Python von vielen belächelt doch 1 ist klar, Python ist aus
unserer Industrie gar nicht mehr wegzudenken und seit diesem Jahr
ist Python auch sogar ganz offiziell die populärste
Programmiersprache Aufgetappt und einer der Gründe dafür ist
ganz klar der generative AI Hype.
Doch was hat das mit Python zu tun und warum sollten wir
vielleicht alle ein bisschen Python lernen?
Python, Daten und AI gehören eng zusammen und Tools wie Jupiter
Notebooks und populäre Libraries wie Streamlit, die ganze Apps
aus wenigen Zeilen Code machen, sind fester Bestandteil vom
Ökosystem. Um die Rolle von Python im AI
Hype geht es in dieser Folge. Und damit herzlich Willkommen zu
Folge 106 des. To do Developer Podcast mit
Robin Manuel Thiel und mir malt lantin Robin Manuel, wie geht's
dir heute Abend? Bist du im Skiurlaub, genießt du
noch die Winterzeit, was treibst du?
Ich bin nicht im Skiurlaub, ich bin ja gar nicht so ein krasser
Wintermensch. Von daher verschleckt es mich
nur ganz selten in die Berge, aber ich bin trotzdem ganz ruhig
ins neue Jahr gestartet, ich hatte noch bis.
Mitte letzter Woche Urlaub und genau versuche immer hier das
Jahr langsam zu starten und auch für die wie in letzter Folge
auch schon angekündigt so ein bisschen auch die Zeit zwischen
den Jahren dafür zu nutzen. Mich mal, weil es wirklich die
einzige Zeit ist für mich mich nicht viel um Technik zu
kümmern, mich nicht wie viel ans Programmieren zu setzen, das ist
natürlich einer der wenigen Tage wo ich da ganz die Finger vorn
lasse so gut es ging, denn wir hatten ja letzte Folge dann doch
noch mal über die den. Das Datenleck bei Volkswagen
gesprochen, was ja so quasi sogar bis in die Tagesschau es
geschafft hat, was auch so zwischen den Jahren passiert
ist. Und das hat uns natürlich
trotzdem so ein bisschen beschäftigt, auch ganz, ganz
lieben Dank an alle da draußen, die uns da ganz viel Feedback
zugegeben haben, aber ja genau das Thema Security hat uns dann
quasi nicht losgelassen über die Zeit.
Ja, wir wollten auch gleich noch mal ein bisschen zurückschauen
auf das Thema, was wir in der letzten Folge besprochen hatten.
Also da auf jeden Fall vielen Dank für euer Feedback, aber
bevor wir. Da drauf eingehen erstmal
natürlich vielen Dank an diejenigen, die uns in den
letzten 2 Wochen Kaffee ausgegeben haben über
bimircoffee.com und da möchten wir natürlich wie immer unsere
Sponsorinnen und Sponsoren in dem Sinne nennen und da vielen
Dank an Francie, die uns einen Kaffee oder der uns einen Kaffee
ausgegeben hat, dann 3 Kaffee von Aline. 3.
Kaffee von Lena und als großes Highlight 5 Kaffee von Rainer
vielen. Dank ganz lieben Dank auch von
meiner Seite. Also wir natürlich mit ganz viel
Kaffee ins neue Jahr gestartet. Vielen, vielen, vielen Lieben
Dank, wenn auch ihr Lust habt uns n Kaffee irgendwie zu
spendieren, weil ihr sagt, bei euch hört den Podcast so gern
freuen wir uns immer ganz ganz ganz ganz doll wenn ihr da ne
Möglichkeit sucht, es gibt nen Link zu Buy mir Coffee in der
Beschreibung von jeder Folge. Da freuen sich malte und ich
immer sehr und wir lösen das auch wirklich tatsächlich für
Kaffee ein. Am liebsten natürlich, wenn
malte und ich uns mal persönlich treffen, dann gehen wir immer
auf euch, quasi einen Kaffee oder vielleicht auch abends ein
Bierchen trinken deswegen. Sei da bewusst, dass dass wir
uns da wirklich immer sehr, sehr drüber freuen.
Ganz lieben Dank. Und damit noch mal zurück zum
Thema der letzten Folge, dem großen Datenleck bei Volkswagen
beziehungsweise Kariat oder wie der Chaos Computer Club ist in
der Session. Im Untertitel hatte Volksdaten
von Volkswagen, wir wollten da noch ein paar ergänzende
Informationen liefern, wir hatten ja die letzte Folge.
An aufgenommen bevor alle Daten beziehungsweise alle
Informationen zu diesem Datenleck publik waren, bevor
die Session des CCC Online war und vor dem Hintergrund möchten
wir natürlich gerne die fehlenden Informationen noch
ergänzen. Zum einen.
Die tatsächlich verwendeten Tools, die die Security
Researcher verwendet haben, um letzten Endes an diese Daten zu
kommen, zum einen Subfinder, um die entsprechenden Subdomains zu
scannen, Go Buster, um die Verzeichnisse durchzugehen, und
dort sind sie auch darauf gestoßen, dass dort spring
verwendet wurde als Java Framework.
Und letzten Endes dort der sogenannte Actreator Heepdump
Endpoint erreichbar war. Das ist ein Endpunkt, den man
normalerweise für das Debugging, die Fehleranalyse einer
Applikation verwendet und der mir ein komplettes komplettes
Speicherabbild tatsächlich meiner JVM liefert, welches ich
dann untersuchen kann, und das haben die Researcher dann
entsprechend gemacht, haben ein Tool Visual VM verwendet, um
diesen die Speicherabbild. Abbild, sich darzustellen haben
dort die Credentials für diesen Adws Storage Account gefunden.
Haben dann weiterhin in diesem Speicherabbild mit Strings noch
Klartext Strings gefunden, wo sie halt gesehen haben okay wir
haben da Zugangsdaten für eine andere Applikation, die können
wir vielleicht modifizieren um da noch weitere Informationen
und Daten abzugreifen. Bedeutet die Analyse, die wir in
der letzten Folge hatten, war tatsächlich schon sehr nah dran.
Basierend auf den damals verfügbaren Informationen in der
Presse. Wir wollten halt noch mal die
Details nachliefern für die von euch, die nicht die Zeit hatten,
sich hier die Session vom CCC noch anzuschauen, aber
insbesondere wenn ihr. Noch mehr erfahren wollt zu den
Daten, die letzten Endes dort von Volkswagen, dem Volkswagen
Konzern, erhoben wurden und was man aus diesen Daten für
Informationen rausziehen kann. Dann würde ich definitiv
empfehlen, sich noch mal diese Session anzuschauen, das heißt
der zweite Teil dieser Session dreht sich weniger um die
technischen Aspekte. Wie sind diese Daten letzten
Endes zugreifbar geworden, sondern es geht darum welche
Daten. Wurden dort erhoben von den
ganzen Autofahrerinnen und Autofahrern.
