Wallah du bist der Hammer. Schwöre bester Mann. Lange überlegt was ich mit meinen Python Grundkenntnisse usw in meiner späteren Laufbahn anfangen kann und dank dir zeigst du leicht erklärend, eine schöne Richtung auf
Пришла слушать немецкую речь, в итоге прониклась программированием) ich habe diesen Kanal gefunden, um Deutsch zu lernen. Jetzt möchte ich Programmieren lernen
Krass gerade den Channel gefunden und ich muss sagen sehr gutes Video! Entspannte Stimme :D Mich würde schon ein Video über Machine Learning interessieren.
Toll, dass dir die Videos so gut gefallen. Danke für die vielen Kommentare. Ich versuche die Videos so zu gestalten, dass für euch alle möglichst häufig was dabei ist. :)
Gerade deinen Kanal kennengelernt durch die UA-cam Vorschläge. Super Content! Studiere angewandte Informatik im 3. Semester und lege den Schwerpunkt auf Data Science. Der Inhalt ist für mich also sehr wertvoll. Vielen Dank für die Arbeit! Weiter so!
Hallo Niklas, vielen Dank für dein Video. Es ist super informativ und toll strukturiert. Dazu kommt deine sympathische Art wie du etwas erklärst. Vielen Dank!
Ich habe mathe und Statistik nie in der schule gemocht und habe nichts mit Informatik zu tun. Du hast mein Interesse mit deinen Videos so sehr geweckt, dass ich wirklich überlege, mich mehr damit zu beschäftigen. Also ja, gerne mehr Videos zum Thema und danke für deine Arbeit:)
Ich bin vor kurzem auf deinen Kanal gestoßen und ich muss sagen, dass ich sehr begeistert bin! Dein abwechslungsreicher Kontent ist durchaus interessant und die Gestaltung deiner Videos finde ich auch super :) Ich beende nächstes Jahr mein VWL Studium, indem ich mich auf Mathematik und Statistik spezialisiert habe. Der Begriff Data Science ist mir mittlerweile schon sehr oft über den Weg gelaufen und ich spiele mit dem Gedanken einen Master in DS abzuschließen. Tolles Video und danke für die Informationen!
Feier deine Videos. Übrigens die Art wie du redest und gestikulierst ist mega smooth. Vllt mal ein Video darüber? :) Sich souverän ausdrücken zu können ist sicherlich ein sehr nützlicher Skill, gerade im Hinblick auf Bewerbung.
Zu der gestellten Aufgabe: Vielleicht gibt es da ein Problem weil die Leute welche sich das Update holen alle auch Gemeinsamkeiten wie das Sie sich mehr um ihr Business sorgen. Denn offensichtlich haben diese alle die Gemeinsamkeit das sie lieber ein neues Update verwenden. Btw. Super Kanal :D du machst das echt gut die Leute zum Kommentare schreiben zu motivieren. Ich bin auf dich durch UA-cam Werbung aufmerksam geworden.
Du hast den Nagel auf den Kopf getroffen! Diejenigen, die die neue Software verwenden, sind nicht zufällig ausgewählt, deswegen gibt es einen sog. Selection Bias. Zum Beispiel deine Theorie, dass es sich im Schnitt bei dieser Gruppe um besonders interessierte, engagierte Nutzer handelt, klingt sehr plausibel. Freut mich, dass dir der Kanal gefällt! Über Kommentare freue ich mich besonders, ich möchte das Ganze möglichst interaktiv gestalten. 🙌
@@amineaherbil5101 Ich spiele mit dem Gedanken zu wechseln, da ich mit Informatik ein bisschen breiter aufgestellt sein möchte. Die Uni ist aber ganz gut und das erste Semester war machbar
Cooler Channel. Schön, dass es endlich auch mal deutschen Content zum Thema Data Science gibt. Finde, dass du das sehr gut vor der Kamera machst, weiter so :-).
Meine Gedanken zur "Vorstellungsgespräch" Frage: Dadurch, dass der User selbst wählen darf, ob er die neue Funktion ausprobieren will, ist der Vergleich zwischen den Gruppen nicht mehr objektiv. Die Gruppe User, die die neue Version wählt könnte z.B. tendenziell offener für Neues sein, bzw. sich generell mehr mit seinen Kampagnen und wie man gute Kampagnen fährt beschäftigen. Aufgrund so einer Tendenz werden dann die Ergebnisse des A/B-Tests verfälscht was deren Objektivität angeht und man kann auf deren Grundlage nicht mehr verallgemeinern..
Absolut richtig. Man müsste die Gruppen A und B randomisiert zu ordnen und falls das nicht möglich ist, muss man diese Variablen als confounders und controls in sein Modell mit aufnehmen. Wenn dich das interessiert, guck dir Causal Inference an.
Ich hab irgendwie dran gedacht das die Gruppen einfach getauscht werden müssten um zu sehen ob die guten Ergebnisse von den mit denen mit der neuen Software auch mit der alten Software erreicht werden würden. Da es ja einfach sein kann das halt einfach die besseren Leute das neue abbekommen haben? 🤔
Ich habe selbst Wirtschaftswissenschaften im Bachelor studiert mit Schwerpunkt Statistik und mache grade den Master auch in Statistik und finde es schön zu sehen, dass das was ich im Studium gelernt habe auch wirklich nachgefragt wird ^^ Der Data Engineer ist aus meiner Sicht/Erfahrung eher mehr Informatiker, aber ansonsten sehr schön erklärt. Das mit der Schirmbegriff des Data Scientists stimmt leider auch, für viele Stellen die ich gesehen habe hatte ich das Gefühl, dass die Unternehmen keine Ahnung hatten was für jemanden Sie brauchen. Als man sich dann die Stellenbeschreibung durchlas wären Controller, Softwareentwickler etc. geeigneter gewesen als ein DS. Gutes Video ^^
Super aufschlussreiches Video, danke dafür. Ich habe mich auch dazu entschlossen in die den Bereich der Data Science einzutauchen. Mal sehen, habe mich in einen Kurs (6 Monate dauert der) eingeschrieben. Langsam hab ich nämlich genug von der Forensik ... Die Hoffnung lebt das ich in meinem Alter noch die Sparte/den Bereich wechseln kann ;-)
Hey, wirklich super channel find es wirklich gut wie du versuchst und als Zuschauer aktiv mit einzubeziehen! Könntest du vielleicht ein Video zu SAP Systemen machen?
auf 4:37 - Early Adopters, d.h. Leute, die alles Neue gerne ausprobieren, sind oft kreativer und risikobereiter als die Gruppe, die sich mit Müh und Not in etwas einarbeitet, und es dann für immer so benutzt wie sie es gelernt haben. Also sind die Erfolge beider Gruppen nicht wirklich vergleichbar, weil es sich von Vornherein um unterschiedliche Gruppen handelte. Was man vergleichen könnte, wäre der vorher und nachher Erfolg beider Gruppen.
Ich finde Data Scientist extrem interessant. Auch die genannten Themenfelder finde ich interessant. Was mich aber total abschreckt sind die ganzen Programmiersprachen. Da sehe ich mich leider überhaupt nicht. Daten zu analysieren finde ich jedoch super spannend.
Antwort auf die Frage Minute 4:39 : Die Kunden die die neue Software testen , sind aktive Kunden (die auch offen für neues sind und gerne testen). Wahrscheinlich sind in der Gruppe die die Email zur neuen Software nicht angeklickt haben zum großen Teil nicht aktiv .
