Tag Archive for: Data Scientist

Benjamin Aunkofer über Karriere mit Daten, Datenkompetenz und Datenstrategie
Redaktion

Data Jobs – Podcast-Folge mit Benjamin Aunkofer

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

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

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

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

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

 

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

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

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DataScientest.com Weiterbildung zum Data Scientist
Redaktion

Data Scientist Weiterbildung | datascientest.com

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

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

Data Scientist Weiterbildung

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

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

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

 

Hybride Lernformat

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

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

 

Die Ziele des Data Scientist

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

Untersuchen

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

Analysieren

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

Prognostizieren

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

Modellieren

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

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

Kosten für diese anerkannte Weiterbildung: 5.990 EUR

Wie kannst Du Deine Weiterbildung finanzieren?

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

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

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

 
Benjamin Aunkofer

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

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

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

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

Was unterscheidet also einen Quant von einem Data Scientist?

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

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

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

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

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

Fazit zum Vergleich beider Berufsbilder

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

Quants in Kino + TV

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

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

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

Data Scientists in Kino + TV

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

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

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

Julius Meier

Buzzword Bingo: Data Science – Teil I

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

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

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

Künstliche Intelligenz

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

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

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

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

Algorithmen

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

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

Maschinelles Lernen

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

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

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

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

Benjamin Aunkofer

Interview: Data Science in der Finanzbranche

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

In wie weit werden unstrukturierte Daten in die Analysen einbezogen?

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

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

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

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

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

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.

Ramon Wartala

Data Science mit dem iPad Pro (und der Cloud)

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Seit einiger Zeit versuche ich mein iPad Pro stärker in meinen Arbeitsaltag zu integrieren. Ähnlich wie Joseph (iPad Pro 10.5 as my Main Computer – Part 1, Part 2 und Part 3) sprechen auch für mich seit der Einführung des iPad Pro 9,7″, das nochmal verbesserte Display, die größeren Speicheroptionen, das faltbaren Smart Keyboard (funktioniert über einen seitlichen Konnektor und nicht über eine störanfällige BlueTooth-Verbindung) und der Apple Pencil dafür, dieses Gerät statt eines Notebooks zu nutzen.

Abbildung 1: Mein Homescreen

Neben der besseren Mobilität ist hier vor allen Dingen iOS 11 und das kommende iOS 12 zu nennen, welches mit einem verbesserte Dateisystem (transparente Einbindung von iCloud, DropBox, Google Drive etc.) und die Möglichkeit zwei Apps nebeneinander im Splitscreen auszuführen.

 

Apropos Apps: Diese sind ein weiteres Argument für mich, dieses Setup zu testen ist die unverändert gute bis sehr gute Qualität der verfügbaren iOS-Apps zu nutzen. Vorbei sind zum Glück die Zeiten, in der man keine eigenen Schriftarten (nach-) installieren kann (ich nutze dafür AnyFont), keine Kommendozeilenwerkzeug existieren (ich nutze StaSh), kein SSH-Tunneling (hier nutze ich SSH Tunnel von Yuri Bushev) funktioniert und sich GitHub/GitLab nicht nutzen lässt (hier nutze ich WorkingCopy). Ganze Arbeitsabläufe lassen sich darüber hinaus mit Hilfe von Workflow (und in iOS 12 mit Siri Shortcuts) automatisieren. Zum schreiben nutze ich verschiede Anwendungen, je nach Anwendungsfall. Für einfache (Markdown-) Texte nutze ich iA Writer und Editorial. Ulysses nutze ich nicht, da ich in dem Bereich Abomodelle nicht umbedingt bevorzuge, wenn es sich nicht vermeiden lässt.

