{"id":11528,"date":"2021-03-12T10:43:13","date_gmt":"2021-03-12T09:43:13","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/?p=11528"},"modified":"2026-02-06T15:15:49","modified_gmt":"2026-02-06T14:15:49","slug":"der-master-des-data-science-wettkampf-kaggle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/der-master-des-data-science-wettkampf-kaggle\/","title":{"rendered":"Der Master des Data-Science-Wettkampfs"},"content":{"rendered":"\n

\u00adYasmin Billeter<\/p>\n\n\n\n

<\/h2>\n\n\n\n

In seiner Freizeit spielte Tobias M\u00e9rinat<\/a> fr\u00fcher Hellseher. Er versuchte vorauszusagen, wer eine Versicherung zu einem bestimmten Tarif kaufen wird, wie die Ums\u00e4tze der Restaurants sich entwickeln und ob eine mobile Anzeige angeklickt wird. M\u00e9rinat hat keine \u00fcbersinnlichen F\u00e4higkeiten: Er ist Data Scientist. F\u00fcr seine Prognosen nutzt er Algorithmen. Den Baustoff \u2013 die Daten \u2013 fand er auf der Website Kaggle<\/a>: Dort stellen Forschungseinrichtungen und Unternehmen Aufgaben, die sie selbst nicht l\u00f6sen k\u00f6nnen. Expertinnen und Experten aus der ganzen Welt versuchen dann, eine Antwort zu finden. Sie treten in einem Wettbewerb um den besten Algorithmus an \u2013 wer gewinnt, bekommt meist eine Geldpr\u00e4mie. Teilweise werden bis zu f\u00fcnf-, sechs- oder siebenstellige Siegespr\u00e4mien ausgeschrieben.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Auf Kaggle gibt es diverse Wettbewerbe, bei denen die Community Machine Learning Modelle entwickelt.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Mittlerweile ist Tobias M\u00e9rinat zweifacher Vater. In seiner Freizeit hat er keine Zeit mehr f\u00fcr Machine-Learning-Wettbewerbe. \u00abSie sind extrem aufw\u00e4ndig und machen s\u00fcchtig\u00bb, sagt er und schmunzelt. Lieber spielt der 43-J\u00e4hrige Lego mit seinen Kindern. Die Familie ist ihm wichtig: Er hat auch einen Papi-Tag pro Woche. Die Arbeit im Homeoffice kommt ihm entgegen. Daten zielgerichtet zu analysieren ist jetzt seine Aufgabe beim Algorithmic Business Research Lab<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\n

Machine-Learning-Wettbewerbe ebneten mir den Weg von der Theorie in die Praxis.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

An seine Anf\u00e4nge mit Kaggle-Wettbewerben erinnert er sich gerne: \u00abSie ebneten mir den Weg von der Theorie in die Praxis: Hier konnte ich Data Science und Machine Learning vertieft anwenden.\u00bb M\u00e9rinat nahm an zig Wettbewerben teil. Am Anfang \u00fcberall, sp\u00e4ter nach Interesse und dort, wo er am meisten lernen konnte.<\/p>\n\n\n\n

Er nahm aktiv Teil an der Community und darf sich dank seiner Erfolge Kaggle<\/a>–Competitions-Master<\/a> nennen. Auf dem Weg dorthin verdiente er virtuelle Medaillen und konkurrierte auf Live-Ranglisten um den Ruhm der Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Kaggle ist nicht die reale Machine-Learning-Welt.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Er mied jene Wettbewerbe, bei denen abzusehen war, dass die Teilnehmenden um Promille k\u00e4mpfen w\u00fcrden \u2013 \u00abwie beim Skirennfahren\u00bb. Das habe mit der Realit\u00e4t wenig zu tun. Und hier sieht er auch das Problem: \u00abKaggle ist nicht die reale Machine-Learning-Welt. Es ist ein Ausschnitt. Es entstehen hochgez\u00fcchtete L\u00f6sungen, die extrem genau, aber nicht operationalisierbar sind.\u00bb

Lernen von den Besten<\/strong><\/p>\n\n\n\n

In der richtigen Welt m\u00fcsse ein Unternehmen zuerst ein gesch\u00e4ftsrelevantes Problem beschreiben, saubere Daten beschaffen und festlegen, wie Erfolg gemessen wird. Das sei gar nicht immer so einfach und oft der gr\u00f6ssere Teil der Arbeit, so M\u00e9rinat. Hier sieht er eine Chance, von Kaggle zu lernen: \u00abWenn ein Unternehmen sich die M\u00fche macht und Kosten von 80’000 bis 200’000 US-Dollar in Kauf nimmt, um einen Wettbewerb zu platzieren, muss dies zentral f\u00fcr sein Gesch\u00e4ft sein und einen signifikanten Nutzen bringen.\u00bb <\/p>\n\n\n\n

\n

Es entstehen extrem hochgez\u00fcchtete L\u00f6sungen.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Als logische Konsequenz: \u00abIndem wir Machine-Learning-Wettbewerbe von Kaggle analysieren, erhalten wir einen guten Indikator daf\u00fcr, welche Datenproblemen in welchen Branchen und Industriezweigen vorhanden sind. Zudem erfahren wir, welche Branchen Kaggle nutzen respektive \u00fcberhaupt kennen.\u00bb M\u00e9rinat machte also das, was er ohnehin gut kann: Daten ordnen und sie nutzbar machen. Einen Einblick erhalten Sie nachfolgend: <\/p>\n\n\n\n