You're so good at presenting! One question, do the terms "Data Scientist" and "Data Engineer" not translate into German? Or it is just one of those words that everybody just uses the English term for?
The latter. The terms "data", "scientist", and "engineer" all translate into German and, as a consequence, so do their compounds: Datenwissenschaftler, Dateningenieur. But it's much more natural to use the English terms.
Heißt: Wer Statistik nicht im Blut hat, hat keine Chance. Sehr gerne kannst du einmal einige Beispiele und Anwendungsfälle machen, damit man auch sieht, wie „tief“ man Statistik können muss.
Verfolge deinen Kanal nun seit ein paar Wochen und du bietest mir einen echten Mehrwert! Absolviere aktuell ein Duales Studium in Wirtschaftsinformatik und interessiere mich sehr für Data Science, weshalb ich auch solche Abteilungen in meinem Unternehmen aktuell durchlaufe. Du erklärst immer sehr ausführlich und nachvollziehbar, ohne dabei zu oberflächlich zu sein und man nimmt dir das Gesagte wirklich ab. Finde ich Top! PS: Vielen Dank für den Tipp mit Coursera! Da wird nun ordentlich gepaukt ;)
Wirklich sehr guter Kanal. Ich habe vor selbst Informatik zu studieren. Könntest du mal ein Video über die positiven und negativen Aspekte des Informatik Studiums machen und auf die einzelnen Module eingehen?
Die Unterteilung in Kontrollgruppe und Treatment Gruppe ist nicht randomisiert, sondern hängt von der Wahl der Individuen in der Population ab. Es ist z.B. denkbar, dass in der Gruppe N mit der neueren Version ein größerer Anteil an Individuen ist, welches an state-of-the-art Technologie interessiert und allgemein leistungsstärker ist.
Bezüglich der Frage aus dem Vorstellungsgespräch: Die Versuchs- und Kontrollgruppe sind nicht zwingend statistisch verteilt, da möglicherweise mehr werbetechnisch erfolgreiche Leute den Button zum Testen der neuen Software geclickt haben. Es könnte also ebensogut sein, dass etwa die Risikofreudigkeit oder Progressivität der Probanden einen Einfluss auf ihre Werbestrategie und den damit verbundenen Erfolg hat. Wollte man die Studie verbessern, müsste den Werbenden die Wahl der Softwareversion genommen werden.
Alles klar, mache ich gerne! Zu dem Punkt kann ich natürlich besonders viel erzählen, weil ich selbst die letzten zwei Jahre als Data Engineer gearbeitet habe. :)
Zur Bewerbungsfrage: Ich vermute dass in diesem Fall keine zufällige Probanden (sowohl für die neue, wie auch für die alte Version). Denn schliesslich wird die neue Version ja potentiell jeder Person angeboten, bzw. könnte sie jeder sehen und probieren. Dabei wäre die Wahrscheinlichkeit höher, dass ausgerechnet die Leute die neue Version finden und ausprobieren, die sowieso schon sehr intensiv Zeit und Arbeit für ihre Werbung investieren. Man müsste also gezielt, rein zufällige Probanden auswählen, die jeweils kein Zugriff auf die ältere oder ggf. neuere Version haben. Im Idealfall würden dann genau so viele "fleissige" Probanden die alte Version benutzen, wie die neue.
Die Probanten durften entscheiden ob sie die neue Version testen wollen. Die zwei Gruppen sind also vom mindset her schon verschieden. Damit die Aussagekraft des AB-tests valide sein kann müssen die zwei Gruppen aber annähernd identisch sein...
Denke, dass vor allem auch LinkedIn ein wichtiger Kanal für dich ist. Werde dich gleich mal suchen :) Danke für das Video, gute Infos, könnten noch mehr visualisiert werden. Ich weiß, dass das einen erheblichen Mehraufwand und u.U. auch mehr Kosten bedeutet. Viel Erfolg weiterhin
New Ads Manager: Es besteht nicht zwingend ein Zusammenhang zwischen dem neuen Produkt und den dem Erfolg der Anzeigen. Es gibt natürlich ein paar grundlegende Fehler, wie z.B. den Messzeitraum zu kurz wählen. Dann währen die guten Ergebnisse vielleicht Saisonal. Ein weiterer Punkt sein, dass rein hypothetisch, die Nutzer die das neue Produkt schnell annehmen generell bessere Anzeigen schaltet. Hat also nix mit dem Produkt sondern dem Nutzereigenschaften zu tun. Falls jmd Kritik hat an meiner Analyse, bitte mitteilen :) danke
Hallo Niklas, klasse Videos, die du da machst! Mich würde mal interessieren, wie du zum Thema IT-Infrastruktur stehst. Was denkst du zum Thema Cloud Computing und Zertifizierungen? Denkst du, der Bereich ist auch in zehn Jahren noch gefragt am Arbeitsmarkt?
Vielen Dank fürs informative Video! Was hältst du vom Bachelor in Data Science? Oder wäre es besser, wenn man erst zB Bachelor in (Wirtschafts-) Informatik macht und später Master in Data Science studiert?
Kommt darauf an, wie sicher du dir schon jetzt bist, dass du Data Scientist werden möchtest! Außerdem bedenke, dass viele Data Science Bachelors eher einem Studium der angewandten Mathematik ähneln als einem Informatikstudium. Wenn dich das interessiert, kann so ein spezialisierter Bachelor auf jeden Fall eine Option sein. Ansonsten machst du aber auch nichts verkehrt, wenn du erst mal reine Mathematik oder Informatik studierst und dich dann im master spezialisierst. :)
Ich denke das es seien kann das die Leute die sich freiwillig für den neuen ADS Manager entscheiden, auch generell aktiver und engagierter seien könnten.
Freut mich! Welchen Studiengang genau meinst du denn, also an welcher Uni? Generell ist IT Security ja erst mal ein thematischer Bereich. Dazu haben sicher nur wenige Unis einen spezialisierten Bachelor.
Super informatives und sachlich gegliedertes Video! Respekt. Cool Mal die Sicht von jemanden zu haben der Experte in dem Thema ist. Ich bin noch in der neunten Klasse aber hab den größten Wunsch auch Mal Data Scientist zu werden. Gibt's da schon Sachen die ich vorher tun kann um mich am besten auf die Sachen vorzubereiten oder ist es noch zu früh?
Hallo Niklas, wieder auch hier, grandioses Video!!! Ich kenne niemanden der sich so gut artikulieren kann wie du es kannst! Vielen Dank für dieses Informative Video! Anbei eine Frage, welche Berufe kann man denn allgemein bei den FANG - Unternehmen ausüben? Sprich, sämtliche Berufe deren Ausübung für die sogenannten FANG - Unternehmen möglich ist! Wäre wirklich sehr interessant und hilfreich wenn du mir diese Frage beantworten könntest! Vielen lieben Dank für alles!
Hey Niklas, erstmal vielen Dank für deine Videos - unterhaltsam und informativ. Ich höre dir echt gerne zu! :) Kannst du ein Statistik Buch (evtl. speziell für Data Science) empfehlen?
