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Experten-Training: Angewandte Künstliche Intelligenz

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

Aufbaukurs: Angewandte Künstliche Intelligenz

Am 18.1. + 19.1.2023 in Gotha.

Ziele:

–        Datenvorverarbeitung zur Nutzung von KI

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

–        Nutzung von Anaconda, Tensorflow und Keras an konkreten Beispielen

–        Erarbeitung und Einsatz von KI-Methoden zur Datenverarbeitung

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

 

Zielgruppe:

–        Erfahrene aus den Bereichen Programmierung, Entwicklung, Anwendung

 

Voraussetzungen:

–        Grundlegende Programmierkenntnisse empfehlenswert (aber nicht erforderlich)

 

Inhalte:

–        Datenverarbeitungsmethoden kennenlernen und nutzen

–        Programmierung und Nutzung von Klassifizierungsmethoden

–        Anwendung vom bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning)

–        Einsatz kostenloser und kostenpflichtiger Tools zur Datenauswertung

–        Umfangreiche Darstellung der Ergebnisse

 

Ein Schulungstag umfasst 6 Lehrveranstaltungsstunden am 18.1. + 19.1.2023 in Gotha (9.30 Uhr – 15.30 Uhr) und findet großenteils am PC statt. Die Verpflegung ist jeweils inklusive.

 

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

Die Teilnehmerzahl pro Modul ist auf 6 begrenzt.

Rückfragen sowie Anmeldungen: schulung@cc-online.eu

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

 

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

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

Experten-Training: Angewandte Künstliche Intelligenz

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

Aufbaukurs: Angewandte Künstliche Intelligenz

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

Ziele:

–        Datenvorverarbeitung zur Nutzung von KI

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

–        Nutzung von Anaconda, Tensorflow und Keras an konkreten Beispielen

–        Erarbeitung und Einsatz von KI-Methoden zur Datenverarbeitung

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

 

Zielgruppe:

–        Erfahrene aus den Bereichen Programmierung, Entwicklung, Anwendung

 

Voraussetzungen:

–        Grundlegende Programmierkenntnisse empfehlenswert (aber nicht erforderlich)

 

Inhalte:

–        Datenverarbeitungsmethoden kennenlernen und nutzen

–        Programmierung und Nutzung von Klassifizierungsmethoden

–        Anwendung vom bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning)

–        Einsatz kostenloser und kostenpflichtiger Tools zur Datenauswertung

–        Umfangreiche Darstellung der Ergebnisse

 

Ausweichtermin:

–        18.1. + 19.1.2023 in Gotha

 

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

 

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

Die Teilnehmerzahl pro Modul ist auf 6 begrenzt.

Rückfragen sowie Anmeldungen: schulung@cc-online.eu

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

 

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

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

Data Science und Python: Ein eingespieltes Team

Data Science ist ein immer wichtigeres Instrument für Unternehmen, um wertvolle Einblicke in die eigenen Systeme zu bekommen, ineffiziente Arbeitsweisen zu optimieren und um sich Vorteile gegenüber dem Wettbewerb zu verschaffen. Auch abseits der klassischen Softwarekonzerne verstehen Unternehmen mehr und mehr, welche Potenziale in einer systematischen Datenanalyse und in bereits kleinen Machine Learning-Projekten stecken – sei es für die schnellere Auswertung großer Excel-Sheets oder für eine Datenaufbereitung als zusätzlichen Service, der sich als neues Feature an die Kundschaft verkaufen lässt.

Das sind die typischen Phasen eines Data Science-Projekts. Jeder dieser sieben Schritte lässt sich mit Python umsetzen.

Das sind die typischen Phasen eines Data Science-Projekts. Jeder dieser sieben Schritte lässt sich mit Python umsetzen.

Python steht hoch im Kurs

Unternehmen, die den Nutzen der Data Science verstanden haben, suchen händeringend nach gut ausgebildeten Fachkräften. Eine essenzielle Fähigkeit hierfür: Das Programmieren mit Python. Die Open-Source-Programmiersprache wurde Anfang der 1990er-Jahre vom niederländischen Softwareentwickler Guido van Rossum entwickelt und hat sich innerhalb der letzten 30 Jahre als fester Bestandteil der internationalen IT-Landschaft etabliert.

Python überzeugt seine Anwender:innen mit größter Einfachheit, einer übersichtlichen Syntax und einer geringen Anzahl an Schlüsselwörtern. Im Gegensatz zu anderen beliebten Programmiersprachen wie etwa C++, PHP oder JavaScript kommen Python-Skripte mit vergleichsweise wenig Code aus und ermöglichen Anfänger:innen einen schnellen Einstieg. Zu guter Letzt ist Python plattformunabhängig, sodass Anwendungen auf Linux-, Mac-, Windows- und Unix-Systemen funktionieren.