Software Entwicklung

Die Entwicklung von Software nativ auf dem iPad Pro funktioniert am besten mit Pythonista. Für alles andere benötigt man entsprechende Server auf denen sich der benötigte Tool-Stack befindet, welchen man benötigt. Hier nutze ich am liebsten Linux-Systeme (CentOS oder Ubuntu) da diese sehr nah an Systemen sind, welche ich für Produktivsysteme nutze.
Mit der Nutzung von Cloud-Infrastrukturen wie sie einem zum Beispiel Amazon Web Service bietet, lassen sich sehr schnell und vor allen Dingen on-demand, Systeme starten. Schnell merkt man, dass sich dieser Vorgang stark automatisieren lässt, möchte man nicht ständig mit Hilfe der AWS Console arbeiten. Mit Pythonista und der StaSh lässt sich zu diesem Zweck sehr einfach die boto2-Bibliothek installieren, welche eine direkte Anbindung des AWS SDKs über Python ermöglicht. Damit wiederum lassen sich alle AWS-Dienste als Infrastructure-as-Code nutzen.
Mit boto3 lassen sich nicht nur EC2-Instanzen starten oder der Inhalt von S3-Buckets bearbeiten. Es können auch die verschiedenen Amazon-Dienste zum Beispiel aus dem Bereich Maschine Learning genutzt werden. Damit lassen sich dann leicht Objekte in Bildern erkennen oder der Inhalt von Texten analysieren.

Mosh und Blink

Möchte man effizient auf EC2-Instanzen arbeiten so lohnt ein Blick auf die UDP-basierte Mosh. Im Gegensatz zu normalen SSH-Verbindungen über TCP/IP, puffert Mosh Verbindungsabbrüche. So lassen sich Verbindungen auch nach mehreren Tagen noch ohne Probleme weiter nutzen. Genau wie SSH benötigt Mosh auch eine entsprechende Server-Komponente auf dem Host und ein Terminal, welches Mosh kann. Die Installation ist jedoch auch nicht schwieriger als bei anderer Software. Auf der Seite des iPads nutzte ich sowohl für SSH als auch Mosh die Termial-App Blink.

Mehrere Terminals

Wenn ich früher meinen Mac genutzt habe, dann hatte ich in der Regel mehr als eine (SSH-) Verbindung zum Zielsystem offen. Grund hierfür war, dass ich gern mehrere Dienste auf einem Server-Systems gleichzeitig im Auge behalten wollte. Ein oder zwei Fenster für die Ansicht von Logdateien mit ‘tail’, ein Fenster für meinen Lieblingseditor ‘vim’ und ein Fenster für die Arbeit auf der Kommandozeile. Seit dem ich das auf dem iPad mache, habe ich den Terminalmultiplexer tmux schätzen gelernt. Dieser ermöglicht, wie der Name sagt, die Verwaltung getrennter Sitzungen innerhalb eines Terminals (mehr dazu unter https://robots.thoughtbot.com/a-tmux-crash-course).

Offline Dokumentation

Abbildung 2: Pythonista und Boto3 – Mit dem iPad die AWS kontrollieren

Seitdem es den Amazon Kindle in Deutschland gibt, nutze ich diesen Dienst. Ich hatte mir 2010 den Kindle2 noch aus den USA schicken lassen und dann irgendwann mein Konto auf den deutschen Kindle-Store migriert. Demnach nutze ich seit gut 9 Jahren die Kindle-Apps für meine Fachbücher. Auf dem iPad habe ich so bequem Zugriff auf über hundert IT- und andere Fachbücher. Papers und Cheat-Sheets speichere ich als PDFs in meinem DropBox- oder GoogleDrive-Account. Damit ich auch offline Zugriff auf die wichtigsten Manuelas habe (Python, git, ElasticSearch, Node.js etc.), nutze ich das freie Dash.