Erkenntnisse aus der Kaggle-Studie von Tobias M\u00e9rinat:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Welche Branchen setzen auf Machine-Learning-Wettbewerbe?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Welche Themen bilden die Machine-Learning-Wettbewerbe ab?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Die Studie zeigt, dasss Machine <\/strong>Learning bereits in den meisten Branchen eingesetzt wird. Die <\/strong>Branchen mit dem breitesten Einsatz sind Forschung, Internetwerbung, Medizin, Finanzwesen, Consulting und Versicherungen. <\/p>\n\n\n\n

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Kaggle-Wettbewerbe sind ein Indikator daf\u00fcr, mit welchen zentralen und schwierigen Datenproblemen sich die Big Player der verschiedenen Industriesektoren befassen.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Die Themen wo Machine Learning am meisten eingesetzt wird, sind Krankheitsdiagnostik, Objekterkennung und Naturwissenschaften. Gut vertreten sind auch branchen\u00fcbergreifende Themen wie Vorhersage von Verkaufspreisen oder Volumen, Recommender Systems und Konversion. Objekterkennung ist eine etablierte Methode, die bereits branchen\u00fcbergreifend eingesetzt wird.<\/p>\n\n\n\n

Tobias M\u00e9rinat betont, dass die Wettbewerbe kein umfassendes Abbild davon seien, wo Machine Learning generell eingesetzt werden kann. Sie seien jedoch ein guter Indikator, mit welchen zentralen und schwierigen Datenproblemen sich die Big Player der verschiedenen Industriesektoren befassen. Die Studie zeigt zum Beispiel, dass Banken relativ breite Interessen vertreten und es sich leisten k\u00f6nnen, diese mit Wettbewerben zu verfolgen. Im Bereich industrielle Produktion hingegen wurden fast keine Wettbewerbe ausgeschrieben. Das erstaunt M\u00e9rinat: \u00abHier g\u00e4be es ebenfalls viel Potenzial, weil bei Produktionsprozessen viele Daten aufgezeichnet werden.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

Tipps f\u00fcr die Data-Science-Reise<\/strong><\/p>\n\n\n\n

All jenen, welche den Einstieg in die Data-Science-Welt suchen, kann Tobias M\u00e9rinat Kaggle sehr empfehlen. \u00abIch habe dort unglaublich viel gelernt. Auch Tricks, die ich vorher in keinem Buch gefunden und in keiner Vorlesung geh\u00f6rt habe.\u00bb Firmen w\u00fcrde er die Plattform nicht uneingeschr\u00e4nkt empfehlen. \u00abWenn ein Unternehmen bereit ist, soviel Geld f\u00fcr einen Wettbewerb zu investieren, w\u00fcrde es besser bei unserem Team anklopfen. Wir entwickeln anwendbare und effiziente L\u00f6sungen.\u00bb<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/a>
Tobias M\u00e9rinat<\/figcaption><\/figure>\n

Unser Datenexperte:<\/strong> Tobias M\u00e9rinat<\/a> setzt als Machine Learning Engineer beim Algorithmic Business Research Lab<\/a> (ABIZ) mit Leidenschaft datenbasierte Industrieprojekte um. Er hat im internationalen Ranking von Kaggle den Titel Competitions-Master erreicht.<\/p>\n

Die Online-Community f\u00fcr Datenanalyse:<\/strong> Kaggle<\/a> bietet Dienstleistungen rund um das Thema Big Data, Machine Learning und Data Mining. Der Hauptzweck von Kaggle ist die Organisation von Data-Science-Wettbewerben. Dort werden in der Regel Tausende von Beitr\u00e4gen eingereicht. Sowohl Einzelpersonen als auch komplette Teams konkurrieren dabei um lukrative Preise. Kaggle geh\u00f6rt mittlerweile zu Google.<\/p>\n

Sie verf\u00fcgen \u00fcber spannende Datens\u00e4tze<\/strong>, jedoch nicht \u00fcber die Algorithmen, welche die Daten ordnen und nutzbar machen? Das ABIZ<\/a>-Forschungsteam unterst\u00fctzt Industrie- und Kooperationspartner bei der Entwicklung von Gesch\u00e4ftsmodellen und Dienstleistungen auf der Basis komplexer Algorithmen (Algorithmic Business) im Rahmen der digitalen Transformation. Nebst Forschung und Entwicklung bietet das Team folgende Dienstleistungen an: Beratungen betreffend Digital Business, Vor-Ort-Schulungen, Audits und Coaching in den Bereichen k\u00fcnstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Bildverarbeitung und Datenanalyse.<\/p>\n

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K\u00fcnstliche Intelligenz an der Hochschule Luzern<\/strong>: KI ist ein Schwerpunkt an der Hochschule Luzern. Seit Fr\u00fchling 2020 l\u00e4uft der Bachelor-Studiengang Artificial Intelligence & Machine Learning<\/a>.<\/p>\n

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Die Online-Community f\u00fcr Datenanalyse Kaggle bietet spannende Wettk\u00e4mpfe und bis zu siebenstellige Siegespr\u00e4mien \u2013 Suchtfaktor inklusive. \u00abMaster\u00bb und Data-Science-Experte Tobias M\u00e9rinat zeigt auf, wo dabei noch grosses Potenzial f\u00fcr die Wirtschaft liegt.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":11539,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"20494,20458,20387,20207,20155,20115","_relevanssi_noindex_reason":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[653304,392490,71255],"tags":[653440,653301],"class_list":["post-11528","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artificial-intelligence-machine-learning","category-data-science","category-forschung-entwicklung","tag-kaggle","tag-machine-learning"],"acf":[],"yoast_head":"\nDer Master des Data-Science-Wettkampfs - 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