Software – die besten Beiträge

Webapps oder Programme – was ist besser?

| Bild: inoxoft.com

Guten Tag liebe GF-Community.

Ich merke immer öfter, dass viele Tools heutzutage direkt im Browser laufen – also als sogenannte Webapps. Egal ob Bildbearbeitung, Textverarbeitung oder sonstiges.

Es gibt für fast alles eine Online-Web-Version.

| Eigene Meinung:

Ich hasse es total, internetabhängig zu sein – vor allem, wenn man an wichtigen Dingen arbeitet, z. B. an Dokumenten. Wenn ich z. B. in Google Docs ein Dokument bearbeite und plötzlich das Internet weg ist, geht gar nichts mehr. Wenn man komplett auf Webapps setzt, braucht man ständig und überall Internet. Das finde ich unpraktisch, weil ich gerne offline arbeite – oft auch ganz bewusst ohne Internet.

Andererseits hat Online-Arbeiten auch Vorteile: Alles wird automatisch synchronisiert, ist überall verfügbar und auf dem neuesten Stand.

| Frage:

Findet ihr Webapps inzwischen besser als klassische Programme – oder bleibt ihr lieber beim Altbewährten?

Mit freundlichen Grüßen

RobinPxGF.

Bild zum Beitrag
| 🖥️ Programme – laufen besser, mehr Kontrolle. 58%
| 💬 Ich habe eine andere Meinung zu diesem Thema. 17%
| ✅ Webapps – kein Installieren, überall verfügbar. 17%
| 🔄 Kommt drauf an – je nach Aufgabe unterschiedlich. 8%
| ❌ Keine Präferenz / Nutze beides gleich gern. 0%
Computer, Handy, Internet, Software, Mac, Windows, App, Notebook, Linux, Programm, Desktop

Welche Umstiegsmöglichkeiten hat man, wenn man sowas studiert?

Wenn man den Bachelorstudiengang „Foundations in Data Science“ an der TU Chemnitz absolviert, aber anschließend keine klassische Stelle im Bereich Data Science findet – bieten sich dann auch berufliche Perspektiven in angrenzenden Bereichen wie Data Analysis, Controlling oder Finanzen an?

Module

  • 220000‑701 Mathematics for Science and Engineering I (10 ECTS)
  • 220000‑702 Mathematics for Science and Engineering II (10 ECTS)
  • 220000‑703 Mathematics for Science and Engineering III (10 ECTS)
  • 220000‑704 Mathematics for Science and Engineering IV (10 ECTS)
  • 220000‑140 Mathematical Training I (5 ECTS)
  • 220000‑141 Mathematical Training II (5 ECTS)
  • 220000‑142 Computational Machine Learning (5 ECTS)
  • 220000‑110 Scientific Programming (5 ECTS)
  • 220000‑120 Mathematical Modelling in Economics (10 ECTS)
  • 220000‑705 Applied Optimization (5 ECTS)
  • 220000‑113 Numerical Methods (10 ECTS)
  • 220000‑143 Statistical Modeling (5 ECTS)
  • 243033‑015 Digital Systems (5 ECTS)
  • 243031‑010 Microprocessor Technology (5 ECTS)
  • 2. Spezialisierungs-Module (Specialisation / Electives) – wähle 30 ECTS
  • 220000‑151 Proseminar Mathematics (5 ECTS, verpflichtend)
  • Wähle weitere Pflicht‑Wahl‑Module für insgesamt 30 ECTS:
  • 220000‑106 Measurement and Integration Theory (10 ECTS)
  • 220000‑107 Vector Analysis and Ordinary Differential Equations (10 ECTS)
  • 220000‑112 Fundamentals of Optimization (10 ECTS)
  • 220000‑114 Probability Theory (10 ECTS)
  • 220000‑115 Algebra (10 ECTS)
  • 220000‑116 Introduction to Discrete Mathematics (10 ECTS)
  • 220000‑117 Function Theory (10 ECTS)
  • 220000‑118 Mathematical Statistics (10 ECTS)
  • Forschungsmodule Mathematics

Data Science (Allgemeines Modul)

Computerorientierte Mathematik

Einführung in Data Science

Beruf, Software, Finanzen, Studium, Technik, Wirtschaft, programmieren, Ausbildung, Karriere, Informatik, Softwareentwicklung, Universität, Data Science

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