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

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.

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Data Science mit dem iPad Pro (und der Cloud)

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.

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

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

Echtes Datenverständnis – Was ist das?

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

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

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

Mit Wissens-Hubs die ersten Schritte begleiten

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

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

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

Neues Weiterbildungsangebot zu Programmiersprache R an der TU Dortmund

Anzeige: Neues Weiterbildungsangebot zu Programmiersprache R an der TU Dortmund

In der Tagesseminarreihe Dortmunder R-Kursean 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/

Data Science Knowledge Stack – Was ein Data Scientist können muss

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.

Höhere Mathematik als Grundvoraussetzung für Data Scientists

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

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

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

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

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

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

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

Der Aufgabenbereich eines Data Scientist.

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

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

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

Warum diese Diskussion?

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

Resümee

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

Interview – Data Science in der Automobilbranche

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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

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

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

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

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

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

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

Was macht einen guten Data Scientist aus? Kurzinterviews mit 6 führenden Experten!

Was macht eigentlichen einen guten Data Scientist aus?

Diese Frage wurde mir von Studenten und Absolventen, aber auch von alteingesessenen CIOs bereits häufiger gestellt. Gerade Deutsche Unternehmen sind hinsichtlich der Möglichkeiten mit Data Science noch nicht so recht aufgeklärt und auch erst seit wenigen Jahren bieten Hochschulen entsprechende Schwerpunkte oder sogar ganze Studiengänge an. Zumindest für Wirtschaftsunternehmen ist Data Science eine neue Disziplin und somit ist es auch nicht verwunderlich, dass für das Berufsbild des Data Scientists noch ganz unterschiedliche Auffassungen vorherrschen – Und ganz ehrlich: Die Recruiter mit ihren wirren Anforderungsprofilen machen es nicht besser!

Dieses Mal möchte ich selbst jedoch einen Schritt zurücktreten und keine konkrete Antwort auf die Frage geben, was denn einen guten Data Scientist ausmacht. Ich habe diese Frage einfach mal an Experten weitergeleitet, die ich zu den führenden Data Science Experten in Deutschland zähle. Und hier sind ihre Antworten: Read more

Interview – Mit Data Science Kundenverhalten vorhersagen

Frau Dr. Eva-Marie Müller-Stüler ist Associate Director in Decision Science der KPMG LLP in London. Sie absolvierte zur Diplom-Mathematikerin an der Technischen Universität München, mit einem einjährigen Auslandssemester in Tokyo, und promovierte an der Philipp Universität in Marburg.

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“Interview – Using Decision Science to forecast customer behaviour”

Data Science Blog: Frau Dr. Müller-Stüler, welcher Weg hat Sie bis an die Analytics-Spitze der KPMG geführt?

Ich hatte schon immer viel Spaß an analytischen Fragestellungen, aber auch ein großes Interesse an Menschen und Finance. Die Frage wie Menschen ticken und Entscheidungen treffen finde ich unglaublich spannend. Im Mathematikstudium und auch bei der Doktorarbeit kamen dann das Auswerten von großen Datenmengen und das Programmieren von Algorithmen hinzu. Die solide mathematische Ausbildung kombiniert mit dem spezifischen Branchen- und Finanzverständnis ermöglicht es mir das Geschäftsmodell meiner Kunden zu verstehen und Methoden zu entwickeln, die den Markt verändern und neue Wege finden.

Data Science Blog: Welche Analysen führen Sie für Ihre Kundenaufträge durch? Welche Vorteile generieren Sie für Ihre Kunden?

Unser Team beschäftigt sich hauptsächlich mit Behaviour und Customer Science. Daher auch der Slogan „We understand human behaviour and we change it“. Unser Focus ist der Mensch (z.B. Kunde oder der Mitarbeiter) und die Frage, wie wir ihn durch das Verständnis seiner Datenartefakte im Verhalten ändern bzw. zukünftiges Verhalten vorhersagen können. Auf dieser Basis entwickeln wir Always-on forecasting Modelle, die es dem Mandanten ermöglichen, bereits im Vorfeld zu agieren. Das kann z.B. bedeuten, durch ortgenaue Informationen spezifische Kundennachfrage an einem bestimmten Standort vorherzusagen, wie sie verbessert oder in die gewünschte Richtung beeinflusst werden kann oder durch welche Maßnahmen bzw. Promotions welcher Kundentyp optimal erreicht wird. Oder auch die Frage wo und mit welcher Produktmischung am besten ein neues Geschäft eröffnet werden soll, ist mit Predictive Analytics viel genauer vorherzusagen als durch herkömmliche Methoden.