Aber warum ist Python besonders in der Data Science so beliebt?

Zusätzlich zu den genannten Eigenschaften können sich Anwender:innen aus einem großen Pool an kostenlosen Erweiterungen (genannt „Libraries“ bzw. „Bibliotheken“) bedienen. So gibt es zahlreiche Bibliotheken

speziell für die Data Science, die Entwickler:innen und Python-Communities gratis zur Verfügung stellen. Damit lassen sich alle Schritte eines Data Science-Projekts – vom Sammeln und Bereinigen der Daten bis hin zur Analyse, Vorhersage und Visualisierung – nur mit Python als einziger Programmiersprache umsetzen.

Übrigens: Nur etwa fünf Prozent der weltweiten Python-Entwickler:innen arbeiten in Deutschland. Es werden zwar von Jahr zu Jahr mehr, aber dennoch ist die deutschsprachige Python-Community bisher vergleichsweise klein.

Einblick in die Praxis: Wie wird Python in der Data Science bereits angewendet?

Für viele Data Scientists ist Python die Sprache der Wahl, besonders wenn ein Programm mithilfe von künstlicher Intelligenz aus einem vorhandenen Datensatz „lernen“ und Aussagen über zukünftige Ereignisse treffen soll. Aufgrund seiner vielseitigen Anwendungsmöglichkeiten, der großen Data Science-Community bestehend aus Wissenschaftler:innen, Entwickler:innen und Hobby-Programmierer:innen sowie den frei verfügbaren Bibliotheken, vertrauen nicht nur die großen Tech-Konzerne wie Google, Netflix oder IBM auf Python. Auch Gesundheitsämter, Universitäten oder Banken setzen bei Data Science-Projekten auf Python. Was Sie mit der Programmiersprache theoretisch erreichen können und wie Python bereits eingesetzt wird, erfahren Sie hier anhand von drei Beispielen:

  1. Schneller und zuverlässiger FAQ-Service dank Chatbots

Auf vielen Webseiten öffnet sich heutzutage nach kurzer Zeit unten rechts ein kleines Chatfenster, in dem Nutzer:innen automatisch gefragt werden, ob sie Hilfe beim Online-Shopping, bei der Reklamation oder bei anderen Themen benötigen. Diese so genannten Chatbots dienen als kleine Helfer im Online-Service und sind meistens mit Python programmiert.

  1. Waldbrände verhindern – oder zumindest ihre Entwicklung vorhersagen

Auch die Natur kann von der Datenwissenschaft mit Python profitieren. Um beispielsweise den Verlauf eines Waldbrandes vorherzusagen und ihn schneller zu kontrollieren, kann eine Kombination aus den Daten vergangener Waldbrände, Informationen über den aktuellen Zustand des Waldes sowie Wetter- und Windvorhersagen eine große Hilfe sein.

Mithilfe der Datenwissenschaft können Forstämter und Kommunen dafür sorgen, dass die Feuerwehr ihre Einsätze besser plant, weniger Schäden entstehen und chaotische Waldbrände vermieden werden. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto zuverlässiger unterstützt die Datenanalyse bei der Waldbrandbekämpfung.

  1. Große Potenziale für Medizin und Pharmazie

Data Science und Machine Learning bieten auch für Medizin und Pharmazie gewaltige Chancen, um Medikamente, Therapien und Vorhersagen zu optimieren. Ein wichtiges Stichwort ist hierbei die computergestützte Diagnose – etwa bei der Früherkennung von Parkinson oder verschiedenen Krebsarten.

In Kombination mit klassischen Untersuchungsmethoden lassen sich so schneller zuverlässigere Prognosen treffen, die das Eingriffsrisiko minimieren und somit Leben retten.

Was muss ich mitbringen, um Python zu lernen?

Wie bereits erwähnt ist Python eine einfache Programmiersprache, die gut lesbar ist und mit wenig Code auskommt. Trotzdem zögern viele Anfänger:innen, wenn sie das erste Mal die Kommandozeile aufrufen und mit einem Programm beginnen. Wesentlich komplexer wird es, wenn sich Anwender:innen in Python an einem Data Science-Projekt widmen, da hier nicht nur eine gewisse Code-Kenntnis, sondern auch Mathematik und Statistik wichtig sind. Wir empfehlen Ihnen deshalb: Konzentrieren Sie sich auf die folgenden vier Bereiche, um möglichst einfach in die Welt der Data Science mit Python einzusteigen.

