Berufsausbildung

Data Science Bootcamp

Intensivkurs (3 Monate)

oder

Teilzeit​ (9 Monate)

Data Science ist ein gefragtes Berufsfeld, das gut bezahlt wird. Mit dem Abschluss unseres Data Science Bootcamps erhältst Du einen Abschluss von einer renommierten Hochschule, der Dir zu Deinem Traumjob verhilft!

NÄCHSTER STARTTERMIN
06. Dezember 2022
10. Januar 2023
logo sorbonne
Unsere Zertifizierung wird von der Universität Sorbonne ausgestellt.

Data Science Bootcamp Lerninhalte

1. Programmieren (35 Std.)

Grundlagen Python, Numpy, Pandas

2. Dataviz (20 Std.)

Matplotlib, Seaborn, Bokeh

3. Machine Learning (20 Std.)

Supervised & unsupervised Machine Learning

4. Machine Learning für Fortgeschrittene (20 Std.)

Statsmodels, Text Mining, NetworkX

5. Database-Big Data (20 Std.)

SQL-Sprache, Data Processing, Machine Learning mit PySpark

6. Deep Learning (20 Std.)

KERAS, CNN, Tenserflow, RNN

7. Komplexes System und KI (20 Std.)

Reinforcement Learning, Deep RL, Evolutionäre Algorithmen…

2. Dataviz (20 Std.)

Matplotlib, Seaborn, Bokeh

4. Machine Learning für Fortgeschrittene (20 Std.)

Statsmodels, Text Mining, NetworkX

6. Deep Learning (20 Std.)

KERAS, CNN, Tenserflow, RNN

Während Deines Data Science Bootcamps wirst Du ein 120-stündiges Datenprojekt durchführen. Das Ziel ist es, eine erste Praxiserfahrung zu sammeln, die Dir ermöglicht, das Gelernte in einem konkreten Bereich anzuwenden.

Das Data Science Bootcamp beinhaltet die Vorbereitung auf die AWS Cloud Practitioner-Zertifizierung.

Die Ziele eines/r Data Scientist

Komplexe analytische Modelle werden von Data Scientists entwickelt, um Informationen aus Datenbanken zu extrahieren. Diese Modelle werden verwendet, um das Verhalten von Kunden vorherzusagen oder geschäftliche oder betriebliche Risiken zu identifizieren.

Loupe

Untersuchen

Sehen Sie sich Unternehmensdaten an und entscheiden Sie, welche Daten Sie extrahieren und verarbeiten möchten.

Calendar

Analysieren

Ziehen Sie die erforderlichen Informationen und bewerten Sie die Daten in Bezug auf den Produktionsprozess, den Verkauf oder die Kundendaten des Unternehmens.

Computer

Vorhersagen​

Entwickeln Sie Vorhersagemodelle, um die zukünftige Entwicklung des Unternehmens zu prognostizieren oder den Zielwert des Unternehmens zu bestimmen. 

Briefcase

Modellieren

Die Datenanalyse und -modellierung sollte bewertet werden, um festzustellen, ob sie für andere Abteilungen verständlich, nutzbar und umsetzbar sind.

Wie kannst Du Deine Weiterbildung finanzieren?

Für die Finanzierung Deiner Weiterbildung zum Data Analyst kannst Du zwischen mehreren Optionen wählen. Wenn Du arbeitslos, arbeitssuchend oder von Arbeitslosigkeit bedroht bist, hast Du gute Chancen auf den Erhalt des Bildungsgutscheins. Dadurch werden die gesamten Weiterbildungskosten für Dich von der Agentur für Arbeit bzw. dem Jobcenter übernommen.

Falls Du keinen Anspruch auf den Bildungsgutschein hast, kannst Du Deine Weiterbildung per Einkommensbeteiligungsvereinbarung finanzieren. Dadurch musst Du erst für die Kosten der Weiterbildung aufkommen, wenn Du am Ende erfolgreich einen Job gefunden hast.

