«Nach über 15 Jahren Abwesenheit aus der IT bin ich mit einem Praktikum bei Lambda IT wieder in meinen ursprünglichen Beruf als Software-Entwickler zurückgekehrt. Als ich 2007 nach einer abgeschlossenen Informatiker-Lehre und zwei Jahren im Beruf die IT verliess, sah die Welt der Webtechnologien noch etwas anders aus. Die Kompatibilitätsprobleme unter den verschiedenen Browsern waren viel grösser, für Websites mit Datenbankanbindung wurde fast ausschliesslich PHP verwendet, JavaScript wurde vom Browser als potenzielles Risiko eingestuft und für Animationen gab es den Adobe Flash-Player. Vieles hat sich seither verändert, die Grundlagen HTML, CSS und [[JavaScript sind jedoch geblieben. Aber dass sich JavaScript zur beliebtesten und meistgebrauchten Programmiersprache entwickeln würde, hätte dazumal wohl niemand geglaubt.

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Mit Lambda IT habe ich eine Firma für mein Praktikum gefunden, bei der Spezialisten für Software-Entwicklung arbeiten. Die langjährigen Mitarbeiter entwickeln unter anderem Webanwendungen am Puls der Zeit – zum Beispiel mit Angular im Frontend und Node.js im Backend. Ein Backend in Node.js ist sehr leichtgewichtig und schnell. Deshalb eignet es sich bestens für die komplexen und performanten Anwendungen, die bei Lambda-IT entwickelt und gewartet werden. Zudem wird es wie das Frontend in JavaScript geschrieben, was die Entwicklung und die Wartung vereinfacht.

### Wissen teilen und gemeinsam weiterkommen
Bei Lambda IT habe ich Profis um mich herum, die gerne ihr Wissen teilen und die auf alle meine Fragen eine Antwort haben. Code-Reviews gehören hier zum Alltag. Jeder hat sein Spezialgebiet und die Reviews dienen dazu, Know-how weiterzugeben. Wayne zum Beispiel ist Experte für Functional Programming. 

> Funktionale Programmierung ist ein Programmierparadigma, in dem Funktionen nicht nur definiert und angewendet werden können, sondern auch wie Daten miteinander verknüpft, als Parameter verwendet und als Funktionsergebnisse auftreten können. 
Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/Funktionale_Programmierung 

In den ersten Wochen konnte ich mir so mit Waynes Hilfe die Grundlagen von Functional Reactive Programming mit RxJs und State Management mit NgRx aneignen. Dafür habe ich das offizielle Angular-Lern-Tutorial um zwei Versionen erweitert. Mein neues Wissen stellte ich am wöchentlichen Team-Meeting vor, was zu einer spannenden Diskussion über Softwarearchitektur geführt hat. 

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Matthias ist für das System Engineering zuständig und steuert die Deployment-Vorgänge. Er optimiert die Systeme so, dass neue Funktionen und Releases automatisch ins Test-System integriert werden. Bei anderen Anwendungen kommt künstliche Intelligenz und Machine-Learning zum Einsatz. Dafür sind David und Edi die Spezialisten. Sie haben für fidentity eine webbasierte Software-Applikation entwickelt, mit welcher die Identität von Personen dank künstlicher Intelligenz verifiziert wird.

### Programmieren mit Köpfchen
Dass qualitativ hochwertiger Code bei Lambda-IT einen sehr hohen Stellenwert hat, habe ich schnell gemerkt. Es wird immer eine Software-Architektur und eine -Logik angestrebt, bei der Fehler schon im Vorherein eliminiert werden. Unter anderem wird dies durch den richtigen Einsatz von Typescript (ein Superset von JavaScript, welches gewisse Fehler gar nicht erst zulässt) und Functional Programming erreicht. Hinzu kommt der Fokus auf sauberen Code und gutes State-Management. So entstehen stabile und performante Webanwendungen.

