsmärkten. Dabei immer im Mittelpunkt: Menschen und deren Verbindung mit exzellenter Technologiekompetenz.

Data Science Blog: Herr van der Meer, wenn man Google News mit den richtigen Stichwörtern abruft, scheinen die Themen Künstliche Intelligenz, Data Science und Machine Learning bei vielen Unternehmen bereits angekommen zu sein – Ist das so?

Das ist eine sehr gute Frage! Weltweit, vor allem in der USA und China, sind diese bereits „angekommen“, wenn man es so formulieren kann. Allerdings sind wir in Europa leider weit hinterher. Dazu gibt es ja bereits viele Studien und Umfragen, die dies beweisen. Vereinzelt gibt es große mittelständische- und Konzernunternehmen in Deutschland, die bereits eigene Einheiten und Teams in diesen Bereich und auch neue Geschäftsbereiche dadurch ermöglicht haben. Hier gibt es bereits tolle Beispiele, was mit K.I. erreichbar ist. Vor allem die Branchen Versicherungs- und Finanzdienstleistungen, Pharma/Life Science und Automotive sind den anderen in Deutschland etwas voraus.

Data Science Blog: Wird das Thema Data Science oder Machine Learning früher oder später für jedes Unternehmen relevant sein? Muss jedes Unternehmen sich mit K.I. befassen?

Data Science, Machine Learning, künstliche Intelligenz – das sind mehr als bloße Hype-Begriffe und entfernte Zukunftsmusik! Wir stecken mitten in massiven strukturellen Veränderungen. Die Digitalisierungswelle der vergangenen Jahre war nur der Anfang. Jede Branche ist betroffen. Schnell kann ein Gefühl von Bedrohung und Angst vor dem Unbekannten aufkommen. Tatsächlich liegen aber nie zuvor dagewesene Chancen und Potentiale vor unseren Füßen. Die Herausforderung ist es diese zu erkennen und dann die notwendigen Veränderungen umzusetzen. Daher sind wir der Meinung, dass jedes Unternehmen sich damit befassen muss und soll, wenn es in der Zukunft noch existieren will.

Wir unterstützen Unternehmen dabei ihre individuellen Herausforderungen, Hürden und Möglichkeiten zu identifizieren, die der große Hype „künstliche Intelligenz“ mit sich bringt. Hier geht es darum genau zu definieren, welche KI-Optionen überhaupt für das Unternehmen existieren. Mit Use-Cases zeigen wir, welchen Mehrwert sie dem Unternehmen bieten. Wenn die K.I. Strategie festgelegt ist, unterstützen wir bei der technischen Implementierung und definieren und rekrutieren bei Bedarf die relevanten Mitarbeiter.

Data Science Blog: Die Politik strebt stets nach Vollbeschäftigung. Die K.I. scheint diesem Leitziel entgegen gerichtet zu sein. Glauben Sie hier werden vor allem Ängste geschürt oder sind die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt durch das Vordringen von K.I. wirklich so gravierend?

Zu diesem Thema gibt es bereits viele Meinungen und Studien, die veröffentlicht worden sind. Eine interessante Studie hat vorhergesagt, dass in den nächsten 5 Jahren, weltweit 1.3 Millionen Stellen/Berufe durch K.I. wegfallen werden. Dafür aber in den gleichen Zeitnahmen 1.7 Millionen neue Stellen und Berufe entstehen werden. Hier gehen die Meinungen aber ganz klar auseinander. Die Einen sehen die Chancen, die Möglichkeiten und die Anderen sehen die Angst oder das Ungewisse. Eins steht fest, der Arbeitsmarkt wird sich in den nächsten 5 bis 10 Jahren komplett verändern und anpassen. Viele Berufe werden wegfallen, dafür werden aber viele neue Berufe hinzukommen. Vor einigen Jahren gab es noch keinen „Data Scientist“ Beruf und jetzt ist es einer der best bezahltesten IT Stellen in Unternehmen. Allein das zeigt doch auch, welche Chancen es in der Zukunft geben wird.

