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Kategorie: Leben

Lebenslang lernen – Teil 2

Teile 2? Ja, ich hatte bereits im November 2019 auf eine rüstige Japanerin aufmerksam gemacht, die mit zarten 84 Jahren die App-Entwicklung gelernt hat und für mich dem Begriff Lebenslang lernen eine neue Bedeutung gegeben hat.

Scheinbar sind japanische Menschen im höheren Alter eher bereit nochmals etwas Neues zu lernen. Anders kann ich mir das nicht erklären, dass 81-jähriger Japaner mit dem Skateboarding anfängt. Liest man von anderen Nationen seltener. Ich finde es toll!

Die Beweggründe sind unerheblich, viel wichtiger ist, dass man es macht. Sich traut und letztendlich Spaß an der Sache hat. Egal, ob 84, 81 oder 47 Jahre alt.

Ich ziehe meinen virtuellen Hut und überlege, ob ich nicht auch mal wieder mein Skateboard rauskrame oder endlich mit dem Kitesurfen anfange. Was mich beruhigt: Ich habe allem Anschein nach noch einige Jahrzehnte Zeit, um neues zu lernen und vor allem um neues zu machen. Man muss es nur tun und man ist nie zu alt.

Nur so ist die Aussage Lebenslang lernen sinnvoll.


Photo by Matteo Paganelli on Unsplash

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Produktivität: Meine Top 5 Mac Tools

In meiner täglichen Arbeit gibt es Tools, die ich beinahe immer benutze. Damit meine ich nicht die Aufmerksamkeitsstaubsauger E-Mail-Client oder Videochat-Software. Nein, ich rede von Tools, die mich unterstützen, mir einen Mehrwert liefern und den Alltag einfacher gestalten. Das sind keine Wunderwaffen, die meine Produktivität explodieren lassen und auch keine Lifehacks, die es mir erlauben in 4h die Arbeit von 5 Tagen zu erledigen.

Hier sind meine Top 5 Tools für meine tägliche Arbeit!

5. DeepL

Seit Jahren verwendet ich DeepL, wenn ich Texte und Wörter in andere Sprachen übersetzen möchte. Anfangs nur die Webseite.

DeepL bietet auch eine Desktop-Applikation für den Mac an. Genau die ist für mich ein Gamechanger. Stoße ich auf eine Passage, deren Übersetzung nicht trivial ist oder mir einfach das deutsche Wort nicht einfällt, kommt diese App zu tragen. Das beste Feature ist, dass mittels Shortcut (Standard-Einstellung zweimal CMD-C) der aktuell markierte Text in die App übernommen und übersetzt wird.

Besser noch: die Übersetzung kann direkt eingefügt werden, sofern man sich in einem editierbaren Textfeld, respektive Editor o. ä. befindet. Kein umständliches Wechseln in einen Browser kopieren und einfügen. Kann ich nur empfehlen.

4. Forklift

Screenshot von Forklift.
Screenshot: Forklift

Forklift von binarynights ist ein Dateimanager. Genauer gesagt ist es ein Dual-Pane-Filemanager. Bedeutet: Man hat zwei Spalten mit jeweils einem Verzeichnis nebeneinander. Kennen einige andere ältere ggf. vom Norton Commander oder Amiga-Veteranen von Directoy Opus.

Dazu bietet Forklift Unterstützung für Netzwerklaufwerke, SFTP und vieles mehr. Ich kann mir keinen besseren File-Manager vorstellen, war und bin weiterhin bereit dafür zu zahlen.

3. VSCode

Hin und wieder programmiere ich gerne. Sei es zum Spaß mit Flutter, oder bei Data Science Projekten mit Python.

Egal, welche Sprache, ich benutze immer VS Code. Vor allem im Umgang mit Flutter und den genialen Erweiterungen dafür ist VS Code unschlagbar.

Wer mit Python im Data Science Umfeld arbeitet, erfährt ebenso großartigen Unterstützung durch Extensions. Für mich die universelle IDE und immer geöffnet, denn im Tagesverlauf gibt es immer etwas zu programmieren 😉

Damals™ war dafür jeweils eine IDE notwendig. In Sachen Produktivität für mich nicht mehr vorstellbar.

2. LanguageTool

Was DeepL für die Übersetzungen ist, ist LanguageTool für die Rechtschreibkontrolle und Grammatik.

