Aktualisierte Installation von Python mit Anaconda unter Windows. Python ist eine sehr beliebte Programmiersprache und wird, unter anderem aufgrund der einfachen Syntax, gerne im wissenschaftlichen Programmieren und in der Datenanalyse eingesetzt.

Besonders beliebt im Bereich Datascience mit Python ist Anaconda. Anaconda ist eine Plattform, mit dem das Management von Python-Zusatzmodulen stark vereinfacht wird. Zusätzlich beinhaltet Anaconda eben Python wichtige Module für die Bearbeitung und Analyse von Daten, beispielsweise NumPy, SciPy und Pandas.

In diesem Artikel lernst du, wie du die neueste Version von Anaconda auf Windows 10 installierst.

Anaconda Installation

Öffne in deinem Browser diesen Link zur Website von Anaconda. Scrolle auf dieser ein wenig nach unten, bis der “Download”-Button sichtbar ist:

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Nach einem Klick auf dem Button gelangst du zur Versionsauswahl. Wähle hier den “64 Bit Graphical Installer” links unter “Windows” und klicke auf den Link:

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Öffne nach dem Download das Downloadverzeichnis und starte die Installation mit einem Rechtsklick auf den Installer, woraufhin sich das Kontextmenü öffnet. Starte die Installation mit einem Linksklick auf den Kontextmenüeintrag “Run as Administrator”.

Bestätige jetzt die Lizenzbedingungen von Anaconda:

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Der Installer startet jetzt. Bestätige jede Abfrage des Installers, die Standardeinstellungen sind für so gut wie jedes System geeignet.

War die Installation erfolgreich, so gelangst du zu folgender Anzeige:

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Anaconda Test

An dieser Stelle ist es sinnvoll, den Installationserfolg zu überprüfen. Öffne im Startmenü “Anaconda3”, dann “Anaconda Navigator”:

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Jetzt öffnet sich die Übersicht der graphischen Benutzeroberfläche von Anaconda:

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Nach einem Klick auf den “Launch”-Button von “CMD.exe Prompt” erscheint ein Terminal:

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Gib im Terminal folgendes ein:

python -c "print('Hallo Welt!')"

Erscheint im Terminal als Ausgabe “Hallo Welt”, so hast du Anaconda und Python erfolgreich installiert!

Weitere Schritte

In der offiziellen Dokumentation von Anaconda gibt es eine gute Einführung zum Anaconda Navigator:

Anaconds - Getting Started

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Das Ganze als Video

Die ganze Anleitung findest du auch als Video in unserem YouTube Kanal: >>> Anaconda Installation unter Windows oder direkt hier:


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Python ist bereits über 30 Jahre alt. Was 1989 als Hobby begann, hat sich laut Stack Overflow und GitHub zu einer der beliebtesten Programmiersprachen entwickelt. Auch TIOBE hat Python aktuell auf Platz 1 der beliebtesten Programmiersprachen gewählt. Trotz ihres Alters ist Python beliebter denn je. Wir haben für dich die 7 besten Gründe zusammengestellt!

Python automatisiert einfachste Aufgaben

Mit der Entstehung neuer Anwendungsfelder wie Data Science und Machine Learning ist Python auf dem Vormarsch. Das Schreiben von Skripten war bereits in der ersten Spitzenphase der 90er Jahre der klassische Anwendungsfall für Python. Kleinste Aufgaben, die aber viel Zeit fressen, können mit Python einfach automatisiert werden. Das spart Zeit und Nerven.

Schnellstart und einfache Syntax

Pythons Syntax ähnelt der englischen Sprache. Die Programmiersprache ist relativ einfach zu erlernen, auch für jemanden, der neu auf dem Gebiet ist. Die eingängige Syntax macht es einem leicht, den Python-Code zu lesen.

Und: Mit einem Grundverständnis kann man schon viel erreichen. Wer bereits andere Programmiersprachen beherrscht, wird sich vergleichsweise schnell einarbeiten können. Du kannst geeignete Tutorials zum Beispiel auf Udemy finden.

Zum Vergleich:

Um ein simples “Hello!” mit Java auszugeben, brauchst du folgendes:

public static void main(String[] args) {

System.out.println(“Hello!”);


}

In Python reicht:

print (“Hello!”)

