JPO : Webinar d'information sur nos formations → RDV mardi à 17h30.

Logo site
BERUFSAUSBILDUNG

Weiterbildung zum Data Product Manager

Teilzeit (12 Wochen)

Erwerbe einen staatlich anerkannten Abschluss. Profitiere von einer Betreuung bis zum Abschluss und Hilfe bei der Jobsuche.

UNSERE KURSE STARTEN JEDEN MONAT.
DIE NÄCHSTEN STARTTERMINE SIND:
04. Juli 2023
01. August 2023​

Lerninhalte

1. Einführung in das Data Product Management

Die Rolle und die Aufgaben eines Data Product Managers verstehen
Data Science in Unternehmen

2. Datenmanipulation

Option 1
- Python-Grundlagen
- Datenmanipulation mit Pandas
- Einführung in APIs
- Data quality
Option 2
- Einführung in APIs
- Data Quality
- Data

3. Akkultivierung und Data Governance

Akkultivierung Data
Die verschiedenen Arten und Quellen von Daten
DSGVO und Ethik

4. Projektleitung

Projektmanagement und Änderungsmanagement
Die Agile-Methode
Projekt am Ende des Kurses

5. Optionale Module

Einführung in Business Intelligence
Power
Make
SQL

2. Datenmanipulation

Option 1
- Python-Grundlagen
- Datenmanipulation mit Pandas
- Einführung in APIs
- Data quality
Option 2
- Einführung in APIs
- Data Quality
- Governance in einer beruflichen Situation

4. Projektleitung

Projektmanagement und Änderungsmanagement
Die Agile-Methode
Projekt am Ende des Kurses

Während der gesamten Ausbildung zum Data Product Manager wirst Du in einem projektbasierten Unterricht alle Aspekte des Berufs des Data Product Managers kennenlernen, von der Planung über die Zielsetzung und das Reporting bis hin zur Konzeption, Überwachung und Teamleitung.

Ein hybrides Lernformat

Die Kombination aus flexiblem Lernen auf einer Plattform und Masterclasses, die von einem Data Scientist geleitet werden, ist die Mischung, die mehr als 8000 Alumni begeistert hat und unseren Kursen eine Abschlussquote von +98% verleiht!

Unsere pädagogische Methode basiert auf Learning by Doing :

  • Praktische Anwendung: Alle unsere Lernmodule beinhalten Online-Übungen, damit Du die im Kurs entwickelten Konzepte umsetzen kannst.
  • Masterclass: Für jedes Modul werden 1 bis 2 Masterclasses live mit einem Dozenten organisiert, die es ermöglichen, aktuelle Problematiken der Technologien, Methoden und Werkzeuge aus dem Bereich des Machine Learning und der Data Science zu diskutieren.

Die Ziele des Data Product Manager

Der Data Product Manager muss wissen, wie er auf ein Kundenbedürfnis eingehen soll. Er kann durch seine Technik-und Managementkenntnisse eine passende Lösung finden.


In diesem Kurs lernst Du nicht nur, wie man mit der Software Microsoft Power BI Business Intelligence durchführt, sondern Du erhältst auch einen ersten Einblick in die Programmiersprache Python, die im Datenbereich unerlässlich ist.

Erstellen

Ein interaktives Dashboard aus Rohdaten erstellen.
icone site

Lernen

Die Grundlagen der KI und das wichtigste Vokabular für die Integration in ein Datenteam kennen.

Auswählen

Die richtige Projektmanagement-Methode auswählen.

Leiten

Ein IA-Projekt, von der Zusammenstellung des Teams bis zur Präsentation der Ergebnisse leiten.

Wie kannst Du Deine Weiterbildung finanzieren?

Für die Finanzierung Deiner Weiterbildung zum Data Scientist kannst Du zwischen mehreren Optionen wählen. Wenn Du arbeitslos, arbeitssuchend oder von Arbeitslosigkeit bedroht bist, 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 : 2.790 €
pledg logo

Wir haben die Antworten auf Deine Fragen !

Akkordeon Inhalt

Der Data Product Manager (DPM) spielt eine Schlüsselrolle bei der Analyse und Interpretation von Big Data. Er ist einer der wichtigsten Akteure im Projekt.

Der Data Project Manager ist die Person in einem Unternehmen, die versucht, eine technische Lösung für ein Kundenbedürfnis zu finden. Er steht in direktem Kontakt mit den betroffenen Teams, um deren Erwartungen und Probleme zu verstehen.

Anschließend muss er sich über die verfügbaren Ressourcen informieren, um ein Team zusammenzustellen, das die Lösung entwickelt. Diese Ressourcen können finanzieller, technischer oder materieller Art sein. Er koordiniert und beaufsichtigt die Mitglieder des Teams, um sicherzustellen, dass die von ihm festgelegten Ziele effizient erreicht werden. Schließlich informiert der Data Product Manager seine Kunden über die Nutzung der Lösung und stellt sicher, dass diese auch ohne ihn optimal genutzt wird. Der DPM ist nicht an ein festes Team gebunden: Er arbeitet aufgabenbezogen.