Der Fehler ist, dass die Kunden mit der neuen Software auch neue Nutzer bekommen, die mit der alten Software im Gegensatz wahrscheinlich den gleichen Leuten gezeigt werden wie früher, welche aber schon wahrscheinlicher das Angebot für sich angenommen oder abgelehnt haben. Außerdem kann es, wenn es sich um unterschiedliche Werbekunde handelt, auch um Produkte handeln die einfach allgemein unterschiedlich beliebt sind.
Mein take für die Frage: Da die Nutzung des neuen ad managers eine Wahl war und nicht random ist es möglich das nur die die sowieso bessere ads machen auf den neuen umsteigen und die die wenig Arbeit reinstecken auch lieber nicht gewechselt haben. In diesem fall ist nur weil die Leute die den neuen haben bessere Ergebnisse haben nicht klar ob die Ergebnisse das Resultat des managers sind oder die Manager Auswahl ein Resultat der Ergebnisse.
4:34 : Naja die Tatsache alleine, dass die Leute mit der neuen SW bessere Ergebnisse erzielen muss nicht ausschließlich an der neuen SW liegen, sondern generell am Umstand dass die SW neu ist und deswegen überhaupt von den Usern mit größerer Bereitschaft genutzt wird. Die User beschäftigen sich einfach mehr damit, als sie es bei der alten getan hätten.
Die Argumentation aus dem Beispiel war falsch, weil man die WAHL hatte die neue Software auszuprobieren oder nicht. Daher denke ich, dass eher kunden diese neue software ausprobiert haben, die schon erfolgreich/ gut gelaufen sind. Daher mit der neuen Variante genau so gute Ergebnisse erzielen. LG und kp ob der ansatz stimmt xD
Hey Niklas, schaue das Video gerade zum zweiten Mal. - Danke zunächst! - Kannst du u.U. ein Video dazu machen, wie man am "elegantesten" einen Wechsel zum Data Scientist/Analyst hinbekommt? Bin gerade genau vor diesem Schritt in einem Konzern (also intern).. Verstehe etwas von Statistik und einen Hauch von Programmierung, aber so richtig geil ist defintiv "was Anderes". Hilfe &Liebe Grüße!
Zur Aufgabe: Wir müssten die Ergebnisse zunächst um andere Variablen korrigieren: - Zufällige Abweichung in der Stichprobe: Beworbene Produkt/Dienstleistung. Evtl. haben wir in der Gruppe des neuen Ad Managers attraktivere Produkte. - Was bringt Unternehmen überhaupt dazu den neuen bzw. den alten zu verwenden und hat/haben diese Variable(n) vielleicht Auswirkungen auf die Kampagnenperfomance?
Echt gute Videos und auch total hilfreich! Ich bin froh, dass ich deinen Kanal gerade entdeckt habe. :) Würdest du sagen, dass die etwas neueren ‚Data Science‘ Studiengänge später auf dem Arbeitsmarkt auch eine Chance haben und eventuell sogar einen guten Überblick verschaffen? Oder ist man deiner Meinung nach vielleicht etwas besser bedient mit einem klassischen Informatik oder Mathematik Studium?
Hey Niklas, wäre es möglich, wenn du ein genaueres Video zum 8. Punkt machen könntest? Oder hast du das schon getan? Mich interessiert auf jeden Fall maschinelles Lernen und KI sehr und ich würde gerne mehr über das Thema von jemandem aus dem Bereich lernen.
Auch wenn ich spät dran bin versuche ich mich mal an der Frage. Bei einem Splittest werden ja zufällig die Gruppen gewählt. Bei deinem Beispiel konnten die Leute selbst entscheiden ob der neue Manager getestet wird. Dadurch ist deutlich mehr gegeben, dass wir in dieser Gruppe einen Personenkreis mit alg. höherer Motivation etc. im Bereich Ads haben. Also der Faktor des sich selbst entscheiden ist eigentlich bei Splittest in der Regel schlecht
Ich würde sagen, die Daten zu dem neu Add-Tool sind nicht aussagekräftig, da die Testphase im Tool vom Benutzer aktiviert werden muss. Das werden wohl vor allem Menschen machen, die regelmäßig damit arbeiten und so sowieso schon Übung haben. Diese Gruppe wird durch ihre Routine auch mit der neuen Version gute Ergebnisse liefern, stellt aber keinen präsentativen Querschnitt der Anwender dar.
Ist es deiner Meinung nach sinnvoll mit Blick auf den Beruf des Data Scientists auch direkt ein Data Science Studiengang zu absolvieren oder erst einmal z.B. einen Mathematik oder Statistik Studiengang mit Schwerpunkt Informatik zu wählen? Würdest du bei letzterem eher ein Statistik oder Mathematik Studiengang empfehlen?
Übungsaufgabe: Vielleicht liegt der Denkfehler darin, dass nur aktivere Leute die neue Version benutzen, ander bekommen von dem Angebot viellciht gar nichts mit
Wäre es möglich mal auf ML & AI einzugehen? Vielleicht auch mal kurz angeschnitten in Bezug auf die Robotik ( autonomes fahren, Mensch & Maschinen Interaktion usw) Ich selbst interessiere mich für die Robotik, genauer gesagt für Hardware programmieren und das programmieren von einer künstlichen Intelligenz. Weiß aber selbst nicht in welchem Beruf man beide Komponente abdecken würde will mich Ungerne auf eines der Bereiche fixieren 🤔
Könnte man auch eine Ausbildung zum Fachinformatiker für Daten- und Prozessanalyse für den Anfang machen und sich hinterher weiterbilden, oder ist das sinnlos?
Frage: Data Science ist ja eher naturwissenschaftlich, trotzdem scheinen sich auch einige wirtschaftliche Aspekte dahinter zu befinden (gerade durch die Stochastik). Kann mir jemand genauer erklären was man an Wirtschaftlichem alles lernt, wenn man Data Science studiert?
Hi Niklas, kann man auch ohne Studium Data Analyst werden? Was hältst Du von den Zertifikatslehrgängen die online angeboten werden z. B. Stack Fuel? Danke und VG
Sehr gutes Video! :) Habe B. Eng. Medizintechnik studiert und da Daten v. A. in der Forschung (Stichwort: personalisierte Medizin) sehr wichtig sind, will ich mich jetzt eher in den Bereich "umorientieren". Statistik u. Mathe würde ich sagen, bin ich ganz gut bewandert. In der Programmierung war ich größtenteils eher Hobbymäßig unterwegs (kleine Projekte, z. B. Vokabeltrainer mit JAVA), hatten das allerdings auch recht viel im Studium...war sogar mehrere Semester Tutor :D. In letzter Zeit sehe ich hierzu immer Werbung auf IG oder in Apps (momentan viel auf Jobsuche) für Kurse, welche von der Agentur f. Arbeit 100% übernommen werden (kostentechnisch). Hast du da Erfahrungen gemacht / gehört mit solchen Kursen? Oder denkst du es wäre bessser sich auf eine Trainee-Stelle zu bewerben? PS: Wer zu viele "s" findet, kann sie behalten, die Taste ist schon lädiert :D.
Zu der Frage im Video: Könnte man auch sagen, dass man nicht weiß, ob der Erfolg mit dem neuen Ads-Manager auch daher kommen könnte, dass die Leute in der Gruppe mit dem Neuen dennoch den alten Ads-Manager im "Hintergrund" weiter benutzen und daher kann man keine Aussage über den Erfolg mit dem Neuen treffen kann? Oder ist das im Vorfeld schon ausgeschlossen?