Noch Fragen?

Data Science

Einer der wichtigsten Gründe, warum du Python lernen solltest, ist Data Science. Data Scientists sind gefragt, werden gut bezahlt und arbeiten in super spannenden Jobs. Datenvisualisierung, vorausschauende Modellierung, Programmierkenntnisse, irgendjemand? Das Berufsfeld ist sehr vielfältig und innovativ. Vor allem für Wissenschaftler mit statistischem Interesse und Wissen bietet es tolle Chancen.

Maschine Learning

Das gleiche gilt für maschinelles Lernen. Das Interess an ML nimmt seit einigen Jahren stetig zu, und Python ist DIE Programmiersprache für das Schreiben von Algorithmen für künstliche Intelligenz.

Python Bibliotheken

Python verfügt über eine umfassende Standardbibliothek und fast endlos viele andere Bibliotheken. Aufgrund der großen Benutzerzahl und des Alters der Programmiersprache gibt es viele Ressourcen, die dir helfen, deine Aufgaben zu lösen.

Über 125.000 externe Bibliotheken sind genug Gründe, warum Python in Bereichen wie KI (künstliche Intelligenz), maschinelles Lernen, Spieleentwicklung oder Cloud-Konfiguration unverzichtbar geworden ist.

Zum Beispiel NumPy für Data Science, Astropy für Weltraumforschung, Tensorflow für maschinelles Lernen oder PyGame für die Spieleentwicklung. Auch in der Web-Entwicklung spielt die Sprache trotz der etwas ruckeligen Kompatibilität mit mobilen Geräten eine wichtige Rolle — und es ist das Backend von YouTube, Instagram und Reddit.

Python-Community

Die große Community ist ein weiterer Grund, warum du Python verwenden solltest. Python ist Open Source, was bedeutet, dass du theoretisch auf alles kostenlos zugreifen kannst. Die große und lebendige Community bedeutet, dass du für fast alle Fragen jemanden findest der dir helfen kann!

Gehalt und Zukunftsaussichten

Mit Python kannst du außerdem aus einfachen Skripts komplexe Anwendungen bauen. In vielen Fällen funktioniert das Ganze relativ schnell, sicher und oft mit weniger Codezeilen als in anderen Programmiersprachen.

Der einfache Stil und die damit verbundene schnelle Einarbeitung machen die Entwicklung vergleichsweise einfach und effizient. Und es eröffnet faszinierende neue Tätigkeitsfelder. Python-Entwickler sind aktuell unter den bestbezahlten Entwickler, insbesondere aufgrund seiner Verwendung in Data Science, Machine Learning und Web-Entwicklung. Im Durchschnitt reicht das Gehalt von 50.000 Euro bis 130.000 Euro je nach Erfahrung, Standort und Domain.

Genug Gründe?  Wenn du also bereit bist Python zu lernen, dann schau dir unseren Einstiegskurs auf Udemy an. Mit vielen HD-Video-Lektionen, verschiedenen Merkblättern einer ausführlichen Dokumentation auf deutsch und tollen Übungen! Auch unser Coding Coach kann dich deinem Ziel näher bringen.

Mach 2021 zu deinem Python-Jahr! Gerade Programmieren geht super von zuhause aus. In Zeiten wie diesen sollte man sich danach orientieren, was zu einem passt und was der momentanen persönlichen Situation gerecht wird. Home-Office ist da sicher nur ein weiterer guter Grund um Python zu lernen.

Guten Start ins neue Jahr!

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Direkt auf Udemy

Die Analyse von Daten ist ein bedeutendes Thema im 21 Jahrhundert, wie unter anderem im medizinischen Bereich, in der Industrie oder in der Modellierung von Finanzprozessen. Durch die dabei anfallenden, gigantischen Datenmengen kann es trotz moderner Hochleistungsrechner erforderlich sein, die Daten mittels Rechnernetzwerken (Clustern) zu verarbeiten. Was PySpark damit zu tun hat, zeigen wir dir hier.

