Was braucht man um ein guter Data Scientist zu werden? Im Grunde das Gleiche wie bei allem Anderen: Lehrer und Übung! Die Webseite Kaggle bietet einem Beides – und fordert dazu noch euren kompetitiven Spieltrieb. Lehrer Ganz im Sinne von Web 2.0 wird der Lehrer ersetzt durch ein soziales Netzwerk, d.h. die anderen Nutzer der Webseite stellen […]
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Yearly Archives: 2016
Neuronales Netzwerk mit PyBrain
Neuronale Netze gelten als eine der modernsten Methoden des maschinellen Lernens, die dahinterliegende Mathematik und Logik schreckt allerdings viele davon ab, sich näher damit zu beschäftigen. Um die grundlegenden Prinzipien zu verstehen reicht allerdings schon das Lesen einiger Einführungen wie bei Wikipedia oder Videos wie dieses bei YouTube. Hat man den Grundaufbau dahinter verstanden kann […]
Continue ReadingTipp: logstash geoip import in Elasticsearch
Gestern hatte ich ein Problem mit der Transformation von IPs zu GeoIPs mit logstash. Im einfachsten Fall genügt es normalerweise, folgenden Code in die logstash Konfiguration im Filterbereich einzufügen: geoip { source => “ip_feld_name” } Was allerdings noch wichtig ist, wenn die Daten in ElasticSearch importiert werden sollen: Der Import-Index muss dem Namensmuster “logstash-*” entsprechen, […]
Continue ReadingKurznachricht: Was ist eigentlich Deep Learning
Wer sich schon immer gefragt hat”Was bedeutet eigentlich Deep Learning?”, “Wozu ist es gut?” und “Wer beschäftigt sich damit?”, dem kann ich die ersten 20 Minuten des folgenden Youtube-Videos empfehlen: Ein echter “Mind Opener”, in dem Steve Juterson, Partner von DJF Ventures, einen kurzen Überblick über die aktuelle Entwicklung gibt. Die restlichen 60 Minuten des […]
Continue ReadingDeep Learning mit Nvidia
Einer der größten Hypes im Machine Learning Bereich ist im Moment sicher “Deep Learning”. Während der Begriff im Forschungsbereich schon lange ein Begriff ist hat der Erfolg von AlphaGo dazu geführt, dass sich jetzt auch die Masse (zum Beispiel ich) ansieht, was es damit auf sich hat. Als Einstieg zum Thema habe ich bei Nvidia einige […]
Continue ReadingSchritt 2: Coursera Kurs – Machine Learning
Bücher sind ein guter Ansatz um sich in ein neues Thema einzuarbeiten und erste Schritte darin zu gehen. Aber sie sind auch passiv und fordern keine Ziele ein. Es fällt zu leicht, einfach ein Kapitel auszulassen oder nach der Hälfte zu denken, jetzt weiß ich alles und der Rest vom Buch ist eigentlich schon klar. […]
Continue ReadingSchritt 1: Buch kaufen
Data Science from Scratch: First Principles with Python Irgendwo muss man ja anfangen und Python ist wohl die Technologie, um die sich im Data Science Bereich alles dreht. Mit R hatte ich im Studium zu tun, aber Python wirkt für reale Probleme irgendwie geeigneter. Ich kenne schon Pakete wie Jupyter, NumPy und IPython, das sollte […]
Continue ReadingLos gehts
Ich habe mich also dazu entschieden, den Fachbereich zu wechseln. 15 Jahre Entwicklung im Web, im Frontend wie im Backend, als Architekt und als Entwicklungsleiter. Ich hätte da weitermachen können! Als Manager eines Teams oder gar als CTO in einem Startup. Job-Angebote gab es einige, gut bezahlt, viel Verantwortung, mit Reisen oder ohne, im In- […]
Continue ReadingGNU Octave
Octave ist eine freie Software, die sich zur numerischen Berechnung und Darstellung mathematischer Probleme eignet. Es bringt dabei ähnliche Features mit wie das kommerzielle MathLab oder die Entwicklungsumgebung R und kann als echte Alternative benutzt werden. Neben einer interaktiven Shell zur Verarbeitung von Befehlen lassen sich auch recht einfach Scripte mit Octave erstellen, die automatisch […]
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