Zur Frage: Wir haben nicht nachgewiesen ob zwischen den beiden Dingen eine Kausalität, oder nur eine Korrelation besteht. - > wir sollten mehr Daten auswerten die die Nutzer der neuen App von denen der alten App unterscheiden.
Hi Niklas, denkst du, dass ich als Dualer-Bachelor-Student in Wirtschaftsinformatik (jedoch bei einem großen Chemie-DAX-Konzern) eine Chance auf einen Job bei einer FANG-Firma habe, oder ist die Branche, in der ich davor gearbeitet habe ausschlaggebend. Ist es also schlecht, wenn man nicht bei einer Tech-Firma, sondern in der Industrie war? Danke dir!
Data Analyst vs. Data Scientist? Mein Job wurde plötzlich von Controller zu Financial Data Analyst umklassifiziert. Hier verschmelzen gerade verschiedene Berufe und neue Anforderungen an die Mitarbeiter entstehen.
Es kommt, worauf ich Lust habe und was sich gewünscht wird! Mein Video zur funktionalen Programmierung war ja zum Beispiel ein Tutorial (sogar mit Beispielen in Java). Generell möchte ich aber keinen primären Tutorialkanal machen (ein Video über if-Anweisung, ein Video über for-Schleife, ein Video über case statements usw. ...), sondern lieber ganzheitliche Videos, die hoffentlich für alle meine Abonnenten spannend sind.
Ich habe ein Maschinenbaustdium absolviert (Master). Ist es möglich als Data Scientist eine Stelle zu bekommen, ohne eine Weiterbildung zu absolvieren? Falls nein, ist es möglich im IT Bootcamp den Einstieg in die Branche innerhalb 3 Monate zu finden? Viele Bootcamps versprechen innerhalb 3 Monate sich das Wissen aneignen zu können + Jobgarantie. Ist das realistisch?
Hallo Niklas ich möchte in Deutschland studieren(Informatik). Aber ich habe keine Ahnung ob welche fh waehle für dual studium. Kannst du mir etw empfehlen?
Die Argumentation mit dem Experiment vom Ads Manager war falsch denn die User entscheiden selber ob sie den neuen oder alten benutzen. Das kann das Experiment maßgeblich beeinflussen, da z.B. diejenigen die offen für neueres sind evtl. grundsätzlich besser performen und damit das Experiment seine Aussagekraft verliert. Daher sollte man die User per Zufallsprinzip auswählen.
Ich hätte jetzt gesagt die Leute die das Update runterladen sind die, die die App aktiv benutzen und dementsprechend haben sie auch bessere Kampagnen oder was auch immer damit
ich finde KI etwas overhyped..die theoretischen grundlagen dazu sind alt (70er Jahre) und nur aufgrund der leistungsfähigen rechner und großen datenmengen ist heuzutage ist in dem bereich viel möglich..
Ich sehe das zwiespaltig. Ich würde die beeindruckenden Fortschritte, die ML in den letzten 10 Jahren erzielt hat, nicht auf die leichte Schulter nehmen. Aber ich gebe dir recht, dass der Begriff KI als plumpes Buzzword etwas zu leicht aus dem Ärmel geschüttelt wird. KI klingt oft cooler, als es wirklich ist, und KI ist sicher nicht das Wunderheilmittel für alle technischen Herausforderungen, als das es manchmal verkauft wird. Trotzdem: Was allein mit Reinforcement Learning heutzutage alles möglich ist, finde ich beeindruckend.
Video angehalten: Kommentar folgt: Ich glaube das die Argumentation nicht sinnvoll ist da man nicht zu 100% bestimmen kann ob durch diese oder jene Änderung ein Produkt besser oder schlechter "ankommt". Denn das "Anfangsprodukt" kann durchaus verschieden sein. Der Mensch, das Unternehmen das ganz andere Strategien fährt etc. Hoffe das es "richtig" ist :-)
Wer guckt das Video noch in 2023? Ich habe inzwischen übrigens mein komplettes Produktivitätssystem veröffentlicht: fokus.so
2025😂
Wallah du bist der Hammer. Schwöre bester Mann. Lange überlegt was ich mit meinen Python Grundkenntnisse usw in meiner späteren Laufbahn anfangen kann und dank dir zeigst du leicht erklärend, eine schöne Richtung auf
Пришла слушать немецкую речь, в итоге прониклась программированием)
ich habe diesen Kanal gefunden, um Deutsch zu lernen. Jetzt möchte ich Programmieren lernen
Очень интересно
Krass gerade den Channel gefunden und ich muss sagen sehr gutes Video! Entspannte Stimme :D Mich würde schon ein Video über Machine Learning interessieren.
Ich glaube, ich war in dem Video etwas heiser. 😄 Aber wenn es dir gefällt, umso besser! Machine Learning ist notiert. 👍
Ist so extrem nicer Channel
Alter. Dein Content ist sooo gut. Danke!
Gerne auch mehr Videos "für Gymnasiasten" :)
Toll, dass dir die Videos so gut gefallen. Danke für die vielen Kommentare. Ich versuche die Videos so zu gestalten, dass für euch alle möglichst häufig was dabei ist. :)
Gerade deinen Kanal kennengelernt durch die UA-cam Vorschläge. Super Content! Studiere angewandte Informatik im 3. Semester und lege den Schwerpunkt auf Data Science. Der Inhalt ist für mich also sehr wertvoll. Vielen Dank für die Arbeit! Weiter so!
Das freut mich zu hören, willkommen auf dem Kanal!!
Wo studierst Du?
welche fächer hast du? mach DS in MSc, bin nur neugierig was man bei euch so lernt
Hallo Niklas, vielen Dank für dein Video. Es ist super informativ und toll strukturiert. Dazu kommt deine sympathische Art wie du etwas erklärst. Vielen Dank!
Ich habe mathe und Statistik nie in der schule gemocht und habe nichts mit Informatik zu tun. Du hast mein Interesse mit deinen Videos so sehr geweckt, dass ich wirklich überlege, mich mehr damit zu beschäftigen. Also ja, gerne mehr Videos zum Thema und danke für deine Arbeit:)
Vielen Dank Niklas, Qualitätsinhalt, danke, dass du es machst.😃
Bitte schön!
Ich bin vor kurzem auf deinen Kanal gestoßen und ich muss sagen, dass ich sehr begeistert bin! Dein abwechslungsreicher Kontent ist durchaus interessant und die Gestaltung deiner Videos finde ich auch super :)
Ich beende nächstes Jahr mein VWL Studium, indem ich mich auf Mathematik und Statistik spezialisiert habe. Der Begriff Data Science ist mir mittlerweile schon sehr oft über den Weg gelaufen und ich spiele mit dem Gedanken einen Master in DS abzuschließen.
Tolles Video und danke für die Informationen!
Feier deine Videos. Übrigens die Art wie du redest und gestikulierst ist mega smooth. Vllt mal ein Video darüber? :) Sich souverän ausdrücken zu können ist sicherlich ein sehr nützlicher Skill, gerade im Hinblick auf Bewerbung.
Zu der gestellten Aufgabe:
Vielleicht gibt es da ein Problem weil die Leute welche sich das Update holen alle auch Gemeinsamkeiten wie das Sie sich mehr um ihr Business sorgen. Denn offensichtlich haben diese alle die Gemeinsamkeit das sie lieber ein neues Update verwenden.