Data Science

Für die Entwicklung von MVPs für den Bereich Data Science ist  Spark, und hier vor allen Dingen PySpark in Kombination mit Jupyter Notebook, mein Werkzeug der Wahl. Auf den ersten Blick eine Unmöglichkeit auf dem iPad. Auf den zweiten aber lösbar. In der Regel arbeite ich eh mit Daten, welche zu groß sind um auf einem normalen Personalcomputer in endlicher Zeit effizient verarbeitet werden zu können. Hier arbeite ich mehr und mehr in der Cloud und hier aktuell verstärkt in der von Amazon.

Mein Workflow funktioniert demnach so:

  1. Erstellung des nötigen Python Skripts für die Ausführung einer bestimmten AWS-Umgebung (EMR, SageMaker etc.) mit boto3 in Pythonista auf dem iPad
  2. Ausführen der Umgebung inkl. Kostenkontrolle (Billing-API)
  3. Aufbau eines SSH-Tunnels mit Hilfe eines SSH Tunnel / alternativ mit Mosh
  4. Nutzung von Blink bzw. SSH Pro für die SSH-Verbindung
  5. Nutzung von Juno um eine entfernte Jupyter Notebook / Jupyter Hub Installation nutzen zu können

PySpark im Jupyter Notebook

Abbildung 3: Mit Juno Jupyter Notebook aus auf dem iPad nutzen

Amazons Elastic Map Reduce Dienst bringt bereits eine Jupyter Notebook Installation inkl. Spark/PySpark mit und ermöglicht einen sicheren Zugang über einen verschlüsselten Tunnel. Einziges Problem bei der Nutzung von EMR: Alle Daten müssen in irgend einem System persistiert werden. Dies gilt nicht nur für die eigentlichen Daten sondern auch für die Notebooks. Günstiger Storage lässt sich über S3 einkaufen und mit Hilfe von s3fs-fuse (https://github.com/s3fs-fuse/s3fs-fuse) in das lokale Dateisystem eines EMR Clusters einhängen. Wie man das innerhalb eines geeigneten Bootstrap-Scripts macht habe ich auf GitHub (https://github.com/rawar/emr-ds-tools) dokumentiert. So lassen sich die eigenen EMR-Experimente auch nach dem herunterfahren des Clusters aufbewahren und weiter entwicklen.

Fokussierung im Großraumbüro

Jeder der ab und zu mal in Großraumbüros, in der Bahn oder Flugzeug arbeitet muß, kennt das Problem: Ab und zu möchte man sein Umfeld so gut es geht ausblenden um sich auf die eigene Arbeit voll und ganz zu konzentrieren. Dabei helfen kleine und große Kopfhörer ob mit oder ohne Noice Cancelation. Mit sind die Kabellosen dabei am liebsten und ich nutze lieber In-Ears als Over-Ears wegen der Wärmeentwicklung. Ich mag einfach keine warme Ohren beim Denken. Nach dem das geklärt ist wäre die nächste Frage: Musik oder Geräusche. Ab und zu kann ich Musik beim Arbeiten ertragen wenn sie

1. ohne Gesang und
2. dezent rhythmisch ist.

Zum Arbeiten höre ich dann gern Tosca, Milch Bar, oder Thievery Corporation. Schreiben kann ich unter Geräuscheinwirkung aber besser. Hier nutze ich Noisly mit ein paar eignen Presets für Wald-, Wind- und Wassergeräusche.

