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Skillbyte Podcast #16: Werde immer besser!

Willkommen zum Skillbyte-Podcast! Skillbyte ist ihr Partner für digitale Exzellenz.

In diesem Podcast geht es um das Thema: Werde immer besser!

// Inhalt //
01:26 – Verbesserungen sind überall
03:04 – Kontinuierliche Verbesserung hat eine lange Geschichte
04:09 – Viele kleine Verbesserungen statt des einen Quantensprungs
05:01 – Deutschland, traue dich Fehler zu machen…
06:40 – …oder fahre im Windschatten?!
07:00 – Beschleunigung und schnelle Iteration
08:04 – Sicherheit vs Geschwindigkeit
12:38 – Die Transformation von Nokia
13:33 – IT-Bereich: Scrum als iteratives Modell
14:10 – Das Pareto Prinzip
15:19 – „Beharrmoment“ vs Innovation bei Organisationen
16:19 – Innovation: Online Weinprobe
17:12 – Zusammenfassung: Kontinuierliche Verbesserung
17:45 – Tools für die persönliche Verbesserung
26:25 – Buchtipp: Atomic Habits
27:50 – Positives Mindset: der Stoiker
30:05 – Positives Mindset: Sieh Probleme als Herausforderungen
31:03 – Positives Mindset: Sport als Energielieferant
32:12 – Positives Mindset: Weiterbildung
32:55 – Positives Mindset: regelmäßige Reflexion
33:36 – Belohnungen und Motivation

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Skillbyte Podcast #7: Must-have Skills, Technologien und Weiterbildung für Data Engineers und Data Scientists

Willkommen zum Skillbyte-Podcast! Skillbyte ist ihr Partner für digitale Exzellenz.

In diesem Podcast geht es um das Thema: Must-have Skills, Technologien und Weiterbildung für Data Engineers und Data Scientists

// Inhalt //
1. Was ist ein Data Engineer und was ein Data Scientist?
2. Welche Skills hat ein Data Engineer und welche ein Data Scientist?
3. Welche Technologien setzen Data Scientits und Data Engineers ein?
4. Wie bilden sich Data Scientits und Data Engineers weiter?
5. Skillbyte als Data Scientits und Data Engineers Experten

Sprungmarken:
00:53 -> Definition Data Scientist
01:42 -> Definition Data Engineer
02:29 -> Fließende Abgrenzung und Tätigkeitsfelder, Beispiele
12:50 -> Visualisierung der Ergebnisse
18:33 -> Unterscheidung zwischen Data Warehouse und Data Lake
20:37 -> Diese Technologien werden von Data Scientists und Data Engineers eingesetzt
32:02 -> Skillbyte als Data Scientits und Data Engineers Experten

Link zum Blogartikel: Daten perfekt visualisieren
https://www.skillbyte.de/daten-perfekt-visualisieren/

Link zum Podcast: Apache Airflow – Zuverlässige Automatisierung geschäftskritischer Workflows
https://soundcloud.com/skillbyte/skillbyte-podcast-4-apache-airflow-zuverlassige-automatisierung-von-geschaftskritischen-workflows

Link zum Podcast: Das Hadoop Ökosystem – Was leistet die bekannteste Big Data Platform?
https://soundcloud.com/skillbyte/skillbyte-podcast-3-das-hadoop-okosystem-was-leistet-die-bekannteste-big-data-platform

Link zum Blogartikel: Must-have Ressourcen, Skills und Techniken für Data Engineers und Data Scientists
https://www.skillbyte.de/must-have-ressourcen-skills-und-techniken-fuer-data-engineers-und-data-scientists/

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Skillbyte Podcast #6: Must-have Skills, Technologien und Weiterbildung für Full-Stack Entwickler

In diesem Podcast geht es um das Thema: Must-have Skills, Technologien und Weiterbildung für Full-Stack Entwickler

// Inhalt //
1. Was ist ein Full-Stack Entwickler?
2. Welche Skills hat ein Full-Stack Entwickler?
3. Welche Technologien setzt ein Full-Stack Entwickler ein?
4. Wie bildet sich ein Full-Stack Entwickler weiter?
5. Skillbyte als Full-Stack Experten

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Daten perfekt visualisieren

Visualisierung nimmt beim Thema Big Data eine Schlüsselrolle ein. In der Mehrzahl der Projekte steht am Ende eines datengetriebenen Prozesses die Visualisierung des Ergebnisses. Daten müssen verständlich und nachvollziehbar dargestellt werden um letztlich strategische und operative Entscheidungen des Managements zu unterstützen. In diesem Beitrag möchten wir Werkzeuge vorstellen die sich

  1. für die Erstellung von optisch ansprechenden, einmaligen oder wiederkehrenden Berichten, (etwa Verkaufzahlen nach Regionen auf Tagesbasis, Zuschauerverteilungen und Marktanteile des gestrigen Sendetages oder Voraussagen zur zukünftigen Geschäftsentwicklung)
  2. für die Visualisierung bei der explorativen Datenanalyse (z. B. zur Verdeutlichung eines Sachverhalts. Das Clustering von Wörtern eines Textes – etwa zur Erzeugung einer visuellen Zusammenfassung als Word-Cloud oder die graphische Ausgabe (plotting) bei der AdHoc-Analyse einer (SQL-,CSV-) Datenquelle) und
  3. für die Darstellung von (live) Charts innerhalb von Webanwendungen eignen (Dashboards, damit geschäftskritische Kennzahlen – etwa der Prozentsatz an Ausschussware am Ende einer Produktionslinie oder Detailauswertungen zum Webseiten-Traffic mit einer Software wie Google Analytics).

Im folgenden werden wir einige Werkzeuge vorstellen, die sich für alle drei Anwendungsfälle eignen.

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Must-have Ressourcen, Skills und Techniken für Data Engineers und Data Scientists

Nachdem wir in den Artikeln „Onboarding neuer IT-Mitarbeiter (DevOps, Big Data, Developer)“ und „Tutorial: IT-Basiswissen für DevOps, Big Data, Developer“ die grundlegenden Themen für neue IT-Fachkräfte vorgestellt und ein Tutorial zum Erlernen dieses Basiswissens gezeigt haben, möchten wir nun genauer auf Werkzeuge und Techniken eingehen, die speziell für Mitarbeiter im Bereich Data Engineering oder Data Science relevant sind.

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Tutorial: IT-Basiswissen für DevOps, Big Data, Developer

Nachdem wir im Artikel „Onboarding neuer IT-Mitarbeiter (DevOps, Big Data, Developer)“ die grundlegenden Themen für neue IT-Fachkräfte vorgestellt haben, möchten wir nun anhand eines Tutorials zeigen, wie Wissen zu diesen Themen praktisch angewendet werden kann. Neue IT-Mitarbeiter können die nachfolgenden Tutorialaufgaben Schritt für Schritt durchlaufen und zum Abschluss die Projektdokumentation und die beiden kurzen Präsentationen einem Senior Entwickler vorlegen bzw. präsentieren.

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Onboarding neuer IT-Mitarbeiter (DevOps, Big Data, Developer)

Damit Hochschulabsolventen aus MINT Fächern als IT-Fachkräfte möglichst schnell produktiv im Firmenumfeld arbeiten können, sollten diese die gebräuchlichsten Technologien und Werkzeuge kennen und verwenden können. Nachfolgend heben wir die wichtigsten Themen heraus und verweisen auf Ressourcen um diese schnell zu erlernen.

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