Als Arbeitnehmer kannst Du mit Deinem Arbeitgeber die Möglichkeit der teilweisen oder gänzlichen Finanzierung Deiner Weiterbildung besprechen.
Alternativ kannst Du die Kosten der Weiterbildung aber auch selber tragen. Falls Du den gesamten Betrag nicht auf einmal stemmen kannst, besteht für Dich ebenfalls die Möglichkeit der Ratenzahlung. Dadurch kannst Du bereits ab 375€ pro Monat mit Deiner Data-Weiterbildung beginnen. 

Kosten der Weiterbildung : 5000€
pledg logo

Wir haben die Antworten auf Deine Fragen !

Akkordeon Inhalt

Laut der Harvard Business Review ist der Data Scientist der begehrteste Beruf des 21. Jahrhunderts. Trotz der Tatsache, dass man sich über die Definition des Data Scientist inzwischen weithin einig ist, wird der Beruf noch nicht allgemein verstanden.

Unternehmen werden mit Daten überflutet, die eine Fülle von Wissen enthalten: Es geht darum, herauszufinden, wie man die Daten nutzen und mithilfe von Data Science Vorteile daraus ziehen kann. Data Scientists nutzen datenbasierte Techniken zur Lösung einer Vielzahl von Problemen, von der Bestandsoptimierung bis zur Wettervorhersage. 

In einer Umfrage, die wir im Auftrag von 30 der größten Unternehmen des Landes durchgeführt haben, sind die vier wichtigsten Talente des Data Scientist folgende: 

  • Expertise in Machine Learning und mathematischer Statistik.
  • Programmieren und Informatik
  • Schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeit
  • berufsspezifische Kenntnisse

Es gibt nur wenige Data Scientists, die diese vier Aspekte miteinander vereinen. In unserem Bootcamp für fortgeschrittene Data Scientists lernst Du, mit diesen Schlüsselfragen umzugehen, um den Anforderungen der Personalabteilung gerecht zu werden und den Unternehmenserfolg sicherzustellen. 

Mehr Informationen findest Du in diesem Video.

Ein Data Scientist verwendet Algorithmen, um die folgenden Probleme zu lösen: 

  • Klassifizieren (Ist die E-Mail Spam oder nicht?)
  • Empfehlen (Welchen Videokatalog soll ich meinem Kunden empfehlen?)
  • Erkennen von Mustern (ohne zuvor erkannte Muster)
  • Anomalien erkennen (Verhält sich ein Käufer unehrlich?)
  • Erkennen von Text, Bildern und Tönen (Kann eine Maschine sie erkennen?)
  • Erkennen von Inhalten (Können Maschinen sie erkennen?)
  • Prozesse automatisieren (Kann eine Maschine eine Debit- oder Kreditkartentransaktion verifizieren?)
  • Optimieren (Kann das Risiko gemanagt werden?)
  • Segmentierung (Können Kunden nach Alter und Geschlecht kategorisiert werden?)
  • Verkäufe oder Einnahmen prognostizieren (Können Verkaufszahlen vorhergesagt werden?)
  •  

Wie würde das Leben eines Data Scientist aussehen, wenn Du es erleben könntest? In diesem Video führt DataScientest Dich durch die Schritte, die zum Aufbau des Lebens eines Data Scientist gehören. Du wirst sehen, wie die wissenschaftliche Methode im Prozess des Data Scientist angewendet wird, beginnend mit der Erfassung, Sammlung und Speicherung von Daten und endend mit der Datenaufbereitung und -integration. Du wirst ebenfalls lernen, die richtigen Fragen zu stellen, um Datenungenauigkeiten zu erkennen und zu beseitigen. In dieser Phase wirst Du ein oder auch mehrere statistische Modelle und Algorithmen verwenden. Nach der Anwendung von Data-Science-Methoden und -Techniken wirst Du in der Lage sein, die Ergebnisse zu messen und zu bewerten. Im letzten Abschnitt des Videos erfährst Du, wie Du Ergebnisse ordnen, kommunizieren und sinnvoll nutzen kannst