Data Science Blog: Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit prädiktive Analysen für Kundenverhalten adäquat funktionieren?

Die Daten müssen natürlich eine gewisse Qualität und Historie haben um z. B. auch Trends und Zyklen zu erkennen. Oft kann man sich aber auch über die Einbindung neuer Datenquellen einen Vorteil erschaffen. Dabei ist Erfahrung und Kreativität enorm wichtig, um zu verstehen was möglich ist und die Qualität verbessert oder ob etwas nur für mehr Rauschen sorgt.

Data Science Blog: Welche externen Datenquellen müssen Sie dafür einbinden? Wie behandeln Sie unstrukturierte Daten?

Hier in England ist man – was externe Datenquellen angeht – schon sehr verwöhnt. Wir benutzen im Schnitt an die 10.000 verschiedene Signale, die je nach Fragestellung unterschiedlich seien können: z. B. die Zusammensetzung der Bevölkerung, Nahverkehrsinformationen, die Nähe von Sehenswürdigkeiten, Krankenhäusern, Schulen, Kriminalitätsraten und vieles mehr. Der Einfluss eines Signals ist bei jedem Problem unterschiedlich. So kann eine hohe Anzahl an Taschendiebstählen ein Zeichen dafür sein, dass in der Gegend viel los ist und die Menschen im Schnitt viel Bargeld bei sich tragen. Das kann z. B. für einen Fast Food-Retailer in der Innenstadt durchaus einen positiven Einfluss auf sein Geschäft haben in einer anderen Gegend aber das Gegenteil bedeuten.

Data Science Blog: Welche Möglichkeiten bietet Data Science für die Forensik bzw. zur Betrugserkennung?

Da jeden Kunden tausende Datensignale umgeben und er durch sein Verhalten weitere produziert und aussendet, kann man gerade beim Online-Geschäft schon ein ziemlich gutes Bild über die Person bekommen. Jede Art von Mensch hat ein gewisses Verhaltensmuster und das gilt auch für Betrüger. Diese Muster muss man nur rechtzeitig erkennen oder vorherzusagen lernen.

Data Science Blog: Welche Tools verwenden Sie bei Ihrer Arbeit? In welchen Fällen setzten Sie auf proprietäre Software, wann hingegen auf Open Source?

Das hängt vom Arbeitsschritt und dem definierten Ziel ab. Wir unterscheiden unser Team in unterschiedliche Gruppen: Unsere Data Wrangler (die für das Extrahieren, Erzeugen und Aufbereiten der Daten zuständig sind) arbeiten mit anderen Tools als z. B. unsere Data Modeller. Im Grunde umfasst es die gesamte Palette von SQL Server, R, Python, manchmal aber auch Matlab oder SAS. Immer häufiger arbeiten wir auch mit auf Cloud-Technologie basierenden Lösungen. Data Visualisation und Dashboards in Qlik, Tableau oder Alteryx geben wir in der Regel jedoch an andere Teams weiter.

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

Meine Rolle ist vielleicht am besten zu beschreiben als der Player-Coach. Da läuft von allem etwas mit ein. Am Anfang eines Projektes geht es vor Allem darum, mit den Mandaten die Fragestellung zu erarbeiten und das Projekt zu gewinnen. Teil dessen ist auch neue Ideen und Methoden zu entwickeln.  Während eines Projektes sind das Team Management, der Wissenstransfer im Team, der Review und das Hinterfragen der Modelle meine Hauptaufgaben. Am Schluss kommt dann der endgültige Sign-off des Projektes. Da ich oft mehrere Projekte in unterschiedlichen Stadien gleichzeitig leite, wird es garantiert nie langweilig.

Data Science Blog: Sind gute Data Scientists Ihrer Erfahrung nach tendenziell eher Beratertypen oder introvertierte Nerds?

