4. Februar 2022

Never stop Learning – Chancen und Ideen durch die Kooperation mit Hochschulen

Als besonders effektiv gilt das Modell ‘Learning by Doing‘. Das Gelernte soll somit unmittelbar in der Praxis angewendet werden. Die Möglichkeit dazu ist allerdings oft nicht gegeben und so manifestiert sich das theoretische Wissen nicht hinreichend. Bereits seit einigen Jahren arbeitet EVACO eng mit verschiedenen Hochschulen wie der Hochschule Rhein-Waal, der Universität Duisburg-Essen und der TU Dortmund zusammen und bietet Studierenden unter anderem in gemeinsamen Workshops die Gelegenheit, praxisnah zu lernen.

„An der Hochschule Rhein-Waal legen wir großen Wert auf eine praxisnahe Ausbildung. Business-Intelligence-Anwendungen gehören in den meisten Unternehmen und inzwischen auch in Teilen der öffentlichen Verwaltung zum Alltag. Die Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) sind beachtlich und machen die Anwendung immer leichter. In den Studiengängen Verwaltungsinformatik – E-Government und Medieninformatik lernen die Studierenden in Workshops den Umgang mit Self-Service-BI-Lösungen und entwickeln eigenständig erste KI-gestützte Analysen. Wir freuen uns sehr, diese Workshops gemeinsam mit Praxispartnern wie EVACO durchführen zu können“, erläutert Timo Kahl, Professor für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Rhein-Waal.

Frei nach dem Ansatz des lebenslangen Lernens profitiert auch der Duisburger Softwareberater von der Zusammenarbeit, denn die Studierenden bringen aus ihrem Blickwinkel vollkommen andere Fragestellungen ein. Daraus entwickeln sich neue Ansätze und Ideen für weitere Projekte. Besonders in Erinnerung geblieben, ist Geschäftsführer Alexander Willinek an das an der Hochschule Rhein-Waal gemeinsam durchgeführte #datatalk meetup. Studierende beteiligten sich beim Analytics User Group Treffen der EVACO 2018 mit einem eigenen Beitrag und stellten im Anschluss mit dem FabLab die Hightech-Werkstatt am Campus in Kamp-Lintfort, vor. „Die technische Ausstattung der Hochschule ist wirklich beeindruckend. Zudem begeistert mich das Engagement der Lehrkräfte und Studierenden an der HSRW.“

Inspiriert durch die humorvolle Darstellung der EVACO Fußball-WG beim #datatalk congress 2021, beim EM-Tippspiel durch die Nutzung von Daten bessere Ergebnisse zu erzielen, entstand die Idee eines weiteren Projektes an der Hochschule Rhein-Waal. In einem zweitägigen Workshop sollten die Studierenden die Benutzung der Tools Qlik Sense® als Business-Intelligence- und DataRobot als Artificial-Intelligence-Plattform und deren übergreifender Nutzen in direkter Anwendung nähergebracht werden.

Grundlage stellte der Datensatz von kaggle.com dar, bei dem es sich um UK-Gebrauchtwagenpreise aus dem Jahr 2020 handelt. Dieser wurde um Neuwagenregistrierungen in UK erweitert, sodass komplexere Analysen möglich waren. Ziel des ersten Workshop-Tages war es, einen Datensatz in Qlik zu laden und dort deskriptiv zu analysieren. Dabei sollten die klassischen Herausforderungen bei der Datenmodellierung exemplarisch gezeigt werden. Zunächst wurden die Studierenden vor Datenprobleme gestellt, die sie gemeinsam lösen konnten, um ein BI-geeignetes Datenschema nach Qlik Sense® zu laden. Die darauffolgende Erstellung verschiedener Visualisierungen zur Beantwortung erster Fragen zeigte den Studierenden den Einstieg in den Datensatz. Am Ende des ersten Tages stand den Studierenden ein Qlik Sense® Dashboard zur Verfügung, in welchem die Daten allgemein analysiert, Teile der Datensätze einander gegenübergestellt und die Gebrauchtwageninformationen passend für DataRobot exportiert werden konnten.

Am zweiten Workshop-Tag wurden die aus Qlik Sense® exportierten Daten in DataRobot geladen und ML-projektrelevante Analysen vertieft. Hierbei konnten verschiedene Konzepte des Data Science Hands-on am Beispiel der Gebrauchtwagenverkäufe den Studierenden vermittelt und neben der theoretischen Idee, eine praktische Anwendung diskutiert werden. Nachdem DataRobot ohne manuelle Eingriffe erfolgreich Modelle gerechnet hatte, sind weitere Bereiche besprochen worden. Dies umfasste sowohl klassisches Data Preprocessing, aber auch Möglichkeiten zur Interpretation von fertigen Modellen, den Einfluss einzelner Features sowie deren Ausprägungen. Anschließend wurden nach einem Feature Engineering neue Modelle gerechnet, sodass im Nachgang, das für den Use Case beste Modell, produktiv gesetzt werden konnte. Um den gesamten Prozess von den Rohdaten über die Analyse bis zur Preisschätzung darzustellen, entwickelten die Studierenden außerdem eine Applikation zur Dateneingabe mit anschließendem Konsum und Analyse der Schätzungen mit DataRobot ohne Programmieraufwand.

„Die Workshop-Tage waren für alle Beteiligten ein voller Erfolg.“, erzählt Matthias Wiciok, Managing Consultant bei EVACO. „Wir haben bereits konkrete Überlegungen entwickelt, diese Veranstaltung für weitere Interessierte zu wiederholen und sprechen auch darüber, ein gemeinsames Projekt durch die Studierenden durchführen zu lassen oder gar einen Hackathon zu veranstalten.“, so der Teamlead des AI Analytics Teams weiter.

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