Den Service will ich nie wieder missen. Mittels eines Browser-Plug-ins bekommt man für jedes Textfeld auf Webseiten sofort eine Überprüfung. Das hat mich schon vor so einigen sinnbefreiten Kommentaren bewahrt.

In der freien Version sind die Features ausreichend, die volle Stärke spielt LanguageTool aber erst mit einem Premium Abo aus. Damit kann über eine einfache Rechtschreib- und Grammatikkontrolle der Stil geprüft werden. Zusätzlich ist die Verwendung mit MS Word und in Google Docs möglich. Dafür bin ich gerne bereit Geld zu zahlen.

Für mich hat LanguageTool gefühlt besser abgeschnitten als der Mitbewerber Duden-Mentor. Ich nutze es seit mehr als einem Jahr regelmäßig.

Von der Möglichkeit LanguageTool in Word zu verwenden, mache ich eher selten gebrauch. Warum das der Fall ist, zeigt mein absolutes Top-Tool auf meinem Mac.

1. Ulysses – Mein Tool für die Produktivität!

Screeenshot von Ulysses
Screenshot: Ulysses

Ulysses ist die ultimative Schreibmaschine. Im Prinzip ein „einfacher“ Markdown-Editor. Die Superkraft liegt in den Details.

Vom wirklich großartigen iCloud-Sync zwischen Apple-Geräten bis hin zu Rechtschreibüberprüfungen mittels LanguageTool (ahh, deshalb!). Ich schreibe relativ viel, notiere mir viel in Besprechungen/Telefonate, sammle Ideen, Rezepte oder bereite Vorträge vor. All’ das mache ich mit Ulysses und hilft mir sehr bei meiner Produktivität.

Artikel kann ich aus dem Tool heraus direkt auf WordPress, Medium, Ghost oder Micro.blog einstellen. Ich kann die Texte als Datei (HTML, PDF, DOCX, ePUB, Text) ausgeben lassen. Ulysses unterstützt etliche Themes und Templates, damit das auch sauber aussieht.

Vor allem der Arbeitsablauf, wenn man verschiedene Geräte nutzt, ist großartig. Alles wird über iCloud synchronisiert. Vom Mac, über iPad bis hin zum iPhone. Und ja, man ist in der Mac-Welt gefangen, denn das Tool ist ausschließlich für Applegeräte zu haben. Für mich kein Problem. Im Gegenteil. Alles ist auf die Systeme optimiert und läuft stabil und ressourcenschonender als Multi-Plattform-Tools.

Wenn es ein Tool gibt, das ich wirklich täglich nutze – privat oder geschäftlich – ist es Ulysses. Dafür zahle ich sogar sehr gerne eine jährlich Abogebühr.


Das sind meine Top 5 Tools, die ich wirklich täglich nutze. Habt ihr auch solche Tools? Was begleitet euch tagtäglich auf dem Rechner? Gerne einen Kommentar hinterlassen! Ich freue mich immer über neue Inspirationen.

Ein Kommentar

17 Monate später – nichts aus Corona gelernt?

Am 03.0.3.2020 habe ich auf diesem Blog meinen ersten Artikel zu Corona verfasst. Die Zahlen zu Beginn der Pandemie waren weniger furchterregend, als man es im Nachhinein meinen möge. Doch es kam tatsächlich schlimmer als man es sich ausdenken konnte. Das Leben lag brach, Lockdowns, Masken- und Homeoffice-Pflicht. Meine naive Einschätzung wurde durch die brutale Realität eingeholt und Corona kam deutlich heftiger über die Erde, als ich mir das vorstellen konnte.

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My Corona – COVID-19 Update

Im letzten Post habe ich mich mit den Daten zu dem Corona/Covid-19-Virus beschäftigt. Dort habe ich ein paar Diagramme erstellt und (subjektive) Rückschlüsse daraus gezogen. Ein Kollege fragte mich, in Bezug auf den Vergleich zwischen den bestätigten Infektionen zwischen Deutschland und China, wie sich die Kurven im Verhältnis zur jeweiligen Bevölkerung verhalten.

Voilà, so schauts’ aus:

Diagramm: Bestätigte Infektionen in Bezug zur Bevölkerung.