Btw. Super Kanal :D du machst das echt gut die Leute zum Kommentare schreiben zu motivieren. Ich bin auf dich durch UA-cam Werbung aufmerksam geworden.
Du hast den Nagel auf den Kopf getroffen! Diejenigen, die die neue Software verwenden, sind nicht zufällig ausgewählt, deswegen gibt es einen sog. Selection Bias. Zum Beispiel deine Theorie, dass es sich im Schnitt bei dieser Gruppe um besonders interessierte, engagierte Nutzer handelt, klingt sehr plausibel.
Freut mich, dass dir der Kanal gefällt! Über Kommentare freue ich mich besonders, ich möchte das Ganze möglichst interaktiv gestalten. 🙌
@@NiklasSteenfatt Ich will meine erhobenen Daren aber nicht wegwerfen. Gibt es Möglichkeiten den Bias irgendwie rauszurechnen?
@@tamptus3479 Du guckst, wie erfolgreich sie mit der alten Version waren. Das ist dann immer noch nur ein Vergleich mit dieser Gruppe, aber immerhin.
Studiere aktuell Data Science an der TU Dortmund, deine Videos sind mega die Motivation :)
Wie läuft das für dich bruder ?
@@amineaherbil5101 Ich spiele mit dem Gedanken zu wechseln, da ich mit Informatik ein bisschen breiter aufgestellt sein möchte. Die Uni ist aber ganz gut und das erste Semester war machbar
Niklas, dein Kanal ist spitze! Danke dir dafür.
Cooler Channel. Schön, dass es endlich auch mal deutschen Content zum Thema Data Science gibt. Finde, dass du das sehr gut vor der Kamera machst, weiter so :-).
Meine Gedanken zur "Vorstellungsgespräch" Frage: Dadurch, dass der User selbst wählen darf, ob er die neue Funktion ausprobieren will, ist der Vergleich zwischen den Gruppen nicht mehr objektiv. Die Gruppe User, die die neue Version wählt könnte z.B. tendenziell offener für Neues sein, bzw. sich generell mehr mit seinen Kampagnen und wie man gute Kampagnen fährt beschäftigen. Aufgrund so einer Tendenz werden dann die Ergebnisse des A/B-Tests verfälscht was deren Objektivität angeht und man kann auf deren Grundlage nicht mehr verallgemeinern..
Absolut richtig. Man müsste die Gruppen A und B randomisiert zu ordnen und falls das nicht möglich ist, muss man diese Variablen als confounders und controls in sein Modell mit aufnehmen. Wenn dich das interessiert, guck dir Causal Inference an.
Ich hab irgendwie dran gedacht das die Gruppen einfach getauscht werden müssten um zu sehen ob die guten Ergebnisse von den mit denen mit der neuen Software auch mit der alten Software erreicht werden würden. Da es ja einfach sein kann das halt einfach die besseren Leute das neue abbekommen haben? 🤔
Ich habe selbst Wirtschaftswissenschaften im Bachelor studiert mit Schwerpunkt Statistik und mache grade den Master auch in Statistik und finde es schön zu sehen, dass das was ich im Studium gelernt habe auch wirklich nachgefragt wird ^^ Der Data Engineer ist aus meiner Sicht/Erfahrung eher mehr Informatiker, aber ansonsten sehr schön erklärt. Das mit der Schirmbegriff des Data Scientists stimmt leider auch, für viele Stellen die ich gesehen habe hatte ich das Gefühl, dass die Unternehmen keine Ahnung hatten was für jemanden Sie brauchen. Als man sich dann die Stellenbeschreibung durchlas wären Controller, Softwareentwickler etc. geeigneter gewesen als ein DS. Gutes Video ^^
Super aufschlussreiches Video, danke dafür. Ich habe mich auch dazu entschlossen in die den Bereich der Data Science einzutauchen. Mal sehen, habe mich in einen Kurs (6 Monate dauert der) eingeschrieben. Langsam hab ich nämlich genug von der Forensik ... Die Hoffnung lebt das ich in meinem Alter noch die Sparte/den Bereich wechseln kann ;-)
Super Video! Kannst du ein paar Bücher zu den Themen Statistik, Machine Learning, etc. empfehlen?
Ergänzen würde ich:
- Deep Learning Book (Ian Goodfellow et al.)
- Hands-On Machine Learning with Python
- Den UA-cam-Kanal StatQuest (SEHR gut!)
kann ich dir auch empfehlen ist aber video: ua-cam.com/play/PL05umP7R6ij2XCvrRzLokX6EoHWaGA2cC.html
Bitte mehr zu KI würde mich sehr interessieren!
Sehr guter Content, weiter so
Hilmi Bice Danke schön! Mehr Videos sind in Arbeit. :)
Ich überlege seit Jahren was ich machen will und ich will sehr viel lernen und liebe Daten. Jetzt weiß ich wie ich anfange. Danke :peace:
Hey, wirklich super channel find es wirklich gut wie du versuchst und als Zuschauer aktiv mit einzubeziehen! Könntest du vielleicht ein Video zu SAP Systemen machen?
Freut mich! Ich schreibe mir SAP als Thema auf, danke für den Vorschlag. :)
Heute meinen vertrag für ein duales studium der wirtschaftsiformatik mit data science unterschrieben
auf 4:37 - Early Adopters, d.h. Leute, die alles Neue gerne ausprobieren, sind oft kreativer und risikobereiter als die Gruppe, die sich mit Müh und Not in etwas einarbeitet, und es dann für immer so benutzt wie sie es gelernt haben.
Also sind die Erfolge beider Gruppen nicht wirklich vergleichbar, weil es sich von Vornherein um unterschiedliche Gruppen handelte.
Was man vergleichen könnte, wäre der vorher und nachher Erfolg beider Gruppen.
Ich finde Data Scientist extrem interessant.
Auch die genannten Themenfelder finde ich interessant.
Was mich aber total abschreckt sind die ganzen Programmiersprachen. Da sehe ich mich leider überhaupt nicht. Daten zu analysieren finde ich jedoch super spannend.
Sehr gutes Video, hatte in der letzen Woche Uni Tage und da ist mir tatsächlich unabhängig von diesem Video Data Science ins Auge gesprungen.
Sehr cool, das ist auf jeden Fall ein sehr spannendes Feld!
Danke für das informative Video, insbesondere für den Tipp zur kostenlosen Coursera Mitgliedschaft für Studenten!
Antwort auf die Frage Minute 4:39 :
Die Kunden die die neue Software testen , sind aktive Kunden (die auch offen für neues sind und gerne testen). Wahrscheinlich sind in der Gruppe die die Email zur neuen Software nicht angeklickt haben zum großen Teil nicht aktiv .
You're so good at presenting! One question, do the terms "Data Scientist" and "Data Engineer" not translate into German? Or it is just one of those words that everybody just uses the English term for?
The latter. The terms "data", "scientist", and "engineer" all translate into German and, as a consequence, so do their compounds: Datenwissenschaftler, Dateningenieur. But it's much more natural to use the English terms.
@@NiklasSteenfatt Alles Klar! I learn something new every day!
Heißt: Wer Statistik nicht im Blut hat, hat keine Chance.