Fazit

Das iPad Pro als Terminal des 21. Jahrhunderts bietet dank hervorragender Apps und der Möglichkeit zumindest Python nativ auszuführen, eine gute Ausgangsbasis für das mobile Arbeiten im Bereich Data Science. Hier muss man sich nur daran gewöhnen, dass man seinen Code nicht lokal ausführen kann, sondern dazu immer eine entsprechende Umgebung auf einem Server benötigt. Hier muß es nicht zwingend ein Server in der Cloud sein. Ein alter Rechner mit Linux und den nötigen Tools im Keller tut es auch. Für welches Modell man sich auch entscheidet, man sollte sehr früh Anfangen das Aufsetzten der entsprechenden Server-Umgebungen zu automatisieren (Infrastructure-as-Code). Auch hier bietet sich Pythonista (in Kombination mit Workflow) an. Was bei der täglichen Arbeit auf dem iPad manchmal stört ist, dass nicht alle Aktionen mit der Tastatur ausgeführt werden können und es hier immer noch zu einem haptischen Bruch kommt, wenn man einige Dingen nur über das Touch-Display macht und einige ausschließlich über die Tastatur. Manchmal würde ich mir auch ein größeres Display wünschen oder die Möglichkeit den Winkel des iPads auf der Tastatur ändern zu können. Diese Nachteile würde ich allerdings nicht gegen die Mobilität (Gewicht + Akkulaufzeit) eintauschen wollen.

Robert Schmitz

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

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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.

Redaktion

Neues Weiterbildungsangebot zu Programmiersprache R an der TU Dortmund

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Anzeige: Neues Weiterbildungsangebot zu Programmiersprache R an der TU Dortmund

In der Tagesseminarreihe „Dortmunder R-Kurse“ an der Technischen Universität Dortmund vermitteln erfahrene Experten die praktische Anwendung der Open-Source Statistiksoftware R. Die Teilnehmenden erwerben dadurch Schlüsselkompetenzen im Umgang mit Big Data.

Das Seminar R-Basiskurs für Anfänger findet am 22.02. & 23.02.18 statt. Den Teilnehmern wird der praxisrelevante Part der Programmiersprache näher gebracht, um so die Grundlagen zur ersten Datenanalyse — vom Datensatz zu statistischen Kennzahlen und ersten Datenvisualisierungen — zu schaffen. Anmeldeschluss ist der 01.02.2018.

Das Seminar R-Vertiefungskurs für Fortgeschrittene findet am 06.03. & 07.03.18 statt. Die Veranstaltung ist ideal für Teilnehmende mit ersten Vorkenntnissen, die ihre Analysen effizient mit R durchführen möchten. Anmeldeschluss ist der 13.02.2018.

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

Benjamin Aunkofer

Data Science Knowledge Stack – Was ein Data Scientist können muss

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Was muss ein Data Scientist können? Diese Frage wurde bereits häufig gestellt und auch häufig beantwortet. In der Tat ist man sich mittlerweile recht einig darüber, welche Aufgaben ein Data Scientist für Aufgaben übernehmen kann und welche Fähigkeiten dafür notwendig sind. Ich möchte versuchen, diesen Konsens in eine Grafik zu bringen: Ein Schichten-Modell, ähnlich des OSI-Layer-Modells (welches übrigens auch jeder Data Scientist kennen sollte).
Ich gebe Einführungs-Seminare in Data Science für Kaufleute und Ingenieure und bei der Erläuterung, was wir in den Seminaren gemeinsam theoretisch und mit praxisnahen Übungen erarbeiten müssen, bin ich auf die Idee für dieses Schichten-Modell gekommen. Denn bei meinen Seminaren fängt es mit der Problemstellung bereits an, ich gebe nämlich Seminare für Data Science für Business Analytics mit Python. Also nicht beispielsweise für medizinische Analysen und auch nicht mit R oder Julia. Ich vermittle also nicht irgendein Data Science, sondern eine ganz bestimmte Richtung.

Ein Data Scientist muss bei jedem Data Science Vorhaben Probleme auf unterschiedlichsten Ebenen bewältigen, beispielsweise klappt der Datenzugriff nicht wie geplant oder die Daten haben eine andere Struktur als erwartet. Ein Data Scientist kann Stunden damit verbringen, seinen eigenen Quellcode zu debuggen oder sich in neue Data Science Pakete für seine ausgewählte Programmiersprache einzuarbeiten. Auch müssen die richtigen Algorithmen zur Datenauswertung ausgewählt, richtig parametrisiert und getestet werden, manchmal stellt sich dabei heraus, dass die ausgewählten Methoden nicht die optimalen waren. Letztendlich soll ein Mehrwert für den Fachbereich generiert werden und auch auf dieser Ebene wird ein Data Scientist vor besondere Herausforderungen gestellt.