Das manuelle Aufsetzen von Clustern zur parallelen Bearbeitung großer Datenmengen ist mühsam. Hier hilft Apache Spark (mit der Python-Schnittstelle PySpark), mit dem solche Cluster einfach konfiguriert werden können. Ein enormer Vorteil von Spark bei dem parallelen Arbeiten mehrerer Rechner auf einem gemeinsamen Datensatz sind robuste Methoden zur Vermeidung von Datenausfällen und -integritätsproblemen.

Sympathischerweise kann Apache Spark auf EC2-Instanzen der Amazon Web Services kostenfrei eingerichtet werden, wodurch einfach damit experimentiert werden kann.

Zuerst ist es erforderlich, eine EC2-Instanz auf AWS einzurichten. Bitte befolge dazu alle Schritte bis zum Abschnitt “Verschlüsseltes Passwort erzeugen” im Tutorial Jupyter Notebook auf einer kostenfreien AWS-Instanz remote ausführen.

Scala Installation

In obig verlinktem Tutorial zur Einrichtung einer AWS-Instanz hast du einen ssh-Befehl erzeugt, mit dem du dich auf deiner Instanz einloggen kannst. Dieser sieht in etwa so aus:

ssh -i "AWS_EC2_Key.pem” ubuntu@ec2-3-22-100-119.us-east-2.compute.amazonaws.com

Dabei muss allerdings die DNS hinter “ubuntu@” der DNS deiner Instanz entsprechen, wie im Tutorial gezeigt.

Logge dich jetzt in deiner Instanz ein und führe anschließend folgende Befehle aus:

sudo apt-get update && sudo apt install scala -y

Py4j Installation

Das Python-Modul Py4j stellt Java-Bindings zur Verfügung, die von Spark benötigt werden. Mit folgender Eingabe erfolgt die Installation:

conda activate && pip install py4j

Spark Installation

Nun kannst du die eigentliche Installation von Apache Spark ausführen. Gib dazu ein

wget https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-3.0.1/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgzsudo tar xf spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz
mv spark-3.0.1-bin-hadoop2.7 /home/ubuntu/

Jetzt müssen noch die Umgebungsvariablen gesetzt werden:

export SPARK_HOME=/home/ubuntu/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$PYTHONPATH

PySpark Test

Jetzt kannst du testen, ob die Installation von PySpark erfolgreich war. Starte PySpark durch die Eingabe von

pyspark

Jetzt sollte sich die PySpark-Konsole öffnen, wie in der folgenden Abbildung gezeigt:

PySpark Konsole im Night Modus

Wenn du zusätzlich Jupyter einrichtest, wie im am Anfang verlinkten Tutorial gezeigt, kannst du außerdem ein remote Jupyter Notebook starten und in diesem mit PySpark experimentieren!

Weitere Schritte

Eine spannende Einführung zum Thema Datenanalyse mit PySpark findest du hier:

https://www.guru99.com/pyspark-tutorial.html#8

Statt dessen kannst du auch an unserem umfangreichen und gut verständlichen Onlinekurs zum Thema Spark und Python für Big Data teilnehmen:

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Warum überhaupt Coaching?

Coaching und Mentoring helfen dir unter anderem, um in einer neuen Branche Fuß zu fassen. Darüber hinaus hilft es Studierenden bei der Lösung schwieriger Aufgaben.

Für was ist Coaching darüber hianus noch geeignet? Wenn du Erfahrung in einem Bereich wie Data Science hast, dich aber auf eine neue Programmiersprache einlässt. Oder wenn du dich in einem bestimmten Fachgebiet weiterentwickeln möchtest. Du lernst von jemanden, der ähnliche Höhen und Tiefen erlebt hat und dir mit seiner Erfahrung weiterhelfen möchte.

Du kämpfst seit Wochen mit einem Programmierproblem und hast das ganze Internet durchforstet, inklusive Stackoverflow? Oder es gibt eine Diskussion mit Kollegen, welche Vorgehensweise in einem Projekt die beste ist? Oder du stehst kurz vor einem Karrierewechsel, traust dich aber noch nicht richtig?

Dann hilft dir ein Coaching! Ein Coding Coaching wird dein Vertrauen in deine Fähigkeiten festigen — damit du erfolgreich wirst! Egal ob im Studium oder im Beruf!