### Eine Zwischenbilanz
Das Fazit von meinem Weg zurück in die IT: Mein Arbeitsalltag könnte nicht gegensätzlicher sein. Statt vor lebhaften Schüler:innen zu stehen, sitze ich nun tagtäglich vor dem PC-Bildschirm. Statt Konflikte zu schlichten, fordern mich technische Probleme heraus. Dass ich gut in der IT-Welt angekommen bin, ist unter anderem auch meinen wertschätzenden und unterstützenden Arbeitskolleg:innen zu verdanken. Und ich bin froh, mit Lambda eine Firma für mein Praktikum gefunden zu haben, die gerne neue Technologien evaluiert und einsetzt. So freue ich mich auf meine nächste Aufgabe: Die Umsetzung der Lambda-Website mit dem neuen Static Site Generator Astro Build und Tailwind CSS. Zwei Technologien der neusten Generation, die im Zusammenspiel das Erstellen von unglaublich leichten (kleine Datenmenge) und somit sehr schnellen Websites ermöglichen.»



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Marketing- und Kommunikation

Intelligente Programme, welche aus Daten lernen und das Gelernte verallgemeinern, bestimmen welche Filme oder Bücher zu uns passen, welche E-Mails für uns relevant sind oder führen unsere gesprochenen Befehle aus. Personalisierte Online Werbung oder Freundesvorschläge in sozialen Netzwerken gehören zu den Anwendungsgebieten des Machine Learning welchen wir – manchmal unbewusst – täglich begegnen.


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Machine Learning

Machine Learning hat viele Aspekte und kann für die Lösung von verschiedensten Problemen eingesetzt werden. Nachfolgend einige Showcases.

#### Face Login im Browser

Was heute (schon fast) als ein Standard bei den Mobiltelefonen mitgeliefert wird, ist auch im Browser möglich. Als zusätzlicher Sicherheitsmechanismus (2-Way-Authentication) ist ein Abgleich des Gesichts des Benutzers mit einem hinterlegten Bild möglich und erhöht so die Sicherheit eines passwortgeschützten Kontos deutlich.

#### Erkennung und Auslesen von Ausweisen

Mit nur einem Foto eines Ausweises ist es möglich zu erkennen um welche Art von Ausweis es sich handelt. In einem weiteren Analyseschritt können die Daten aus dem Ausweis ausgelesen werden. Daten aus der MRZ (Machine Readable Zone) werden (nahezu) immer korrekt ausgelesen. Bei allen anderen Werten ist das Ausleseergebnis nicht perfekt, aber trotzdem in einem Bereich welcher eine Weiterverarbeitung der Daten mehr als genügt.

#### Produkterkennung in einem Bild

Wie wird mein Produkt benutzt? Wie viele meiner Produkte besitzt mein Kunde? Besitzt der Kunde Konkurrenzprodukte und werden diese anders als mein Produkt verwendet?
Die Antworten auf diese und ähnliche Fragen können durch die automatisierte Analyse von Bildern und Filmen gegeben werden. Gegenstände können in Filmen erkannt und deren Bewegung verfolgt werden. Tausende von Bildern können in kurzer Zeit analysiert und Benutzungsstatistiken aus den Ergebnissen generiert werden.

#### Digitalisierung von Karten

Viele Informationen sind heute immer noch auf analogen Karten gespeichert. Seien es Höhenlinien, Transportwege oder die Standorte von geschäftswichtigen Informationen. Mit Machine Learning ist es möglich, diese Karten zu analysieren, digitalisieren und die benötigten Daten mit einer hohen Genauigkeit auszulesen.

#### Fraud Detection

In einer grossen Menge von Daten diejenigen zu identifizieren, welche aus der Masse herausstechen, ist für uns Menschen sehr aufwändig und mit hohen Kosten und einer grossen Fehlerquote verbunden. Mithilfe von Machine Learning kann dieser Prozess vollständig digitalisiert und automatisiert werden und sowohl die Kosten wie auch die Fehlerquote stark gesenkt werden.

Wie kann mir Machine Learning helfen

Wann immer möglich, entwickeln wir unsere Projekte als Web Applikation. Auch im Machine Learning Bereich ist dies unsere erste Wahl, obwohl die Umsetzung im ersten Augenblick, schwieriger und aufwändiger aussieht. Die meisten Geräte und Betriebssysteme bieten proprietäre Machine Learning Plattformen an, welche schnelle und einfache Lösungen versprechen.
Wir sind aber überzeugt, dass sich unser Ansatz am Schluss mehr als auszahlt. Die Geräte- und Betriebssystem-Unabhängigkeit birgt enorm viele Vorteile – in finanzieller und technischer Hinsicht. Der Source Code wird kleiner, die Wartungskosten können minimiert werden und das benötigte technische Know-How wird reduziert.