Und was kann man aus diesen Daten rauslesen?
Wir hatten das letzte Mal leicht angeschnitten, aber da gibt es
noch mal eine tiefergehende Analyse eines Datenjournalisten,
der noch mal im Detail beschreibt, wie viele
Informationen zu den Besitzerinnen und Besitzern der
Autos man da rausziehen kann. Und dazu haben wir auch Feedback
von euch bekommen. Den Hinweis, dass wir uns ja mit
diesem Aspekt nur sehr kurz und knapp beschäftigt haben und dass
das ja eigentlich auch ein großer Teil dieses Skandals ist,
dass da einfach immense Datenmengen erhoben werden, für
die es vielleicht gar keinen Business Case gibt und wieso
häufig oder leider so häufig einfach Daten erhoben werden,
weil man es halt kann und es vielleicht so einfach ist und
speicherbillig ist und. Und da wurden wir auch noch mal
darauf hingewiesen, dass es ja eigentlich am besten ist, wenn
Daten gar nicht erhoben werden, weil das ist der beste Schutz
für diese Daten sehen wir absolut genauso.
Wir hatten uns in der letzten Folge tatsächlich auf die
technischen Aspekte konzentriert, um dort auch an
euch Tipps weiterzugeben, wie man selber auch die eigenen
Anwendungen absichert, worauf man achten muss, wenn man solche
Applikationen bereitstellt. Und ja, leider treffen auch wir
als Developer häufig gar nicht die Entscheidung, welche Daten
erhoben werden. Aber dennoch ist es immer
wichtig, diese Datenminimierung auch wirklich vorzunehmen und da
vielleicht auch Pushback zu geben an die entsprechenden
Product Owner, an die entsprechenden Fachabteilungen,
die einem da vielleicht den Auftrag geben, die
Implementierung solcher Datenerfassung vorzunehmen und
da auch immer zu sagen, Hey, habt ihr mal darüber nachgedacht
bei. Braucht ihr diese Daten
eigentlich? Und nur weil wir sie erheben
können, weil sie da sind, heißt es ja nicht, dass wir sie
erheben müssen, und es heißt vor allen Dingen nicht, dass wir sie
über einen extrem langen Zeitraum auch speichern müssen,
weil immer, wenn man Daten irgendwie vorhält, besteht das
Risiko, dass sie in die falschen Hände geraten oder die Falschen.
Informationen da draus generiert werden können.
Ja, und selbst wenn man zu dem Schluss kommt, dass man diese
Daten braucht. Ich glaube, was wir auf jeden
Fall brauchen und mehr brauchen in dieser Industrie, ist diese
Sensibilität dafür, dass das sensible Daten und
schützenswerte Daten sind, das heißt, dass die dann.
Natürlich auch verschlüsselt abgespeichert werden müssen,
sodass man theoretisch auch mit diesem diesen AWSS Three Bucket
Key, der sich dann letztendlich in diesem Memory Dump befunden
hat, auch gar nicht auf die Daten direkt hätte zugreifen
können. Und dass man einfach sich
bewusst sein muss, hey, wir hantieren hier mit hochsensiblen
Daten, das sind Standortdaten, die ja jetzt in dem Datensatz,
den wir erheben, nicht direkt auf ne Person zurückzuführen
sind, aber die sind auf ein Fahrzeug zurückzuführen oder in
einer anderen Tabelle von uns, die dann natürlich auch
irgendwie öffentlich war. Steht drin, wer welches Fahrzeug
fährt. Das heißt, man kann doch relativ
einfach diese Verknüpfung herstellen, dadurch sind das
personenbezogene Daten und deswegen selbst wenn ich jetzt
mein Management nicht davon überzeugt bekomme, dass ich die
nicht sammeln will, weil vielleicht ist es ja durchaus
sinnvoll die zu sammeln, dann muss ich mir wenigstens darüber
bewusst sein, dass die hoch sensibel sind, dass die hoch
schützenswert sind und auch alle technischen Vorkehrungen treffen
und wie gesagt, ja hier ist eine Fehlkonfiguration vorgelegen.
Aber es sind auch nicht alle technischen Vorkehrungen
getroffen, diese Daten dann entsprechend zu verschlüsseln.
Die hätten, selbst wenn man den Zugang zu der Datenbank hat,
nicht einfach so da rauskommen dürfen und ich glaube, das zeigt
dieser dieser Vortrag vom CCC, vom Chaos Computer Kongress auch
noch mal sehr gut. Kann auch gerne, wer das noch
noch nicht gemacht hat, die letzte Folge noch mal nachhören.
Da haben malte und ich uns wie gesagt sehr um auf die
technischen Facetten fokussiert, weil ich glaub das ist so für
die für die Audienz hier vom Podcast am wichtigsten und
gerade mit dieser Medienwirksamkeit auch wichtig.
Was können wir als Developer, als Systemadministratoren, als
Operations Teams, was können wir davon lernen, ich glaub, das
haben wir ganz gut aufgearbeitet, wir verlinken
aber auch in dieser Folge oder unter dieser Folge in der
Beschreibung. Noch mal diesen sehr, sehr
sehenswerten Vortrag von Chaos Computer Kongress, wo wie gesagt
ein bisschen weniger der technische Fokus gelingen wird,
sondern deutlich mehr dieser Fokus auf die Daten selbst und
ob es nötig war, die zu sammeln. Und wie gesagt, das ist sehr,
sehr sehenswert und schon ist es auch interessant, wie dann so
durch die in den letzten Tagen und Wochen halt immer mehr
Informationen darüber an die Öffentlichkeit kommen und.
Können wir uns, glaube ich, können wir uns gegenseitig
bisschen auf die Schulter klopfen?
Malte, ich glaube, wir haben das mit den wenigen Informationen,
die wir hatten, sehr gut ja rekonstruieren können hier
diese, diese Digital Crime Scene war ich ja, hab ich mich ja hab
ich mich ein bisschen gefreut, dass ich dann als sie, als dass
ich sie dann am Ende rausgestellt hab, dass das
tatsächlich sehr ähnlich zu dem war, was wir da letzte Folge
besprochen haben. Genau.
Ja, und letzten Endes wird an allen möglichen Stellen
heutzutage solche Datensammlungen durchgeführt.