Er muss nicht unbedingt über technische Kenntnisse verfügen, z.B. im Bereich des Trainings von Algorithmen, aber er muss in der Lage sein, die Bedingungen zu verstehen, die erfüllt sein müssen, um dies zu ermöglichen und die Interessen der Fachexperten zu erkennen. Als Koordinator muss er auch die Geschäftssprache beherrschen, da die Kunden oft in anderen Bereichen als der Datenwissenschaft tätig sind. Es handelt sich also um einen Querschnittsberuf, der eine gewisse Flexibilität sowie eine vielfältige und abwechslungsreiche Unternehmenskultur erfordert. Ein guter Manager weiß, woran seine Teams arbeiten, und ist in der Lage, die Qualität der Ergebnisse kritisch zu beurteilen.

Der Data Product Manager ermittelt zunächst die Bedürfnisse des Kunden, z. B. den Wunsch, eine Aufgabe zu automatisieren. Sobald er das Problem verstanden hat, prüft er die Lösungsmöglichkeiten und koordiniert die verschiedenen Teams. Sein Ziel ist es, eine klare, schnelle und auf den Kunden zugeschnittene Lösung zu entwickeln. Er muss sich in die Strategie des Teams einfügen und dessen Arbeitsweise respektieren.

Eine seiner Hauptaufgaben ist die Analyse von Marktdaten, um neue Produktmöglichkeiten zu entdecken. Er wendet Techniken der Datenwissenschaft und des Data Engineering an, um Produkte zu konzipieren und zu entwickeln, die den Erwartungen der Verbraucher entsprechen.

Sie setzen auch Data Warehousing und Datenvisualisierung ein, um die Produktstrategie zu verbessern. Um die gesammelten Daten für die Analyse vorzubereiten, entwickelt er/sie Data Pipelines.

Zu seinen/ihren Aufgaben gehört es auch, die Daten von Produkten, die bereits auf dem Markt sind, mithilfe von Techniken wie A/B-Tests und multivariaten Tests auszuwerten, um die nächste Iteration eines Produkts vorzubereiten.

Schließlich muss er/sie, nachdem er/sie die verschiedenen Ressourcen eingerichtet hat, das Produkt überwachen und weiterentwickeln. Die Lösung muss innerhalb des Teams implementiert werden, als Antwort auf einen Bedarf, der punktuell sein kann, aber in die tägliche Praxis der Mitarbeiter integriert werden muss.

Der Data Product Manager bringt den Unternehmen viele Vorteile. Er ermöglicht die Nutzung von Datenquellen in Echtzeit, um neue Produkte zu entwickeln, bestehende Produkte zu verbessern oder die Benutzererfahrung zu verbessern.

Produktteams müssen sich nicht mehr auf ihre Intuition verlassen oder erraten, wie Kunden mit einem Produkt interagieren, da die durch die Datenanalyse gewonnenen Informationen das Prototyping und Testen im Vorfeld ermöglichen.

Darüber hinaus eliminiert ein Data Product Manager das Risiko, veraltete oder beschädigte Daten für die Entscheidungsfindung zu verwenden. Aus all diesen Gründen wird der Data Product Manager von Unternehmen aller Branchen zunehmend gesucht.

Entsprechend attraktiv sind die Gehaltsangebote. Laut Glassdoor verdient ein Data Product Manager in den USA durchschnittlich mehr als 110.000 US-Dollar pro Jahr. In Frankreich liegt das durchschnittliche Jahresgehalt für diesen Beruf laut Talent.com bei über 60.000 Euro.

Und ein Ende der starken Nachfrage ist nicht in Sicht. Laut Zippia wird die Zahl der Stellenangebote bis 2028 jährlich um 8 % steigen – auf über 20.000 allein in den USA!

Akkordeon Inhalt

Nachdem Du Dich auf der Website registriert hast, werden wir Dich kontaktieren, um Dir DataScientest und unsere Angebote vorzustellen sowie Deinen Lebenslauf und Deine Wünsche zu besprechen. Unser Ziel: Deine Erwartungen mit unserer Weiterbildungen in Einklang zu bringen.

Dann leiten wir Dich zu einem technischen Einstufungstest weiter, der Deine Anfangskenntnisse ermittelt. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um einen Vorkenntnis-Test in den Bereichen Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik sowie der grundlegenden Algebra (Mathematik Niveau eines Bachelor-Studiums).

Sobald Du Diesen Test bestanden hast, wird sich ein Mitglied des Zulassungsteams mit Dir in Verbindung setzen, um Deine Ergebnisse, Deine Motivation und die Umsetzbarkeit Deines Weiterbildungsprojekts zu besprechen. Wenn Dein Projekt bestätigt wurde, kannst Du Dich anmelden. Unser Team wird Dich bei den weiteren Schritten hin bis zu Deinem Weiterbildungsabschluss begleiten.