Web First

Machine Learning ist ein Teilgebiet der Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) und befasst sich mit der Suche nach wiederverwendbaren Mustern in grossen Datensätzen. Die Datensätze können aus den unterschiedlichsten Dingen bestehen wie Nummern, Wörter, Bilder, Verhalten von Personen auf einer Webseite, etc.
Die gefundenen Muster und Ergebnisse werden optimiert und es wird versucht die Daten intelligent miteinander zu verknüpfen, Zusammenhänge zu erkennen, Rückschlüsse zu ziehen und Vorhersagen zu treffen.
Machine Learning ist in mehrere Teilgebiete unterteilt

#### Objekterkennung (Object Detection)

Mit verschiedenen Verfahren werden Objekte in einem Objektraum identifiziert. Beispielsweise können Gegenstände in einem Bild markiert oder Gesichter erkannt und den dazugehörigen Personen zugeordnet werden.


#### Bildsegmentierung (Image Segmentation)

In einem Bild werden die Bildpunkte analysiert und anhand ihrer Eigenschaften in verschiedenen Gruppen zusammengefasst. Dadurch ist es möglich zusammenhängenden Regionen oder Objekten zu erzeugen.


#### Bildklassifikation (Image Classification)

In der Bildklassifikation werden Bilder erkannt und einer Kategorie zugeordnet. Beispielsweise können Bilder von Blumen deren Art zugeordnet werden, d.h. es wird ein Bild einer Rose den Rosen zugeordnet und das einer Geranie den Geranien.

#### Texterkennung (OCR)

Texte werden in Bilder automatisch erkannt und extrahiert. Je deutlicher die Schriftart die einzelnen Zeichen unterscheidet, desto besser sind die Ergebnisse der Texterkennung. Es gibt eigens entworfene Schriftarten, um die Texterkennung zu vereinfachen aber es werden aber auch laufend Verbesserungen gemacht, um beispielsweise handgeschriebenen Text zu erkennen.


#### Anomaly- oder Ausreisser-Erkennung (Anomaly Detection)

Es werden seltene Objekte, Ereignisse oder Beobachtungen identifiziert, welche aus der Masse herausstechen und sich signifikant von der Mehrheit der Daten unterscheidet



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Was ist Machine Learning

#### fidentity – Digitalisierung von Kundenidentifikationen
Mit fidentity können Kundenidentifikation digitalisiert werden - online oder vor Ort. Ganz ohne App werden ID-Dokumente mit dem Handy gescannt, liveness geprüfte Selfies erstellt und Dokumente signiert. Künstliche Intelligenz verhindert Betrug und stellt die Compliance sicher. In Echtzeit werden Entscheidung über die Qualität der Identifikation getroffen und publiziert, um nachfolgende Prozesse mit diesen Informationen zu steuern.

Weitere Informationen zu fidentity finden sie auf der [fidentity Webseite](https://fidentity.ch). Sie können die Applikation auch selbst [ausprobieren](https://www.fidentity.ch/fidentity-demo/) und die verschiedenen Funktionen kennenlernen.




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Showcases

Machine Learning oder künstliche Intelligenz beeinflusst immer grössere Teile unseres Alltages

Machine Learning - Künstliche Intelligenz

Lernen statt lehren: Toms Wiedereinstieg als Software-Entwickler

Das Bundesamt für Statistik (BFS) ermittelt über den [Landesindex der Konsumentenpreise (LIK)](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/preise/erhebungen/lik/rechner.html) die Teuerung anhand der in einem Warenkorb erfassten Produktpreise. Der LIK weist somit die Teuerung in der schweizerischen Volkswirtschaft aus und nicht die Teuerung eines bestimmten Haushalts.
Damit Benutzer die Teuerung ihres eigenen Haushalts berechnen können, durften wir mit dem BFS zusammen mehrere Rechner umsetzen. Über diese Rechner können eigene Daten eingetragen werden um die Auswirkung auf die persönlichen Teuerungswerte zu berechnen. Dabei werden die Daten auf Basis der BFS Statistiken als Grafiken dargestellt um den eigenen Haushalt im Vergleich zum schweizerischen Durchschnitt zu sehen.
Eine der Herausforderungen war dabei die grosse Menge Daten zuverlässig zu verarbeiten und zu visualisieren.

Wie im Bild ersichtlich ist, kann so jede Person seine Haushaltsaufwände frei definieren und mit dem Durchschnittshaushalt vergleichen.