Und ich arbeite ja mit Unternehmen in diversen
Industrien zusammen. Automobilindustrie, aber auch
andere Industrien, wo auch solche Daten vielfach erhoben
werden. Und natürlich hatten da auch
alle Schweißperlen auf der Stirn.
Hoffentlich sind nicht wir betroffen.
Und am Ende kann es irgendwie fast uns allen passieren und wir
müssen uns wirklich Gedanken darüber machen, welche Daten
erfassen wir und haben wir diese geschützt.
Jetzt ist es aufgefallen, jetzt ist es schief gegangen bei einer
Firma, aber es kann jederzeit noch andere Unternehmen treffen
und ich glaube, jetzt ist ein idealer Zeitpunkt mal wieder
sich intensiv noch mal mit dem Thema Datensicherheit
auseinanderzusetzen. Von Daten, die bei VW verloren
gegangen sind. Zu der Programmiersprache für
Daten und damit auch zu dem Thema der heutigen Folge zu
Python. Wir wollen gar nicht so ne so ne
komplette Python folge machen und irgendwie erklären wie
Python funktioniert, sondern eher das Phänomen so n bisschen
beleuchten, dass Python wirklich wie eine Rakete in den letzten
Jahren jetzt wie Intro schon erwähnt auf Platz 1 der Charts
der populärsten Sprachen überhaupt.
Im Internet und in dieser Welt geschossen ist und auch lange
von vielen belächelt wurde, weil es so eine simple
Polemiersprache ist. Und wir schauen uns jetzt diese
Folge so ein bisschen, dieses Phänomen Python so ein bisschen
an und vor allem auch warum, da glaube ich, so schnell kein Ende
in Sicht ist von diesem kometenhaften Aufstieg und warum
Python vor allem in der AI Welt, die ja auch sich quasi immer
mehr in den Vordergrund denkt, drängt in unserer Industrie so
eine große Rolle spielt. Malte, was ist deine Beziehung
zu Python? Bist du Python Developer, bist
du Python Fan, bist du Python Kritiker, hast du versucht einen
Bogen drum zu machen, wie siehst du wenn du wenn du Python hörst,
woran denkst du als erstes? Ja, tatsächlich habe ich bis vor
10 Jahren kaum Kontakt mit Python gehabt.
Ich hatte immer in meinem Umfeld einige Leute, die Python geliebt
haben, die sehr gerne Applikationen, gerade
webapplikationen, auch mit Python gebaut haben, da gibt es
ja auch diverse Frameworks, die seit vielen, vielen Jahren
populär sind. Die Sprache gibt es seit den
Neunzigern, ist also durchaus schon ne sehr etablierte alte
Technologie, aber erst so in den letzten 1015 Jahren hat so
Python wie du gerade sagtest, so diesen riesen Boom erlebt, dass
immer mehr Leute, die sich vielleicht in der Vergangenheit
nicht damit auseinandergesetzt haben, weil sie so wie ich
vielleicht mit der Syntax nicht so warm geworden sind, einfach
auch der Art und Weise, wie man diese Applikation.
Baut und strukturiert nicht die richtige Beziehung dazu hatten,
dass ganz viele Leute sich durch diesen ganzen Boom im Bereich
Big Data, Data Science, Machine Learning angefangen haben, sich
mit dem Thema Python als eigentlich die Standardsprache
in dem Bereich auseinanderzusetzen und so war
es auch bei mir vor, ich glaube knapp. 8 Jahren hatte ich zum
ersten Mal tatsächlich Berührungspunkte mit Python,
dass ich mich hingesetzt habe und mal so ein Python vor
Beginners Kurs gemacht habe, weil ich halt in dem Bereich so
Datenanalyse Data Science für Machine Learning einfach nicht
mehr drumherum kam. Entweder.
Python oder eine der anderen Sprachen, die in diesem Bereich
populär sind, mir anzuschauen. Ich hatte mich dann für Python
entschieden, weil Python die vielseitigste der Sprachen in
diesem Bereich ist und hatte dann auch mal so ein 2
Onlinekurse gemacht, habe mich ein bisschen damit
auseinandergesetzt, wie kann ich mit diesen Standard Libraries
gerade auf Basis von und da sprechen wir gleich noch mal ein
bisschen drüber, von solchen Jupiter Notebooks, wo ich sehr
interaktiv mit Python und meinen Daten arbeiten kann.
Habe ich den Einstieg gemacht und darüber hinaus tatsächlich
nie wirklich mit Python entwickelt.
Aber genau wie das Thema auch dieser Folge bin ich halt einer
derjenigen, der für das Thema Daten und Machine Learning mit
Python angefangen hat und ich glaube, es ist bei ganz vielen
auch so, dass das einer der Haupt Use Cases für diese
Sprache zumindest heute ist. Ich.
Ja, ganz interessant, dass du gerade sagtest, dass du mit der
Syntax nicht so warm geworden bist am Anfang und ich glaube,
ich glaube, ich kann beobachten, dass es viele Menschen so geht,
die nicht mit Python anfangen, also die irgendwie andere
Programmiersprachen gut beherrschen auch und auch schon
länger machen, für die sieht Python immer so n bisschen
schmutzig aus, weil das. Ja, weil da stehen halt viele
Worte, da wird wenig mit irgendwelchen Sonderzeichen
gearbeitet, da gibt es kein Semikolon am Ende der Zeile, da
gibt es keine Geschworenen, ganz furchtbar.
Ganz furchtbar ne, wenn man gerade so mit irgendwie Java C
plus plus C Sharp gearbeitet hat in der Vergangenheit und dann
zuerst mal mit Python zu tun hat, denkt man, WOW, das ist
jetzt völlig anderes was die Syntax.
Betrifft und. Ich glaub auch, wenn man von der
anderen Seite kommt, wenn man gerade 9 ne Programmiersprache
lernt oder das vielleicht so die erste Programmiersprache ist,
die man lernt, dann wird sie glaub ich von vielen als
wahnsinnig einsteigerfreundlich wahrgenommen und das liegt vor
allem einfach daran, dass Python eben genau das was so ne
Programmiersprache vielleicht erst mal so abschreckend auf
normale Menschen in Anführungszeichen macht.
Das gibt es in Python nicht ganz viel, was.
Was Sonderzeichen sind in anderen Polemiersprachen, deren
Bedeutung man dann erstmal irgendwie lernen muss, sind halt
englische Wörter in Python und ich habe mir einfach mal den
Spaß gemacht, ich habe das hier in unseren Notizen mal rein
gemacht, wenn du dir einfach mal anguckst, wieso ein Hello World
Beispiel aussieht im Vergleich Python und im Vergleich, ich
habe es erstmal Java genommen, so als auch sehr sehr populäre
Polemiersprache vor allem im deutschsprachigen Raum.