Man sieht sehr schön: In Deutschland stehen wir am Anfang eines exponentiellen Anstiegs. In Bezug auf die Gesamtbevölkerung herrschen bei uns noch nicht die gleichen Herausforderungen, wie es in China ist und war.

Auf Hinweis des gleichen Kollegen habe ich auch die Infizierten, Geheilten und Toten gegenüber gestellt. Und siehe da: Wir haben stand 05.03.2020 mehr geheilte als bestätigt infizierte.

Diagramm: Vergleich der Infektionen, Heilungen und Toten

Es bleibt abzuwarten, wie sich das Virus in Europa und Amerika entwickelt, dennoch finde ich das diese positive Entwicklung auch mal erwähnt werden muss!

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Coronavirus – oder: COVID-19 übernehmen sie!

Coronavirus? COVID-19? Nichts bestimmt die News mehr als dieser Virus, gegen den bisher keine Impfung und Heilmittel bekannt ist. Trotzdem sterben daran nur die Wenigsten. Daten dazu habe ich mir mal angeschaut und für mich interpretiert.

Da ich weder über eine geeignete medizinische Ausbildung, noch in der Forschung beschäftigt bin, habe ich die Daten rein aus persönlichem Interessen analysiert und interpretiert. Alle Interpretationen sind rein subjektiv und spiegeln meine Beobachtungen wider.

Vor allem diente mir dieser Case als Übung. Zum einen, um mit Pandas und Matplotlib zu arbeiten. Zum Anderen konnte ich die Analyse von Daten inkl. der Interpretation von Daten üben. Ich stelle in dem Post meist die Zahlen aus China und Deutschland in Bezug. Hintergrund ist, dass der Virus in China eine ganz andere Verbreitung hat, als in Deutschland. Hierbei kann man einige (subjektive) Rückschlüsse ziehen.

Die Daten habe ich aus dem Github-Repository von JHU CSSE entnommen. Dort findet man zum einen eine Gesamtübersicht über alle registrierten Fälle, als auch eine zeitliche Betrachtung der Fälle, jeweils aufgeteilt in Länder und, falls vorhanden, in deren Regionen. Die Daten dort sind immer Tagesaktuell und werden aktuell gehalten. Meine Analyse basiert auf den Daten vom 02.03.2020.

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RING, RING! Der digitale Denunziant

2018 hat Amazon Ring übernommen. Ring ist Hersteller von intelligenten Türklingeln. Die Klingeln sind im Netzwerk eingebunden und haben Zugang zum Internet. Somit kann ein Bild des Besuchers auf unser Smartphone gesendet werden – egal wo wir uns gerade befinden. Neben den Klingeln sind auch Überwachungskameras im Angebot, ebenfalls mit Internetzugang. Was liegt also näher, als die Bilder und Videostreams zu analysieren, und dank moderner Gesichtserkennung auf verdächtige Personen hinzuweisen. Diese Idee hat Amazon noch etwas weiter gesponnen: Wird eine verdächtige Person erkannt, bekommt man einen Hinweis auf dem Smartphone. Ein großer (roter?) Knopf erscheint und wir können die Nachbarn informieren, dass hier etwas vor sich geht. Die Bürgerwehr kann sich dann formieren…

Im ersten Moment klingt das schlüssig. Denkt man darüber nach, woher die Daten für den Abgleich kommen und wie gut die Algorithmen sind, stellen sich einige Fragen:

  • Woher kommen die initialen Vergleichsdaten, mit den „verdächtigen“ Personen/Gesichtern?
  • Wo werden die Bilder gespeichert, wenn unschuldige Personen klingeln oder am Haus vorüber gehen?
  • Wer teilt die Personen in „verdächtig“ und „unschuldig“ ein?
  • Usw., usf.

Mit Blick auf die unterirdische Erkennungsrate, ahnt man, was bei dieser Nachbarschaftsüberwachung passieren wird. Der Onkel steht vor der Tür, klingelt und wird kurz darauf durch den Nachbarn mit Mistgabeln vom Hof gejagt. Sein Gesicht wird als „verdächtig“ gekennzeichnet und landet in irgendeiner Datenbank bei Amazon. Was dann mit dem Bild und der falschen Information passiert? Wer weiß das schon.

