Tagesspiegel: Künstliche Intelligenz für Anfänger

Algorithmen, maschinelles Lernen, Deep Learning: Wer versteht, was sich hinter diesen Schlagworten verbirgt, ist beruflich im Vorteil. Grundkenntnisse solcher Verfahren kann jeder lernen – man muss dafür kein Mathe-Genie sein. Tipps für den Einstieg in komplexe datengetriebene Prozesse.

Erfahrungsbericht eines Praktikanten bei DATANOMIQ

Gordon Gander – Seine Erfahrungen als Praktikant bei DATANOMIQ

Gordon Gander ist Masterstudent des Studienganges Wirtschaftsingenieurwesen an der HTW Berlin. Er war im August für vier Wochen Praktikant bei DATANOMIQ am Standort Berlin und teilt seine Erfahrung als Praktikant mit unserer Community.

Bevor ich an die HTW Berlin kam, hatte ich meinen Bachelor-Abschluss an der TH Wildau erworben und bereits dort wurden die Themen Big Data, Industrie 4.0 und das Potenzial der Nutzung von Daten für die Geschäftsoptimierung als sehr wichtig für die Zukunft angepriesen.

Als ich dann mein Master an der HTW begonnen hatte, habe ich für mich entschlossen, mich mit dem Handhaben und Auswerten von Daten zu beschäftigen, wofür mir ein Sommer-Praktikum sehr gelegen kam. Während meines zweiten Semesters durfte ich Bekanntschaft mit Herrn Aunkofer, Geschäftsführer der DATANOMIQ GmbH, machen, der mich als Dozent eines Data Security Projektes inspirierte und mir die Bereiche Prozess Mining und Datenanalyse näherbrachte.

Ziel des Praktikums war es, die Grundlagen in SQL und Python in Hinsicht auf Process Mining und Datenanalyse zu erlernen. Zu Beginn war ich mit den Themen Daten und deren Analyse noch nicht sehr vertraut und so hieß es für die ersten Tage, erst einmal ein gewisses Basiswissen zu erlangen.

  • Was ist eine relationale Datenbank und wie funktioniert diese?
  • Welche Datentypen gibt es in Python und SQL?
  • Wie sind bestimmte SAP-Tabellen aufgebaut, was für Informationen sind enthalten und vor allem, wie sind diese verknüpft?

Die Beantwortung dieser Fragen bildete den Hauptteil der ersten Tage des Praktikums, bis ich dann die richtigen SQL-Queries selbstständig entwickeln konnte, um eine spezifische Fragstellung anhand der Daten beantworten zu können. Einen ersten Einstieg in die Analyse fand ich über das Business Intelligence Tool namens QlikSense. Für mich war damals noch nicht ganz klar, dass es für mich nicht nur auf den Umgang mit den Tools QlikSense und MS SQL Server ankommt, sondern auch auf das Verständnis der zu analysierenden Daten. So machte ich mich mit den Einkaufkopf- und Einkaufspositionstabellen sowie weiteren Tabellen aus einem SAP ERP vertraut.

Als erste geschäftsorientierte Datenanalysen mit einfachen Mitteln umgesetzt waren, sollte ich über clevere SQL-Abfragen ein sogenanntes EventLog erstellen, dass alle Änderungen an den Inhalten der SAP-Tabellen abgreift und zusammenführt. Ich erlernte die Methodik Process Mining praxisnah und konnte mich – sozusagen nebenbei – in die verschiedenen SAP-Tabellen weiter einarbeiten und lernen, wie diese miteinander verbunden sind. Auch sollte ich die Darstellung des Eventlogs in den verschiedensten Möglichkeiten ausprobieren, z. B. mit der grafischen Darstellung des EventLogs als automatisiertes Flow-Chart im Tool Fluxicon Disco.

Im letzten Abschnitt meines Praktikums ging es um anspruchsvollere, statistischere Datenvisualisierung mit Python. Auch hier musste ich erst wieder die Grundlagen lernen, um dann einige Verteilungsdarstellungen, meisten in Form eines Histogramms, zu erstellen.

Alles lernte ich mit Unterstützung den netten Kollegen von DATANOMIQ. Die Devise lautete stets „einfach ausprobieren“ und „Probleme selber fixen“, doch wenn es konkrete Verständnisprobleme meinerseits gab, konnte ich immer auf die Hilfe von Herrn Kipp, Herrn Nguyen oder von Herrn Aunkofer zählen. Die Kollegen waren immer aufgeschlossen und hilfsbereit für einen jungen unerfahrenen „Datenanalysten“ wie mich.

Abschließen kann ich nur sagen, dass mir das Praktikum bei DATANOMIQ sehr viele neue Erkenntnisse gebracht hat, ich habe nicht nur ein Grundverständnis für die Analyse von Daten erworben, sondern auch SAP als Datenquelle sowie die Tools MS SQL Server, Qlik Sense, Fluxicon Disco und Python mit der matplotlib kennen gelernt.