Das hängt so ein bisschen davon ab wo man seinen Schwerpunkt sieht. Als Data Visualizer oder Data Artist geht es darum die Informationen auf das wesentlich zu reduzieren und toll und verständlich darzustellen. Dafür braucht man Kreativität und ein gutes Verständnis für das Geschäft und einen sicheren Umgang mit den Tools.

Der Data Analyst beschäftigt sich vor Allem mit dem „Slice and Dice“ von Data. Ziel ist es, die Vergangenheit zu analysieren und Zusammenhänge zu erkennen. Es ist wichtig zusätzlich zu dem finanziellen Wissen auch gute mathematische Fähigkeiten zu haben.

Der Data Scientist ist der mathematischste von allen. Er beschäftigt sich damit aus den Daten tiefere Zusammenhänge zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Dabei geht es um die Entwicklung von komplizierten Modellen oder auch Machine Learning Algorithmen. Ohne eine gute mathematische Ausbildung und Programmierkenntnisse ist es leider nicht möglich die Sachen in voller Tiefe zu verstehen. Die Gefahr falsche Schlüsse zu ziehen oder Korrelationen zu interpretieren, die sich aber nicht bedingen ist sehr groß. Ein einfaches Beispiel hierfür ist, dass im Sommer, wenn das Wetter schön ist, mehr Menschen Eis essen und in Seen baden gehen. Daher lässt sich eine eindeutige Korrelation zwischen Eis essen und der Anzahl an Ertrunkenen zeigen, obwohl nicht das Eis essen zum Ertrinken führt sondern die beeinflussende Variable die Temperatur ist. Daher ist ein Doktor in einem mathematiknahen Fach schon wichtig.

Genauso ist aber für den Data Scientist auch das entsprechende Finanz- und Branchenwissen wichtig, denn seine Erkenntnisse und Lösung müssen relevant für den Kunden sein und deren Probleme lösen oder Prozesse verbessern. Die tollste AI Maschine bringt keiner Bank einen Wettbewerbsvorteil, wenn sie den Eisverkauf auf Basis des Wetters vorhersagt. Das kann zwar rechnerisch 100% richtig sein, hat aber keine Relevanz für den Kunden.

Es ist im Grunde wie in anderen Bereichen (z. B. der Medizin) auch. Es gibt viele verschiedene Schwerpunkte und für ernsthafte Probleme wendet man sich am besten an einen Spezialisten, damit man keine falschen Schlüsse zieht.

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

Nie aufhören mit dem Lernen!  Der Markt entwickelt sich derzeit unglaublich schnell und hat so viele tolle Seiten. Man sollte einfach mit Leidenschaft, Begeisterung und Kreativität dabei sein und Spaß an der Erkennung von Mustern und Zusammenhängen haben. Wenn man sich dann noch mit interessanten und inspirierenden Menschen umgibt, von denen man noch mehr lernen kann, bin ich zuversichtlich, dass man eine tolle Arbeitszeit haben wird.

Data Science vs Data Engineering

Das Berufsbild des Data Scientsts ist gerade erst in Deutschland angekommen, da kommen schon wieder neue Jobbezeichnungen auf uns zu. “Ist das wirklich notwendig?”, wird sich so mancher fragen. Aber die Antwort lautet ganz klar: ja!

Welcher Data Scientist kennt das nicht: ein Recruiter ruft an, spricht von einer tollen neuen Herausforderung für einen Data Scientist wie man es sich ja offensichtlich auf seinem LinkedIn-Profil für sich beansprucht, doch bei der Besprechung der Vakanz stellt sich schnell heraus, dass man über fast keine der geforderten Skills verfügt. Dieser Mismatch liegt vor allem daran, dass unter den Job des Data Scientist alle möglichen Tätigkeitsprofile, Methoden- und Tool-Wissen zusammengefasst werden, die ein einzelner Mensch kaum in seinem Leben lernen kann.

Viele offene Jobs, die unter der Bezeichnung Data Science besetzt werden sollen, beschreiben eher das Berufsbild des Data Engineers.


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“Data Scientist vs Data Engineer – What is the Difference?”


Was macht ein Data Engineer?