![bfs_itr_haushalte.jpg](https://lambda-it.ch/api/uploads/bfs_itr_haushalte_24eaa993bf.jpg)


Dieses Jahr durften wir für das BFS weitere Neuerungen integrieren, wie z.B. der Vergleich zwischen der Teuerung von den einzelnen Produktgruppen (Hauptgruppen) und der Total-Teuerung.
Das neue Feature ermöglicht dem Benutzer transparent einzelne Produktgruppen miteinander oder mit dem sogenannten Totalindex (Gesamt-Teuerung) zu vergleichen. Im Bild unten werden z.B. die Gesundheitspflege, alkoholische Getränke und Tabak sowie der Gesamtindex verglichen.

![bfs_lik_reihen_vergleich.jpg](https://lambda-it.ch/api/uploads/bfs_lik_reihen_vergleich_5c93ff88a1.jpg)



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Software Entwickler

Eine PWA kann als Webseite bezeichnet werden, die mit (fast) allen guten Eigenschaften der nativen Apps erweitert wurde. Alex Russell, welcher den Begriff «PWA» mit Frances Berriman definiert hat, fasst die neue Art von Apps treffend mit folgendem Satz zusammen: «Progressive web apps are just websites that took all the right vitamins.»

So funktionieren die PWAs beispielsweise auch ohne Internetverbindung, sie können Push Benachrichtigungen versenden und auf dem Homescreen abgespeichert werden, ohne dass eine Installation nötig ist.

Das Design der App muss für verschiedene Bildschirmgrössen optimiert sein (responsive design). Dies führt zu einem Mehraufwand, aber ein Responsive Design und die Fähigkeit mit langsamen Internetverbindungen umzugehen, werden immer mehr zur Pflicht für Web Applikationen. Im März 2018 hat Google offiziell bekannt gegeben (6), dass sie den Indexierung-Algorithmus angepasst haben. Web Applikationen, welche die anspruchsvollen Kriterien der mobilen Nutzung nicht erfüllen, werden von den Suchmaschinen viel schlechter eingestuft und kaum mehr gefunden.

Um eine PWA zu entwickeln, ist nur eine Codebasis nötig - die PWAs funktionieren aber auf allen Geräten und Betriebssystemen. Dies reduziert nicht nur die Entwicklungskosten, sondern auch die Komplexität des Projekts sowie den Test- und Wartungsaufwand.

Vorteile einer PWA

Laut verschiedenen Untersuchungen (Siehe nachfolgende Referenzen 3,4,5), nutzen viele Menschen ihre mobilen Geräte immer häufiger. Vor allem die Zielgruppe der 18- bis 35-Jährigen verbringen fast zwei Drittel ihrer digitalen Zeit mit Smartphone-Apps. Obwohl die Anzahl der App-Downloads ständig steigt (2), werden trotzdem fast keine neuen Apps mehr installiert (1). Der durchschnittliche Benutzer hat 30 Apps, von welchen er 10 regelmässig benutzt (5). Dies stellt für neue Apps ein grosses Problem dar.

Wie können wir die Nutzer dazu bringen, eine weitere App zu installieren und auch zu nutzen?

Mit einer PWA kann der Nutzer sanfter an ein neues Produkt oder Anwendung herangeführt werden, ohne dass eine Installation notwendig ist. Sobald der Nutzer den Mehrwert erkennt, ist er auch bereit eine (weitere) App zu installieren.

Benutzer sind «App-müde»

Eine PWA ist häufig die richtige Entscheidung, um die Anforderungen des Kunden umzusetzen. Dennoch gibt es Anforderungen, die besser mit einer nativen App gelöst werden. Deshalb sind eine Beratung und Analyse der Anforderungen bei jedem Projekt notwendig. Folgende Fragen können Aufschluss über die richtige Lösung geben:

- Wer ist meine Kundin, wer ist mein Kunde?
- Wie wird meine Kundschaft auf meine App aufmerksam?
- Wie und wann benutzen sie meine Applikation?
- Welche Erfahrungen und welche Infrastruktur habe ich bezüglich Web Apps, PWA und Native Apps?
- Welche Geräteschnittstellen müssen unterstützt werden?
- Gibt es weitere nicht alltägliche Anforderungen?