Wenn du in Python Hello World schreibst, machst du eine neue
Datei auf die nennst du irgendwie keine Ahnung App Punkt
py. Und dann schreibst du da rein
Print Klammer auf und dann in Anführungszeichen Hello World
Klammer zu eine einzige Zeile du musst nichts nichts importieren,
du musst nichts wie definieren und Java brauchst du halt
erstmal eine Klasse. Also Java ist halt wie Public
Class Hello World geschwungene Klammer auf, dann brauchst du
dann musst du wissen, dass die Standard Methode irgendwie
public static void main ist. Übergibt in String Ari Array mit
Argumenten. Weil du sie vielleicht auch aus
der von der Kommandozeile aufrufen könntest.
Wieder geschwungene Klammer auf und dann, wenn du was, wenn du
was irgendwie ausgeben willst, schreibst du einfach Print, da
schreibst du System dot out dot Print Line und dann wieder in
Klammer auf in Anführungszeichen.
Hello World mussten Semikolon ans Ende von dieser Zeile
setzen, aber nicht ans Ende der anderen Zeilen muss dann eine
geschwungene Klammer zu machen für die Main Methode muss dann
noch mal eine geschwungene Klammer zu machen für die Class
Methode kannst es dann auch nicht direkt ausführen, muss das
halt erstmal auch irgendwie kompilieren zu einer
kompilierbaren Datei und. Und das alles also da hast du
natürlich schon viele, viele Konzepte, die du erstmal lernen
musst, bis du zu einem Hello World kommst.
Du musst wissen, was sind Klassen, du musst ein bisschen
was über Typisierung lernen. Was ist denn dieses String
Array, was ich da mitnehmen, mitgeben muss?
Du hast zumindest schon mal 23 Dateien, die dann den Sourcecode
und das Kompilat und bei irgendwelchen Frameworks, wir
hatten eben über springen gesprochen und springboot
gesprochen in diesem VW Kontext, da hast du direkt irgendwie 30
boilerplate Dateien und so was und.
Ich glaube, Einsteigerfreundlich ist Python schon sehr für, vor
allem für Leute, die nicht seit vielen, vielen Jahren
programmieren. Und vor allem ist Python, wenn
man da einmal irgendwie so sein Gehirn n bisschen umgeschaltet
hat, sehr sehr lesbar. Auch ich finde also ich hab zum
Beispiel ich hab nie richtig nie Python aktiv gelernt, ich hab
nie nie so wie du gesagt hast, irgendwie mal so n Beginners
Kurs gemacht, sondern einfach. Dadurch, dass ich immer mal
wieder Python Code gelesen und dann hier und da mal Python Code
selber geschrieben oder mal mit jemandem zusammengearbeitet
habe, der Python geschrieben hat, das so ein bisschen ist das
so ein bisschen Learning by doing gekommen und ich glaube,
dass das eine der großen Magien von dieser Sprache ist, diese
Simplizität, die einem als erfahrener Programmierer erstmal
Angst machen, wo, wo, wo weiß ich denn hier wo irgendwas
anfängt und und aufhört, dass ne jeder, der so ein bisschen
Erfahrung mit komplexen Programmiersprachen hat, weiß.
So diese Simplizität, die kann auch schnell irgendwie eine
Fehlerquelle sein, wenn so viel von einem Weg abstrahiert wird.
Aber ich glaube, das macht den Einstieg in Python so einfach
und man kann glaube ich auch, also fast jeder kann Python so
ein bisschen lesen, gerade weil es auch sehr strukturell, ja
abgearbeitet wird, und das ist mit Sicherheit Teil Teil des
Erfolgs von dieser Sprache. Wir haben viele, die in diesem
Bereich Data Science, Machine Learning unterwegs sind, sind
vielleicht auch nicht von Haus aus Developer.
Das sind Leute, die sich mit Daten beschäftigen, die sehr
strukturiert und logisch denken können, die aber halt viele
dieser Programmierkonzepte vielleicht nicht von der Pike
auf gelernt haben und damit natürlich mit Python einen sehr
guten Einstieg haben. Und ein Punkt, den du gerade so
im Vorbeigehen kurz genannt hattest, den finde ich
eigentlich ganz wichtig, dass es eine interpretierte Sprache ist.
Und das ist auch einer der Gründe, warum Python, glaube
ich, so beliebt ist. Ich muss es nicht kompilieren,
so ähnlich, warum ein ähnlicher Grund, warum auch Java Script so
populär ist. Ich kann einfach irgendwie eine
Zeile Code schreiben, ich kann Sie ausführen, ohne dass ich
jetzt. Erstmal noch irgendwie was bauen
muss, was ich dann letzten Endes ausführe, wenn ich die
entsprechenden Tools installiert habe, ist es natürlich auch mit
Sprachen wie wie Java oder CE Sharp ähnlich einfach, dass ich
einfach im Debugger den Debugger starten kann und meine Anwendung
wird ausgeführt. Aber natürlich habe ich im
Hintergrund immer noch diese Kompilierungsprozesse, die dann
laufen und die dann die Anwendung dann entsprechend
nachher. Mit meinem Debugger entsprechend
ausführen. Von daher ist glaube ich das was
du sagst ein ganz wichtiger Grund, dass es einfach
zugänglich ist und dadurch, dass es für viele Data Scientists und
Menschen im Bereich Machine Learning so zugänglich ist und
war, hat sich natürlich ein immenses Ekosystem darum
entwickelt. Das Ganze ist ja Open Source,
Python ist Open Source, man kann den Quellcode herunterladen und
es ist natürlich eine riesige. Community entstanden und gerade
auch im im Vergleich vielleicht zu zu Java oder der Net Welt ist
es so, dass man einen unsagbar großen Fundus von Libraries in
der Open Source Community hat, die man nutzen kann.
Gerade in diesem Bereich der. Data Science, Machine Learning
und AI. Und das macht es für mich
natürlich sehr einfach, in das Thema einzusteigen, insbesondere
weil ganz viele der Beispiele auf diesen Tools aufbauen und
diese Tools natürlich auch ganz viel entsprechend von mir weg
abstrahieren. Ja, genau wie du sagst.
Ich kann halt einfach es reichen 23 Zeilen, das heißt wenn man
sich vorstellt wo das wie es populär geworden ist, ist in
dieser Datenwelt. Ich habe irgendwie große
Tabellen, ich habe große Mengen an Daten, die irgendwo liegen in
so einem Data Lake und. Und dann baue ich mir einfach so
ne so ne Pipeline wie Daten gehen von links nach werden von
links nach rechts geschoben und ich möchte alle Datensätze kurz
transformieren und das mache ich, indem ich auch wirklich nur
die Zeilen schreibe, die ich benötige und diese Daten
anfassen mit ganz ganz vielen Tools, die in dieser Python
Standard Library schon mitkommen.