Akkordeon Inhalt

Unser Data Science Bootcamp steht jedem offen, der naturwissenschaftliche Tätigkeiten ausübt, da diese Tätigkeiten in der Regel ausreichen, um die notwendigen Fähigkeiten für Data Science Berufe zu entwickeln und an unserem Bootcamp teilzunehmen. Bitte prüfe, ob Du die Mindestanforderungen erfüllst! 

Für das Data Science Boocamp ist ein Bachelor-Abschluss in Mathematik oder ein Master-Abschluss in Naturwissenschaften sinnvoll. Kenntnisse in Kommunikation und Marketing sind von Vorteil, da dieser Beruf viel Kommunikation mit Kollegen erfordert.

Wenn Du Dich auf der Website registrierst, werden wir uns mit Dir in Verbindung setzen, um über Deine Erfahrungen und Qualifikationen zu besprechen. Wir werden Dich zudem über DataScientest und unsere Dienstleistungen informieren. Unser Ziel ist es dabei, Deine Erwartungen mit unserem Bootcamp in Einklang zu bringen. 

Bitte stell Dich darauf ein, einen Einstufungstest zu absolvieren. In diesem Test werden Deine Kenntnisse in der mathematischen Wahrscheinlichkeitsrechnung und der grundlegenden Algebra geprüft. 

Sobald Du diesen Test absolviert hast, wird sich ein Mitglied des Zulassungsteams mit Dir in Verbindung setzen, um Deine Leistungen, Deine Weiterbildungsziele und die Möglichkeit einer vertiefenden Weiterbildung zu besprechen. 

Bis zu diesem Punkt gehst Du noch keinerlei vertragliche Verpflichtungen mit DataScientest ein und kannst Dich dementsprechend jederzeit umentscheiden.

DataScientist bietet ein hybrides Bootcamp an, was bedeutet, dass 85% des Kurses über die Coaching-Plattform und die restlichen 15% über Videokonferenzen abgehalten werden. Dies ermöglicht Dir ein strenges und dennoch flexibles Bootcamp ohne Kompromisse.

Nach Abschluss eines Data Science Bootcamps hast Du Folgendes in der Tasche:

  • Ein Zertifikat der Universität Sorbonne.
  • Die Fähigkeit, die Daten eines Unternehmens zu untersuchen und auszuwählen, welche Daten in Zukunft verarbeitet werden sollen, um Daten zu extrahieren und zu verarbeiten.
  • Die Fähigkeit, Daten über den Produktionsprozess, den Verkauf oder Kundendaten eines Unternehmens abzurufen und zu analysieren.
  • Die Fähigkeit, Vorhersagemodelle zu erstellen, um Veränderungen in den Daten und Entwicklungen des Unternehmens zu antizipieren.
  • Die Fähigkeit, die Ergebnisse der Datenanalyse in ein Format zu übersetzen, das für Entscheidungsträger verständlich und aussagekräftig ist.

Hier gibt es zum einen die Abschlussprüfungen zur Erlangung der Modulzertifikate und zum anderen das Datenprojekt, welches vor einer Expertenjury präsentiert wird. Die Kompetenzen werden durch die Durchführung praktischer Fallstudien sowie durch regelmäßige Wiederholung des Wissens erworben.

Der Lehrplan besteht aus mehreren Einheiten, die in verschiedene Module unterteilt sind.

Die Einheiten für das Data Scientist Bootcamp sind wie folgt strukturiert: Einführung in Python, Datenvisualisierung (Dataviz), Statistisches Maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen für Fortgeschrittene, High Dimension, Deep Learning und schließlich Komplexe Systeme und Künstliche Intelligenz (KI). 