Vorgehensweise

1.  [Number of app downloads per month of smartphone users](https://www.statista.com/statistics/325926/monthly-app-downloads-of-us-smartphone-users/)
2.  [Number of mobile app downloads worldwide](https://www.statista.com/statistics/271644/worldwide-free-and-paid-mobile-app-store-downloads/)
3.  [The Average Smartphone User Accessed Close to 40 Apps per Month](https://www.appannie.com/en/insights/market-data/apps-used-2017/)
4.  [Internet Trends 2018](https://www.kleinerperkins.com/files/INTERNET_TRENDS_REPORT_2018.pdf)
5.  [Mobile App Report](https://www.comscore.com/layout/set/popup/content/download/40402/2334940/version/1/file/2017+US+Mobile+App+Report.pdf)
6.  [Google Webmaster Central Blog](https://webmasters.googleblog.com/2018/03/rolling-out-mobile-first-indexing.html)

Referenzen

Performance und gute User Experience von PWAs ermöglichen Ihnen ein breiteres Publikum zu erreichen

Progressive Web Apps

Neuer Release für den BFS Rechner

Am 24. April 2020 30. Oktober 2020 findet die dritte Ausgabe der Uphill Conf in Bern statt. Wiederum trifft sich die Schweizer Software Community auf dem Gurten, um sich über die neusten Trends in der Frontend Entwicklung informieren zu lassen. Wiederum konnten exzellente Referenten und Referentinnen eingeladen werden, wie beispielsweise Kara Erickson und Minko Gechev aus dem Angular Team. Die vollständige Liste der Speaker befindet sich hier: [https://uphillconf.com/speakers/ ](https://uphillconf.com/speakers/ )

Am Tag vor der Konferenz - am 29.10 - werden ganztägige Workshops organisiert. Die Workshops vertiefen die Themen der Konferenz und bieten die Möglichkeit von den internationalen Workshopleitern zu profitieren.
Dieses Jahr werden die folgenden Workshops angeboten:

- Reactive Architecture and UX Patterns
- Visualisation with D3
- Angular State Management with Redux and NgRx by thougthram
- Building a new offline-first PWA using Amplify DataStore and Angular 9
- Angular Bootcamp for Enterprise Developers
- Angular Reactive Forms

Weitere Infos zu den Workshops befinden sich hier [https://uphillconf.com/workshops/](https://uphillconf.com/workshops/)

Auch dieses Jahr ist Lambda Partner der Uphill Conf und mit Daniel und Nadja stellen sie das Organisationskomitee.​

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Geschäftsleiter, Software Architekt und Entwickler

Wir sind Teil der Uphill Conf. Jährlich organisieren wir die Konferenz auf dem Gurten in Wabern bei Bern, wo internationale Topstars der Frontend-Entwicklung über die neuesten Trends und Technologien sprechen. Mit der Uphill Conf fördern wir den Austausch und die Zusammenarbeit professioneller Softwareentwickler und -architekten aus aller Welt über die Grenzen von Bern und der Schweiz hinaus.

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Uphill Conf

BernerJS Talks ist ein Meetup mit mehr als 320 Mitglieder, welches den Berner Entwicklern die Möglichkeit bietet, regelmässig an spannenden Vorträgen teilzunehmen und sich untereinander auszutauschen. Wir sind Teil der Organisation, machen aber auch regelmässig Vorträge.

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BärnerJS Talks

Für die Umsetzung unserer Projekte verwenden wir fast ausschliesslich Open-Source-Software. Wann immer möglich «geben» wir diesen Projekten etwas zurück - sei es mit Bugfixes, Erweiterungen oder mit neuen Ideen. Zudem haben wir verschiedene eigene Open-Source-Projekte, welche von der Community benutzt werden können.

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Open-Source-Software

Der Austausch und das Engagement in der IT Community ist für uns zentral - lokal und international

Nachhaltiges Engagement für die IT Community Schweiz

Nachaltiges Engagement für die IT Community Schweiz
Der Austausch und das Engagement in der IT Community ist für uns zentral - lokal und international

3. Uphill Conf in Bern 30.10.2020

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Firmengründer, Software Architekt und Entwickler

Wayne Maurer

Fokus - RxJS

Aktuelles zu RxJS

Lernen statt lehren: Toms Wiedereinstieg als Software-Entwickler

Neuer Release für den BFS Rechner

3. Uphill Conf in Bern 30.10.2020

Fokussiert auf RxJS:

Wayne Maurer

Firmengründer, Software Architekt und Entwickler