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Alles über die Arbeitswelt

Lochkarten-/Lochstanzer-Operator — ein verschwundener Beruf

Lochkarten-/Lochstanzer-Operator (1890er–1970er Jahre) — Nach dem Lochkarten-Tabulator von Herman Hollerith, der für die US-Volkszählung von 1890 gebaut wurde, verbrachten Lochstanzer-Bediener Jahrzehnte damit, Papieraufzeichnungen auf Karten zu übertragen, die Großrechner lesen konnten, eine spezie

Lochkarten-/Lochstanzer-Operator existiert nicht mehr als lebendiger Beruf. Hier, was ihn ausgelöscht hat, und welcher Beruf die Arbeit übernommen hat.

1890er–1970er Jahre

Nach dem Lochkarten-Tabulator von Herman Hollerith, der für die US-Volkszählung von 1890 gebaut wurde, verbrachten Lochstanzer-Bediener Jahrzehnte damit, Papieraufzeichnungen auf Karten zu übertragen, die Großrechner lesen konnten, eine spezielle bürokratische Fähigkeit, die in speziellen Schulungen vermittelt wurde. Computerterminals mit Direktzugriff machten diese Rolle in den 1970er und 1980er Jahren weitgehend überflüssig.

1662–1899

Zählen der Lebenden und der Toten

Im Jahr 1662 veröffentlichte der Londoner Kurzwarenhändler John Graunt eine statistische Analyse der Sterberegister der Pfarrgemeinden der Stadt, einen der frühesten bekannten Versuche, aus gesammelten Daten allgemeine Schlussfolgerungen statt einzelner Anekdoten zu ziehen. Der belgische Astronom Adolphe Quetelet erweiterte die Idee in den 1830er Jahren mit seiner „Sozialphysik“, indem er statistische Verteilungen auf menschliche Merkmale anwandte. Florence Nightingale setzte die Tradition 1858 in die Praxis um, indem sie das britische Kriegsministerium mithilfe eines Polargebietsdiagramms der Sterblichkeitsdaten aus dem Krimkrieg davon überzeugte, dass schlechte sanitäre Einrichtungen und nicht Kampfhandlungen die meisten Soldaten töteten – und wurde dabei die erste Frau, die zum Fellow der Royal Statistical Society gewählt wurde.

Was damals sonst passierte

1908 Gosset veröffentlicht den t-Test als „Student“

William Sealy Gosset, ein Statistiker der Guinness-Brauerei in Dublin, veröffentlicht „The Probable Error of a Mean“ unter dem Pseudonym „Student“, weil Guinness seinen Mitarbeitern untersagte, unter ihrem eigenen Namen zu veröffentlichen, und die t-Verteilung einführte, die seitdem in der Analyse kleiner Stichproben verwendet wird.

1925 Fisher veröffentlicht „Statistical Methods for Research Workers“

Ronald Fisher, der jahrzehntelange Ernteertragsdaten an der Rothamsted Experimental Station analysiert, veröffentlicht das Buch, das die Varianzanalyse und moderne Versuchsplanung als standardmäßige statistische Praxis etabliert.

1933 Neyman und Pearson formalisieren das Testen von Hypothesen

Der Aufsatz „On the Problem of the Most Efficient Tests of Statistical Hypotheses“ von Jerzy Neyman und Egon Pearson gibt der Statistik einen modernen Rahmen, um anhand quantifizierter Fehlerraten zu entscheiden, ob ein Ergebnis signifikant ist.

1962 Tukey argumentiert, dass die Datenanalyse eine eigene Wissenschaft sei

In John Tukeys Artikel „The Future of Data Analysis“ wird argumentiert, dass die Analyse realer Daten als eigenständige Wissenschaft mit eigenen Methoden und nicht als Nebenzweig der mathematischen Statistik anerkannt werden sollte.

Wo diese Arbeit heute lebt

Findet Muster und erstellt Vorhersagemodelle aus Daten – eine Berufsbezeichnung aus dem Jahr 2008, die auf drei Jahrhunderten des Zählens, Testens und Visualisierens von Beweisen basiert.

📊 Datenwissenschaftler →
1890er–1970er Jahre

Nach dem Lochkarten-Tabulator von Herman Hollerith, der für die US-Volkszählung von 1890 gebaut wurde, verbrachten Lochstanzer-Bediener Jahrzehnte damit, Papieraufzeichnungen auf Karten zu übertragen, die Großrechner lesen konnten, eine spezielle bürokratische Fähigkeit, die in speziellen Schulungen vermittelt wurde. Computerterminals mit Direktzugriff machten diese Rolle in den 1970er und 1980er Jahren weitgehend überflüssig.

1662–1899

Zählen der Lebenden und der Toten

Im Jahr 1662 veröffentlichte der Londoner Kurzwarenhändler John Graunt eine statistische Analyse der Sterberegister der Pfarrgemeinden der Stadt, einen der frühesten bekannten Versuche, aus gesammelten Daten allgemeine Schlussfolgerungen statt einzelner Anekdoten zu ziehen. Der belgische Astronom Adolphe Quetelet erweiterte die Idee in den 1830er Jahren mit seiner „Sozialphysik“, indem er statistische Verteilungen auf menschliche Merkmale anwandte. Florence Nightingale setzte die Tradition 1858 in die Praxis um, indem sie das britische Kriegsministerium mithilfe eines Polargebietsdiagramms der Sterblichkeitsdaten aus dem Krimkrieg davon überzeugte, dass schlechte sanitäre Einrichtungen und nicht Kampfhandlungen die meisten Soldaten töteten – und wurde dabei die erste Frau, die zum Fellow der Royal Statistical Society gewählt wurde.

Was damals sonst passierte

1908 Gosset veröffentlicht den t-Test als „Student“

William Sealy Gosset, ein Statistiker der Guinness-Brauerei in Dublin, veröffentlicht „The Probable Error of a Mean“ unter dem Pseudonym „Student“, weil Guinness seinen Mitarbeitern untersagte, unter ihrem eigenen Namen zu veröffentlichen, und die t-Verteilung einführte, die seitdem in der Analyse kleiner Stichproben verwendet wird.

1925 Fisher veröffentlicht „Statistical Methods for Research Workers“

Ronald Fisher, der jahrzehntelange Ernteertragsdaten an der Rothamsted Experimental Station analysiert, veröffentlicht das Buch, das die Varianzanalyse und moderne Versuchsplanung als standardmäßige statistische Praxis etabliert.

1933 Neyman und Pearson formalisieren das Testen von Hypothesen

Der Aufsatz „On the Problem of the Most Efficient Tests of Statistical Hypotheses“ von Jerzy Neyman und Egon Pearson gibt der Statistik einen modernen Rahmen, um anhand quantifizierter Fehlerraten zu entscheiden, ob ein Ergebnis signifikant ist.

1962 Tukey argumentiert, dass die Datenanalyse eine eigene Wissenschaft sei

In John Tukeys Artikel „The Future of Data Analysis“ wird argumentiert, dass die Analyse realer Daten als eigenständige Wissenschaft mit eigenen Methoden und nicht als Nebenzweig der mathematischen Statistik anerkannt werden sollte.

Wo diese Arbeit heute lebt

Verwendet klinische Daten, Studiendaten und Daten des Gesundheitssystems, um zuverlässige Beweise für eine sicherere Pflege, Forschung und betriebliche Entscheidungen zu generieren.

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