DataScientest ist die einzige Organisation, die hybride Weiterbildungen anbietet, d. h. sowohl Präsenz- als auch Online-Unterricht. Dies bedeutet, dass 85 % der Weiterbildung auf der Coaching-Plattform und die verbleibenden 15% in Form von Masterclasses per Videokonferenz stattfinden. So bewahrst Du die nötige Flexibilität, um ohne Kompromisse unsere anspruchsvolle Weiterbildung zu absolvieren. Dieses Format hat sich bei DataScientest bewährt und erlaubt es unseren Lernenden, die Kurse erfolgreich abzuschließen.

Entdecke unseren pädagogischen Ansatz in 2 Minuten mit diesem Video.

Natürlich! Und wer könnte Dich besser unterstützen als unsere Lehrkräfte, die auch das Programm aufgebaut haben. Sie stehen Dir bei allen Fragen, egal ob theoretisch oder praktisch, zur Verfügung!

Um den Abschluss und das Engagement zu gewährleisten, verfolgen unsere Lehrkräfte Deine Fortschritte genau. Wenn Du Dich über einen längeren Zeitraum nicht einloggst, werden Deine Dozierenden Dich daran erinnern: Wir lassen Dich nicht alleine!

Schließlich werden die Aufgaben sowie schriftliche und mündliche Prüfungen auch von unseren qualifizierten Dozenten per Hand korrigiert: Dadurch haben die Teilnehmenden ein Höchstmaß an Freiheit hinsichtlich der Einteilung ihrer Lernzeiten.

Wir bei DataScientest sind davon überzeugt, dass nur eine personalisierte Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!

Deine Ausbildung kannst Du in 3, 6, 10 oder 12 Monatsraten bezahlen. Alle Finanzierungsmöglichkeiten findest Du auf dieser Seite

DataScientest prüft alle Möglichkeiten der Anpassung (pädagogisch, materiell, technisch und personell), um Deine Behinderung auszugleichen und dir eine Ausbildung unter guten Bedingungen zu ermöglichen. Bei Fragen zu Deiner Situation kannst Du Dich an unsere Behindertenbeauftragte wenden: mathilde.v@datascientest.com

Unsere Teams werden sich an Deine Einschränkungen anpassen und dabei helfen, Deine Anmeldung so schnell wie möglich abzuschließen. Wir bemühen uns, die Bearbeitungszeit auf maximal eine Woche zu begrenzen.

Wenn Du motiviert und von Deinem Projekt überzeugt bist, kannst Du Deine Anmeldung innerhalb von einem Tag abschließen!

Akkordeon Inhalt

Die Voraussetzung für die Weiterbildung zum Data Product Manager ist der Abschluss eines Hochschulstudiums. Erfahrungen in der Welt der Daten oder in einer Position als Manager oder Projektleiter, der sich in Richtung Daten orientieren möchte, werden vorausgesetzt.

Um an dem Lehrgang teilzunehmen solltest Du über eine Internetverbindung und eine Webcam verfügen.

Der Lehrplan besteht aus mehreren Modulen, die in verschiedene Lerneinheiten unterteilt sind.

Die Einheiten für die Data Scientist-Weiterbildung sind wie folgt aufgebaut:

  • Business Intelligence

  • Akkulturation und Data

  • Verwaltung

  • Projektleitung

  • Python

Die Gesamtdauer der Weiterbildung beträgt 115 Stunden – 85 Stunden Weiterbildung und 30 Stunden für das Projekt.

Entdecke unseren pädagogischen Ansatz in 2 Minuten mit diesem Video.

Die Bewertung der Ergebnisse erfolgt durch die Durchführung eines Bewertungsverfahrens, mit dem festgestellt wird, ob der/die Teilnehmer/in die für die Rolle des/der Data Product Manager/in erforderlichen Fähigkeiten erworben hat.

Zwei Aspekte werden vom Lehrerteam bewertet:

  • Berufliche Situation, die eine Projektentwicklung beinhaltet, mit einer geschätzten Dauer von 30 Stunden.

  • Praktische Online-Fallstudien, um das theoretische Wissen regelmäßig anzuwenden.

Das Lehrteam bewertet die TeilnehmerInnen durch die Durchführung von berufsbezogenen Projekten. Diese Projekte entsprechen den Phasen der Aufgaben eines Daten Projektmanagers. Die TeilnehmerInnen lernen und erstellen strategische Berichte. Sie werden nach Qualität und Relevanz der Ergebnisse bewertet. Zurzeit sind 9 Projekte zu erstellen.

Abschließend werden die Online-Bewertungen von unserem qualifizierten Lehrerteam von Hand korrigiert: Alles ist darauf ausgerichtet, dass jeder in seinem eigenen Tempo und auf effiziente Weise vorankommt.