english-flagRead this article in English:
“Data Science Knowledge Stack – Abstraction of the Data Scientist Skillset”

Data Science Knowledge Stack

Mit dem Data Science Knowledge Stack möchte ich einen strukturierten Einblick in die Aufgaben und Herausforderungen eines Data Scientists geben. Die Schichten des Stapels stellen zudem einen bidirektionalen Fluss dar, der von oben nach unten und von unten nach oben verläuft, denn Data Science als Disziplin ist ebenfalls bidirektional: Wir versuchen gestellte Fragen mit Daten zu beantworten oder wir schauen, welche Potenziale in den Daten liegen, um bisher nicht gestellte Fragen zu beantworten.

Der Data Science Knowledge Stack besteht aus sechs Schichten:

Database Technology Knowledge

Ein Data Scientist arbeitet im Schwerpunkt mit Daten und die liegen selten direkt in einer CSV-Datei strukturiert vor, sondern in der Regel in einer oder in mehreren Datenbanken, die ihren eigenen Regeln unterliegen. Insbesondere Geschäftsdaten, beispielsweise aus dem ERP- oder CRM-System, liegen in relationalen Datenbanken vor, oftmals von Microsoft, Oracle, SAP oder eine Open-Source-Alternative. Ein guter Data Scientist beherrscht nicht nur die Structured Query Language (SQL), sondern ist sich auch der Bedeutung relationaler Beziehungen bewusst, kennt also auch das Prinzip der Normalisierung.

Andere Arten von Datenbanken, sogenannte NoSQL-Datenbanken (Not only SQL)  beruhen auf Dateiformaten, einer Spalten- oder einer Graphenorientiertheit, wie beispielsweise MongoDB, Cassandra oder GraphDB. Einige dieser Datenbanken verwenden zum Datenzugriff eigene Programmiersprachen (z. B. JavaScript bei MongoDB oder die graphenorientierte Datenbank Neo4J hat eine eigene Sprache namens Cypher). Manche dieser Datenbanken bieten einen alternativen Zugriff über SQL (z. B. Hive für Hadoop).

Ein Data Scientist muss mit unterschiedlichen Datenbanksystemen zurechtkommen und mindestens SQL – den Quasi-Standard für Datenverarbeitung – sehr gut beherrschen.

Data Access & Transformation Knowledge

Liegen Daten in einer Datenbank vor, können Data Scientists einfache (und auch nicht so einfache) Analysen bereits direkt auf der Datenbank ausführen. Doch wie bekommen wir die Daten in unsere speziellen Analyse-Tools? Hierfür muss ein Data Scientist wissen, wie Daten aus der Datenbank exportiert werden können. Für einmalige Aktionen kann ein Export als CSV-Datei reichen, doch welche Trennzeichen und Textqualifier können verwendet werden? Eventuell ist der Export zu groß, so dass die Datei gesplittet werden muss.
Soll eine direkte und synchrone Datenanbindung zwischen dem Analyse-Tool und der Datenbank bestehen, kommen Schnittstellen wie REST, ODBC oder JDBC ins Spiel. Manchmal muss auch eine Socket-Verbindung hergestellt werden und das Prinzip einer Client-Server-Architektur sollte bekannt sein. Auch mit synchronen und asynchronen Verschlüsselungsverfahren sollte ein Data Scientist vertraut sein, denn nicht selten wird mit vertraulichen Daten gearbeitet und ein Mindeststandard an Sicherheit ist zumindest bei geschäftlichen Anwendungen stets einzuhalten.