Also das ist das das quasi was Python im Framework Mitshippt,
ohne dass ich mir irgendwie n externes Package dazu holen
muss, wo es auch unfassbar viele von.
Von von gibt. Aber es gibt einfach da wirklich
sehr sehr viele Tools, die vor allem im Data Science Bereich.
Also ich denk mal irgendwie nur nampai und Pandas und Matt Plot
Lip zum Plotten und und so weiter die da einfach
mitgeschippt werden, das heißt ganz viele von den Aufgaben die
Data Scientists und Data Data Engineers haben, können Sie in
Python eben lösen ohne eine. Eine externe Library
mitzubringen, die man dann irgendwie versionieren und
updaten muss und immer erstmal installieren muss und so weiter
und das Macht, das macht Python eben auch sehr, sehr mächtig,
dass es a sehr erweiterbar ist, weil es wahnsinnig viele
Extensions gibt und. Und B eben schon sehr, sehr sehr
sehr viel mit der Standard Library mitbringt, was sie
wirklich nützlich ist und das dann auch oft die Komplexität
davon sehr leicht weg abstriert. Also das wirklich eine wirklich
ein 2 in ein 2 Zeilen code ich da wirklich die fantastischsten
Sachen mache, weil ganz ganz viele Menschen die für Python
Extensions und Libraries schreiben, die Schreiben das
vielleicht sogar in C plus plus oder sowas und.
Packen da einfach nur n Python Interface drüber, also bauen
sehr komplexe Sachen und machen sie aber sehr leicht zugänglich,
indem sie eine eine sehr leicht zu bedienende Python library da
um da drumherum schreiben und das ist mit Sicherheit auch Teil
des Erfolges. Ja, gerade wenn man dann in so
komplexere Szenarien im Bereich Machine Learning und AI
reingeht, gibt es, gibt es so Standard Libraries wie wie PI
Torch, wie Tensor Flow, die ja sehr komplexe Dinge tun, die tun
sie aber. In einer Art und Weise, die für
den den User, der mit diesen Daten arbeitet, über Python in
einer gut nachvollziehbaren Art und Weise.
Es gibt die entsprechenden Dokus.
Ich kann diese Libraries sehr einfach einsetzen und ich kann
das vor allen Dingen vielfach auch sehr interaktiv tun, und da
mir dann für jeden dieser Schritte in anderen Sprachen,
würde ich dann vielleicht irgendwie mir immer was auf der.
Konsole ausgeben nach jedem Schritt um zu schauen, OK wo bin
ich gerade diesen Prozess habe ich in jedem Schritt das
Richtige getan, gibt es hier mit solchen Dingen wie Jupiter
Notebooks sehr interaktive User Interfaces wo ich den jeden
Schritt nach und nach durchlaufen kann und mir die
Ergebnisse von jedem Schritt auch.
Anzeigen lassen kann und das Ganze mit einer Art
Dokumentation ergänzen kann und dann am Ende wirklich so ein
Notizbuch habe, wo jeder meiner Schritte zunächst erstmal
beschrieben wird, wo ich für andere Menschen sagen kann, was
mache ich mit den Daten. Ich kann vielleicht auch
brainstormen, schreib dann die entsprechenden Zeilen Python
Code und kann dann Schritt für Schritt das Ganze in diesem
Notebook auch evaluieren und. Und nach und nach immer weiter
verfeinern, bis ich dann am Ende zu dem Ergebnis komme, was ich
möchte. Und dann kann ich natürlich das
Ganze dann später für die Produktion herausziehen und dann
natürlich auf einem anderen System laufen lassen.
Aber gerade wenn ich solche Daten zum ersten Mal analysiere,
strukturiere transformiere, wie du es gerade gesagt hattest,
sind natürlich solche interaktiven Formate wie Jupiter
Notebooks ideal. Und da hat natürlich auch.
Python so ein bisschen so ein ja nicht, nicht ein
Alleinstellungsmerkmal, aber etwas, wofür es wirklich auch
sehr bekannt und populär geworden ist.
Ja, es hat auf jeden Fall auch diese Jupiter Notebooks
eingeführt in den Markt. Mittlerweile gibt es auch für
andere Programmiersprachen, also ich kenne es aus der Sea Shop
Welt, dass die das auch so ein bisschen übernommen haben, dass
ich das da auch irgendwie machen kann, so Zeile für Zeile auch
Komi Code ausführen, zwischendurch so ein bisschen
markdown schreiben, also wer das noch wer das noch gar nicht
gesehen hat noch nie gesehen hat.
Jupiter Notebook ist eine. Eigentlich eine Datei, die
verbindet einen Python. Wenn wir jetzt über diese Python
Jupiter Notebooks sprechen einen Python kernel indem ich was ich
muss dem Ding einmal sagen, womit möchtest du ausführen was
hier steht soll ich mit der installierten Version von Python
3.6 die bei mir auf dem Rechner ist.
Das muss ich mal einmal sagen und dann ist das wie malte
gerade schon beschrieben hat wieso ein Mark down Pfeil
eigentlich also ich ich schreibe in Mark down und in in so Code
Segmenten runter. Worum es geht in meiner
Datenanalyse oder in meinem meiner Datentransformation, das
ist ganz viel dieser Datenwelt eben und kann dann wirklich
diese einzelnen Codeblöcke, die man ja auch irgendwie aus Mark
Down nennt, wenn man diese 3 Back Ticks macht, dann hat mir
aus dem Codeblock, daher schreibe ich halt dann Code rein
und den kann ich dann ausführen Codeblock für Codeblock und
dieser Codeblock kann Outputs generieren, die dann wieder mein
mein Marktdown verändern. Also ich kann zum Beispiel
sagen, hier ist ein Codeblock, der sagt, Lad ihr mal die Daten,
die aktuellen Daten aus der Datenbank runter und der zweite
Codeblock. Der baut mir dann eben daraus
ein Chart, was ich mir irgendwie anschauen kann und dann kann ich
eben da drum rum noch um die Sachen beschreiben und ich kann
diese Dinge wirklich bis in Produktion hosten,
wahrscheinlich nicht so oft als Frontend, aber es gibt eine
ganze Menge Backends wo diese Jupiter Notebooks auf
irgendwelchen Servern landen und dann wirklich für irgendwelche
Datentransformationen benutzt werden und auch im Live betrieb
benutzt werden. Auf diesen Jupiter Servern und.