Wir bei DataScientest sind davon überzeugt, dass nur eine persönliche Betreuung ein qualitativ hochwertiges Lernen garantiert!

Die Weiterbildung führt zur Validierung von Kompetenzblöcken. Durch das Erreichen dieser Kompetenzblöcke können Sie einen Teil der Zertifizierung validieren. Die Zertifizierung besteht aus vier Kompetenzblöcken:

  • Block 1: Erarbeitung einer KI-Lösung durch Design Thinking.

  • Block 2: Ein Projekt im Bereich künstliche Intelligenz leiten

  • Block 3: Entwicklung einer Lösung für künstliche Intelligenz (Machine Learning und Deep Learning)

  • Block 4: Eine Lösung für künstliche Intelligenz einsetzen.

Jeder Block kann einzeln erworben werden. Ein erworbene Kompetenz ist endgültig. Die Validierung eines Blocks wird durch eine Erfolgsbescheinigung bestätigt, die ein wichtiges Signal auf dem Arbeitsmarkt darstellt.

Während des gesamten Studiums wirst du verschiedene Projekte durchführen.

Das Projekt hat das Ziel, dir näherzubringen, wie du den verschiedenen Kunden Projekte vorlegen kannst und eine qualitativ hochwertige Arbeit zu präsentieren. Das Projekt ist in drei Phasen unterteilt, die jeweils einer bestimmten Projektzeit entsprechen.

Jeder Schritt wird durch die Gestaltung von 3 Ergebnissen begleitet:

  • Das Ziel des ersten Teils ist es, den Bedarf des Unternehmens zu definieren, auf den das DPM reagieren soll.

  • Lösungsentwurf: Im zweiten Schritt wird überlegt und gebrainstormt, wie die im ersten Schritt angesprochenen Probleme gelöst werden können.

  • Die Verfolgung ihrer Umsetzung: Sobald die Lösung erstellt wurde, muss der DPM sie umsetzen und das Projekt verfolgen, um die Übergabe vorzubereiten.

Akkordeon Inhalt

Je nach Branche und Unternehmen liegt das Gehalt eines Data Product Managers laut Glassdoor zwischen 45 und 55.000 € pro Jahr.

Durch unseren Data Product Manager Lehrgang hast Du Dir die notwendigen Fähigkeiten angeeignet, wie z. B. die Programmiersprache Python oder Business Intelligence mit Power BI, um Dich mit unserem Kurs Data Analyst weiter mit Daten zu beschäftigen.

Besuche unsere Seite, um mehr darüber zu erfahren.



Am Anfang Deiner Weiterbildung erhältst Du Zugang zu unserer Plattform für Career Services.

Du kannst jederzeit darauf zugreifen – auch nach Abschluss Deiner Weiterbildung.

Estelle und Morgane, unsere Career Managerinnen, sind während Deiner gesamten Weiterbildung für Dich da. Gerne kannst Du einen Termin mit einer von ihnen vereinbaren. Sie werden Dich begleiten und Deine Fragen zu Deiner Karriereplanung beantworten. Darüber hinaus bieten wir Dir: 

  • einen Workshop, der Dir hilft, einen guten Lebenslauf und ein datenorientiertes Linkedin zu verfassen.

  • einen Workshop, um Deine Stellensuche strategisch zu organisieren, mit verschiedenen Themen zu Präsentation, Karrierewechsel, Gehaltsverhandlungen und Training für technische Eignungstests.

Zu diesen Themen kommen weitere Workshops hinzu, die je nach Deinen Bedürfnissen festgelegt werden. Außerdem werden konkrete Maßnahmen ergriffen, um Dich bei der Jobsuche zu unterstützen: eine von DataScientest mit seinen Partnerunternehmen organisierte Jobmesse, Organisation von Webinaren mit Datenexperten, Kommunikationsmaßnahmen zur Steigerung Deiner Sichtbarkeit (Lebenslauf-Wettbewerb, DataDays, Projektartikel im Blog und in externen Referenzmedien).

Um sämtliche Aktivitäten von DataScientest im Bereich Karrieremanagement zu sehen, klicke auf diesen Link.

Nach einem Data Product Manager-Lehrgang kannst Du Deine Weiterbildung mit dem Data Analyst-Lehrgang fortsetzen, um den Block 3 des RNCP-Titels zu erlangen.
Du kannst auch die offizielle Zertifizierung
Power BI PL-300 von Microsoft ablegen, um den Status „Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate“ zu
erlangen.

Akkordeon Inhalt

Für unsere Alumni stehen Beta-Tests zur Verfügung, mit denen sie auch nach Abschluss der Weiterbildung Datenkenntnisse erwerben können. 

Darüber hinaus verschicken unsere Data Scientist regelmäßig Newsletter. Diese sind eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen aus dem Bereich Data Science.