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WTF, AI! Der Algorithmus sagt, du bist schuldig

Unter Predictive Policing versteht man die Vorhersage von Straftaten. Sie dient auch dazu Wiederholungstäter vorherzusagen. Es gibt einige Firmen, die hierzu schon Computergestützte Systeme anbieten und in Deutschland wird es teilweise schon genutzt. PredPol, PRECOBS, COMPAS und wie sie alle heißen. Das Versprechen ist das Gleiche: Verbrechen vorhersagen, die Rückfallwahrscheinlichkeit nennen oder gar die Wahrscheinlichkeit nennen, an einer Schießerei beteiligt zu sein.

Schon länger wird kontrovers darüber diskutiert. Man spricht von einer Vorhersagequote von rund 67 %. Das entspricht in etwa dem Ergebnis, dass eine Gruppe von Menschen erzielen kann, würden sie einfach wahllos raten. Die zugrunde liegenden Modelle sind nicht offen. Keiner weiß, wie die Algorithmen funktionieren bzw. wie sie trainiert wurden. Es gibt bestätigte Vermutungen, dass die Systeme rassistische Tendenzen haben.

Dass ein Algorithmus auch gezielt rassistisch eingesetzt werden kann, zeigt sich in China. Ein kürzlich geleaktes Dokument beschreibt nicht nur, wie in China Menschen gezielt interniert werden. Es beschreibt ebenfalls, dass eine Software gezielt dafür eingesetzt wird, potenzielle Staatsfeinde zu ermitteln. Grundlage dafür sind die Unmengen an Daten, die über die Menschen in China durch Überwachung gesammelt werden. In China kommuniziert nahezu jeder mit WeChat und bezahlt mittels WeChat Pay. Gepaart mit der flächendeckenden Überwachung kommen einige Daten zusammen. Wird jetzt gezielt nach einer ungeliebten ethnischen Gruppe gesucht, wird einem das Ausmaß klar. Erwähnenswert ist die Tatsache, dass diese ethnische Gruppe keine Minderheit in China ist. Sie ist mit etwas mehr als 10.000.000 Menschen die viertgrößte in China.

Wie hat es Amy Webb in ihrem Buch „The Big Nine“ treffend formuliert:

The G-MAFIA* is beholden to capitalist market forces; the BAT** serves the will of the Chinese government.

Genau so ist es.

* G-MAFIA: Google, Microsoft, Apple, Facebook, IBM, Amazon
**BAT: Baidu, Alibaba, Tencent

Photo by Emiliano Bar on Unsplash

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Lebenslang lernen: Man ist nie zu alt

Früher hätte man einen Menschen über 50 belächelt, wenn er gesagt hätte: Ich lerne jetzt Programmieren. Lebenslang lernen? Lieber nicht. Es herrschte der allgemeine Glaube, dass ab einem bestimmten Alter das Gehirn nicht mehr in der Lage ist neues zu lernen. Hieß es doch „Fürs Leben lernen“. Die Frage ist, wofür muss ich lernen, damit ich in 10 bis 20 Jahren gewappnet bin? Das kann keiner beantworten. Gerade der heutige Fortschritt geht so schnell, dass wir immer und ständig neues lernen müssen. Zum Glück ist unser Gehirn bis ins hohe Alter lernfähig.

Wie hoch das Alter sein kann, um etwas gänzlich Neues zu lernen und erfolgreich zu betreiben, zeigt Masako Wakamiya aus Japan. Die Dame ist 84 Jahre alt und App-Entwicklerin. Auch wenn sie mit erscheinen des ersten iOS SDK im Jahr 2008 angefangen hätte, wäre sie 73 Jahre alt gewesen. Das finde ich genauso beeindruckend wie inspirierend. Höre niemals auf Neues zu lernen! Egal wie alt du bist.

I have turned 84, and I feel I am more intelligent than before.

Masako Wakamiya
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Vorschau auf die Welt von Morgen

Den Blick in die Zukunft aus dem Jahre 1967 habe ich schon erwähnt. Darin werden einige Themen der Digitalisierung angesprochen, die heute wirklich Alltag sind. Nun bin ich auf eine Reportage des ZDF aus dem Jahre 1972 gestoßen. Betitelt mit „Vorschau auf die Welt von Morgen“ erfolgt ein Blick in das Jahr 2000. Darin kommen sehr viele Themen, auch außerhalb der Digitalisierung aufs Tableau, mit denen wir uns 2019 viel zu wenig auseinandersetzen.

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