Statistik und Mathematik

Es lässt sich nicht leugnen, dass Mathematik das Herzstück der Data Science ist. Um jedoch Daten gewinnbringend mit Python auszuwerten, muss man auch kein Alan Mathematik-Spezialist sein. Es ist von Vorteil, wenn Sie Ihre Mathematikkenntnisse aus der Schulzeit auffrischen und sich vor Ihrem ersten Projekt in die statistischen Grundphänomene einlesen. So fällt es Ihnen später leichter, Korrelationen und Fehler im Datensatz zu erkennen.

Interesse an Programmierung und Visualisierung

Zwar unterscheidet sich Python in Syntax und Struktur von anderen bekannten Programmiersprachen, aber dennoch fällt Ihnen der Einstieg leichter, wenn Sie bereits vorab ein Interesse am Programmieren besitzen. Allein das Verständnis, wie aus einem HTML-Code eine ansehnliche Webseite wird, vereinfacht es Ihnen, den Zusammenhang von Code-Input und Programm-Output zu verstehen.Es gibt aber auch Python-Trainings und -Kurse, in denen keinerlei Programmiererfahrungen vorausgesetzt werden.   Darüber hinaus spielt die Visualisierung der Daten eine wichtige Rolle, um die Erkenntnisse der Data Science auch für andere Kolleg:innen begreifbar zu machen.

Englischkenntnisse sind von Vorteil

Da wie eingangs erwähnt nur wenige Python-Entwickler:innen aus Deutschland stammen, werden Sie viele Tutorials und Foren-Beiträge in englischer Sprache vorfinden. Damit Sie besser verstehen, welche Anweisungen die Python-Community empfiehlt, ist eine gewisse Englischkenntnis bzw. ein Wörterbuch in greifbarer Nähe vorteilhaft.

Motivation und Neugier

Zuletzt hängt der Erfolg Ihrer Data Science-Projekte mit Python auch von Ihrer Motivation und Neugier ab. In diversen Foren, wie zum Beispiel auf der US-amerikanischen Plattform Reddit, finden Sie kleine Aufgaben speziell für Anfänger:innen, die Ihnen Schritt für Schritt den Umgang mit Python erleichtern. Wenn Sie sich mit solchen Aufgaben üben, werden Sie schnell den Umgang mit Python erlernen.

Die Trainings der Haufe Akademie zu Python und Data Science

Die Haufe Akademie ist ein Sponsor des Data Science Blogs. Lernen Sie mit ihr die Basics der Programmiersprache Python und erfahren Sie, wie Sie selbst einfache Automatisierungen wie auch größere Data Science-Projekte erfolgreich umsetzen können. Mehr erfahren über die Haufe Akademie!

Wie kann man sich zum/r Data Scientist ausbilden lassen?

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Das allgegenwärtige Internet und die Digitalisierung haben heutzutage viele Veränderungen in den Geschäften überall auf der Welt mit sich gebracht. Aus diesem Grund wird Data Science immer wichtiger.

In der Data Science werden große Datenmengen an Informationen aus allen Arten von Quellen gesammelt, sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Daten. Dazu werden Techniken und Theorien aus verschiedenen Bereichen der Statistik, der Informationswissenschaft, der Mathematik und der Informatik verwendet.

Datenexperten und -expertinnen, d. h. Data Scientists, beschäftigen sich genau mit dieser Arbeit. Wenn Du Data Scientist werden möchten, kannst Du eine große Karriere in der Data Science beginnen, indem Du Dich für eine beliebige geeignete Weiterbildung einschreibst, der Deinem Talent, Deinen Interessen und Deinen Fähigkeiten in einigen der wichtigsten Data-Science-Kurse entspricht.

Was machen Data Scientists?

Zunächst einmal ist es wichtig zu verstehen, was man eigentlich unter dem Begriff „Data Scientist” versteht. Data Scientist ist lediglich ein neuer Beruf, der in vielen Artikeln häufig zusammen mit dem der Data Analysts beschrieben wird, weil die erforderlichen Grundfertigkeiten recht ähnlich sind. Vor allem müssen Data Scientists die Fähigkeit haben, Daten aus MySQL-Datenbanken zu extrahieren, Pivot-Tabellen in Excel zu verwalten, Datenbankansichten zu erstellen und Analytics zu verwalten.

Data Scientists werden viele Stellen in Unternehmen angeboten, die mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten konfrontiert sind und Personen brauchen, die ihnen bei der Entwicklung der Infrastruktur helfen, die sie zur Verwaltung der Daten benötigen. Oft handelt es sich um Unternehmen, die ihre ersten Schritte in diesem Bereich machen. Dafür benötigen sie eine Person mit grundlegenden Fähigkeiten in der Softwaretechnik, um den gesamten Prozess voranzutreiben.