Außerdem wächst unsere Community weiter. Um den Kontakt aufrechtzuhalten und den Teilnehmenden die Möglichkeit zu geben, sich untereinander auszutauschen, hat DataScientest eine Gruppe für seine Absolventen auf LinkedIn eingerichtet, die Informationen zu verschiedenen Data Science-Themen teilen.

Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten geteilt. Geschäftsmöglichkeiten, Networking und Veranstaltungen (Afterworks, Messen, Data Challenges…) sind ebenfalls auf dem Programm. Die DataScientest-Alumni sind auch auf der Facebook-Gruppe aktiv und helfen sich gegenseitig.

Am Anfang hat DataScientest den Übergang von Unternehmen zu Daten begleitet. Dadurch sind enge Beziehungen zu Großunternehmen entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben.

Auf der Grundlage unserer Erfahrungen mit großen Unternehmen haben wir Partnerschaften geschlossen, die unseren Alumni den beruflichen Wiedereinstieg erleichtern. Alle unsere Partnerunternehmen haben sich dazu engagiert, unsere Teilnehmenden in ihren Einstellungsprozess einzubeziehen: Neben der Hilfe bei der Erstellung Deines Lebenslaufs und der Simulation von Vorstellungsgesprächen bieten wir ebenfalls Unterstützung bei der Vorbereitung von Einstellungstest an, damit Du Deinen Traumjob im Bereich Data Science erhältst.

Aufgrund unserer Erfahrung mit großen Unternehmen organisieren wir regelmäßig Jobmessen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Teilnehmenden und Alumni richten.

DataScientest wird alle Möglichkeiten der Anpassung (Pädagogik, Material, technische und menschliche Mittel) analysieren, um Deine Behinderung zu kompensieren und Dir zu ermöglichen, Deine Weiterbildung unter den besten Bedingungen zu absolvieren. Du kannst bei Fragen bezüglich Deiner Situation unsere Referentin kontaktieren: mathilde.v@datascientest.com.

Der Beruf
Akkordeon Inhalt

Der Data Product Manager (DPM) spielt eine Schlüsselrolle bei der Analyse und Interpretation von Big Data. Er ist einer der wichtigsten Akteure im Projekt.

Der Data Project Manager ist die Person in einem Unternehmen, die versucht, eine technische Lösung für ein Kundenbedürfnis zu finden. Er steht in direktem Kontakt mit den betroffenen Teams, um deren Erwartungen und Probleme zu verstehen.

Anschließend muss er sich über die verfügbaren Ressourcen informieren, um ein Team zusammenzustellen, das die Lösung entwickelt. Diese Ressourcen können finanzieller, technischer oder materieller Art sein. Er koordiniert und beaufsichtigt die Mitglieder des Teams, um sicherzustellen, dass die von ihm festgelegten Ziele effizient erreicht werden. Schließlich informiert der Data Product Manager seine Kunden über die Nutzung der Lösung und stellt sicher, dass diese auch ohne ihn optimal genutzt wird. Der DPM ist nicht an ein festes Team gebunden: Er arbeitet aufgabenbezogen.

Er muss nicht unbedingt über technische Kenntnisse verfügen, z.B. im Bereich des Trainings von Algorithmen, aber er muss in der Lage sein, die Bedingungen zu verstehen, die erfüllt sein müssen, um dies zu ermöglichen und die Interessen der Fachexperten zu erkennen. Als Koordinator muss er auch die Geschäftssprache beherrschen, da die Kunden oft in anderen Bereichen als der Datenwissenschaft tätig sind. Es handelt sich also um einen Querschnittsberuf, der eine gewisse Flexibilität sowie eine vielfältige und abwechslungsreiche Unternehmenskultur erfordert. Ein guter Manager weiß, woran seine Teams arbeiten, und ist in der Lage, die Qualität der Ergebnisse kritisch zu beurteilen.

Der Data Product Manager ermittelt zunächst die Bedürfnisse des Kunden, z. B. den Wunsch, eine Aufgabe zu automatisieren. Sobald er das Problem verstanden hat, prüft er die Lösungsmöglichkeiten und koordiniert die verschiedenen Teams. Sein Ziel ist es, eine klare, schnelle und auf den Kunden zugeschnittene Lösung zu entwickeln. Er muss sich in die Strategie des Teams einfügen und dessen Arbeitsweise respektieren.

Eine seiner Hauptaufgaben ist die Analyse von Marktdaten, um neue Produktmöglichkeiten zu entdecken. Er wendet Techniken der Datenwissenschaft und des Data Engineering an, um Produkte zu konzipieren und zu entwickeln, die den Erwartungen der Verbraucher entsprechen.

Sie setzen auch Data Warehousing und Datenvisualisierung ein, um die Produktstrategie zu verbessern. Um die gesammelten Daten für die Analyse vorzubereiten, entwickelt er/sie Data Pipelines.