Unsere Data Scientists haben alle Kurse so konzipiert, dass sie den Bedürfnissen von Arbeitnehmern weltweit gerecht werden. Wir garantieren, dass es kein Outsourcing oder Zukauf von Inhalten geben wird. Die Inhalte sind das Ergebnis von viel Arbeit in Kooperation mit europäischen Top-Unternehmen. Die Ausbildung erstreckt sich über 400 Stunden, davon 280 Stunden für die reine Weiterbildung und 120 Stunden für das Projekt. 

Das Data Science Bootcamp verfolgt einen sprintbasierten Ansatz. Du kannst zunächst über die Online-Plattform üben und Weiterbildungszertifikate erhalten. Anschließend wirst Du im Rahmen von einem Projekt Deine erlernten Fähigkeiten anwenden. Das Bootcamp dauert zwischen 9 und 11 Wochen bis einige Monate, je nachdem, für welche Weiterbildung Du Dich entscheidest (Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer).

Ja, natürlich! Unsere Dozenten, die auch das Programm entwickelt haben, sind die idealen Ansprechpartner, um Dir bei theoretischen und praktischen Fragen zu helfen. Sie sind pädagogisch geschult und werden Ihre Fragen geduldig beantworten. Unsere Dozenten behalten Deine Fortschritte im Auge und melden sich bei Dir, wenn Du Dich längere Zeit nicht einloggst: Wir lassen Dich nicht im Stich! Unsere Dozenten korrigieren alle Aufgaben, einschließlich der schriftlichen und mündlichen Beurteilungen, von Hand: Dies gibt den Studierenden viel Freiheit bei der Wahl der Lernzeiten. Wir sind der Meinung, dass nur eine persönliche Betreuung zu einem guten Studium führt!

Du wirst als Data Scientist für ein Projekt verantwortlich sein. In Gruppen von drei oder mehr Personen wählst Du das Thema aus und stellst es unseren Teams vor, die dann mit Dir besprechen, wie Du es in ein reales Projekt umsetzen kannst. Der Schwierigkeitsgrad steigt dabei kontinuierlich an. Durch die Arbeit an realen Projekten kannst Du das, was Du im Unterricht gelernt hast, in einem praktischen Umfeld anwenden. 

Es ist auch ein Projekt, das von den Unternehmen sehr geschätzt wird, weil es die Qualität des Bootcamps und der erworbenen Kenntnisse gewährleistet. Es geht nicht nur um technisches Wissen, sondern auch um soziale Kompetenzen.

Dieses Projekt erfordert eine große Investition an Zeit: Mindestens ein Drittel Deiner Lernzeit im Bootcamp wirst Du in dieses Projekt investieren. Jeder Schritt zeigt einen neuen Aspekt des Kurses auf, der behandelt wird. Dein Bootcamp-Betreuer wird Dein Projekt, Deine Prüfungen und Präsentationen begleiten, um sicherzustellen, dass Du während des gesamten Bootcamps Fortschritte machst und alles verstehst. 

Datenmanager in den größten Unternehmen überhaupt sind der Überzeugung, dass ein Data Scientist sowohl in der schriftlichen als auch in der mündlichen Kommunikation geübt sein muss, um produktiv zu sein. Um dies zu erreichen, bieten wir sowohl schriftliche als auch mündliche Projektpräsentationen an. 

Wenn Du daran interessiert bist, kannst Du auch an Lebenslauf-Workshops und Karriere-Coachings teilnehmen, die von unserem Career Center organisiert werden.

Akkordeon Inhalt

Eine gute Verwertung von Daten kann für bestimmte Berufe, wie z.B. in der Forschung oder im Versicherungswesen, von enormem Nutzen sein. Diese Berufe profitieren in hohem Maße von dem Mehrwert der Datenwissenschaft. Darüber hinaus eröffnen Daten völlig neue Möglichkeiten.