Dann gibt es stark datenorientierte Unternehmen, für diejenigen Daten sozusagen Rohprodukt und Rohstoff darstellen. In diesen Unternehmen werden Datenanalyse und maschinelles Lernen recht intensiv betrieben, wodurch Personen mit guten mathematischen, statistischen oder sogar physikalischen Fähigkeiten benötigt werden.

Es gibt auch Unternehmen, die keine Daten als Produkt haben, aber ihre Zukunft auf sie und ihre Sinne planen und abstimmen. Diese Unternehmen werden immer mehr und brauchen sowohl Data Scientists mit grundlegenden Fähigkeiten als auch Data Scientists mit speziellen Kenntnissen, von Visualisierung bis hin zu Machine Learning.

Kompetenzen der Data Scientists

Die Grundlagen sind zunächst für alle, die im Bereich der Data Science arbeiten, dieselben. Unabhängig von den Aufgaben, die Data Scientists zu erfüllen haben, muss man grundlegende Softwaretechnik beherrschen.

Selbstverständlich müssen Data Scientists mit Programmiersprachen wie R oder Python und mit Datenbanksprachen wie SQL umgehen können. Sie bedienen sich dann statistischer, grundlegender Fähigkeiten um zu bestimmen, welche Techniken für die zu erreichenden Ziele am besten geeignet sind.

Ebenso sind beim Umgang mit großen Datenmengen und in sogenannten „datengetriebenen” Kontexten Techniken und Methoden des maschinellen Lernens wichtig: KNN-Algorithmen (Nächste-Nachbarn-Klassifikation für Mustererkennung), Random Forests oder Ensemble Techniken kommen hier zum Einsatz.

Entscheidend ist, die für den jeweiligen Kontext am besten geeignete Technik unterscheiden zu können, und dies bevor man die verschiedenen Werkzeuge beherrscht.

Die lineare Algebra und die multivariate Berechnung sind auch unerlässlich. Sie bilden die Grundlage für viele der oben beschriebenen Fähigkeiten und können sich als nützlich erweisen, wenn das mit den Daten arbeitende Team beschließt, intern eigene Implementierungen zu entwickeln.

Eins ist noch entscheidend. In einer idealen Welt werden die Daten korrekt identifiziert, da sie vollständig und kohärent sind. In der realen Welt muss sich der Data Scientist mit unvollkommenen Daten auseinandersetzen, d. h. mit fehlenden Werten, Inkonsistenzen und unterschiedlichen Formatierungen. Hier kann man von Munging sprechen, d. h. von der Tätigkeit, die sogenannten Rohdaten in Daten umzuwandeln, die ein einheitliches Format haben und somit in den Prozess der Aufnahme und Analyse einbezogen werden können.

Wenn Daten als wesentlich für Geschäftsentscheidungen sind, reicht es nicht aus, eine Person zu haben, die sie verarbeiten, analysieren und aufnehmen kann. Die Visualisierung und Kommunikation von Daten ist ebenso zentral. Daten zu visualisieren und zu kommunizieren bedeutet, anderen die angewandten Techniken und die erzielten Ergebnisse zu beschreiben. Daher ist es wichtig zu wissen, wie man Visualisierungswerkzeuge wie ggplot oder D3.js verwendet.

Ausbildungsmöglichkeiten und Bootcamps, um Data Scientist zu werden

Kurz gesagt gibt es zwei gängige Wege, um Data Scientist zu werden.

  • Auf der einen Seite kann man einen Universitätslehrgang absolvieren. Diese Art von Studiengang führt zu einem spezialisierten Abschluss, der nach einem dreijährigen Bachelorabschluss in Informatik, Mathematik oder Statistik absolviert werden kann. In den letzten Jahren wurden diese neuen Studiengänge an den europäischen Universitäten immer häufiger angeboten.
  • Auf der anderen Seite kann man sich für eine Weiterbildung zum/r Data Scientist anmelden, zum Beispiel eine Weiterbildung von DataScientest. Als national und international anerkannte Ausbildungsorganisation bietet DataScientest eine Weiterbildung zum/r Data Scientist an, die sich an Personen mit einem Bachelorabschluss und Kenntnissen in Kommunikation wendet. Ihr großer Vorteil ist die persönliche Betreuung, die allen Teilnehmer und Teilnehmerinnen angeboten wird, sowie ein Fernstudium, das 85% individuelles Coaching und 15% Masterclasses umfasst. Alles läuft über eine sichere Plattform, damit jeder Teilnehmer und jede Teilnehmerin codieren, Daten erforschen usw. können.

Bei dieser DataScientest-Weiterbildung haben die Lernenden die Wahl zwischen einer weitgehenden Ausbildung (10 Stunden pro Woche) oder einer Bootcamp-Ausbildung (35 Stunden pro Woche). 

Das am Ende des Kurses erworbene Zertifikat wird von der Pariser Universität La Sorbonne anerkannt.