Zu seinen/ihren Aufgaben gehört es auch, die Daten von Produkten, die bereits auf dem Markt sind, mithilfe von Techniken wie A/B-Tests und multivariaten Tests auszuwerten, um die nächste Iteration eines Produkts vorzubereiten.

Schließlich muss er/sie, nachdem er/sie die verschiedenen Ressourcen eingerichtet hat, das Produkt überwachen und weiterentwickeln. Die Lösung muss innerhalb des Teams implementiert werden, als Antwort auf einen Bedarf, der punktuell sein kann, aber in die tägliche Praxis der Mitarbeiter integriert werden muss.

Der Data Product Manager bringt den Unternehmen viele Vorteile. Er ermöglicht die Nutzung von Datenquellen in Echtzeit, um neue Produkte zu entwickeln, bestehende Produkte zu verbessern oder die Benutzererfahrung zu verbessern.

Produktteams müssen sich nicht mehr auf ihre Intuition verlassen oder erraten, wie Kunden mit einem Produkt interagieren, da die durch die Datenanalyse gewonnenen Informationen das Prototyping und Testen im Vorfeld ermöglichen.

Darüber hinaus eliminiert ein Data Product Manager das Risiko, veraltete oder beschädigte Daten für die Entscheidungsfindung zu verwenden. Aus all diesen Gründen wird der Data Product Manager von Unternehmen aller Branchen zunehmend gesucht.

Entsprechend attraktiv sind die Gehaltsangebote. Laut Glassdoor verdient ein Data Product Manager in den USA durchschnittlich mehr als 110.000 US-Dollar pro Jahr. In Frankreich liegt das durchschnittliche Jahresgehalt für diesen Beruf laut Talent.com bei über 60.000 Euro.

Und ein Ende der starken Nachfrage ist nicht in Sicht. Laut Zippia wird die Zahl der Stellenangebote bis 2028 jährlich um 8 % steigen – auf über 20.000 allein in den USA!

Die Weiterbildung
Akkordeon Inhalt

Nachdem Du Dich auf der Website registriert hast, werden wir Dich kontaktieren, um Dir DataScientest und unsere Angebote vorzustellen sowie Deinen Lebenslauf und Deine Wünsche zu besprechen. Unser Ziel: Deine Erwartungen mit unserer Weiterbildungen in Einklang zu bringen.

Dann leiten wir Dich zu einem technischen Einstufungstest weiter, der Deine Anfangskenntnisse ermittelt. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um einen Vorkenntnis-Test in den Bereichen Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik sowie der grundlegenden Algebra (Mathematik Niveau eines Bachelor-Studiums).

Sobald Du Diesen Test bestanden hast, wird sich ein Mitglied des Zulassungsteams mit Dir in Verbindung setzen, um Deine Ergebnisse, Deine Motivation und die Umsetzbarkeit Deines Weiterbildungsprojekts zu besprechen. Wenn Dein Projekt bestätigt wurde, kannst Du Dich anmelden. Unser Team wird Dich bei den weiteren Schritten hin bis zu Deinem Weiterbildungsabschluss begleiten.

DataScientest ist die einzige Organisation, die hybride Weiterbildungen anbietet, d. h. sowohl Präsenz- als auch Online-Unterricht. Dies bedeutet, dass 85 % der Weiterbildung auf der Coaching-Plattform und die verbleibenden 15% in Form von Masterclasses per Videokonferenz stattfinden. So bewahrst Du die nötige Flexibilität, um ohne Kompromisse unsere anspruchsvolle Weiterbildung zu absolvieren. Dieses Format hat sich bei DataScientest bewährt und erlaubt es unseren Lernenden, die Kurse erfolgreich abzuschließen.

Entdecke unseren pädagogischen Ansatz in 2 Minuten mit diesem Video.

Natürlich! Und wer könnte Dich besser unterstützen als unsere Lehrkräfte, die auch das Programm aufgebaut haben. Sie stehen Dir bei allen Fragen, egal ob theoretisch oder praktisch, zur Verfügung!

Um den Abschluss und das Engagement zu gewährleisten, verfolgen unsere Lehrkräfte Deine Fortschritte genau. Wenn Du Dich über einen längeren Zeitraum nicht einloggst, werden Deine Dozierenden Dich daran erinnern: Wir lassen Dich nicht alleine!

Schließlich werden die Aufgaben sowie schriftliche und mündliche Prüfungen auch von unseren qualifizierten Dozenten per Hand korrigiert: Dadurch haben die Teilnehmenden ein Höchstmaß an Freiheit hinsichtlich der Einteilung ihrer Lernzeiten.

Wir bei DataScientest sind davon überzeugt, dass nur eine personalisierte Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!

