Gerade frisch veröffentlicht – mein neustes Training bei LinkedIn Learning (LiL). Der Titel ist „Python und Excel: Strukturierte Daten bearbeiten“ und das macht schon deutlich, um was es geht. Der Zugriff auf Tabellenkalkulationsprogramme wie Microsoft Excel oder LibreOffice Calc per Python, um Daten zu speichern und zu verarbeiten. Gerade, wenn man Daten programmiertechnisch verarbeiten will, müssen diese jedoch oft erst aus Dateien eingelesen und passend aufbereitet werden. Der Kurs zeigt auf der einen Seite, wie man aus Python heraus sowohl mit Bordmitteln als auch ergänzenden Frameworks wie Pandas und Openpyxl solch eine Datenbasis nutzen kann, die über standardisierte Klartextformate in Form von CSV, XML und JSON bereitsteht. Diese können direkt oder indirekt von Tabellenkalkulationsprogrammen exportiert als auch importiert werden. Andererseits lernt man auch, wie man direkt das native XLS- und XSLX-Format nutzt und damit Exceldateien unmittelbar mit Python bearbeitet.
Schlagwort: Python
Die 5 wachstumsstärksten Kompetenzen bei Fach- und Führungskräften im deutschsprachigen Raum
LinkedIn Learning (LiL) hat eine neue Kampagne zu den am schnellsten wachsenden Kenntnissen und Fähigkeiten ins Leben gerufen und mein Kurs „Python lernen“ ist Teil dieser Kampagne. In der Kampagne sind 5 Kurse vom 20. Oktober bis 20. November freigeschaltet und mein Python-Kurs steht da sogar als Top 1.
Die Kursthemen ergaben sich auf der Grund der Fragen, welche Kompetenzen deutsche, österreichische und Schweizer Fach- und Führungskräfte derzeit für besonders wichtig halten? Und mit welchen Kenntnissen und Fähigkeiten wollen sie potenzielle Arbeitgeber überzeugen? Dass das Thema Python hier dabei ist, deckt sich auch mit den Erfahrungen, die ich im Moment hinsichtlich der Nachfrage von Schulungsthemen habe.
Das ist schon das zweite Mal, dass Kurse von mir bei solchen Aktionen dabei sind :-). Vor geraumer Zeit wurden zwei meiner Kurse bei LiL in einer Kampagne von Microsoft und LinkedIn ausgewählt. Und zwar Python für die Datenanalyse 1: Grundlagen und Python für die Datenanalyse 2: Machine Learning. Es handelte sich dabei zwar „nur“ um Adaptionen von US-Kursen, aber ich bin dennoch stolz auf die Aufnahme und erst Recht auf diese neue Auswahl mit einem vollständig eigenständigem Kurs.
Python für die Datenanalyse 2: Machine Learning
Das neuste Videotraining Python für die Datenanalyse 2: Machine Learning wurde gerade bei LinkedIn Learning (LiL) veröffentlicht. Das ist wieder eine Adaption von mir aus den USA. Das Training ist der zweite Teil der großen Einführung „Python für die Datenanalyse“.
- Teil 1 wurde schon vor etwa 3 Monaten veröffentlicht und da geht es um Python für die Datenanalyse 1: Grundlagen.
- Die dem 2. Teil erfahren Sie, was es mit dem Begriff „Maschinenlernen“ auf sich hat. Mit der Programmiersprache Python und diversen Frameworks stehen praktische Mittel bereit, mit denen Sie maschinelles Lernen programmiertechnisch umsetzen können. Schritt für Schritt bringt Ihnen der Kurs Begriffe, Definitionen und die wichtigsten Anwendungsfälle nahe und Sie üben mit einfachen Code-Beispielen die einzelnen Algorithmen.
Python für die Datenanalyse: Grundlagen
Da isses ja! Im letzten Nov aufgenommen und jetzt brandneu veröffentlicht.
Python für die Datenanalyse: Grundlagen
Mein neustes Online-Training bei LinkedIn Learning – eine Adaption eines US-Trainings – dreht sich um Big Data und die Auswertung und Analyse von Daten sowie deren Manipulation, Transformation und ihrer sinnvollen Aufbereitung über Python samt seinen diversen Bibliotheken. Neben dem allgemeinen Verständnis für Data Science und Big Data werden auch Tools und Bibliotheken wie Anaconda, das Jupyter Notebook oder Numpy und Pandas behandelt.