Sehr gerne kannst du einmal einige Beispiele und Anwendungsfälle machen, damit man auch sieht, wie „tief“ man Statistik können muss.
Kommentieren damit ich nh Benachrichtigung kriege 🤝🤝
Ich sags mal so, Heteroskedastizität sollte kein Fremdwort sein 🙂
Verfolge deinen Kanal nun seit ein paar Wochen und du bietest mir einen echten Mehrwert!
Absolviere aktuell ein Duales Studium in Wirtschaftsinformatik und interessiere mich sehr für Data Science, weshalb ich auch solche Abteilungen in meinem Unternehmen aktuell durchlaufe.
Du erklärst immer sehr ausführlich und nachvollziehbar, ohne dabei zu oberflächlich zu sein und man nimmt dir das Gesagte wirklich ab. Finde ich Top!
PS: Vielen Dank für den Tipp mit Coursera! Da wird nun ordentlich gepaukt ;)
Danke für die Rückmeldung! Viel Erfolg im Studium und bei der Weiterbildung in Richtung Data Science! :)
hey, wie läufts aktuell?
Vergleichbarkeitsproblem: Woher weiß man ob die Kampanien der Junden auch vergleichbar sind? Budgets, Beachtung des Logarithmus usw.
Wirklich sehr guter Kanal. Ich habe vor selbst Informatik zu studieren. Könntest du mal ein Video über die positiven und negativen Aspekte des Informatik Studiums machen und auf die einzelnen Module eingehen?
Freut mich, dass dir die Videos gefallen! Ich mache bestimmt demnächst nochmal ein paar allgemeinere Videos zum Informatikstudium!
Die Unterteilung in Kontrollgruppe und Treatment Gruppe ist nicht randomisiert, sondern hängt von der Wahl der Individuen in der Population ab. Es ist z.B. denkbar, dass in der Gruppe N mit der neueren Version ein größerer Anteil an Individuen ist, welches an state-of-the-art Technologie interessiert und allgemein leistungsstärker ist.
Bezüglich der Frage aus dem Vorstellungsgespräch:
Die Versuchs- und Kontrollgruppe sind nicht zwingend statistisch verteilt, da möglicherweise mehr werbetechnisch erfolgreiche Leute den Button zum Testen der neuen Software geclickt haben. Es könnte also ebensogut sein, dass etwa die Risikofreudigkeit oder Progressivität der Probanden einen Einfluss auf ihre Werbestrategie und den damit verbundenen Erfolg hat. Wollte man die Studie verbessern, müsste den Werbenden die Wahl der Softwareversion genommen werden.
Nach 2 Jahren nochmal das geniale Video angeschaut. Was sagst du eigentlich zu kaggle als Möglichkeit für den Einstieg
Tolles Video! Ein video zum Thema Sport Analytics würde mich interessieren :)
Zu Punkt 5 (Data Engineering) könntest du gerne noch ein paar tiefergehende Videos machen :)
Alles klar, mache ich gerne! Zu dem Punkt kann ich natürlich besonders viel erzählen, weil ich selbst die letzten zwei Jahre als Data Engineer gearbeitet habe. :)
Zur Bewerbungsfrage: Ich vermute dass in diesem Fall keine zufällige Probanden (sowohl für die neue, wie auch für die alte Version). Denn schliesslich wird die neue Version ja potentiell jeder Person angeboten, bzw. könnte sie jeder sehen und probieren. Dabei wäre die Wahrscheinlichkeit höher, dass ausgerechnet die Leute die neue Version finden und ausprobieren, die sowieso schon sehr intensiv Zeit und Arbeit für ihre Werbung investieren.
Man müsste also gezielt, rein zufällige Probanden auswählen, die jeweils kein Zugriff auf die ältere oder ggf. neuere Version haben. Im Idealfall würden dann genau so viele "fleissige" Probanden die alte Version benutzen, wie die neue.
Die Probanten durften entscheiden ob sie die neue Version testen wollen. Die zwei Gruppen sind also vom mindset her schon verschieden. Damit die Aussagekraft des AB-tests valide sein kann müssen die zwei Gruppen aber annähernd identisch sein...
Denke, dass vor allem auch LinkedIn ein wichtiger Kanal für dich ist. Werde dich gleich mal suchen :) Danke für das Video, gute Infos, könnten noch mehr visualisiert werden. Ich weiß, dass das einen erheblichen Mehraufwand und u.U. auch mehr Kosten bedeutet. Viel Erfolg weiterhin
New Ads Manager: Es besteht nicht zwingend ein Zusammenhang zwischen dem neuen Produkt und den dem Erfolg der Anzeigen. Es gibt natürlich ein paar grundlegende Fehler, wie z.B. den Messzeitraum zu kurz wählen. Dann währen die guten Ergebnisse vielleicht Saisonal.
Ein weiterer Punkt sein, dass rein hypothetisch, die Nutzer die das neue Produkt schnell annehmen generell bessere Anzeigen schaltet. Hat also nix mit dem Produkt sondern dem Nutzereigenschaften zu tun.
Falls jmd Kritik hat an meiner Analyse, bitte mitteilen :) danke
Hallo Niklas, klasse Videos, die du da machst! Mich würde mal interessieren, wie du zum Thema IT-Infrastruktur stehst. Was denkst du zum Thema Cloud Computing und Zertifizierungen? Denkst du, der Bereich ist auch in zehn Jahren noch gefragt am Arbeitsmarkt?
Würde mich auch Interessieren.
Vielen Dank fürs informative Video!
Was hältst du vom Bachelor in Data Science?
Oder wäre es besser, wenn man erst zB Bachelor in (Wirtschafts-) Informatik macht und später Master in Data Science studiert?
Kommt darauf an, wie sicher du dir schon jetzt bist, dass du Data Scientist werden möchtest! Außerdem bedenke, dass viele Data Science Bachelors eher einem Studium der angewandten Mathematik ähneln als einem Informatikstudium. Wenn dich das interessiert, kann so ein spezialisierter Bachelor auf jeden Fall eine Option sein. Ansonsten machst du aber auch nichts verkehrt, wenn du erst mal reine Mathematik oder Informatik studierst und dich dann im master spezialisierst. :)
Hey darf ich mal fragen was du letztendlich gemacht hast bzw. wie du deine Entscheidung findest? stehe vor der gleichen Frage
Vermutung die Kunden die den neuen Manager ausprobieren sind wahrscheinlich aktiver im managen ihrer adds
Ist coursera immernoch kostenlos? Finde bei der Registrierung keine Option dafür.
Danke für das Video
Ich denke das es seien kann das die Leute die sich freiwillig für den neuen ADS Manager entscheiden, auch generell aktiver und engagierter seien könnten.
6:22 Gibt es dazu jetzt eigentlich noch ein eigenes Video zu?
Finde deine Videos super 👍 kannst du etwas über den Studiengang IT-Security erzählen
Freut mich! Welchen Studiengang genau meinst du denn, also an welcher Uni? Generell ist IT Security ja erst mal ein thematischer Bereich. Dazu haben sicher nur wenige Unis einen spezialisierten Bachelor.
@@NiklasSteenfatt Könntest du im ein Video zum Thema IT Security an sich machen?
zu der Frage: Man haut sich durch das Opt in für dieses Feature den Bias sein vadder rein
Super informatives und sachlich gegliedertes Video!
Respekt.