Das Data Scientist-Gehalt ist je nach Erfahrung sehr unterschiedlich. In Deutschland verdienen Data Scientist ohne Erfahrung durchschnittlich 52 210€ pro Jahr, aber nach zwei Jahren Berufserfahrung steigt es auf 56 900€ pro Jahr, und nach zehn Jahren Berufserfahrung Steigt es auf 86 340€ pro Jahr.

Als Data Scientist arbeitest Du in einem der Hauptbereiche des Machine Learning.

Um nach einem ersten Data Scientist Bootcamp ein echter Data Engineer zu werden, empfiehlt sich eine zusätzliche Weiterbildung, die ebenfalls von DataScientest angeboten wird.

Von allen befragten Data-Science-Absolventen fanden 93 % direkt nach Abschluss ihres Bootcamps eine Anstellung.

Akkordeon Inhalt

Die Alumni können an Beta-Tests teilnehmen, um ihre Datenkenntnisse auch nach Abschluss des Bootcamps zu verbessern. 

Außerdem wird regelmäßig unser Data Scientist-Newsletter verschickt, der Experteninformationen zu Data Science enthält. 

Die Zahl der DataScientest-Teilnehmer und damit der Alumni steigt stetig. Um in Kontakt zu bleiben und den Teilnehmern die Möglichkeit zu geben, miteinander zu kommunizieren, hat DataScientest eine LinkedIn-Gruppe für Alumni eingerichtet, um Informationen zu verschiedenen Data Science-Themen zu teilen und auszutauschen.

Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten zum Nutzen aller geteilt.

Außerdem planen wir, in den kommenden Wochen ein virtuelles Adressbuch einzurichten, das es den Alumni ermöglicht, sich zu vernetzen und Informationen auszutauschen. Dieses Adressbuch wird sowohl unser Unternehmens- als auch unser Stellenverzeichnis enthalten.

Während Deines Bootcamps helfen Dir monatliche Karriere-Workshops beim Verfassen eines datenorientierten Lebenslaufs und bei der Vorbereitung auf Einstellungstests für Data Science. Du kannst Dich auch auf die persönliche Beratung durch unser Career Center verlassen. 

Durch unsere Beziehungen zu vielen Unternehmen kann unser Team Dir in allen Bereichen helfen und Dich beraten.

Akkordeon Inhalt

Laut der Harvard Business Review ist der Data Scientist der begehrteste Beruf des 21. Jahrhunderts. Trotz der Tatsache, dass man sich über die Definition des Data Scientist inzwischen weithin einig ist, wird der Beruf noch nicht allgemein verstanden.

Unternehmen werden mit Daten überflutet, die eine Fülle von Wissen enthalten: Es geht darum, herauszufinden, wie man die Daten nutzen und mithilfe von Data Science Vorteile daraus ziehen kann. Data Scientists nutzen datenbasierte Techniken zur Lösung einer Vielzahl von Problemen, von der Bestandsoptimierung bis zur Wettervorhersage. 

In einer Umfrage, die wir im Auftrag von 30 der größten Unternehmen des Landes durchgeführt haben, sind die vier wichtigsten Talente des Data Scientist folgende: 

  • Expertise in Machine Learning und mathematischer Statistik.
  • Programmieren und Informatik
  • Schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeit
  • berufsspezifische Kenntnisse

Es gibt nur wenige Data Scientists, die diese vier Aspekte miteinander vereinen. In unserem Bootcamp für fortgeschrittene Data Scientists lernst Du, mit diesen Schlüsselfragen umzugehen, um den Anforderungen der Personalabteilung gerecht zu werden und den Unternehmenserfolg sicherzustellen. 

Mehr Informationen findest Du in diesem Video.