Die Maschine hat gelernt
Tag 5 der Aufnahmen zum Thema Maschinenlernen bzw. Maschine Learning mit Python und die Videos sind im Kasten. Es stehen noch ein paar Abschlussarbeiten an, aber im Grunde bin ich fertig.
Heute Abend geht es mit dem Flieger von Graz wieder nach Hause.
Es war ein ziemlich unterhaltsamer Tripp. Einmal war das Thema selbst (für mich eine weitgehende Adaption des Trainings einer US-Autorin) spannend, aber auch die ganzen Umstände an sich waren bei dem Besuch bei LinkedIn Learning (ehemals Video2Brain) alles andere als langweilig.
Das umfasst das außerordenlich schöne Wetter der ersten Tage, das mich mal wieder zum Sparziergang über die Muhrinsel hinauf auf den Schlossberg veranlasst hat.
Obwohl ich über die Jahre mindestens schon 25x oben war, ist es immer wieder schön da. Gerade bei so tollem Wetter. Die Aktion mit dem Heißluftballon in der Mittagspause, die ich von dem Schlossberg aus mitbekommen und teils aufgenommen habe, war ja auch sehr anregend.
Nur bin ich verwirrt, weil in den Grazer Medien oder im Internet zu dieser Landung zwischen den Häusern rein gar nichts berichtet wurde. Scheint normal zu sein, dass ein Heißluftballon hier mitten in der Stadt landet. Oder wir haben sowas wie bei Men-in-Black mit dem Dingsbumser, bei dem allen Zeugen die Erinnerung gelöscht und das Ereignis unter den Tisch gekehrt wird. Nur mich haben sie scheinbar übersehen.
Die Studios waren in der Woche recht leer und vor allen Dingen waren kaum deutschsprachige Trainer da.
Hier im Haus kann man sich auch nie sicher sein, in welcher Sprache man ein unbekanntes Gegenüber ansprechen soll. Die meisten scheinen spanisch zu reden, gefolgt von französisch und englisch. Deutsch schätze ich maximal auf Rang 4. Auf jeden Fall ist es beim Mittagessen ein komplettes Sprachgewirr.
Heute hat es dann zur Abwechselung auch noch ein bisschen geschneit, was ich gleich per Foto als Beweis festgehalten habe.
Die Sache mit dem Heißluftballon zeigt ja, dass man hier besser alle Ereignisse so festhalten muss. Sonst behauptet später jeder, dass sie nicht stattgefunden haben.
Aber im Studio war ich offensichtlich – denn ein weiteres Polaroid von mir wurde eben an die Studiowand gepined.
Da hängen an allen Studios (Hasenkästen) die Fotos von allen Trainern, die über die Zeit darin Traininigs aufgenommen haben. Auch von mir gibt es hier noch einige weitere solcher „Fahndungsfotos“.
Die Magie der Mathematik
Nach den Aufnahmen zu meinen Videotrainings bei LinkedIn Learning schaue ich – gerade im Winter – abends im Hotel gerne mal TV, wenn ich nicht noch zu arbeiten habe oder mich nicht mit den Leuten von LinkedIn Learning und den anderen Trainern zum Abendessen treffe. Oft einfach quer Beet und leichte Kost, zu der ich zuhause nicht komme, weil es da eigentlich immer definitiv Besseres zu tun gibt als vor der Glotze zu hängen.
Gestern bin ich bei 3-Sat über gleich 2 aufeinanderfolgende Sendungen gestolpert, die alles anderes als leichte Kost, aber dennoch für mich extrem interessant waren. Es ging um die Magie der Mathematik und eine nachfolgende Diskussion zum gleichen Thema mit drei Mathe-Profs. Beide sehr zu empfehlen und in dr Mediathek von 3-Sat verfügbar.
Aber die Sendungen haben mich auch nachdenklich gemacht. Hätte ich nach dem Diplom nicht doch mehr bei der Mathematik bleiben sollen? Gerade Chaostheorie oder Fraktale wären spannend gewesen. Oder ich wäre auch gerne Richtung Physik und Astronomie gegangen. Und hätte ich es überhaupt geschafft, meinen Dr in Mathe zu machen oder gar Prof zu werden?
Anyway – ich bin in die Informatik abgebogen und über den Weg – zumindest als Lehrbeauftragter – ja auch wieder temporär an Hochschulen zurückgekommen.