Warum aber jetzt ein Coding Coaching?

Der Programmier-Coach sorgt dafür, dass der Coachee mit seinen Programmier- und Data Science Problemen nicht alleine dasteht. Manchmal reicht eine einzige Sitzung aus, um den Knoten im Kopf zu lösen und die bestehende Aufgabe zu bewältigen. Oder der Coach stellt eine wichtige Frage und alles ist klar. In anderen Fällen begleiten wir den Coachee über mehrere Monate hinweg. Damit wirst du deine Fähigkeiten und Kenntnisse ausbauen und eine Vorstellung deines beruflichen Werdegangs bekommen.

Wichtig ist in jedem Fall: Selbstvertrauen in der Materie aufbauen!

Das Programmier-Coaching findet online statt! Welch Vorteil aktuell in der Corona Pandemie! Der noch viel größere Vorteil ist, dass der Klient die Möglichkeit hat von überall auf das Coaching zuzugreifen. Egal wo du dich gerade befindet.

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Arten von Coaching

Es gibt viele verschiedene Arten von Coaching. Wir zeigen dir hier zwei Bereiche auf, in denen Data Science Coaching sinnvoll ist:

Karriere Coaching

Du interessierst dich für ein bestimmtes Aufgabengebiet? Oder für eine neue Tätigkeit? Du bist dir nicht sicher wie du dort hingelangst? Oder du weißt nicht, ob es der richtige Job für ich ist? Dann wird dir ein Coaching mit Sicherheit helfen! Es helfen dir hier Personen weiter, die langjährige Erfahrung im Data Science haben und diese gerne an dich weitergeben.

Die Themen sind hier mehr auf persönlicher Ebene. Es geht weniger um einen bestimmten Sachverhalt als um die übergeordneten Zusammenhänge.

Ein Coach zeigt dir in diesem Fall Karrierepfade auf und bespricht mit dir die größten Herausforderungen. Zudem schaut ihr gemeinsam darauf, welche Skills du noch brauchst ehe du loslegst!

Programmier-Coaching

Das Coaching im Bereich Coding ist das häufiger zu Anwendung kommenden von beiden! Oft sind die Fragstellungen sehr spezifisch und projektbasiert.

Wir alle haben Programmieren gelernt, indem wir erste Codes geschrieben und getestet haben. In diesem Bereich treten in der Regel die größten Hürden auf!

Gemeinsam mit deinem Coach gehst du dein Projekt durch und wir geben dir Tipps, wie du deinen Code sinnvoll gestaltest. Wir legen beispielsweise zu Beginn fest, was du mit deinem Code ausführen möchtest. Danach besprechen wir Schritt für Schritt was du bisher durchgeführt hast. So machen wir gemeinsam deinen Code schlanker.

Die Optik und der Aufbau eines Notebooks sind ebenfalls nicht zu unterschätzen. Wir werfen darauf gerne einen Blick! Gerade für Präsentationen und Studienarbeiten ist dies enorm wichtig.

Und schließlich werden wir gemeinsam natürlich mögliche Fehler ausräumen. Damit alles läuft!

Wir besprechen mit dir immer das Warum und das Wie, damit du deinen Code am besten kennst!

Am besten ist hier, wenn du mit einer spezifischen Idee und Fragestellung ins Coaching kommst. Dann wird es erfolgreich für dich verlaufen!

Der erste Kontakt

Du hast dich also vertrauensvoll mit deinem Problem an einen Coding Coach gewandt? Lass uns gemeinsam anschauen, was wir in der ersten Sitzung mit dir besprechen!

Ist ein Coaching überhaupt möglich?

Im ersten Schritt schauen wir gemeinsam, ob ein Coaching überhaupt in Frage kommt. Denn Fairness hat oberste Priorität. Du investierst Zeit und Geld und brauchst von Beginn an Klarheit darüber.

Vielleicht ist die Kapazität des Coaches bereits erschöpf und eine halbherzige Betreuung würde winken? Oder die Chemie stimmt nicht zwischen dem Coach und dem Klienten? Wir sagen dir auch von Vornherein wenn du über ein Fachgebiet sprechen möchtest auf dem der Coach kein Profi ist. Es wäre für den Klienten schade, sich darauf einzulassen. Vertrauen und offene Kommunikation von beiden Seiten ist daher das A&O beim Coaching.

