07.02.2015

Nerd sein ist Trend: 5 Wege um Programmieren zu lernen

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© hack.pledge() / Programmieren kann man lernen - man muss nur den ersten Schritt wagen.

“In meinem nächsten Leben werde ich Techniker”, den Satz hört man heutzutage immer öfter. Kein Wunder. Techniker sind überaus gefragt – aber Mangelware. Und die meisten verdienen richtig gut. Das beste Einstiegsgehalt in Österreich erwartet Techniker und Ingenieure. Und die Bezeichnung “Nerd” ist lange schon kein Schimpfwort mehr. Vielmehr ist der “Nerd-Style” bereits Trend.

In einem digitalen Zeitalter kann einem die Fähigkeit programmieren zu können einen entscheidenden Vorteil gegenüber anderen Mitbewerbern in einem hart umkämpften Business verschaffen. Ob es darum geht einen geeigneten Techniker für sein Unternehmen zu finden, um seinen Lebenslauf aufzufrischen oder selbst etwas Großes zu programmieren: Technisches Know-how ist inzwischen obligatorisch.

Nachfolgend 5 Tipps, die Einsteigern helfen sollen, in die Welt des Codes einzutauchen.

1. Ziele stecken

Um den ersten Schritt zu setzen, sollte man sich zunächst mit folgenden zwei Fragen auseinander setzen:

Was möchte ich erreichen? und Wie viel Zeit möchte ich in meine Ausbildung stecken?

2. Die richtige Sprache auswählen

Es gibt nicht die eine “beste” Programmiersprache. Überhaupt, hat man erst eine gelernt, fällt es relativ einfach, sich andere zusätzlich anzueignen. Daher sollte man nicht zu viel Zeit bei der Auswahl verschwenden. Natürlich, es gibt einige Sprachen, die “Anfänger-freundlicher” als andere sind: In dieser Infografik findet man eine Auswahl der einfachsten und meist benutzten Programmiersprachen – welche man auswählt, bleibt schlussendlich einem selbst überlassen. Und hängt auch davon ab, welches Ziel man sich anfangs gesteckt hat.

Vielleicht sollte man sich vor der Entscheidung ein wenig einlesen. Es gibt unzählige E-Books, die man gratis herunterladen kann. Auf GitHub findet man eine Liste von über 500 kostenlosen E-Books zum Thema Programmieren. Eine Auswahl von LinuxLinks, die nur rund 20 E-Books umspannt, gibt es hier.

3. Geduldig sein

Am Anfang geht meist nicht alles rund. Da es wichtig ist, gerade die ersten Schritte zu verstehen und sich gut anzueignen, sollte man ruhig die ersten Kapitel zweimal wiederholen, bevor man seine Kenntnisse weiter vertieft. Man lernt am Anfang auch recht schnell, ob die Lernmethode, die man für sich gewählt hat, die richtige ist. Es gibt mehrere Möglichkeiten, sich Programmieren beizubringen. Nebst einem Kurs, gibt es E-Books, Audio-Streams oder Online Lerngruppen – es ist wichtig herauszufinden, welche Methode einem am Besten liegt.

4. Spielend lernen

Bereits Kinder lernen heutzutage zu programmieren. Und die Programme, mit denen sie die ersten Schritte machen, sind auch für Erwachsene ein guter Einstieg. Scratch beispielsweise kann man mit guten Gewissen auch als Erwachsener benutzen.

Scratch

© Scratch

Wenn man eher der “learning by doing”- Typ ist, dann sind diese zwei Seiten wahrscheinlich hilfreich. Auf Code Combat und CodinGame lernt man beim Spielen, wie man programmiert.

© Code Combat

 

© Code Combat

5. Websites mit kostenlosem Online-Training 

Eine der wohl bekanntesten Seiten auf diesem Sektor ist Codecademyw3schools ist ebenfalls ein guter Tipp für Einsteiger. Außerdem sollte man nicht die vielen Online Tutorials auf youtube unterschätzen.

Das Online-Portal code.org bedient sich der Grafik aus bekannten Spielen wie Angry Birds oder Plants vs. Zombies und hat einen sehr spielerischen Zugang gefunden, um seinen Usern das Programmieren beizubringen.

 

Die Community ist übrigens sehr hilfreich, wenn man nicht mehr weiterwissen sollte. Auf Hack.pledge() wird man etwa mit einem Mentor zusammen gebracht, oder kann – sofern man sich fit genug fühlt – selber Tipps weiter geben.

Quelle: Lifehacker

 

 

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Ein Putzroboter putzt ein Waschbecken.
Der neue Putzroboter der TU Wien beim Reinigen des Test-Waschbeckens (c) tuwien.at

Roboter können für uns mittlerweile Staubsaugen, Rasenmähen oder Abwaschen. Doch wann können sie komplexere Aufgaben wie das Putzen eines Badezimmers erledigen? Forschende an der TU Wien haben nun möglicherweise eine Antwort darauf.

Denn an der TU Wien wurde ein neuer Putzroboter für das Badezimmer entwickelt, der unter anderem Waschbecken nach vorheriger Anleitung reinigen kann. Die Arbeit wurde bei der IROS 2024 in Abu Dhabi präsentiert – einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen weltweit.

TU Wien-Roboter lernt vom Menschen 

Programmiertechnisch ist Putzen recht komplex. Ein Waschbecken ist sehr verwinkelt. Wie kommt man in die schwierigen Ecken, wieviel Kraft muss festgelegt werden? Ein Mensch macht es vor – der Roboter der TU Wien lernt.

“Die geometrische Form eines Waschbeckens mit Kameras zu erfassen, ist zwar relativ einfach. Aber das ist nicht der entscheidende Schritt. Viel schwieriger ist es, dem Roboter beizubringen: Welche Stelle der Oberfläche soll er mit welcher Art von Bewegung bearbeiten? Wie schnell? In welchem Winkel? Mit welchem Kraftaufwand?”, sagt Andreas Kugi vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik.

Nach Aussage der TU Wien benutzt der Roboter zum Lernen einen “Hightech-Schwamm”, ausgestattet mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Damit putzte ein Mensch mehrfach eine Außenkante des Test-Waschbeckens. “So generieren wir mit einigen wenigen Demonstrationen eine Riesenmenge an Daten, die dann verarbeitet werden, damit der Roboter lernt, was richtiges Putzen eigentlich bedeutet”, sagt Hartl-Nesic, der in Kugis Team die Industrial-Robotics-Gruppe leitet

Roboter hilft Handwerksbetriebe

Die neue Technologie sei laut TU Wien für viele Prozesse interessant, wie beispielsweise für das Schleifen von Holzwerkstücken in Tischlereien, das Reparieren und Polieren von Lackschäden an Fahrzeugkarosserien oder das Schweißen von Blechteilen. Letztlich sollen diese Roboter auf mobile Plattformen gesetzt werden können, sodass sie in Handwerksbetrieben flexibel eingesetzt werden.

Der Lernprozess gelingt laut Aussage der TU Wien durch eine innovative Datenverarbeitungsstrategie. Dabei werden mehrere bereits erprobte Techniken aus dem Bereich maschinelles Lernen kombiniert. Die Messdaten werden statistisch aufbereitet, und mit den Ergebnissen wird ein neuronales Netzwerk trainiert. Daraus resultieren optimierte Anweisungen für die Bewegungen des Roboterarms.

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