Viele Daten liegen nicht strukturiert in einer Datenbank vor, sondern sind sogenannte unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten aus Dokumenten oder aus Internetquellen. Auch hier haben wir es mit Schnittstellen zutun, ein häufiger Einstieg für Data Scientists stellt beispielsweise die Twitter-API dar. Manchmal wollen wir Daten in nahezu Echtzeit streamen, beispielsweise Maschinendaten. Dies kann recht anspruchsvoll sein, so das Data Streaming beinahe eine eigene Disziplin darstellt, mit der ein Data Scientist schnell in Berührung kommen kann.

Programming Language Knowledge

Programmiersprachen sind für Data Scientists Werkzeuge, um Daten zu verarbeiten und die Verarbeitung zu automatisieren. Data Scientists sind in der Regel keine richtigen Software-Entwickler, sie müssen sich nicht um Software-Sicherheit oder -Ergonomie kümmern. Ein gewisses Basiswissen über Software-Architekturen hilft jedoch oftmals, denn immerhin sollen manche Data Science Programme in eine IT-Landschaft integriert werden. Unverzichtbar ist hingegen das Verständnis für objektorientierte Programmierung und die gute Kenntnis der Syntax der ausgewählten Programmiersprachen, zumal nicht jede Programmiersprache für alle Vorhaben die sinnvollste ist.

Auf dem Level der Programmiersprache gibt es beim Arbeitsalltag eines Data Scientists bereits viele Fallstricke, die in der Programmiersprache selbst begründet sind, denn jede hat ihre eigenen Tücken und Details entscheiden darüber, ob eine Analyse richtig oder falsch abläuft: Beispielsweise ob Datenobjekte als Kopie oder als Referenz übergeben oder wie NULL-Werte behandelt werden.

Data Science Tool & Library Knowledge

Hat ein Data Scientist seine Daten erstmal in sein favorisiertes Tool geladen, beispielsweise in eines von IBM, SAS oder in eine Open-Source-Alternative wie Octave, fängt seine Kernarbeit gerade erst an. Diese Tools sind allerdings eher nicht selbsterklärend und auch deshalb gibt es ein vielfältiges Zertifizierungsangebot für diverse Data Science Tools. Viele (wenn nicht die meisten) Data Scientists arbeiten überwiegend direkt mit einer Programmiersprache, doch reicht diese alleine nicht aus, um effektiv statistische Datenanalysen oder Machine Learning zu betreiben: Wir verwenden Data Science Bibliotheken, also Pakete (Packages), die uns Datenstrukturen und Methoden als Vorgabe bereitstellen und die Programmiersprache somit erweitern, damit allerdings oftmals auch neue Tücken erzeugen. Eine solche Bibliothek, beispielsweise Scikit-Learn für Python, ist eine in der Programmiersprache umgesetzte Methodensammlung und somit ein Data Science Tool. Die Verwendung derartiger Bibliotheken will jedoch gelernt sein und erfordert für die zuverlässige Anwendung daher Einarbeitung und Praxiserfahrung.

Geht es um Big Data Analytics, also die Analyse von besonders großen Daten, betreten wir das Feld von Distributed Computing (Verteiltes Rechnen). Tools (bzw. Frameworks) wie Apache Hadoop, Apache Spark oder Apache Flink ermöglichen es, Daten zeitlich parallel auf mehren Servern zu verarbeiten und auszuwerten. Auch stellen diese Tools wiederum eigene Bibliotheken bereit, für Machine Learning z. B. Mahout, MLlib und FlinkML.

Data Science Method Knowledge

Ein Data Scientist ist nicht einfach nur ein Bediener von Tools, sondern er nutzt die Tools, um seine Analyse-Methoden auf Daten anzuwenden, die er für die festgelegten Ziele ausgewählt hat. Diese Analyse-Methoden sind beispielweise Auswertungen der beschreibenden Statistik, Schätzverfahren oder Hypothesen-Tests. Etwas mathematischer sind Verfahren des maschinellen Lernens zum Data Mining, beispielsweise Clusterung oder Dimensionsreduktion oder mehr in Richtung automatisierter Entscheidungsfindung durch Klassifikation oder Regression.