Dass ich da halt wirklich mit normalem Text, also dass ich ich
kann, einfach sehr, sehr wissenschaftlich damit arbeiten.
Ich glaub, das ist es eher so ne, ich kann auch ne sehr
wissenschaftliche datengetriebene Herangehensweise
machen und dann kann ich diese eine Zeile Code ändern und das
ist auch 1 dieser geilen Sachen bei Jupiter Notebooks.
Ich änder dann diese eine Zeile Code und sagt nee OK, hat
irgendwie nicht geklappt, hat n Fehler rausgerufen und dann kann
ich nur diese geänderte Zeile. Quasi neu ausführen lassen.
Alles was vorher passiert ist, muss ich nicht noch einmal neu
durchlaufen. Also wenn ich oben gesagt habe
Importe mir diese Libraries stellen eine Verbindung zur
Datenbank her, lad diese Daten runter, definiere hier hier eine
Funktion. Jetzt habe ich unten irgendwie
eine Zeile diese Funktion aufruft und das klappt nicht,
dann änder ich diese Zeile, muss aber die ganzen Zeilen darüber
die ganzen Code Sachen werden nicht noch mal oder die ganzen
Codeblöcke eigentlich müssen nicht noch mal neu ausgeführt
werden, sondern ich kann dann halt wirklich sagen wird nimm
alles was du bisher hattest außer die die letzte Zeile, die
würde ich gerne jetzt noch mal um noch mal umschreiben und noch
mal neu neu ausführen lassen und das wird irgendwie mit.
Also es ist ein sehr viel Interaktiveres durch eine
grafische Oberfläche gestütztes herangehen an Programmierungen,
die aber trotzdem sehr sehr simpel ist, weil sie einfach in
einem sehr lesbaren Dokument von oben nach unten
runtergeschrieben wird. Wir haben in vielen Fällen
brauche ich dann auch gar keine Idee, sondern ich kann über
einen Webinterface da drauf zugreifen auf diese Jupiter
Notebooks, die kann ich entweder lokal hosten oder ich kann mich
auch zu einem Remote gehosteten Jupiter Notebook verbinden und
dann einfach im Browser genau dieses interaktive
wissenschaftliche. Nach und nach dort zusammenbauen
und das ist natürlich ideal für Data Scientist, Data Engineers,
Machine Learning Engineers, die halt wirklich vor allen Dingen
mit den Daten arbeiten wollen und jetzt nicht komplett
komplexe Anwendungen an sich bauen.
Die Anwendung an sich wird vielleicht basierend auf dem
Ergebnis oder der Input, der stammt aus einer Anwendung und
das Ergebnis wird wiederum verwendet für eine Anwendung,
egal ob es jetzt einen. Machine Learning Modell ist oder
ob es einfach diese transformierten Daten sind.
Die werden dann wiederum in einer Anwendung verwendet, wo
man dann anderen Code schreibt, aber gerade diese Jupiter
Notebooks machen ist natürlich da sehr einfach diese Daten
erstmal zu strukturieren, zu verarbeiten und das Ganze so
bereitzustellen wie es der Nachteil meiner Anwendung
braucht. Jetzt hatten wir gerade schon
gesagt, so Jupiter, Notebooks, die werden tatsächlich auch in
Produktion im Backend verwendet, aber so Frontentechnisch ist das
Glaube ich nicht das was ich was ich ausrollen will jetzt.
Jetzt gibt es da eine andere Library in Python, die gerade
auch sehr, sehr starke Popularität erfährt, und die
heißt Stream litt und Stream litt kommt von Snowflake, das
ist auch ein Provider von Data Lakes und von von großen Data
Science SARS Lösungen für Unternehmen und Stream litt
ermöglicht es mir jetzt mit Python.
Apps zu bauen, also irgendwelche Front Ends zu bauen mit ganz,
ganz wenigen Zeilen Code. Wirklich diesen Frame ist ein UI
Framework hoch opinionated sieht man, sieht also meistens immer
sofort, dass es sich um eine Stream litt Anwendung handelt,
aber sie trotzdem gut aus. Also aus out of the Box sieht
wirklich gut aus und Streamless hat den großen Vorteil, dass ich
einfach mit Python schreibe, was ich wo angezeigt bekommen
möchte. Und das hat diese coole Funktion
irgendwie ST für Stream mit Punkt Right und dann kann ich
jeglichen Datentyp, muss man auch kurz sagen, ne Python ist
eine ist eine untypisierte Sprache es gibt es gibt erstmal
standardmäßig keine Typisierung, kann man machen, also man kann
Typen den Python haben, man kann dann diese auch irgendwie
entforsten aber erstmal kann kann ich so einer ST Punkt Right
Funktion jeden beliebigen Datentypen übergeben?
Und die versucht dann, intelligent versucht dieses
Streamlid Library herauszufinden, was jetzt die
beste Darstellung wäre. Also wenn ich der irgendwie ne
nen zweidimensionalen Vektor übergebe, dann mein ich
wahrscheinlich ne Tabelle und ja man kann auch immer GUI Elemente
haben wie irgendwie nen Kalender den ich irgendwie in nen
Kalender picker wo ich irgendwie so ne Date Range übergeben kann
und so und gedacht ist das dafür, dass ich dann quasi
teilbare Webanwendungen baue. Deren Datenstrom oder deren
Daten eigentlich das sind, was ich vorher als Data Engineer mit
Python erarbeitet, verarbeitet, transformiert und so weiter habe
das heißt es ist eine. Also ich kann wirklich einfach
mit 34 Zeilen Code eine App bauen, die dann so ein bisschen
ähnlich wie ein Jupiter Notebook vielleicht funktioniert, weil
ich auch Mark Down Code einfach mitgeben kann.
Sagen kann so, auf das ist meine Überschrift hier ist hier ist
eine Beschreibung, hier kommt dieser Graph.
Für diesen Graph möchte ich unten drunter aber einen Date
Picker haben, dass man dass man aussuchen kann in welcher Date
Range man irgendwas sehen möchte.
Hier und da möchte ich vielleicht noch irgendwie was
haben, da kann man eine Datei hochladen, die wird dann auch
noch mal irgendwie mit analysiert und so weiter das
heißt ich kann mit sehr einfachen Frontend Komponenten
mir so ein Frontend wirklich mit 34 Zeilen Code mal
zusammenklicken, man muss sich das mal irgendwie angucken auf
das Stream Lit. Webseite das ist wirklich
einfach, sich da eine irgendwie eine Webseite mit zu bauen.