Ein Data Scientist verwendet Algorithmen, um die folgenden Probleme zu lösen: 

  • Klassifizieren (Ist die E-Mail Spam oder nicht?)
  • Empfehlen (Welchen Videokatalog soll ich meinem Kunden empfehlen?)
  • Erkennen von Mustern (ohne zuvor erkannte Muster)
  • Anomalien erkennen (Verhält sich ein Käufer unehrlich?)
  • Erkennen von Text, Bildern und Tönen (Kann eine Maschine sie erkennen?)
  • Erkennen von Inhalten (Können Maschinen sie erkennen?)
  • Prozesse automatisieren (Kann eine Maschine eine Debit- oder Kreditkartentransaktion verifizieren?)
  • Optimieren (Kann das Risiko gemanagt werden?)
  • Segmentierung (Können Kunden nach Alter und Geschlecht kategorisiert werden?)
  • Verkäufe oder Einnahmen prognostizieren (Können Verkaufszahlen vorhergesagt werden?)
  •  

Wie würde das Leben eines Data Scientist aussehen, wenn Du es erleben könntest? In diesem Video führt DataScientest Dich durch die Schritte, die zum Aufbau des Lebens eines Data Scientist gehören. Du wirst sehen, wie die wissenschaftliche Methode im Prozess des Data Scientist angewendet wird, beginnend mit der Erfassung, Sammlung und Speicherung von Daten und endend mit der Datenaufbereitung und -integration. Du wirst ebenfalls lernen, die richtigen Fragen zu stellen, um Datenungenauigkeiten zu erkennen und zu beseitigen. In dieser Phase wirst Du ein oder auch mehrere statistische Modelle und Algorithmen verwenden. Nach der Anwendung von Data-Science-Methoden und -Techniken wirst Du in der Lage sein, die Ergebnisse zu messen und zu bewerten. Im letzten Abschnitt des Videos erfährst Du, wie Du Ergebnisse ordnen, kommunizieren und sinnvoll nutzen kannst

Akkordeon Inhalt

Unser Data Science Bootcamp steht jedem offen, der naturwissenschaftliche Tätigkeiten ausübt, da diese Tätigkeiten in der Regel ausreichen, um die notwendigen Fähigkeiten für Data Science Berufe zu entwickeln und an unserem Bootcamp teilzunehmen. Bitte prüfe, ob Du die Mindestanforderungen erfüllst! 

Für das Data Science Boocamp ist ein Bachelor-Abschluss in Mathematik oder ein Master-Abschluss in Naturwissenschaften sinnvoll. Kenntnisse in Kommunikation und Marketing sind von Vorteil, da dieser Beruf viel Kommunikation mit Kollegen erfordert.

Wenn Du Dich auf der Website registrierst, werden wir uns mit Dir in Verbindung setzen, um über Deine Erfahrungen und Qualifikationen zu besprechen. Wir werden Dich zudem über DataScientest und unsere Dienstleistungen informieren. Unser Ziel ist es dabei, Deine Erwartungen mit unserem Bootcamp in Einklang zu bringen. 

Bitte stell Dich darauf ein, einen Einstufungstest zu absolvieren. In diesem Test werden Deine Kenntnisse in der mathematischen Wahrscheinlichkeitsrechnung und der grundlegenden Algebra geprüft. 

Sobald Du diesen Test absolviert hast, wird sich ein Mitglied des Zulassungsteams mit Dir in Verbindung setzen, um Deine Leistungen, Deine Weiterbildungsziele und die Möglichkeit einer vertiefenden Weiterbildung zu besprechen. 

Bis zu diesem Punkt gehst Du noch keinerlei vertragliche Verpflichtungen mit DataScientest ein und kannst Dich dementsprechend jederzeit umentscheiden.

DataScientist bietet ein hybrides Bootcamp an, was bedeutet, dass 85% des Kurses über die Coaching-Plattform und die restlichen 15% über Videokonferenzen abgehalten werden. Dies ermöglicht Dir ein strenges und dennoch flexibles Bootcamp ohne Kompromisse.