Ziele festlegen!

Mitunter wird es schwierig, wenn du keine Richtung in deinen Lernzielen hast. Aber keine Angst, genau dafür ist der Coach da.

Es werden deshalb zu Beginn viele Fragen auf dich zukommen. Bereite dich am besten bereits vor dem Coaching darauf vor. Beispielsweise

Ein erfahrener Coach stellt dir diese Fragen so, dass du am Ende nicht verwirrter bist als zuvor. Er wird dir also wahrscheinlich Ziel-Vorschläge machen, wenn du noch keine konkrete Vorstellung davon hast. Meisten erfolgt die Annäherung an die Formulierung des Ziels Step by Step. Vor allem dann, wenn du mit deinen Kenntnissen noch nicht so weit bist, um deine klare Zelvorstellung zu formulieren. Wir besprechen mit dir einen Lernpfad. Dann weißt du und der Coach auf was genau der Fokus liegt.

Wir holen dich also dort ab wo du stehst. Damit du nicht am Ende frustriert das Handtuch wirfst!

Zeitlicher Rahmen

Wir besprechen wie oft und wie lange du dir Zeit für ein Projekt nehmen möchtest. Außerdem wieviel du bereit bist zu bezahlen. Danach richtet sich die Anzahl der zu Verfügung stehenden Stunden.

Der Coach hat die Erfahrung um einzuschätzen ob das Projekt in dieser Zeit soweit vorankommt, dass du zufrieden ist.

Wir coachen dich hin zu deinem Ziel!

Du bist Student oder Arbeitnehmer/geber welcher sich im Bereich Data Science auskennen möchte? Oder du bist einfach generell interessiert daran einen Tauchgang in die Datenwelt zu wagen? Dann bist du im Coding Coaching genau richtig. Egal ob du ein Anfänger oder ein Profi bist! Wir bieten dir Hilfestellung durch professionelles Coaching unserer Experten, die über zehn Jahre an Data Science Erfahrung mit sich bringen!

Wir geben dir Ratschläge und Tipps zu deinem Projekt, zu Best Practice Abläufen und motivieren dich! Programmieren ist ein Mannschaftssport. Wir reichen dir die Hand falls du mal stolperst oder dich in Frustration verlierst. Des Weiteren verbinden wir dich mit anderen Mitgliedern beim Programmier-Coaching. Und wer weiß, ob jemand nicht gerade jetzt genau das gleiche Anliegen hat?

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Was ist eine Coding Challenge?

DIE Recruiting Methode für Programmierer und Data Scientists — zeig uns deinen Code!

Du bist gerade voll im Bewerbungsprozess im Bereich Data Science und auf der Suche nach ein paar hilfreichen Tipps und Tricks?

Wir haben oft Studierende in unseren Kursen, die sich auf ihr Berufsleben vorbereiten und sich ein paar Extra Skills aneignen wollen — aber auch Berufsumsteiger, die sich neu orientieren wollen und aus völlig anderen Gebieten der Wirtschaft zu uns stoßen. Da stellt sich die Frage, wie der Einstieg in Data Science aussehen wird? Wie wird das erste Vorstellungsgespräch ablaufen? Ist es ein klassisches Gespräch oder was kommt auf mich zu?

Gerade in Bewerbungsprozessen für die Data Science Branche ist es unerlässlich auch mit praktischem Programmieren zu Punkten — damit der zukünftige Arbeitgeber auch weiß was du so drauf hast! Außerdem willst du sicher auch vorher wissen, wie es bei dem Unternehmen zugeht, welche Art von Tasks dich erwarten und wie du arbeiten wirst!

“Für das Können gibt es nur einen Beweis: das Tun.”
Marie von Ebner Eschenbach (1830–1916)

Wie es früher war: an einem Tisch der Bewerber, der unbedingt diesen einen Job haben möchte — auf der andere Seite die Arbeitgebervertreter, die nach einem Katalog von Fragen beurteilen, ob der Bewerber nun ins Unternehmen passt oder nicht.