Und das Interessante ist, dass ich natürlich alle möglichen
Daten dann, also all das ist, das ist für mich irgendwie so,
ein Human Input ist, dass man jemand mit einem offenen Element
klicken kann und ich, was auch immer dieser Klick oder dieses
Element für Auswirkungen hatte, diese Auswirkungen dann wieder
in meinen Datenverarbeitungsprozess mit
aufnehmen kann, den ich ja eh vielleicht in diesem Python
Skript gebaut habe und. Und das, um das abzuschließen,
ist natürlich jetzt ganz, ganz spannend in dieser Welt, weil
ich kann mit Stream zum Beispiel mir eine relativ einfache Chat
Oberfläche oder Chat Anwendung bauen und sagen, Pass auf, hier
kannst du was eingeben und was ich auch immer, was du auch
immer du da eingibst schicke ich hinten ran an den Large Language
Model was auch immer mir das Large Language Model zurückgibt,
schreibe ich einfach raus weil dieses Stream mit Library wird
schon das Richtige in den richtigen Output Format, denn
das richtige Chart dafür finden und.
Oder kann das vielleicht auch irgendwie sagen, welcher welchen
Chart das mir irgendwie darstellen soll?
Ich kann mit Stream jetzt sehr einfach irgendwie Bilder
anzeigen, Ergebnisse anzeigen die von der AI zurückkommen, ich
kann mir, ich kann mir Feedback holen, also ne ne library die
wie das jetzt gerade dieser AI Welt sehr sehr große Popularität
erfährt. Und das heißt, ich kann jetzt
letzten Endes wirklich von dem Lesen der Daten, dem Verarbeiten
der Daten bis zum Visualisieren der Daten in Produktion und dem
Arbeiten der Daten durch meine Endanwender in Produktion einen
Technologiesteck quasi verwenden, also zumindest was
die Programmiersprache betrifft. Das heißt, ich kann wirklich
alles End to End in Python umsetzen, aber setze dann
wahrscheinlich in diesen Schritten.
Durchaus auf die unterschiedlichen Technologien.
Wir hatten gerade über Jupiter Notebooks gesprochen und dann
vielleicht für die Visualisierung auf so etwas wie
Streamlit und habe dann eine sehr gute Möglichkeit, da mit
einer Entwicklungssprache wirklich end to end zu arbeiten.
Mit sehr wenig Vorerfahrung auch für Streamlit ist keine brauche
ich keine Front in Erfahrung. Wenn ich überlege wie die wie
die Kurve die Lernkurve ist, bis ich mal irgendwas in React
schreibe. Wo ich auf jeden Fall HTML,
Java, Script und CSS kennen muss, da muss ich dieses React
Framework lernen. Da muss ich wissen, wie da
irgendwie die die die Rendering, Loop und sowas funktioniert und
den Erfolg von sowas von sowas wie Streamlet sieht man auch
irgendwie, weil ich glaube das ist das hat etwas, habe ich
irgendwie gesehen, dass allein irgendwie 190000 streamlets
Snippets auf github irgendwie seit erscheinen dieser Library
irgendwie rausgekommen sind. Also sehr, sehr, sehr, sehr
zugänglich, um eine teilbaren, richtige, produktive Apps zu
bauen. Nicht Web Frontend App zu bauen
und weil ich da mit wenigen Zeilen Code wirklich ein
interaktives Frontend bauen kann und hier schließlich so ein
bisschen der Kreis zu ist, sind diese Libraries wie Stream mit
und sind diese Programmiersprachen wie Python
für Launch Language Modelle so? Interessant und so
erstrebenswert, weil ich, weil wenn ich kann ich kann GPT 4
oder irgendwie Claude oder ein Droppic oder Claude ist, ist ist
ein Droppic oder Germany oder sowas auch immer Fragen ey bau
mir zu dem weil bauen wir mal ne ganz simple App wo ich irgendwie
das was ich gerade mit dir bespreche ausprobieren kann und
dann ist natürlich Python als sehr simplen Code der von oben
nach unten runter geschrieben wird genau das was LLMS gut
können. Plus so eine Library wie wie,
wie Streamlet, wo die wo? Weil die sehr opininated ist, wo
ich was mit wenigen Zeilen Code rauskriege, was nicht irgendwie
komplett Käse aussieht ist das halt natürlich was für den
Output von so einem Large Language Model Super interessant
ist. Und jetzt kommt natürlich dazu,
dass Large Language Modelle auf a.
Wahnsinnig viel Python co. Trainiert werden, weil wir haben
eben gelernt, es ist die Nummer 1 Sprache auf github heute.
Also das ist das die populärste Sprache die wir am häufigsten in
American Guitar Repositories finden und es ist die Sprache,
die Researcher, die Wissenschaftler und
Wissenschaftlerinnen verwenden, die diese Modelle bauen, das
heißt, die diese Modelle bauen, die diese Modelle trainieren,
die die Daten aufbereiten für diese Trainings von diesen
Modellen. Das heißt, die natürlich auch da
so n bisschen gebuyst sind, was ja auch gar nicht schlimm ist.
Aber natürlich sehen diese diese Largestein Luftwelle A im
Training sehr sehr sehr viel. Python B wird fürs Training sehr
sehr sehr viel Python verwendet und C folgerichtig sind sie
deswegen auch sehr sehr gut da drin Python auszuspucken und
wenn heute irgendwie zum Beispiel GPT 4 die Möglichkeit
bekommt selber Code zu schreiben und auszuführen um n Problem zu
lösen. Dann ist dieser Code eigentlich
immer Python Code, weil er so einfach zu schreiben ist.
Gerade für Textbasierte Large Language Modelle, weil er so
einfach auszuführen ist. Ich kann eigentlich fast überall
diesen Python Code mal eben kurz irgendwo ausführen und sei es in
so einem Jupiter Notebook in so einer Jupiter Notebook Umgebung
und b weil weil es auch so lesbar ist.
Also auch so gut zu verarbeiten für n Large Language Modell und
ich glaube deswegen ist Python. So populär und so wichtig im
Moment in der AI Welt, in der Datenwelt und auch in der Welt,
wo wir sehr, sehr, sehr viel mehr Menschen onboarden auf das
Thema Programmierung. Ja, und du hattest es ja gerade
gesagt, gerade im Vergleich zu irgendwie der klassischen Java
Script Welt in der Webentwicklung, wo ich irgendwie
für eine Visualisierung dann aus.
Diversen irgendwie UI Libraries Graph Libraries auswählen kann
dann erstmal irgendwie 1000 NPM Packages installieren muss und
dann mich mit der spezifischen Syntax auseinandersetzen muss,
ist glaube ich gerade so eine opiniated Technologie sehr
leicht zugänglich und wenn es mir das dann erlaubt, dass in so
einer interpretierten Art und Weise.
