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Data Science: Statistik, R, Python, Maschine Learning und KI

Als Ingenieur fand ich es zunächst erstaunlich, was ich auf dem Weg zum Wirtschaftspsychologen lernte: Statistik ist die Grundlage aller modernen Erkenntnisse der Psychologie. Und der Kreis schließt sich: Statistik ist zugleich auch die Grundlagenwissenschaft der Ingenieurdomäne "Maschinelles Lernen" und auch von künstlicher Intelligenz. So wird es nachvollziehbar, dass ich an der Macromedia-Hochschule mehrere Fächer aus dem Statistikbereich samt Einführung in die Statistiksoftware R lehre. Rechts sehen Sie einen Ausschnitt des von mir in der Programmiersprache Python realisierten Neurons, wie wir es zur Klassifikation beispielsweise in gut/schlecht-Teile verwenden. In meinen Seminaren, beispielsweise beim Wirtschaftsverband wvib und 2023 beim Verein Deutscher Ingenieure VDI in Stuttgart, zeige ich den vollständigen Weg vom Aufbau und Grundgedanken eines Neurons bis hin zur Umsetzung in Python und der Anwendung für Aufgaben aus der Fertigung. Eine meiner Seminargrafiken habe ich Ihnen an die linke Seite dieses Textes gestellt.
Ich biete u.a. auch Inhouse-Seminare für mehrere Programmiersprachen an, in denen wir bei Null beginnen: Installation einer kostenfreien Entwicklungsumgebung, wenn wie bei Python möglich, und erste Schritte. Dabei ist mir wichtig, dass Teilnehmende zügig Kompetenz zu einer selbsttätigen Weiterentwicklung oder für die Qualifikation von Dienstleistern erhalten. Beim Programmieren ist oft nur der Einstieg das Problem, für alles weitere gibt es Strategien für persönliche Weiterentwicklung und Problemlösung - diese sind wesentlicher Teil meiner Seminare.

Wie Sie meinem Lebenslauf entnehmen können, programmiere ich seit meinem 15. Lebensjahr in verschiedenen Sprachen für Ausbildung, Forschung, Industrie und Lehre. Sprechen Sie mich gerne auch für kleinere Softwareprojekte an, meinen Schwerpunkt sehe ich in der Aus- und Weiterbildung.

Natürlich: wo Python ist, da ist auch der Raspberry Pi nicht weit. Ideal für einen Einstieg in die Programmierung von Microcontrollern. Der kreditkartengroße Computer macht Spaß und die schnellen Erfolgserlebnisse liefern die Grundlage, um sich danach auch durch C++ und "echte" industrielle Microcontroller durchzubeißen. Wobei es auch industrietaugliche Versionen und Anwendungen des Raspberry Pi gibt. Wer sich erst einmal keine Hardware anschaffen will, kann sich einen Emulator beschaffen und auf dem vertrauten Computer entwickeln. Die Programmiersprache Python stellt dabei die Verbindung zwischen Data Science und dem Raspberry Pi her.

Eine ziemlich spannende Welt, das Ganze, finde ich.


Ihnen einen herzlichen Dank, dass Sie hier waren, Ihr

Bernd Gems

DQR: amtlicher Deutscher QualifikationsRahmen, www.dqr.de, Niveaus von 1 bis 8.