Deine Ausbildung kannst Du in 3, 6, 10 oder 12 Monatsraten bezahlen. Alle Finanzierungsmöglichkeiten findest Du auf dieser Seite

DataScientest prüft alle Möglichkeiten der Anpassung (pädagogisch, materiell, technisch und personell), um Deine Behinderung auszugleichen und dir eine Ausbildung unter guten Bedingungen zu ermöglichen. Bei Fragen zu Deiner Situation kannst Du Dich an unsere Behindertenbeauftragte wenden: mathilde.v@datascientest.com

Unsere Teams werden sich an Deine Einschränkungen anpassen und dabei helfen, Deine Anmeldung so schnell wie möglich abzuschließen. Wir bemühen uns, die Bearbeitungszeit auf maximal eine Woche zu begrenzen.

Wenn Du motiviert und von Deinem Projekt überzeugt bist, kannst Du Deine Anmeldung innerhalb von einem Tag abschließen!

Der Lehrplan
Akkordeon Inhalt

Die Voraussetzung für die Weiterbildung zum Data Product Manager ist der Abschluss eines Hochschulstudiums. Erfahrungen in der Welt der Daten oder in einer Position als Manager oder Projektleiter, der sich in Richtung Daten orientieren möchte, werden vorausgesetzt.

Um an dem Lehrgang teilzunehmen solltest Du über eine Internetverbindung und eine Webcam verfügen.

Der Lehrplan besteht aus mehreren Modulen, die in verschiedene Lerneinheiten unterteilt sind.

Die Einheiten für die Data Scientist-Weiterbildung sind wie folgt aufgebaut:

  • Business Intelligence

  • Akkulturation und Data

  • Verwaltung

  • Projektleitung

  • Python

Die Gesamtdauer der Weiterbildung beträgt 115 Stunden – 85 Stunden Weiterbildung und 30 Stunden für das Projekt.

Entdecke unseren pädagogischen Ansatz in 2 Minuten mit diesem Video.

Die Bewertung der Ergebnisse erfolgt durch die Durchführung eines Bewertungsverfahrens, mit dem festgestellt wird, ob der/die Teilnehmer/in die für die Rolle des/der Data Product Manager/in erforderlichen Fähigkeiten erworben hat.

Zwei Aspekte werden vom Lehrerteam bewertet:

  • Berufliche Situation, die eine Projektentwicklung beinhaltet, mit einer geschätzten Dauer von 30 Stunden.

  • Praktische Online-Fallstudien, um das theoretische Wissen regelmäßig anzuwenden.

Das Lehrteam bewertet die TeilnehmerInnen durch die Durchführung von berufsbezogenen Projekten. Diese Projekte entsprechen den Phasen der Aufgaben eines Daten Projektmanagers. Die TeilnehmerInnen lernen und erstellen strategische Berichte. Sie werden nach Qualität und Relevanz der Ergebnisse bewertet. Zurzeit sind 9 Projekte zu erstellen.

Abschließend werden die Online-Bewertungen von unserem qualifizierten Lehrerteam von Hand korrigiert: Alles ist darauf ausgerichtet, dass jeder in seinem eigenen Tempo und auf effiziente Weise vorankommt.

Wir bei DataScientest sind davon überzeugt, dass nur eine persönliche Betreuung ein qualitativ hochwertiges Lernen garantiert!

Die Weiterbildung führt zur Validierung von Kompetenzblöcken. Durch das Erreichen dieser Kompetenzblöcke können Sie einen Teil der Zertifizierung validieren. Die Zertifizierung besteht aus vier Kompetenzblöcken:

  • Block 1: Erarbeitung einer KI-Lösung durch Design Thinking.

  • Block 2: Ein Projekt im Bereich künstliche Intelligenz leiten

  • Block 3: Entwicklung einer Lösung für künstliche Intelligenz (Machine Learning und Deep Learning)

  • Block 4: Eine Lösung für künstliche Intelligenz einsetzen.

Jeder Block kann einzeln erworben werden. Ein erworbene Kompetenz ist endgültig. Die Validierung eines Blocks wird durch eine Erfolgsbescheinigung bestätigt, die ein wichtiges Signal auf dem Arbeitsmarkt darstellt.

Während des gesamten Studiums wirst du verschiedene Projekte durchführen.

Das Projekt hat das Ziel, dir näherzubringen, wie du den verschiedenen Kunden Projekte vorlegen kannst und eine qualitativ hochwertige Arbeit zu präsentieren. Das Projekt ist in drei Phasen unterteilt, die jeweils einer bestimmten Projektzeit entsprechen.

Jeder Schritt wird durch die Gestaltung von 3 Ergebnissen begleitet:

  • Das Ziel des ersten Teils ist es, den Bedarf des Unternehmens zu definieren, auf den das DPM reagieren soll.

  • Lösungsentwurf: Im zweiten Schritt wird überlegt und gebrainstormt, wie die im ersten Schritt angesprochenen Probleme gelöst werden können.

  • Die Verfolgung ihrer Umsetzung: Sobald die Lösung erstellt wurde, muss der DPM sie umsetzen und das Projekt verfolgen, um die Übergabe vorzubereiten.