Erstmal die Anwendung auszuführen und dann halt auch
auf einer quasi Standard Library zu visualisieren ist das
natürlich für viele extrem leicht zugänglich und macht dann
auch. Führt dann auch dazu, dass für
viele, die vielleicht so ein bisschen Berührungsängste bei
solchen komplexen Technologien haben, dann in solche neuen
Technologien dann oder in neue Technologiewelten rund um
Machine Learning und Ai leichter einsteigen können.
Und kannst du auf keinen Fall abraten, weil du mittlerweile
mit Python ja auch wirklich alles machen kannst.
Das war ja wirklich früher so eine Datenverarbeitungssprache,
aber du was? Egal eines eingangs schon
erwähnt, es gibt wahnsinnig viele Web, vor allem Webserver,
die mit Python geschrieben sind. Simple AP is, ich kann frontends
bauen, ich kann kann auch mein man Frontend dafür ein HTML
bauen und das von einem Web von einem Python Webserver
ausliefern lassen. Also ich bin das ist fast schon
so ein bisschen wie wie Java Script so eine Allrounder
Sprache geworden, mit der ich fast auch alles erreichen kann
in so wie immer eine super Sprache um einzusteigen und den.
Kann man sich da jetzt als Hardliner hinstellen und sagen,
ja, ich finde die aber nicht schön, ich finde die hässlich,
die ist irgendwie, folgt vielleicht nicht irgendwie den
Programmierprinzipien von riesengroßen Enterprise
Anwendungen, aber die ja die die Flexibilität von Python und die
verschiedenen Einsatzmodelle geben, geben der Sprache ja auch
irgendwo recht und. Würde ich auch, glaube ich,
nicht als Sprache für alles, nämlich würde es auch nicht
meine nächste Enterprise Anwendung mit Python schreiben,
aber sie hat auf jeden Fall ihren Platz und nicht nur für
Script Kiddies, sondern auch mittlerweile für ernst zu
nehmende Apps und Anwendungen. Dann kommen wir zum Abschluss
noch zu einem ganz wichtigen Thema, was man eigentlich in
keiner Python Diskussion außen vor lassen kann und Python, die
Technologie oder die Programmiersprache hat ja so
eine kleine Schlange als Logo, die.
Die Python und ich habe auch in Deutschland schon ganz häufig
Leute gehört, die gesagt haben, ja, ich entwickle in Python, wir
haben jetzt die ganze Zeit Python gesagt, was ja auch die
richtige Art und Weise ist, wie man diese Technologie
aussprechen sollte, weil du hast dich ein bisschen mit der
Historie auseinandergesetzt, ich wusste es bis vor kurzem auch
nicht. Willst du ein bisschen uns
erzählen, warum die Sprache Python heißt?
Nee, eigentlich nicht. Ich find es lustig, sagt, ich
hatte gehofft, dass wir drumherum kommen, weil das ist
wirklich wie sowieso n Running Gag, wenn man gerade so über
Einstieg in Python spricht, dann muss, da ist ein ungeschriebenes
Gesetz, dann muss man erzählen, woher die die Sprache ihren
Namen hat, und die hat tatsächlich ihren Namen dadurch,
dass der Autor oder der Erfinder von Python großer Monty Python
Fan der britische, ja Comedian, Kabarettist, Filmemacher.
War auf jeden Fall gesagt. Der Autor von Python ist großer
Fan von diesem Monty Python und hat tatsächlich diese
Programmiersprache danach benannt und dieser Fun Fact ist
eigentlich überhaupt kein Fun Fact mehr, weil den fast jeder
irgendwie kennt, der immer mal mit der Programmiersprache
Python in Berührung gekommen ist.
Deswegen musste ich eben so lachen, dass dass wir natürlich
auch diese Folge über Python nicht machen können, ohne das zu
erwähnen, so wie es wahrscheinlich auf jedem
Konferenztalk erwähnt wird und jedem jedem Einstiegs Tutorials
The Python wird das einmal gesagt.
Weil es auch irgendwo ein witziger Fun Fact ist.
Und natürlich können wir das sonst auch nicht nehmen lassen,
dass auch diese Folge dann einmal klarzustellen, dass wir
wissen, warum Python so heißt und ihr jetzt auch.
Genau ihr sollt ja auch was Sinnvolles gelernt haben.
Jetzt nach dieser Folge und ich hoffe, ich fand das Thema
genauso spannend wie ich. Hatte ja am Anfang erwähnt, ich
bin nicht der große Python Entwickler, habe da
dementsprechend nur ein. Einsteigerwissen was halt die
Sprache an sich betrifft, bin aber immer wieder beeindruckt
angesichts der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten der
Technologie und wie omnipräsent es mittlerweile ist, gerade in
diesem Bereich Data Science und AI.
Wenn euch die Folge gefallen hat, dann lasst uns das gerne
wissen. Entweder dadurch, dass ihr eine
gute Bewertung hinterlasst auf Plattformen wie Apple Podcast
und Spotify, irgendwo man Sternchen, Herzchen, Däumchen,
hintergeben Hintergeben hinterlassen kann oder schreibt
uns einfach einen Kommentar mit Feedback mit Themen wünschen,
das finden wir auch mal cool, dass wir so ein bisschen von
euch in die Feedback kriegen, was was ihr euch für Themen
wünscht und wenn ihr ganz begeistert seid, dann freuen wir
uns natürlich auch über eine Tasse Kaffee von euch.
Den Link dazu und den Link auch zu allem anderen, was wir hier
wie besprochen haben und noch irgendwie wertvoll fanden zum
Nachlesen findet ihr wie immer in der Beschreibung vom Podcast.
Und folgt auch gerne dem To do Developer Podcast auf Social
Media. Und was viele noch gar nicht
wissen, wir sind seit einiger Zeit auch auf youtube aktiv, das
heißt, wir haben da einen Kanal und wenn ihr uns nicht nur
zuhören, sondern auch zuschauen wollt, schaut mal auf youtube
rein, folgt uns da, abonniert den Kanal und lasst uns gerne
auch dort einen Kommentar da. Dann bleibt uns nicht viel
übrig, als zu sagen, habt eine gute Zeit und schreibt ganz viel
Python Codes. Bis zum ersten Mal der To do
Developer Podcast erscheint alle 2 Wochen, jeden zweiten Montag.
Bis dahin. Habt viel Spaß mit Python und
mit oder mit was auch immer ihr euch gerade in der Tech Welt
beschäftigt und bis ganz bald. Bis bald.