Vielen Dank, Herr Aunkofer.

Über DATANOMIQ

DATANOMIQ ist der herstellerunabhängige Beratungs- und Service-Partner für Business Analytics, Data Science und Data Labs. Wir erschließen die vielfältigen Möglichkeiten durch Big Data und künstliche Intelligenz erstmalig in allen Bereichen der Wertschöpfungskette. DATANOMIQ verfügt über Praxiserfahrungen aus einer Vielzahl von Projekten im Kontext von BI, Big Data oder Data Science. Der Zugang zur Spitze der deutschen Digitalwirtschaft und Domänenwissen in ergänzenden Themen wie Datensicherheit und Datenschutz verschaffen dem Team eine einzigartige Marktposition.

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DATANOMIQ GmbH
Next Level Office
Franklinstraße 11
10587 Berlin

Interview zu Customer Analytics mit Marketing Blog

Was bedeutet Customer Analytics für Marketing-Profis?

Diese Frage beantwortet Benjamin Aunkofer, Chief Data Scientist bei DATANOMIQ, im Interview mit dem Marketing Club Berlin e.V.

Lesen Sie das ganze Interview direkt auf www.marketingclubberlin.de:

Über DATANOMIQ

DATANOMIQ ist der herstellerunabhängige Beratungs- und Service-Partner für Business Analytics, Data Science und Data Labs. Wir erschließen die vielfältigen Möglichkeiten durch Big Data und künstliche Intelligenz erstmalig in allen Bereichen der Wertschöpfungskette. DATANOMIQ verfügt über Praxiserfahrungen aus einer Vielzahl von Projekten im Kontext von BI, Big Data oder Data Science. Der Zugang zur Spitze der deutschen Digitalwirtschaft und Domänenwissen in ergänzenden Themen wie Datensicherheit und Datenschutz verschaffen dem Team eine einzigartige Marktposition.

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Anwenderseminar „Einführung in Data Analytics“ für Führungskräfte

Data Analytics ist der Leitbegriff rund um moderne analytische Methoden und Technologien bei der Analyse, Planung und Simulationen im Unternehmensbereich. DATANOMIQ stellt in einem Anwenderseminar diese Fachkenntnisse gezielt für Führungskräfte bereit. Die Teilnehmer erhalten in diesem 3-Tages-Seminar eine umfassende Einführung in die SQL-Datenanalyse mit den wichtigsten Möglichkeiten, Methoden und Anwendungsbeispielen.

Anhand praktischer Umsetzungsbeispiele lernen Sie die Prinzipien der relationalen Datenbanken in Abgrenzung zu NoSQL-Datenbanken kennen. Sie werden befähigt, Analysen mit state of the art-Tools selbstständig durchführen zu können. Darüber hinaus erfolgt eine praxisnahe Einführung in datenbasierte Konzepte, die für Sie als Führungskraft eine fachliche Diskussion mit Datenexperten bereits heute von hoher Bedeutung sind.

Termine & Agenda

Tag 1 – Data Warehouse
05.
September 2018 von 10:30 bis 17:00 Uhr

Einführung in grundlegende Konzepte und Anwendungsfelder für Finanzen und Controlling
Data Warehousing, ETL,
relationale Datenbanken, SQL

________

Tag 2 – Business Intelligence
06. September 2018 von 09:00 bis 17:00 Uhr

Einführung in statistische Datenanalyse mit
SQL und QlikSense

________

Tag 3 – Process Mining
07. September 2018 von 09:00 bis 14:00 Uhr

Process Mining mit
SQL und Fluxicon Disco

Lernziele

Die Teilnehmer erlernen den sicheren Umgang mit Daten via SQL und BI-Tools. Nach dem Seminar verstehen Sie die wichtigsten Konzepte von Datenbanken, Analyse-Methoden und die häufigsten Fehler bei der statistischen Bewertung von Daten. Ferner lernen die Teilnehmer weitergehende Prinzipien der Verarbeitung von Big Data und dem Einsatz von Machine Learning (KI) kennen.

Zielgruppe

Zahlenaffine Führungskräfte aus den Bereichen Finanzen, Controlling, Einkauf, Logistik oder Vertrieb, die einen Einstieg in die anspruchsvolle Datenanalyse finden oder selbstsicherer im Umgang mit Daten werden möchten.

Dozent

Benjamin Aunkofer ist ein erfahrener Data Scientist, Dozent an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin und einer der bekanntesten Influencer zum Thema Data Science im deutschsprachigen Wirtschaftsraum. Dadurch seine langjährigen Erfahrungen in unterschiedlichen Branchen und Größenordnungen gewährleisten wir einen hohen Praxisbezug.