Data Science Blog: Wie sieht der Arbeitsmarkt in den Bereichen Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz aus?

Der Markt ist sehr intransparent. Jeder definiert einen Data Scientist anders. Zudem wird sich der Beruf und seine Anforderungen aufgrund des technischen Fortschritts stetig verändern. Der heutige Data Scientist wird sicher nicht der gleiche Data Scientist in 5 oder 10 Jahren sein. Die Anforderungen sind enorm hoch und die Konkurrenz, der sogenannte „War of Talents“ ist auch in Deutschland angekommen. Der Anspruch an Veränderungsbereitschaft und technisch stets up to date und versiert zu sein, ist extrem hoch. Das gleiche gilt auch für die anderen K.I. Berufe von heute, wie z.B. den Computer Vision Engineer, der Robotics Spezialist oder den DevOps Engineer.

Data Science Blog: Worauf sollten Unternehmen vor, während und nach der Einstellung von Data Scientists achten?

Das Allerwichtigste ist der Anfang. Es sollte ganz klar definiert sein, warum die Person gesucht wird, was die Aufgaben sind und welche Ergebnisse sich das Unternehmen mit der Einstellung erwartet bzw. erhofft. Oftmals hören wir von Unternehmen, dass sie Spezialisten in dem Bereich Data Science / Machine Learning suchen und große Anforderungen haben, aber diese gar nicht umgesetzt werden können, weil z.B. die Datengrundlage im Unternehmen fehlt. Nur 5% der Data Scientists in unserem Netzwerk sind der Ansicht, dass vorhandene Daten in ihrem Unternehmen bereits optimal verwertet werden. Der Data Scientist sollte schnell ins Unternehmen integriert werde um schnellstmöglich Ergebnisse erzielen zu können. Um die wirklich guten Leute für sich zu gewinnen, muss ein Unternehmen aber auch bereit sein finanziell tiefer in die Tasche zu greifen. Außerdem müssen die Unternehmen den top Experten ein technisch attraktives Umfeld bieten, daher sollte auch die Unternehmen stets up-to-date sein mit der heutigen Technologie.

Data Science Blog: Was macht einen guten Data Scientist eigentlich aus?

Ein guter Data Scientist sollte in folgenden Bereichen sehr gut aufgestellt sein: Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten, Machine Learning Kenntnisse, Programmiersprachen und ein allgemeines Business-Verständnis. Er sollte sich stets weiterentwickeln und von den Trends up to date sein. Auf relevanten Blogs, wie dieser Data Science Blog, aktiv sein und sich auf Messen/Meetups etc bekannt machen.

Außerdem sollte er sich mit uns in Verbindung setzen. Denn ein weiterer, wie wir finden, sehr wichtiger Punkt, ist es sich gut verkaufen zu können. Hierzu haben wir uns in dem letzten Jahr sehr viel Gedanken gemacht und auch Studien durchgeführt. Wir wollen es jedem K.I. -Experten ermöglichen einen eigenen Fingerabdruck zu haben. Bei uns ist dies als der SkillPrint bekannt. Hierfür haben wir eine holistische Darstellung entwickelt, die jeden Kandidaten einen individuellen Fingerabdruck seiner Kompetenzen abbildet. Hierfür durchlaufen die Kandidaten einen Online-Test, der von uns mit top K.I. Experten entwickelt wurde. Dieser bildet folgendes ab: Methoden Expertise, Applied Data Science Erfahrung, Branchen know-how, Technology & Tools und Business knowledge. Und die immer im Detail in 3 Ebenen.

Der darauf entstehende SkillPrint/Fingerprint ist ein Qualitätssigel für den Experten und damit auch für das Unternehmen, das den Experten einstellt.

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

Benjamin Aunkofer

Interview – Nutzen und Motivation der medizinischen Datenanalyse

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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.

Benjamin Aunkofer

Interview – Berufsbegleitender Zertifikatskurs “Data Science”

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Dr. Peter Lauf

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

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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.