Nach Abschluss eines Data Science Bootcamps hast Du Folgendes in der Tasche:

  • Ein Zertifikat der Universität Sorbonne.
  • Die Fähigkeit, die Daten eines Unternehmens zu untersuchen und auszuwählen, welche Daten in Zukunft verarbeitet werden sollen, um Daten zu extrahieren und zu verarbeiten.
  • Die Fähigkeit, Daten über den Produktionsprozess, den Verkauf oder Kundendaten eines Unternehmens abzurufen und zu analysieren.
  • Die Fähigkeit, Vorhersagemodelle zu erstellen, um Veränderungen in den Daten und Entwicklungen des Unternehmens zu antizipieren.
  • Die Fähigkeit, die Ergebnisse der Datenanalyse in ein Format zu übersetzen, das für Entscheidungsträger verständlich und aussagekräftig ist.

Hier gibt es zum einen die Abschlussprüfungen zur Erlangung der Modulzertifikate und zum anderen das Datenprojekt, welches vor einer Expertenjury präsentiert wird. Die Kompetenzen werden durch die Durchführung praktischer Fallstudien sowie durch regelmäßige Wiederholung des Wissens erworben.

Der Lehrplan besteht aus mehreren Einheiten, die in verschiedene Module unterteilt sind.

Die Einheiten für das Data Scientist Bootcamp sind wie folgt strukturiert: Einführung in Python, Datenvisualisierung (Dataviz), Statistisches Maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen für Fortgeschrittene, High Dimension, Deep Learning und schließlich Komplexe Systeme und Künstliche Intelligenz (KI). 

Unsere Data Scientists haben alle Kurse so konzipiert, dass sie den Bedürfnissen von Arbeitnehmern weltweit gerecht werden. Wir garantieren, dass es kein Outsourcing oder Zukauf von Inhalten geben wird. Die Inhalte sind das Ergebnis von viel Arbeit in Kooperation mit europäischen Top-Unternehmen. Die Ausbildung erstreckt sich über 400 Stunden, davon 280 Stunden für die reine Weiterbildung und 120 Stunden für das Projekt. 

Das Data Science Bootcamp verfolgt einen sprintbasierten Ansatz. Du kannst zunächst über die Online-Plattform üben und Weiterbildungszertifikate erhalten. Anschließend wirst Du im Rahmen von einem Projekt Deine erlernten Fähigkeiten anwenden. Das Bootcamp dauert zwischen 9 und 11 Wochen bis einige Monate, je nachdem, für welche Weiterbildung Du Dich entscheidest (Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer).

Ja, natürlich! Unsere Dozenten, die auch das Programm entwickelt haben, sind die idealen Ansprechpartner, um Dir bei theoretischen und praktischen Fragen zu helfen. Sie sind pädagogisch geschult und werden Ihre Fragen geduldig beantworten. Unsere Dozenten behalten Deine Fortschritte im Auge und melden sich bei Dir, wenn Du Dich längere Zeit nicht einloggst: Wir lassen Dich nicht im Stich! Unsere Dozenten korrigieren alle Aufgaben, einschließlich der schriftlichen und mündlichen Beurteilungen, von Hand: Dies gibt den Studierenden viel Freiheit bei der Wahl der Lernzeiten. Wir sind der Meinung, dass nur eine persönliche Betreuung zu einem guten Studium führt!

Du wirst als Data Scientist für ein Projekt verantwortlich sein. In Gruppen von drei oder mehr Personen wählst Du das Thema aus und stellst es unseren Teams vor, die dann mit Dir besprechen, wie Du es in ein reales Projekt umsetzen kannst. Der Schwierigkeitsgrad steigt dabei kontinuierlich an. Durch die Arbeit an realen Projekten kannst Du das, was Du im Unterricht gelernt hast, in einem praktischen Umfeld anwenden. 