Location

Das dbb forum im Herzen von Berlin bietet optimale Räumlichkeiten für das Seminar.

dbb forum
Friedrichstraße 169
10117 Berlin

Kosten & Anmeldung

Kosten: 1.200,- EUR pro Teilnehmer.

Anmeldung via info@datanomiq.de.

Seminar-Teilnehmer erhalten 50% Rabatt auf Tickets für die Data Leader Days 2018 am 14./15. November 2018, die Premiumkonferenz mit den Spitzen der Datenwirtschaft führender Unternehmen. Weitere Infos unter www.dataleaderdays.com.

Angebot als PDF-Download

Data Analytics Seminar für Führungskräfte

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DATANOMIQ ist der herstellerunabhängige Beratungs- und Service-Partner für Business Analytics, Data Science und Data Labs. Wir erschließen die vielfältigen Möglichkeiten durch Big Data und künstliche Intelligenz erstmalig in allen Bereichen der Wertschöpfungskette. DATANOMIQ verfügt über Praxiserfahrungen aus einer Vielzahl von Projekten im Kontext von BI, Big Data oder Data Science. Der Zugang zur Spitze der deutschen Digitalwirtschaft und Domänenwissen in ergänzenden Themen wie Datensicherheit und Datenschutz verschaffen dem Team eine einzigartige Marktposition.

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DATANOMIQ mit neuer Publikation „Datenstrategie“

Leitfaden „Datenstrategie“ ab sofort bei DATANOMIQ erhältlich

Berlin, Mai 2018: Die Datenrevolution setzt ihren Siegeszug mit Hochgeschwindigkeit fort und stellt nahezu alle Branchen vor große Herausforderungen. Dennoch haben zahlreiche Unternehmen noch keine klaren Antworten, wie sie am Trend zur Datennutzung teilhaben können. Viele Beispiele, so aus dem Handel und der Finanzwirtschaft zeigen, dass ein Rückzug auf eine Beobachterrolle im Wettbewerbsumfeld fatale Folgen haben kann. Und das, obwohl den Entscheidern bewusst ist, dass es enorme Potenziale für die Nutzung ihrer Daten gibt. Diesen Unternehmen fehlt eine Datenstrategie als ein klarer Fahrplan, um über Datenanalyse die bestehenden Geschäfte zu optimieren oder neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen.

Damit Unternehmen in diesem dynamischen Umfeld den Anschluss nicht verlieren, möchte DATANOMIQ mit seiner neuen Publikation „Datenstrategie“ fundierte Einblicke in die systematische Entwicklung einer professionellen Datenstrategie geben. Der Leitfaden eignet sich primär für die Unternehmensleitung, die einen konkreten Fahrplan von der Vision bis hin zur umsetzungsreifen Datenstrategie braucht und dabei in die wichtigsten Fachbegriffe aus dem Umfeld von Data Science und Künstlicher Intelligenz eingeführt wird. Eine weitere Zielgruppe bilden Mitarbeiter aus dem IT-Bereich sowie weiteren datenaffinen Funktionen, um praxisorientiertes Wissen für den strategischen Überbau zu erhalten.

 

Die Publikation ist derzeitig nicht im Handel erhältlich, kann jedoch gegen einen Beitrag von 19,99 EUR inkl. Mehrwertsteuer und Versandkosten unter info@datanomiq.de angefordert werden.

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DATANOMIQ auf Expansionskurs

Neues Büro am Hub Berlin

Berlin, Mai 2018: DATANOMIQ hat größere Räumlichkeiten in der Franklinstraße im Umfeld des Fraunhofer Institutes und der TU Berlin bezogen und legt damit den Grundstein für das weitere Wachstum. „Wir beobachten in unseren Kernkompetenzen Data Science und Künstliche Intelligenz ein steigendes Interesse von Unternehmen aller Branchen. Insbesondere unsere Positionierung als herstellerunabhängiger Spezialanbieter im Bereich Data Science, der die gesamte Lösungskette – von der Datenstrategie bis hin zu fertigen Datenprodukten – beherrscht ist aus Kundensicht essentiell und macht uns zum richtigen Ansprechpartner“ erklärt Benjamin Aunkofer, Chief Data Scientist von DATANOMIQ. Darüber hinaus befindet sich das Unternehmen in fortgeschrittenen Bewerbungssprächen mit weiteren Data Scientists und Data Engineers, um die Wachstumsziele sowie die Erweiterung des Lösungs- und Service-Portfolios zu realisieren.

Für den weiteren Expansionskurs setzt DATANOMIQ auf den Ausbau des Servicenetzes: Noch im laufenden Jahr wird DATANOMIQ einen weiteren Standort in Deutschland eröffnen, um die vor-Ort-Präsenz ausbauen zu können. „Wir möchten zu den Top-Playern in unserer Branche gehören und an den wichtigsten wirtschaftlichen Ballungszentren präsent sein“, so Benjamin Aunkofer.

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