Interessanter Weise biege ich jedoch die letzten 2 – 3 Jahre auch wieder mehr in die Richtung Mathematik ab. Von Trainings zu Mathematik für Programmierer, Statistische Auswertungen mit Python oder Geometrische Berechnungen mit Python haben gerade meine neuen Adaptionen zu Big Data, KI (Künstliche Intelligenz) und Maschninenlernen wieder viel mehr Bezug zur Mathematik als meine Themen die ganzen Jahre zuvor, wo ich maximal mit ein bisschen Versicherungsmathematik, Binärarithmetik oder Algorithmen in meinen Schulungen, Videotraining und Büchern in Berührung kam. Natürlich nur auf einem immer noch recht einfachen Level und ich habe auch nichts mehr mit Beweisen und damit „echter“ Mathematik zu tun. Aber immerhin kann ich ein wenig von meinem Studium profitieren, auch wenn Vieles mittlerweile tief verschüttet ist.
Aber die beiden Sendungen haben ich motiviert, die nächte Zeit vielleicht den Schutt wegzuräumen und doch mal wieder „echte“ Mathematik anzusehen. Eventuell verstehe ich ja doch noch ein Wenig davon.
Multithreading und Unit-Testing
Da schau. Zwischenzeitlich sind bei der Microsoft-Tochter LinkedIn Learning (ehemals Video2Brain) gleich zwei neue Onlinetraining zu den Themem Multithreading und Unit-Testing veröffentlicht worden:
Beides sind Einsteiger-Trainings, die eine kurze Einführung in die jeweiligen Themen geben – auf Basis von Python als Programmiersprache.
Docker & wasm
Im Moment geht es in der IT mit neuen Themen schneller wie beim Bretzelbacken. Und vor allen Dingen gibt es permanent was Neues. Bzw. ich komme einfach nicht hinterher, was die Lage besser trifft.
Aktuell habe ich „Big Data“ und „Maschinelles Lernen“ im Zusammenhang mit Python „in Arbeit“. M.a.W – ich bin gerade am richtigen Einarbeiten, wobei da ja ziemlich viel Überschneidung zu meinem Studium und dem sonstigen täglichen Programmiergeschäft die Sache einfach macht.
Aber irgendwie habe ich zwei andere Megatrends bisher weitgehend ignoriert.
- Docker
- Webassemblies
Docker habe ich zumindest am Horizont schon länger wahrgenommen, aber einfach noch nie ausprobiert. Und da Docker mittlerweile auch schon massiv in der Kritik steht, wollte ich da eigentlich nicht ran. Aber die Entwickler auf der letzten Schulung in Köln haben auf Docker-Container geschworen und deshalb bin ich jetzt doch wieder neugierig geworden. Zumal ich eine Anfrage nach einer SQL-Schulung in der Pipeline habe, die aber nicht – wie sonst bei mir üblich – unter MySQL oder zur Not MS SQL-Server, sondern DB2 laufen soll. Ja woher soll ich denn jetzt auch noch eine DB2-Installation haben? Mit dem Teil hatte ich noch nie vorher direkten Kontakt. Antwort – ich installiere mir gerade einen passenden Docker-Container! Es ist wohl doch so, dass meine bisherige geringe Anteilnahme an der Docker-Welt ein Fehler war. Wobei ich die Installation von dem Docker-Desktop unter Windows gleich wieder gelöscht habe. Das läuft ja mit Hyper-V und das wiederum killed mein Virtual Box. No way. Ich will keine permanente Umschaltung der Virtualisierungsumgebungen. Einfach zu lästig. Also wird aus der Not eine Tugend gemacht und Docker in seinem natürlichen Habitat – Linux – betrieben. Entweder auf meinem Notebook mit dem Dualboot oder aber auf der Workstation mit Windows 10 in der Linux-VM in der Virtual Box. Geht wunderbar bei 12 Kernen und 32 Gigabyte RAM.
Das Thema Webassemblies ist dagegen vollkommen an mir vorbeit gegangen. Nur habe ich vor wenigen Tage die Meldung mitbekommen, dass wasm neben HTML, CSS und JavaScript nur die 4. offiziell von W3C abgesegnete Technologie im Web ist. Das erzwingt dringend, dass ich mir das die nächsten Tage mal genauer ansehe.