Maschinelle Lernverfahren funktionieren in der Regel nicht auf Anhieb, sie müssen unter Einsatz von Optimierungsverfahren, wie der Gradientenmethode, verbessert werden. Ein Data Scientist muss Unter- und Überanpassung erkennen können und er muss beweisen, dass die Vorhersageergebnisse für den geplanten Einsatz akkurat genug sind.

Spezielle Anwendungen bedingen spezielles Wissen, was beispielsweise für die Themengebiete der Bilderkennung (Visual Computing) oder der Verarbeitung von menschlicher Sprache (Natural Language Processiong) zutrifft. Spätestens an dieser Stelle öffnen wir die Tür zum Deep Learning.

Fachexpertise

Data Science ist kein Selbstzweck, sondern eine Disziplin, die Fragen aus anderen Fachgebieten mit Daten beantworten möchte. Aus diesem Grund ist Data Science so vielfältig. Betriebswirtschaftler brauchen Data Scientists, um Finanztransaktionen zu analysieren, beispielsweise um Betrugsszenarien zu erkennen oder um die Kundenbedürfnisse besser zu verstehen oder aber, um Lieferketten zu optimieren. Naturwissenschaftler wie Geologen, Biologen oder Experimental-Physiker nutzen ebenfalls Data Science, um ihre Beobachtungen mit dem Ziel der Erkenntnisgewinnung zu machen. Ingenieure möchten die Situation und Zusammenhänge von Maschinenanlagen oder Fahrzeugen besser verstehen und Mediziner interessieren sich für die bessere Diagnostik und Medikation bei ihren Patienten.

Damit ein Data Scientist einen bestimmten Fachbereich mit seinem Wissen über Daten, Tools und Analyse-Methoden ergebnisorientiert unterstützen kann, benötigt er selbst ein Mindestmaß an der entsprechenden Fachexpertise. Wer Analysen für Kaufleute, Ingenieure, Naturwissenschaftler, Mediziner, Juristen oder andere Interessenten machen möchte, muss eben jene Leute auch fachlich verstehen können.

Engere Data Science Definition

Während die Data Science Pioniere längst hochgradig spezialisierte Teams aufgebaut haben, suchen beispielsweise kleinere Unternehmen eher den Data Science Allrounder, der vom Zugriff auf die Datenbank bis hin zur Implementierung der analytischen Anwendung das volle Aufgabenspektrum unter Abstrichen beim Spezialwissen übernehmen kann. Unternehmen mit spezialisierten Daten-Experten unterscheiden jedoch längst in Data Scientists, Data Engineers und Business Analysts. Die Definition für Data Science und die Abgrenzung der Fähigkeiten, die ein Data Scientist haben sollte, schwankt daher zwischen der breiteren und einer engeren Abgrenzung.

Die engere Betrachtung sieht vor, dass ein Data Engineer die Datenbereitstellung übernimmt, der Data Scientist diese in seine Tools lädt und gemeinsam mit den Kollegen aus dem Fachbereich die Datenanalyse betreibt. Demnach bräuchte ein Data Scientist kein Wissen über Datenbanken oder APIs und auch die Fachexpertise wäre nicht notwendig…

In der beruflichen Praxis sieht Data Science meiner Erfahrung nach so nicht aus, das Aufgabenspektrum umfasst mehr als nur den Kernbereich. Dieser Irrtum entsteht in Data Science Kursen und auch in Seminaren – würde ich nicht oft genug auf das Gesamtbild hinweisen. In Kursen und Seminaren, die Data Science als Disziplin vermitteln wollen, wird sich selbstverständlich auf den Kernbereich fokussiert: Programmierung, Tools und Methoden aus der Mathematik & Statistik.