Während der gesamten Ausbildung und je nach Entwicklung Ihrer Fähigkeiten werden Sie mehrere Projekte in Gruppen durchführen, je nach der Aufteilung des Lehrplans:
Modul | Projekt |
Data Analyst | Entwicklung einer Datenlösung. |
ETL Developer | Erstellung einer ETL-Pipeline, von der Rohdatengewinnung bis zur Modellierung und Visualisierung.
|
Diese Projekte können aus unserem Katalog entnommen werden, der eine breite Palette von Themen umfasst, die sich auf technische Unternehmensfragen beziehen. Sie können auch eigene Projekte vorschlagen, sofern die Daten zugänglich sind und unser Lehrerteam sie validiert.
Dies ist eine äußerst effektive Methode, um die Theorie in die Praxis umzusetzen und sicherzustellen, dass Sie die im Unterricht behandelten Themen anwenden.
Diese Projekte werden von Unternehmen sehr geschätzt, da sie die Qualität der Ausbildung und die am Ende des Kurses für Analytics Engineer erworbenen Kenntnisse gewährleisten, da auch die Soft Skills sehr gefragt sind. Diese Projekte werden Ihnen beibringen:
- Informationen übermitteln;
- Ihre Arbeit zu präsentieren und zu veröffentlichen;
- Hervorhebung von Daten mit interaktiven Tools (Dashboard, Streamlit…).
Das heißt, diese Projekte erfordern eine echte Investition, die mindestens ein Drittel Ihrer Ausbildungszeit ausmacht.
Die 150 Stunden, die für die Projekte im Rahmen des Lehrplans vorgesehen sind, lassen sich wie folgt aufteilen::
- Data Analyst Projekt: 90h ;
- ETL Developer Projekt: 60h ;
Die Projekte werden von DataScientest-Mentoren betreut, die in regelmäßigem Kontakt mit Ihnen stehen, um Ihre Fortschritte zu überwachen und Sie zu beraten.