Heute ist es aber doch so: Bewerber im Bereich Data Science sind rar. Viele Firmen suchen Händeringend nach Mitarbeitern und die Qual der Wahl besteht darin, das Unternehmen auszuwählen, das am Besten zur persönlichen Situation und der Idee davon wie man arbeiten möchte passt.

Das klassische Format eines Vorstellungsgesprächs gibt es daher immer seltener. Deshalb heißt der neue Standard: Coding Challenge!

Die meisten Recruter sind schon in diesem Format angekommen. Es wird dir eine Aufgabe gestellt und du wirst sie lösen — selbstständig!

Hier eine tolle Übungschallenge: Team Coding Challenge - Datamics

Nach einem persönlichen Kennenlerngespräch bekommst du also schnell die Möglichkeit, dein Können unter Beweis zu stellen. So kannst du eine Arbeitsprobe abgeben und gleichzeitig die Erwartungen an dich überprüfen. Diese Art des fachlichen Kennenlernens hat also Vorteile für beide Seiten. Du erkennst außerdem gleich, ob ein Arbeitgeber professionell und strukturiert auftritt und auf dich einen ansprechenden Eindruck macht — und ob dein Arbeitsstil zu den Erwartungen passt, die in der Coding Challenge an dich gestellt werden.

Deshalb sind Kurse die Übungen und Projekte enthalten und nicht nur die Theorie behandeln auch genau das Richtige für die Vorbereitung auf ein solches Bewerbungsverfahren!

Wir haben auch einen Kurs hierzu entwickelt, der Fragen und kleine Challenges aus dem Bereich Data Science enthält:

Der Data Science Guide - Karriere und Jobsuche

Was bei einer Coding Challenge getestet wird

Algorithmen, Whiteboard-Aufgaben, Zeitkomplexität, … die Coding Challenge ist das alles nicht! Hier geht es darum zu programmieren.

Eine gute Challenge kann auch nicht mit Punkten bewertet werden, in eine Ranking gestellt werden und hart einsortiert werden. Das ist auch der Grund, warum du auf der “anderen Seite des Tisches” nicht nur Recruiter in diesem Bewerbungsprozess sondern auch echte Programmierer findest; oft aber auch beides und manchmal in einer Person vereint. Sie kennen sich mit dem was du tun sollst aus und können es auch beurteilen.

In einer Coding Challenge im Recruiting gibt es auch kein Richtig oder Falsch — also da kannst du schon mal aufatmen. Viele Wege führen schließlich nach Rom. Die Fragen, die nach der Challenge gestellt werden sind anderer Natur. Es geht darum zu besprechen, warum etwas so programmiert wurde, wie vorgegangen wurde, was man sich dabei gedacht hat und wie man die Aufgabe angegangen ist, wie man die Lösung präsentiert und wie überzeugt man selbst davon ist. Die Lösung selbst spielt dabei in den meisten Fällen eher eine untergeordnete Rolle.

Coding Challenge — zuhause oder direkt vor Ort

Das kommt drauf an. Ja, sowas liest du nicht gerne. Hab ich mir schon gedacht. Aber auch hier kannst du wieder erkennen, ob ein Arbeitgeber zu dir passt. Wenn du beispielsweise gleich nach dem Kennenlerngespräch mit einer Aufgabe nach Hause geschickt wirst, dann macht das auf dich wahrscheinlich nicht so einen tollen Eindruck — verständlich!

Wenn das Unternehmen sich Zeit nimmt für den Bewerbungsprozess, dir einen Arbeitsplatz im Team zur Lösung deiner Aufgabe zur Verfügung stellt, dann kannst du einen tollen Einblick bekommen, wie die Atmosphäre im Büro ist und schauen, ob du dich wohl fühlst.

Am allerbesten ist natürlich, wenn das Unternehmen hier flexibel ist. Was ist, wenn du ein toller Programmierer bist, aber vor lauter Prüfungsangst keinen Code zustande bekommst? Oder du bist neu im Fachgebiet, kannst Alles, aber kannst es so auf die Schnelle nicht abrufen? Wenn das Unternehmen das erkennt und dich mit einer Hausaufgabe heim schickt um in Ruhe deinen Code zu programmieren, dann haben sie schon viel richtig gemacht — und verfahren nicht nach Schema F.