Im Data Engineering geht es vor allem darum, Daten zu sammeln bzw. zu generieren, zu speichern, historisieren, aufzubereiten, anzureichern und nachfolgenden Instanzen zur Verfügung zu stellen. Ein Data Engineer, je nach Rang oft auch als Big Data Engineer oder Big Data Architect bezeichnet, modelliert skalierbare Datenbank- und Datenfluss-Architekturen, entwickelt und verbessert die IT-Infrastruktur hardware- und softwareseitig, befasst sich dabei auch mit Themen wie IT-Security, Datensicherheit und Datenschutz. Ein Data Engineer ist je nach Bedarf teilweise Administrator der IT-Systeme und auch ein Software Entwickler, denn er erweitert die Software-Landschaft bei Bedarf um eigene Komponenten. Neben den Aufgaben im Bereich ETL / Data Warehousing, führt er auch Analysen durch, zum Beispiel solche, um die Datenqualität oder Nutzerzugriffe zu untersuchen.

Ein Data Engineer arbeitet vor allem mit Datenbanken und Data Warehousing Tools.

Ein Data Engineer ist tendenziell ein ausgebildeter Ingenieur/Informatiker und eher weit vom eigentlichen Kerngeschäft des Unternehmens entfernt. Die Karrierestufen des Data Engineers sind in der Regel:

  1. (Big) Data Architect
  2. BI Architect
  3. Senior Data Engineer
  4. Data Engineer

Was macht ein Data Scientist?

Auch wenn es viele Überschneidungspunkte mit dem Tätigkeitsfeld des Data Engineers geben mag, so lässt sich der Data Scientist dadurch abgrenzen, dass er seine Arbeitszeit möglichst dazu nutzt, die zur Verfügung stehenden Daten explorativ und gezielt zu analysieren, die Analyseergebnisse zu visualisieren und in einen roten Faden einzuspannen (Storytelling). Anders als der Data Engineer, bekommt ein Data Scientist ein Rechenzentrum nur selten zu Gesicht, denn er zapft Daten über Schnittstellen an, die ihm der Data Engineer bereitstellt.

Ein Data Scientist befasst sich mit mathematischen Modellen, arbeitet vornehmlich mit statistischen Verfahren und wendet sie auf die Daten an, um Wissen zu generieren. Gängige Methoden des Data Mining, Machine Learning und Predictive Modelling sollten einem Data Scientist bekannt sein, wobei natürlich jeder ganz individuell Schwerpunkte setzt. Data Scientists arbeiten grundsätzlich nahe am Fachbereich und benötigen entsprechendes Fachbereichswissen. Data Scientists arbeiten mit proprietären Tools (z. B. von IBM, SAS oder QlikTech) und programmieren Analysen auch selbst, beispielsweise in Scala, Java, Python, Julia oder R.

Data Scientists können vielfältige akademische Hintergründe haben, einige sind Informatiker oder Ingenieure für Elektrotechnik, andere sind Physiker oder Mathematiker, nicht wenige auch Wirtschaftswissenschaftler.

  1. Chief Data Scientist
  2. Senior Data Scientist
  3. Data Scientist
  4. Data Analyst oder Junior Data Scientist

Data Scientist vs Data Analyst

Oft werde ich gefragt, wo eigentlich der Unterschied zwischen einem Data Scientist und einem Data Analyst läge bzw. ob es dafür überhaupt ein Unterscheidungskriterium gäbe:

Meiner Erfahrung nach, steht die Bezeichnung Data Scientist für die neuen Herausforderungen für den klassischen Begriff des Data Analysten. Ein Data Analyst betreibt Datenanalysen wie ein Data Scientist, komplexere Themen, wie Predictive Analytics und Machine Learning bzw. künstliche Intelligenz, sind aber eher was für den Data Scientist. Ein Data Scientist ist sozusagen ein Data Analyst++.

Und ein Business Analyst?

Business Analysten können (müssen aber nicht) auch Data Analysten sein. In jedem Fall haben sie einen sehr starkem Bezug zum Fachbereich bzw. zum Kerngeschäft des Unternehmens. Im Business Analytics geht es um die Analyse von Geschäftsmodellen und Geschäftserfolgen. Gerade die Analyse von Geschäftserfolgen geschieht in der Regel IT-gestützt und da setzen viele Business Analysten an. Dashboards, KPIs und SQL sind das Handwerkszeug eines guten Business Analysten.