Das war es wieder einmal
Die Aufnahmen bei LinkedIn Learning sind fertig. Morgen früh geht es mit dem Flieger von Graz zurück nach Hause. Ich habe dieses Mal eine Adaption eines US-Trainings zum Thema „Big Data und Data Science mit Python“ eingespielt. Allerdings ziemlich von den Schwerpunkten umstrukturiert. Und im Januar soll eine Fortsetzung Richtung „Maschinen Lernen“ folgen.
Big Data und Data Science sind ja Schlagworte, die im Moment in Medien und Politik omnipresent sind. Auf Spiegel Online erzählt gerade eine junge Frau, was sie als Data Scientist so beruflich macht. Weil die Alten ja nichts mit den neuen Berufsbezeichnungen Data Scientist oder Data Analyst anfangen könnten. Aus guten Grund, denn im Grunde kann sich jeder mit solchen Bezeichnungen schmücken. Was nichts daran ändert, dass die Verwertung von großen Datenmengen wichtige Aufschlüsse geben kann und der Umgang mit Daten für mich als Mathematiker sowies tägliches Brot ist. Tatsächlich ist im Moment jedoch m.E. auch viel heiße Luft dabei, die in keiner Weise standardisierte Dinge reißerisch mit einem neuen Label anpreist.
Nur nannte sich das früher einfach Stochastik und/oder Stastik. Einziges Manko – es wurden bzw. werden dabei die Zahlen halt oft nicht so aufbereitet, dass sie auch Laien verstehen konnten/können. Das ist wohl die große Kunst bei dem ganzen Thema – Daten erst einmal logisch auswählen, übliche mathematischen Standardverfahren anwenden und die Ergebnisse vernünftig aufbereiten.
Der Punkt, wo das größte Know How notwendig ist, ist die Wahl der richtigen Daten, bevor man an die Verarbeitung geht. Der Rest ist Mathematik und Computertechnologie – also weigehend Standardverfahren (wenngleich nicht immer trivial).
Mein neues Videotraining „OOP mit Python“
Bei LinkedIn Learning ist mein neuestes Videotraining veröffentlicht worden.
Willkommen zu „OOP mit Python“ aus OOP mit Python von Ralph Steyer
Lernen Sie in diesem Video-Training, wie Sie mit Methoden der objektorientieren Programmierung (OOP) bessere und komplexere Python-Anwendungen planen und aufbauen können. Sie tauchen tief in die Welt der Klassen und Objekte ein und verstehen bald Datenkapselung, Vererbung und Polymorphie oder auch Ausnahmebehandlung und dynamische Klassen.
Python: Geometrische Berechnungen
Es ist mal wieder soweit. Ein neues Videotraining von mir ist bei LinkedIn Learning erschienen. Wieder einmal habe ich dabei eine Art „Back-2-the-roots“-Training gemacht. Oder anders ausgedrückt – mein Mathematik-Studium wurde in Grundzügen relevant.
Denn es geht in dem Training um Geometrie. Aber in Kombination mit Python.
In dem Training werden die klassischen Formeln der Geometrie wie Sinus, Cosinus und Tangens mit der Programmiersprache Python und mit zahlreichen praktischen Bibliotheken kombiniert.
Hier gibt es das Intro.
Ich habe fertig
Die Aufnahmen sind eingespielt. Jetzt gibt es noch Mittagessen und dann geht es mit dem Taxi zum Flughafen Graz und von da dann per Flieger zurück.
Die Aufnahmen schreiten voran
Die Aufnahmen zum neuen Videotraining schreiten gut voran. Um das zu gewährleisten, arbeite ich jedoch erstmal ziemlich konzentriert meinen vorgenommenen Stoff ab – trotz Wochenende und leider komme ich damit auch nicht aus der Hüte. Obwohl das Winterwetter hier gar nicht so schlecht ist. Heute morgen waren sogar winzige Spuren von Schnee zu sehen. Auf den Autos vor dem Hotel als auch auf den Sitzmöbeln auf der Dachterrasse von LinkedIn Learning.
Und auf den Hügeln rund um Graz war ein Zuckerguss zu erkennen. Auch sonst zeigen die Getränke im Studio, dass ich in Österreich bin :-).