Cool Mal die Sicht von jemanden zu haben der Experte in dem Thema ist.
Ich bin noch in der neunten Klasse aber hab den größten Wunsch auch Mal Data Scientist zu werden.
Gibt's da schon Sachen die ich vorher tun kann um mich am besten auf die Sachen vorzubereiten oder ist es noch zu früh?
Hallo Niklas, wieder auch hier, grandioses Video!!! Ich kenne niemanden der sich so gut artikulieren kann wie du es kannst! Vielen Dank für dieses Informative Video! Anbei eine Frage, welche Berufe kann man denn allgemein bei den FANG - Unternehmen ausüben? Sprich, sämtliche Berufe deren Ausübung für die sogenannten FANG - Unternehmen möglich ist! Wäre wirklich sehr interessant und hilfreich wenn du mir diese Frage beantworten könntest!
Vielen lieben Dank für alles!
Hey Niklas, erstmal vielen Dank für deine Videos - unterhaltsam und informativ. Ich höre dir echt gerne zu! :) Kannst du ein Statistik Buch (evtl. speziell für Data Science) empfehlen?
Der Fehler ist, dass die Kunden mit der neuen Software auch neue Nutzer bekommen, die mit der alten Software im Gegensatz wahrscheinlich den gleichen Leuten gezeigt werden wie früher, welche aber schon wahrscheinlicher das Angebot für sich angenommen oder abgelehnt haben. Außerdem kann es, wenn es sich um unterschiedliche Werbekunde handelt, auch um Produkte handeln die einfach allgemein unterschiedlich beliebt sind.
Bitte mehr zu ML & KI :)
Was ist besser? Master in Data Science oder in Artificial Intelligence? (Mein Bachelor war in Physik)
Mein take für die Frage: Da die Nutzung des neuen ad managers eine Wahl war und nicht random ist es möglich das nur die die sowieso bessere ads machen auf den neuen umsteigen und die die wenig Arbeit reinstecken auch lieber nicht gewechselt haben. In diesem fall ist nur weil die Leute die den neuen haben bessere Ergebnisse haben nicht klar ob die Ergebnisse das Resultat des managers sind oder die Manager Auswahl ein Resultat der Ergebnisse.
4:34 : Naja die Tatsache alleine, dass die Leute mit der neuen SW bessere Ergebnisse erzielen muss nicht ausschließlich an der neuen SW liegen, sondern generell am Umstand dass die SW neu ist und deswegen überhaupt von den Usern mit größerer Bereitschaft genutzt wird. Die User beschäftigen sich einfach mehr damit, als sie es bei der alten getan hätten.
Die Argumentation aus dem Beispiel war falsch, weil man die WAHL hatte die neue Software auszuprobieren oder nicht. Daher denke ich, dass eher kunden diese neue software ausprobiert haben, die schon erfolgreich/ gut gelaufen sind. Daher mit der neuen Variante genau so gute Ergebnisse erzielen. LG und kp ob der ansatz stimmt xD
Hey Niklas, schaue das Video gerade zum zweiten Mal. - Danke zunächst! - Kannst du u.U. ein Video dazu machen, wie man am "elegantesten" einen Wechsel zum Data Scientist/Analyst hinbekommt? Bin gerade genau vor diesem Schritt in einem Konzern (also intern).. Verstehe etwas von Statistik und einen Hauch von Programmierung, aber so richtig geil ist defintiv "was Anderes". Hilfe &Liebe Grüße!
Zur Aufgabe:
Wir müssten die Ergebnisse zunächst um andere Variablen korrigieren:
- Zufällige Abweichung in der Stichprobe: Beworbene Produkt/Dienstleistung. Evtl. haben wir in der Gruppe des neuen Ad Managers attraktivere Produkte.
- Was bringt Unternehmen überhaupt dazu den neuen bzw. den alten zu verwenden und hat/haben diese Variable(n) vielleicht Auswirkungen auf die Kampagnenperfomance?
Also zu 3:00 noch flacher geht der Witz auch nicht oder😂
Mal sehen! Ich kann ja mal versuchen, das in künftigen Videos noch zu unterbieten. 😆
Bin am Themenbereich Datenvisualisierung sehr interessiert
Echt gute Videos und auch total hilfreich! Ich bin froh, dass ich deinen Kanal gerade entdeckt habe. :)
Würdest du sagen, dass die etwas neueren ‚Data Science‘ Studiengänge später auf dem Arbeitsmarkt auch eine Chance haben und eventuell sogar einen guten Überblick verschaffen? Oder ist man deiner Meinung nach vielleicht etwas besser bedient mit einem klassischen Informatik oder Mathematik Studium?
Wenn man sich extrem sicher ist, dass man Data Scientist und nur Data Scientist werden will, spricht nichts gegen einen solchen Bachelor. :)
Hey Niklas,
wäre es möglich, wenn du ein genaueres Video zum 8. Punkt machen könntest? Oder hast du das schon getan? Mich interessiert auf jeden Fall maschinelles Lernen und KI sehr und ich würde gerne mehr über das Thema von jemandem aus dem Bereich lernen.
Auch wenn ich spät dran bin versuche ich mich mal an der Frage. Bei einem Splittest werden ja zufällig die Gruppen gewählt. Bei deinem Beispiel konnten die Leute selbst entscheiden ob der neue Manager getestet wird. Dadurch ist deutlich mehr gegeben, dass wir in dieser Gruppe einen Personenkreis mit alg. höherer Motivation etc. im Bereich Ads haben. Also der Faktor des sich selbst entscheiden ist eigentlich bei Splittest in der Regel schlecht
Ich würde sagen, die Daten zu dem neu Add-Tool sind nicht aussagekräftig, da die Testphase im Tool vom Benutzer aktiviert werden muss. Das werden wohl vor allem Menschen machen, die regelmäßig damit arbeiten und so sowieso schon Übung haben. Diese Gruppe wird durch ihre Routine auch mit der neuen Version gute Ergebnisse liefern, stellt aber keinen präsentativen Querschnitt der Anwender dar.
Auswahl wurde vom Nutzer getroffen (Gruppeteilung nicht randomisiert)
Ist es deiner Meinung nach sinnvoll mit Blick auf den Beruf des Data Scientists auch direkt ein Data Science Studiengang zu absolvieren oder erst einmal z.B. einen Mathematik oder Statistik Studiengang mit Schwerpunkt Informatik zu wählen? Würdest du bei letzterem eher ein Statistik oder Mathematik Studiengang empfehlen?
Übungsaufgabe: Vielleicht liegt der Denkfehler darin, dass nur aktivere Leute die neue Version benutzen, ander bekommen von dem Angebot viellciht gar nichts mit
Top, weiter so
Wäre es möglich mal auf ML & AI einzugehen? Vielleicht auch mal kurz angeschnitten in Bezug auf die Robotik ( autonomes fahren, Mensch & Maschinen Interaktion usw)
Ich selbst interessiere mich für die Robotik, genauer gesagt für Hardware programmieren und das programmieren von einer künstlichen Intelligenz. Weiß aber selbst nicht in welchem Beruf man beide Komponente abdecken würde will mich Ungerne auf eines der Bereiche fixieren 🤔
Thanks alot could i know if there is awsbuildung for data science or data analysis
Eyyy ich hab den Kanal abboniert
Ich wende Pommes bei Mc´s. Aber das mit Talent! Keiner salzt so, wie ich es tue!
