Von den Vorteilen von Big Data und Künstlicher Intelligenz haben mittlerweile alle schon einmal gehört. Programmieren gehört dabei zu den Grundfähigkeiten. Da Studiengänge und Kurse zu dieser Thematik wie Pilze aus dem Boden schiessen, haben wir uns gefragt: Können alle programmieren lernen?

Viele Wege führen zum Data Scientist

Um diese Frage zu beantworten, haben wir Studierende aus der Masterklasse in «Applied Computational Life Sciences» an der ZHAW in Wädenswil befragt. Dieser Master hat das Ziel, die Studierenden mit digitalen Skills wie Programming, Modelling, Machine Learning etc. auszustatten, welche sie in den verschiedensten Branchen anwenden können. Die Diversität in der Klasse ist beeindruckend. Die Studierenden kommen aus allen Disziplinen. Nur um einige zu nennen: Umweltingenieurwesen, Biologie und Chemie. Es sind auch zwei Köche mit an Bord, welche einen BSc in Lebensmitteltechnologie haben.

Wir haben die Studentin Nurdzane Memeti, welche aus dem biotechnologischen und pharmazeutischen Bereich kommt, gefragt, wie ihre Erfahrungen mit dem Programmieren sind. Dazu meint sie: «Mit grossem Respekt davor habe ich den Master gestartet und mit noch grösserer Erleichterung kann ich aber nun mitten im Studium sagen, dass Programmieren gar nicht so schwierig ist! Anfangs braucht es Geduld und viel Übung. Fehler machen ist da völlig normal. Aber die ersten Fortschritte kommen doch rascher als gedacht». Die Entscheidung, diesen Master zu belegen, fiel bereits während ihrem Bachelorstudium. Während einer Semesterarbeit hat sie das erste Mal Coding-Erfahrungen in den Bereichen Automatisation und Computer Vision gesammelt. Da hat sie realisiert, dass solche digitalen Fähigkeiten breit anwendbar sind, neue Erkenntnisse gewonnen und vor allem viele Arbeitsprozesse optimiert werden können.

Nurzdane steht mit ihren Erfahrungen betreffend Programmieren nicht alleine da. In diesem Video erzählen drei ihrer Mitstudierenden aus dem Master in Applied Computational Life Sciences von ihren Werdegängen, dem Studium und ihren Visionen:

Student Stories: Master of Science (MSc) in Applied Computational Sciences @ZHAW, Wädenswil

Schön zu hören, dass Programmieren auch ohne IT-Vorkenntnisse erlernbar ist. Denn auf Platz 1 der gefragtesten Berufe im 2020 gehören zurzeit alle Jobs rund um die Data Science. Um euch einen Einblick in die schnell wachsende Berufswelt der Data Science zu geben, haben uns die Studierenden interessante Tipps und Links zu Übungstools zusammengestellt.

Zuerst einmal, was ist Data Science?

Abb. 1: Rich Tervet, 2020

Data Science ist eine wissenschaftliche Nutzung von Datenmengen. Dabei generiert jede Person eine grosse Menge an Daten, die gesammelt und strukturiert werden können. Dafür sind Kenntnisse in Programmierung, Künstlicher Intelligenz, Statistik, u.v.m. essenziell.

Eine super coole Plattform für die Menschen, welche erste Eindrücke sammeln wollen, ist die Plattform «Towards Data Science». Da kannst du Blogeinträge von aktiven Datenwissenschaftler mitverfolgen und du bleibst up-to-date! Einen Einstieg in Data Science sowie gute Tipps für deine Karriere bietet dir diese Seite ebenfalls an.

Do you speak Python? Die Coding-Weltsprache

Das Coding ist ein wichtiges Instrument der Data Science. Je nach deinem Level dauert es mindestens einen Monat, bis du die Python Programmierung in den verschiedenen Formen (wie z.B. Jupyter Notebook und Command Line und IDE) erlernst. Wenn sich aber die ersten Erfolge einstellen, fängt es an, gemäss den Masterstudierenden, richtig Spass zu machen J

Python ist die meist benutzte Programmsprache in Data Science. Dementsprechend gibt es auch viele online Ausbildungskurse (zum Teil kostenlos), in denen du das Coding mit Python üben kannst. Hier eine Auswahl an Kursen für Anfänger:

Kostenpflichtige Ausbildungsplattformen

Webseiten wie DataCamp und Udacity sind beliebte online Ausbildungskurse, die datenwissenschaftliche Erkenntnisse vermitteln. Es werden Ausbildungsprogramme mit einem Zertifikat angeboten, die dich Schritt für Schritt begleiten. Je nach deiner Planung, kannst du diese Kurse flexibel absolvieren.

Was ist die Schwierigkeit dabei? Nach Erfahrung von den Studierenden haben diese Kurse eher einen stolzen Preis. Auch lernt man nicht die Konzepte in der beruflichen Umgebung anzuwenden. Deshalb werden diese Kurse eher als Ergänzung für das Festigen der theoretischen Grundlage empfohlen.

Weitere alternative online Kurse hat es auf den Plattformen Coursera, Khan Academy und edX. Diese drei Plattformen bieten tausende von Kursen zu allen möglichen Themen an. Generell bietet das Internet eine grosse Palette an informativen Webseiten, die sich für die Selbst- und Weiterbildung in Data Science sehr gut eignen können. Um daraus einen effektiven Nutzen zu erhalten, sind regelmässige Lerneinheiten und das Ausführen von eigenen Projekten wichtig. Denn Übung macht den Meister!

Das Gelernte in die Praxis umsetzen

Nach dem Üben kommt der Realitätscheck. Ein paar Studierende haben sich freiwillig während dem Lockdown im Frühling zusammengetan und das Projekt «CareFinder» im Rahmen des «VersusVirus Hackathon» ins Leben gerufen. Sie haben das Erlernte aus dem Studium angewendet und eine App programmiert, welche die Anzahl an frei verfügbaren Intensivpflegebetten in Echtzeit anzeigt. Dafür haben sie Spitäler und Ärzte nach ihren Bedürfnissen gefragt und sich mit einem App-Entwickler Team aus München zusammengetan, welches eine ähnliche Idee hatte. Die Freude im Team und bei den Dozierenden war gross. Denn die Studierenden haben sich selbst damit bewiesen, dass sie sich im Rahmen eines Masterstudiums genug digitale Fähigkeiten aneignen können, um ein solch wichtiges Projekt auf die Beine zu stellen.

BRAVO unsererseits!

Ihr seht, Programmieren können alle, die etwas Zeit investieren und üben, lernen. Zum Schluss wünschen wir euch viel Spass beim Schnuppern in der Programmierungswelt! 😉

P.S. Wer mehr über das Programmieren erfahren möchte: Die Masterstudentin Nurdzane Memeti und der Vertiefungsleiter Dr. Matthias Nyfeler stehen euch gerne für Fragen zur Verfügung.