Klarer Fall bei einer guten Coding Challenge: Man will sehen was du kannst, lieber Qualität statt Quantität!

Worauf es ankommt bei einer Coding Challenge

Sicher fragst du dich nun, worauf es denn nun genau ankommt bei einer Programmieraufgabe. Ein paar Punkte habe ich ja bereits genannt, die ich hier nochmals für dich zusammen fassen und ergänzen möchte:

Wie wird der Code bewertet?

Die Frage, die sich am Ende stellt ist, wie der Code denn dann bewertet wird, wenn es kein Richtig oder Falsch gibt. Dazu gibt es natürlich auch unter Recrutern einige Punkte, die sie sich dennoch anschauen. Wenn du also nach all der Arbeit und den persönlichen Eindrücken immer noch am Unternehmen interessiert bist und es auf dich einen professionellen Eindruck gemacht hat, dann werfen die Recruiter und Programmierer — zusätzlich zum persönlichen Eindruck — natürlich trotzdem einen Blick auf deinen Code. Schließlich soll die Challenge nicht für die Katz gewesen sein und ist auch nicht nur ein Instrument der Firmen, um professionell und modern rüber zu kommen. Dafür werden zur Beurteilung meist folgende Kriterien verwendet:

Wie wird das Gesamtergebnis bewertet?

Die Präsentation der Ergebnisse ist mindestens genauso wichtig, wie die Ergebnisse selbst. Denn bei einer Challenge, in der es nicht um Richtig oder Falsch geht zählt der Eindruck, den du hinterlässt! Wenn du also beispielsweise eine absoluter Anfänger bist, aber deine Fähigkeiten völlig falsch einschätzt wird dies bei der Präsentation der Challenge-Ergebnisse schnell sichtbar.

Denn die Fragen, die zur Präsentation gestellt werden, zeigen das schnell. Wie testest du? Welche Frameworks kennst du? Warum hast du den Code so geschrieben? Welche Probleme hattest du und wie konntest du sie lösen oder umgehen? Wie strukturiert hast du gearbeitet und was fandest du persönlich gut, worauf legst du Wert?

Am Ende geht es nicht nur um die Aufgabe, sondern um das Gespräch, die Präsentation und den Eindruck, den du hinterlässt. Es geht auch nicht um Vergleichbarkeit!

Übung macht den Meister

Wenn du jetzt total verunsichert bist — was ich doch nicht hoffe — dann mach doch einfach mal mit bei einer Coding Challenge um ein Gefühl dafür zu bekommen, was auf dich zukommt. Es gibt davon viele im Internet und man kann auch tolle Preise gewinnen!

Wir von Datamics bieten dir hierzu eine tolle Möglichkeit an!

Wir haben eine Team Coding Challenge entwickelt, in der du das Arbeiten im Team, also in einer realen Situation üben kannst und gleichzeitig eine solche Recruiting-Situation trainierst.

Bei uns wird nicht nur das Ergebnis bewertet — wie in vielen Online-Coding Challenges — sondern der Weg dorthin! Das ist ein tolles Format um dich zu testen, um dein KnowHow und deine Skills zu definieren und Schwachstellen zu erkennen! Außerdem wirst du dein Notebook präsentieren und wir besprechen es gemeinsam! Und ,tataaa… es gibt auch bei uns tolle PREISE zu gewinnen!

Viel Spaß und viel Erfolg bei deiner nächsten Bewerbung!

Ich hab auch noch andere Artikel auf Medium.com und freue mich wenn du einen Kommentar da lässt, mit Anregungen, Kritik, Hinweisen oder auch nur um mir zu sagen, ob dir der Artikel geholfen hat! Ich freue mich darauf!

Come in! Hier geht's zur Coding Challenge Anmeldung

Was wir bieten

Wir bieten umfassende Beratungsdienste für Maschinenintelligenz in den Bereichen Big Data, Data Science und Data Engineering. Unsere Mission ist es, komplexe Geschäftsprobleme durch Planung, Entwicklung, Analyse und die Vorhersage von Geschäftsverbesserungen zu lösen.

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