Könnte man auch eine Ausbildung zum Fachinformatiker für Daten- und Prozessanalyse für den Anfang machen und sich hinterher weiterbilden, oder ist das sinnlos?
Hi Niklas, du machst tolle Videos - wie spielst du deine Hintergründe ein, dass sie so realistisch aussehen?
Meinst du den lila Hintergrund am Anfang? Das ist per Green Screen.
Frage: Data Science ist ja eher naturwissenschaftlich, trotzdem scheinen sich auch einige wirtschaftliche Aspekte dahinter zu befinden (gerade durch die Stochastik). Kann mir jemand genauer erklären was man an Wirtschaftlichem alles lernt, wenn man Data Science studiert?
Hi Niklas, kann man auch ohne Studium Data Analyst werden? Was hältst Du von den Zertifikatslehrgängen die online angeboten werden z. B. Stack Fuel? Danke und VG
Das würde mich auch interessieren 😊
Statistik meistern + Python + R + Spreadsheets
Entcheidung anhandln von Data treffen
In kleinen Firmen heißt "Data Science" Controller😂..... Richtig gutes Video.... Abonniert.
Sehr gutes Video! :)
Habe B. Eng. Medizintechnik studiert und da Daten v. A. in der Forschung (Stichwort: personalisierte Medizin) sehr wichtig sind, will ich mich jetzt eher in den Bereich "umorientieren".
Statistik u. Mathe würde ich sagen, bin ich ganz gut bewandert. In der Programmierung war ich größtenteils eher Hobbymäßig unterwegs (kleine Projekte, z. B. Vokabeltrainer mit JAVA), hatten das allerdings auch recht viel im Studium...war sogar mehrere Semester Tutor :D.
In letzter Zeit sehe ich hierzu immer Werbung auf IG oder in Apps (momentan viel auf Jobsuche) für Kurse, welche von der Agentur f. Arbeit 100% übernommen werden (kostentechnisch). Hast du da Erfahrungen gemacht / gehört mit solchen Kursen? Oder denkst du es wäre bessser sich auf eine Trainee-Stelle zu bewerben?
PS: Wer zu viele "s" findet, kann sie behalten, die Taste ist schon lädiert :D.
Zu der Frage im Video:
Könnte man auch sagen, dass man nicht weiß, ob der Erfolg mit dem neuen Ads-Manager auch daher kommen könnte, dass die Leute in der Gruppe mit dem Neuen dennoch den alten Ads-Manager im "Hintergrund" weiter benutzen und daher kann man keine Aussage über den Erfolg mit dem Neuen treffen kann?
Oder ist das im Vorfeld schon ausgeschlossen?
Zur Frage: Wir haben nicht nachgewiesen ob zwischen den beiden Dingen eine Kausalität, oder nur eine Korrelation besteht. - > wir sollten mehr Daten auswerten die die Nutzer der neuen App von denen der alten App unterscheiden.
Mehr über KI bitte
Hi Niklas, denkst du, dass ich als Dualer-Bachelor-Student in Wirtschaftsinformatik (jedoch bei einem großen Chemie-DAX-Konzern) eine Chance auf einen Job bei einer FANG-Firma habe, oder ist die Branche, in der ich davor gearbeitet habe ausschlaggebend.
Ist es also schlecht, wenn man nicht bei einer Tech-Firma, sondern in der Industrie war?
Danke dir!
Du hast auf jeden Fall eine Chance!
Data Analyst vs. Data Scientist? Mein Job wurde plötzlich von Controller zu Financial Data Analyst umklassifiziert.
Hier verschmelzen gerade verschiedene Berufe und neue Anforderungen an die Mitarbeiter entstehen.
Kommen auf dem Kanal auch z. B. Java tutorials oder geht es eher um das Informatik Studium (bzw. auch die Berufe) im großen und ganzen?
Es kommt, worauf ich Lust habe und was sich gewünscht wird! Mein Video zur funktionalen Programmierung war ja zum Beispiel ein Tutorial (sogar mit Beispielen in Java). Generell möchte ich aber keinen primären Tutorialkanal machen (ein Video über if-Anweisung, ein Video über for-Schleife, ein Video über case statements usw. ...), sondern lieber ganzheitliche Videos, die hoffentlich für alle meine Abonnenten spannend sind.
@@NiklasSteenfatt ok, cool
Ich habe ein Maschinenbaustdium absolviert (Master). Ist es möglich als Data Scientist eine Stelle zu bekommen, ohne eine Weiterbildung zu absolvieren? Falls nein, ist es möglich im IT Bootcamp den Einstieg in die Branche innerhalb 3 Monate zu finden? Viele Bootcamps versprechen innerhalb 3 Monate sich das Wissen aneignen zu können + Jobgarantie. Ist das realistisch?
Gutes Video! Mich würde interessieren was man mitnehmen muss um Product Data Scientist Fokus ML&AI bei faang zu werden und wieviel man dort verdient.
Bitte ein Video über Python!
Wie grodd ist die Wahrdchrinlichkrit bei Google/Facebook etc. Eine Stelle zu bekommen? Muss man Studiengangbester sein?
Hallo Niklas ich möchte in Deutschland studieren(Informatik). Aber ich habe keine Ahnung ob welche fh waehle für dual studium. Kannst du mir etw empfehlen?
Die Argumentation mit dem Experiment vom Ads Manager war falsch denn die User entscheiden selber ob sie den neuen oder alten benutzen. Das kann das Experiment maßgeblich beeinflussen, da z.B. diejenigen die offen für neueres sind evtl. grundsätzlich besser performen und damit das Experiment seine Aussagekraft verliert. Daher sollte man die User per Zufallsprinzip auswählen.
Ich hätte jetzt gesagt die Leute die das Update runterladen sind die, die die App aktiv benutzen und dementsprechend haben sie auch bessere Kampagnen oder was auch immer damit
ich finde KI etwas overhyped..die theoretischen grundlagen dazu sind alt (70er Jahre) und nur aufgrund der leistungsfähigen rechner und großen datenmengen ist heuzutage ist in dem bereich viel möglich..
Ich sehe das zwiespaltig. Ich würde die beeindruckenden Fortschritte, die ML in den letzten 10 Jahren erzielt hat, nicht auf die leichte Schulter nehmen. Aber ich gebe dir recht, dass der Begriff KI als plumpes Buzzword etwas zu leicht aus dem Ärmel geschüttelt wird. KI klingt oft cooler, als es wirklich ist, und KI ist sicher nicht das Wunderheilmittel für alle technischen Herausforderungen, als das es manchmal verkauft wird. Trotzdem: Was allein mit Reinforcement Learning heutzutage alles möglich ist, finde ich beeindruckend.
KI im Business Intelligence / sales aka onlinevertrieb mit KI wär nice 👍🏼top Video btw
*Mätriken*
oder Metriken?
oder Matrizen?
Metriken
Video angehalten: Kommentar folgt:
Ich glaube das die Argumentation nicht sinnvoll ist da man nicht zu 100% bestimmen kann ob durch diese oder jene Änderung ein Produkt besser oder schlechter "ankommt". Denn das "Anfangsprodukt" kann durchaus verschieden sein. Der Mensch, das Unternehmen das ganz andere Strategien fährt etc.
Hoffe das es "richtig" ist :-)