Die Karriere
Akkordeon Inhalt

Je nach Branche und Unternehmen liegt das Gehalt eines Data Product Managers laut Glassdoor zwischen 45 und 55.000 € pro Jahr.

Durch unseren Data Product Manager Lehrgang hast Du Dir die notwendigen Fähigkeiten angeeignet, wie z. B. die Programmiersprache Python oder Business Intelligence mit Power BI, um Dich mit unserem Kurs Data Analyst weiter mit Daten zu beschäftigen.

Besuche unsere Seite, um mehr darüber zu erfahren.



Am Anfang Deiner Weiterbildung erhältst Du Zugang zu unserer Plattform für Career Services.

Du kannst jederzeit darauf zugreifen – auch nach Abschluss Deiner Weiterbildung.

Estelle und Morgane, unsere Career Managerinnen, sind während Deiner gesamten Weiterbildung für Dich da. Gerne kannst Du einen Termin mit einer von ihnen vereinbaren. Sie werden Dich begleiten und Deine Fragen zu Deiner Karriereplanung beantworten. Darüber hinaus bieten wir Dir: 

  • einen Workshop, der Dir hilft, einen guten Lebenslauf und ein datenorientiertes Linkedin zu verfassen.

  • einen Workshop, um Deine Stellensuche strategisch zu organisieren, mit verschiedenen Themen zu Präsentation, Karrierewechsel, Gehaltsverhandlungen und Training für technische Eignungstests.

Zu diesen Themen kommen weitere Workshops hinzu, die je nach Deinen Bedürfnissen festgelegt werden. Außerdem werden konkrete Maßnahmen ergriffen, um Dich bei der Jobsuche zu unterstützen: eine von DataScientest mit seinen Partnerunternehmen organisierte Jobmesse, Organisation von Webinaren mit Datenexperten, Kommunikationsmaßnahmen zur Steigerung Deiner Sichtbarkeit (Lebenslauf-Wettbewerb, DataDays, Projektartikel im Blog und in externen Referenzmedien).

Um sämtliche Aktivitäten von DataScientest im Bereich Karrieremanagement zu sehen, klicke auf diesen Link.

Nach einem Data Product Manager-Lehrgang kannst Du Deine Weiterbildung mit dem Data Analyst-Lehrgang fortsetzen, um den Block 3 des RNCP-Titels zu erlangen.
Du kannst auch die offizielle Zertifizierung
Power BI PL-300 von Microsoft ablegen, um den Status „Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate“ zu
erlangen.

Weitere Angebote
Akkordeon Inhalt

Für unsere Alumni stehen Beta-Tests zur Verfügung, mit denen sie auch nach Abschluss der Weiterbildung Datenkenntnisse erwerben können. 

Darüber hinaus verschicken unsere Data Scientist regelmäßig Newsletter. Diese sind eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen aus dem Bereich Data Science.

Außerdem wächst unsere Community weiter. Um den Kontakt aufrechtzuhalten und den Teilnehmenden die Möglichkeit zu geben, sich untereinander auszutauschen, hat DataScientest eine Gruppe für seine Absolventen auf LinkedIn eingerichtet, die Informationen zu verschiedenen Data Science-Themen teilen.

Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten geteilt. Geschäftsmöglichkeiten, Networking und Veranstaltungen (Afterworks, Messen, Data Challenges…) sind ebenfalls auf dem Programm. Die DataScientest-Alumni sind auch auf der Facebook-Gruppe aktiv und helfen sich gegenseitig.

Am Anfang hat DataScientest den Übergang von Unternehmen zu Daten begleitet. Dadurch sind enge Beziehungen zu Großunternehmen entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben.

Auf der Grundlage unserer Erfahrungen mit großen Unternehmen haben wir Partnerschaften geschlossen, die unseren Alumni den beruflichen Wiedereinstieg erleichtern. Alle unsere Partnerunternehmen haben sich dazu engagiert, unsere Teilnehmenden in ihren Einstellungsprozess einzubeziehen: Neben der Hilfe bei der Erstellung Deines Lebenslaufs und der Simulation von Vorstellungsgesprächen bieten wir ebenfalls Unterstützung bei der Vorbereitung von Einstellungstest an, damit Du Deinen Traumjob im Bereich Data Science erhältst.

Aufgrund unserer Erfahrung mit großen Unternehmen organisieren wir regelmäßig Jobmessen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Teilnehmenden und Alumni richten.

DataScientest wird alle Möglichkeiten der Anpassung (Pädagogik, Material, technische und menschliche Mittel) analysieren, um Deine Behinderung zu kompensieren und Dir zu ermöglichen, Deine Weiterbildung unter den besten Bedingungen zu absolvieren. Du kannst bei Fragen bezüglich Deiner Situation unsere Referentin kontaktieren: mathilde.v@datascientest.com.

Haben wir Dein Interesse geweckt

Inserer le nom du form