Interview mit Data Science Absolventen, Michael Schlathölter

Kannst du dich kurz vorstellen? Was hast du gemacht, bevor du zu Constructor Academy gekommen bist und wo bist du jetzt?

Mein Name ist Michael ich bin 29 Jahre alt und komme aus München ich bin hier geboren und habe auch hier studiert ich habe ein duales Studium in Betriebswirtschaft und Wirtschaftsingenieurwesen an der TU München studiert. Danach habe ich zunächst im Vertrieb gearbeitet, aber dann nach ungefähr zwei Jahren habe ich gemerkt, dass mir das technisch irgendwie fehlt und ja, der Vertrieb hat mir auch persönlich nicht so viel Spaß gemacht, ähm genau danach hatte ich dann eher Schwierigkeiten direkt wieder was mit Programmieren zu finden, weil das schon ein bisschen länger her war, deswegen habe ich mich dann entschieden nochmal so ein Bootcamp zu machen und einfach meine Programmierkenntnisse ein bisschen aufzufrischen und wieder was mit der Hand zu machen und so bin ich dann dazu gekommen das zu machen.

 

Warum hast du dich für Constructor Academy entschieden?

Was für mich auch ein Punkt war, ich wollte ein Bootcamp machen, das in meiner Stadt ist, deswegen habe ich mich auch für Constructor Academy entschieden, weil ich den persönlichen Kontakt bevorzuge, dass man seinen Professor direkt fragen kann, dass man die Assistenten oder diese Teaching Assistants direkt fragen kann und dass man die Fragen direkt beantwortet bekommt und dass natürlich auch die Klassen Kameraden da sind. 
 

Welches war dein Lieblingsthema?

Was mir am besten gefallen hat, war zum einen die Datenvisualisierung, also dass man die Informationen gut darstellen kann, denn das ist ein wichtiger Teil, weil aus Tabellen kann man das nicht so gut sehen. Als Zweite Platz waren die neuronalen Netze und vor allem die Bilderkennung oder Bildklassifikation, das fand ich gut. Bilderkennung oder Bildklassifikation, das fand ich sehr spannend.

Was hast du in deinem Abschlussprojekt gemacht?

Unser Projekt Capstone war bei Neatleaf, einer Firma aus Kalifornien, die aber auch in München sitzt. Die stellen einen Roboter her, der zweimal am Tag durch ein Gewächshaus fährt, ähnlich wie diese Kameras in einem Fußballstadion. Der macht Fotos von den Pflanzen und erkennt dann, ob es irgendwelche Krankheiten oder Nährstoffmängel bei den Pflanzen gibt. Also zum Beispiel gelbe Spitzen und ob da irgendwie Schimmel ist. Wir müssten den bestehenden Algorithmus der Bildverbesserung verbessern, also die Bilder irgendwie verschlechtern und dann dort den Algorithmus schärfer machen oder zum Beispiel, wenn die Kameraqualität aus irgendwelchen Gründen schlechter ist, ist der Algorithmus trotzdem in der Lage die Fehler oder die Krankheiten zu erkennen.
 

Was hat dir am meisten am Bootcamp gefallen?

Meiner Meinung nach war das Bootcamp das Fachlichste, wo die meisten Themen behandelt wurden und es wirklich in die Tiefe ging und auch, dass es noch in München und dann in meiner Stadt angeboten wurde, das war mir auch wichtig. 
 

Schlusswort 

Wir möchten Michael unsere Anerkennung dafür aussprechen, dass er seine Erfahrungen und Erkenntnisse aus dem Data Science Bootcamp mit uns geteilt hat. Wir wünschen Michael alles Gute für seinen Einstieg in den Bereich der Datenwissenschaft, ausgestattet mit der Expertise und dem Wissen, das er im Bootcamp erworben hat.