Aber leider nicht nur die, denn wie schon die letzten Jahre muss ich mich über diese kranke Lizenzpolitik der öffentlich-rechtlichen Medien ärgern, die den Zugang zu ihren Mediatheken und Livestreams aus dem „feindlichen“ Ausland per Internet nicht freigeben. Es ist einfach nur krank – ich kann den Fernseher anschalten und Übertragungen von Sportveranstaltungen ansehen, aber per Internet ist das nicht erlaubt. Das ist tiefstes Mittelalter! Der Versuch einer Besitzstandwahrung mit ewig veralteten Lizenzmodellen, die schon der Musik- und Filmmafia die Schutzgeldbebühren bewahren sollten und auch da gescheitert sind. Würden die öffentlich-rechtlichen Medien nicht die GEZ-Zwangsgebühr als Erpressungsgeschenk von allen Bürgern erhalten, wären die sicher nicht so arrogant. Aber egal – ich muss ja sowieso arbeiten – nur am Abend im Hotel hätte ich gerne ein paar der Inhalte gesehen, für die ich gezwungener Maßen auch bezahlen musste. Ich verliere ja nicht durch meine Überschreitung der Landesgrenzen meine Rechte. Das würde ich sogar akzeptieren, aber dann will ich dafür Geld zurück!
Wieder da
So – in Graz angekommen und im Daniel eingecheckt. Wobei die Anreise nicht ganz unkritisch war. Nicht beim Flug und nicht bei der Taxifahrt in Graz vom Flughafen zum Hotel. Aber wieder mal auf dem Weg zum Flughafen FFM und wieder einmal war die Bahn das Problem.
Wobei ich den Braten aus leidvoller Erfahrung schon vorher gerochen hatte und deshalb das Dilemma umschiffen konnte.
Denn wenn ich mit der Bahn von Bodenheim zum Flughafen FFM will, muss ich einmal umsteigen. In der Regel am Römischen Theater in Mainz von der S6 in die S8. Dazu bleibt bei der üblichen Taktung eine Umsteigezeit von 4 Minuten. Was bei einem Gleiswechsel von 2 auf 3 locker langt. Das geht in etwa 10 Sekunden.
Nur dazu müsste die S6 pünktlich sein und das ist nach meiner Erfahrung so gut wie nie der Fall.
Aus dem Grund habe ich mich heute auch lieber mit dem Auto zum Römischen Theater fahren lassen. Und das war gut so. Denn die S8 war 30 Sekunden vor der natürlich verspäteten S6 da und hat nicht auf die Umsteiger gewartet. Nicht einmal 1 Minute hätte genügt und die hätte die S8 wieder einholen können.
Wäre ich von Bodenheim gefahren, hätte ich die S8 30 Minuten später nehmen müssen und dann wäre es eng mit dem Einchecken am Flughafen geworden. Es hätte wohl noch funktioniert, aber es wäre verdammt stressig geworden. Denn es war voll am Flughafen wie ich es lange nicht mehr erlebt habe.
Ich kann mir nicht helfen, aber sobald man umsteigen muss, kann man
einfach nicht mit der Bahn zuverlässig planen :-(. Das muss ich auch für
2 schon gebuchte Schulungen in 2019 in Hamburg und Berlin
berücksichtigen. Da will ich eigentlich nicht mit dem Auto hinfahren, aber die Bahn ist wie gesagt viel, viel zu unzuverlässig und mit dem Flieger geht es auch nur, wenn ich mit der Bahn zum Flugplatz komme. Auch blöd und dann brauche ich eben in FFM auch verdammt viel Zeit zum Einchecken, was den Zeitvorteil des Fliegens fast aufbraucht – gerade bei so kurzen Strecken zwischen 500 – 500 Kilometer.
Anyway – jetzt bin ich in Graz und nach dem Einchecken im Daniel gleich mal runter auf den Weihnachtsmarkt gelaufen. Ich brauchte einerseits was zum Abendessen und wenn ich schon da bin, sollte man das machen.
Denn morgen gehen die Aufnahmen los und ich kann noch nicht einschätzen, ob ich in den paar Tage hier in Graz nochmal Zeit dafür finde.
Graz calling
Wie gefühlte unendliche Male sitze ich wieder am Flughafen FFM und warte auf das Boarding nach Graz. Doch wieder ist was neu – ich fliege das erste Mal dahin, seit das Branding „Video2Brain“ vollständig eingestellt wurde und nur noch „LinkedIn Learning“ nach außen existiert.
Heute Abend geht es aber nur noch ins Hotel und morgen und über das Wochenende stehen die Aufnahmen für ein neues Training an.