Es ist auch ein Projekt, das von den Unternehmen sehr geschätzt wird, weil es die Qualität des Bootcamps und der erworbenen Kenntnisse gewährleistet. Es geht nicht nur um technisches Wissen, sondern auch um soziale Kompetenzen.

Dieses Projekt erfordert eine große Investition an Zeit: Mindestens ein Drittel Deiner Lernzeit im Bootcamp wirst Du in dieses Projekt investieren. Jeder Schritt zeigt einen neuen Aspekt des Kurses auf, der behandelt wird. Dein Bootcamp-Betreuer wird Dein Projekt, Deine Prüfungen und Präsentationen begleiten, um sicherzustellen, dass Du während des gesamten Bootcamps Fortschritte machst und alles verstehst. 

Datenmanager in den größten Unternehmen überhaupt sind der Überzeugung, dass ein Data Scientist sowohl in der schriftlichen als auch in der mündlichen Kommunikation geübt sein muss, um produktiv zu sein. Um dies zu erreichen, bieten wir sowohl schriftliche als auch mündliche Projektpräsentationen an. 

Wenn Du daran interessiert bist, kannst Du auch an Lebenslauf-Workshops und Karriere-Coachings teilnehmen, die von unserem Career Center organisiert werden.

Akkordeon Inhalt

Eine gute Verwertung von Daten kann für bestimmte Berufe, wie z.B. in der Forschung oder im Versicherungswesen, von enormem Nutzen sein. Diese Berufe profitieren in hohem Maße von dem Mehrwert der Datenwissenschaft. Darüber hinaus eröffnen Daten völlig neue Möglichkeiten.

Das Data Scientist-Gehalt ist je nach Erfahrung sehr unterschiedlich. In Deutschland verdienen Data Scientist ohne Erfahrung durchschnittlich 52 210€ pro Jahr, aber nach zwei Jahren Berufserfahrung steigt es auf 56 900€ pro Jahr, und nach zehn Jahren Berufserfahrung Steigt es auf 86 340€ pro Jahr.

Als Data Scientist arbeitest Du in einem der Hauptbereiche des Machine Learning.

Um nach einem ersten Data Scientist Bootcamp ein echter Data Engineer zu werden, empfiehlt sich eine zusätzliche Weiterbildung, die ebenfalls von DataScientest angeboten wird.

Von allen befragten Data-Science-Absolventen fanden 93 % direkt nach Abschluss ihres Bootcamps eine Anstellung.

Akkordeon Inhalt

Die Alumni können an Beta-Tests teilnehmen, um ihre Datenkenntnisse auch nach Abschluss des Bootcamps zu verbessern. 

Außerdem wird regelmäßig unser Data Scientist-Newsletter verschickt, der Experteninformationen zu Data Science enthält. 

Die Zahl der DataScientest-Teilnehmer und damit der Alumni steigt stetig. Um in Kontakt zu bleiben und den Teilnehmern die Möglichkeit zu geben, miteinander zu kommunizieren, hat DataScientest eine LinkedIn-Gruppe für Alumni eingerichtet, um Informationen zu verschiedenen Data Science-Themen zu teilen und auszutauschen.

Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten zum Nutzen aller geteilt.

Außerdem planen wir, in den kommenden Wochen ein virtuelles Adressbuch einzurichten, das es den Alumni ermöglicht, sich zu vernetzen und Informationen auszutauschen. Dieses Adressbuch wird sowohl unser Unternehmens- als auch unser Stellenverzeichnis enthalten.

Während Deines Bootcamps helfen Dir monatliche Karriere-Workshops beim Verfassen eines datenorientierten Lebenslaufs und bei der Vorbereitung auf Einstellungstests für Data Science. Du kannst Dich auch auf die persönliche Beratung durch unser Career Center verlassen. 

Durch unsere Beziehungen zu vielen Unternehmen kann unser Team Dir in allen Bereichen helfen und Dich beraten.

Haben wir dein Interesse geweckt?​