Eine Woche Data Science Stipendium
In Zusammenarbeit mit IOMIDS - dem Institute of Machine Intelligence & Data Science - bieten wir das Data Science Stipendium an, um die Ausbildung in den Bereichen Data Science und künstliche Intelligenz für ehrenamtliche Zwecke zu fördern. Max hat im April am einwöchigen Data Science Bootcamp teilgenommen und erzählt uns von seiner Lernreise.
Was ist dein persönlicher Hintergrund und warum interessierst du dich für Data Science und Programmieren mit Python?
Ich studiere Informatik in Freiburg und darf währenddessen als Softwareentwickler an einem Fraunhofer-Institut arbeiten, wodurch ich schon einige Themen der Informatik kennenlernen durfte, jedoch selbst noch keinerlei Erfahrungen im Bereich Data Science sammeln konnte. Mein Interesse an Data Science bezogenen Themen und v.a. die angewendeten Machine Learning und Deep Learning Methoden, wurde dadurch geweckt, dass dies Werkzeuge sind, mit denen man relativ einfach und effizient großen Einfluss haben kann. Gerade Python, eine Sprache, die sich fast wie eine natürliche anfühlt, ermöglicht es komplexe Programme in wenigen Zeilen Code auszuführen. Die Reduzierung von komplexen Sachverhalten auf einfache Werkzeuge, die für jede*n zugänglich sind, hat mich schon immer fasziniert.
Warum hast du dich entschieden, dich für das Data Science Stipendium zu bewerben?
Für das Data Science Stipendium habe ich mich beworben, da Intensivkurse eines der effizientesten Methoden sind, um einen groben Überblick über bestimmte Themen zu bekommen. Die Lernkurve ist einfach enorm, wenn man sich in einer Woche 30h ausführlichst mit Data Science befassen darf.
Was war das Highlight deiner Lernreise im Bootcamp?
Mir wurde während der Reise klar, dass sich mittlerweile über alle Altersgruppen hinweg Menschen für Data Science und deren Methoden interessieren und begeistern.
Wie helfen dir die Inhalte in der Praxis? Wo nutzt du Data Science in deinem Beruf, Studium oder ähnlichem? Was gefällt dir daran, deine Data-Science-Fähigkeiten in Data4Good-Projekten einzusetzen?
Ich empfand das Bootcamp besonders hilfreich darin, dass ich den ungefähren Workflow eines Data Science Projektes nachvollziehen konnte, da eine systematische und fundierte Herangehensweise an ein großes Projekt mit eventuell mehreren Data Scientists essenziell ist. Persönlich nutze ich Deep Learning Methoden momentan nur in privaten Projekten, aber ich sehne mich schon nach dem ersten professionellen Projekt mit CorrelAid. Nachdem das Bootcamp endete, wollte ich sofort mein neues Wissen in die Tat umsetzen und habe mir ein (einfaches) Paper herausgesucht und den Deep Learning Workflow abgearbeitet, wie wir ihn im Camp lernen durften.
Wie unterstützen dich Data Science und das Bootcamp in deiner ehrenamtlichen Arbeit (bei CorrelAid e. V.)? Was hast du beim Stipendium gelernt, mit dem du zivilgesellschaftliche Organisationen unterstützen kannst?
Da ich CorrelAid gerade erst beigetreten bin, erhoffe ich mir, dass ich nun eine kleine Grundlage schaffen konnte, um bald an den ersten Projekten mitwirken zu dürfen.
Welchen Tipp würdest du abschließend gerne mit anderen teilen, die ihre Data Science Lernreise gerade beginnen?
Ich würde den Tipp geben, dass man nicht aus Angst vor der Programmierung zurückschrecken sollte. Es gibt unzählige Tools mittlerweile, die das Erlernen und Verstehen von Themen wie Data Science, Machine und Deep Learning wirklich vereinfachen. Außerdem bereitet es super viel Freude, wenn alles endlich fehlerfrei läuft. Auf der anderen Seite sehe ich die Notwendigkeit, die Tools und Funktionen, die man nutzt, wirklich zu verstehen, da ansonsten fehlerhafter Code, nicht reproduzierbare oder nicht interpretierbare Ergebnisse die gesamte Implementierung nutzlos machen. Schlussendlich würde ich jeder und jedem empfehlen sich mit dem Thema auseinander zu setzen, insofern das Interesse besteht.
Danke, Max!