JPO : Webinar d'information sur nos formations → RDV mardi à 17h30.
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1. Programmierung (50 Std)
Grundlagen von Python, Numpy, Pandas
2. Dataviz (30 Std)
Matplotlib, Seaborn, Bokeh
3. Machine Learning (45 Std)
Klassifizierung, Regression, Clustering mit scikit-learn
4. Machine Learning Fortgeschritten (45 Std)
Zeitreihendaten, Text Mining, Dimensionsreduktion
5. Data Engineering (25 Std)
Datenbank, SQL, PySpark
6. Deep Learning (60 Std)
Neuronales Netzwerk, CNN und RNN mit Keras, TensorFlow und PyTorch
7. Komplexe Systeme und AI (25 Std)
Reinforcement Learning, Deep RL
8. Programmierung Forgeschritten (21 Std)
Webscraping, Linus Bash Programmierung, Git/Github und Einheitstests
9. DataOps - Isolation (29 Std)
FastAPI, API, Docker, Flask und Bootstraps Festigung
10. DataOps - Orchestration (20 Std)
Kubernetes, Airflow
11. ModelOps (10 Std)
MLFlow und Acculturation Data
12. Business Intelligence (20 Std)
Power BI und Make
13. Acculturation et Data Gouvernance (15 Std)
Quellen und Datenbanken, RGPD
14. Projektmanagement (15 Std)
Agile Methode und entsprechende Tools
2. Dataviz (30 Std)
Matplotlib, Seaborn, Bokeh
4. Machine Learning Fortgeschritten (45 Std)
Zeitreihendaten, Text Mining, Dimensionsreduktion
6. Deep Learning (60 Std)
Neuronales Netzwerk, CNN und RNN mit Keras, TensorFlow und PyTorch
8. Programmierung Forgeschritten (21 Std)
Webscraping, Linus Bash Programmierung, Git/Github und Einheitstests
10. DataOps - Orchestration (20 Std)
Kubernetes, Airflow
12. Business Intelligence (20 Std)
Power BI und Make
14. Projektmanagement (15 Std)
Agile Methode und entsprechende Tools
Du lernst alle Phasen der Konzeption, Entwicklung und des Einsatzes von Lösungen für künstliche Intelligenz kennen
Die Kombination von flexiblen Lernen auf der Plattform und die von einem Data Scientist animierten Meisterklassen, ist die Mischung, die mehr als 6000 Absolventen begeistert hat und unseren Abschlussklassen eine Abschlussquote von +98% verleiht!
Unsere pädagogische Methode basiert auf Learning by doing :
Der Machine Learning Engineer entwickelt Systeme für künstliche Intelligenz ( AI ), die große Datenmengen nutzen, um Algorithmen zu suchen, entwickeln und generieren, um zu lernen und Vorhersagen zu machen. Er/sie beherrscht den gesamten Machine-Learning-Prozess, vom Design des Algorithmus bis hin zu dessen Einsatz und Produktion.
Untersuchung und Analyse relevanter Daten, die sich auf den Produktionsprozess des Unternehmens, den Verkauf oder einen bestimmten Satz von Kundendaten beziehen..
Das Erstellen von vorhersagenden Modellen, um eine Entwicklung vorherzusagen oder einen interessanten Zielwert für das Unternehmen zu bestimmen.
Machine- und Deep-Learning-Algorithmen produktiv umsetzen und Modelle in Cloud-Lösungen implementieren.
Datenanalyse- und Modellierungsergebnisse auswerten, um sie für andere Abteilungen des Unternehmens lesbar, nutzbar und umsetzbar zu machen.
Wenn du den Kurs Machine Learning Engineer abschließt, wird dir im Rahmen unserer Partnerschaft mit MINES ParisTech | PSL Executive Education ein Zertifikat ausgestellt (Data Scientist-Zertifikat).
Von nun an kannst du von der Anerkennung des Referenzakteurs in den Bereichen Innovation, Mathematik und Digitaltechnik profitieren.
Durch die Validierung der in unserem Machine Learning Engineer-Kurs erworbenen Kompetenzen kannst du die gesamte RNCP-Zertifizierung 36129 „Projektleiter für künstliche Intelligenz“ der Stufe 7 (entspricht Bac+5) erwerben, welche auf dem Arbeitsmarkt sehr gefragt ist.
Außerdem hast du die Möglichkeit, dich auf die Zertifizierung zum AWS Cloud Practitioner vorzubereiten und Amazon Certified Cloud Practitioner zu werden. Diese Zertifizierung wird dich in die AWS-Cloud-Umgebung einführen.
Für die Finanzierung Deiner Weiterbildung zum Machine Learning Engineer 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.
Mit der Entwicklung der Bedürfnisse und Aufgaben des Data Science Teams ist der Machine Learning Engineer entstanden. Professionelle Experten in der Datenwelt sind mit einer Nachfrage nach technischem Wissen im Zusammenhang mit der Zusammenarbeit beim Modelltraining konfrontiert. Unternehmen sehen sich daher einem wachsenden Bedarf an Automatisierung und Bereitstellung von Vorhersagemodellen in der Cloud gegenüber.
Organisationen, Unternehmen, der öffentliche Sektor und Verbände müssen ihren Kunden, Partnern oder der Öffentlichkeit zunehmend Vorhersagemodelle auf der Grundlage von Machine Learning zur Verfügung stellen.
Die Aufgabe des Machine Learning Engineers ist es, ein auf Machine Learning basierendes Vorhersagemodell zu erstellen, es zu konditionieren (dank APIs und Containern), es zu testen (mit Unit-Tests) und seine Bereitstellung auf einem Kubernetes-Cluster einzurichten.
Der Machine Learning Engineer ist ein vielseitiger Experte, der einen wichtigen Platz in Data Science Teams einnimmt.
Zögere also nicht länger und mach mit bei unserem Expertenkurs!
Der Machine Learning Engineer hat die gleichen Aufgaben wie der Data Scientist. Wie dieser entwickelt er Machine Learning Algorithmen, um Klassifizierungs- und Empfehlungsprobleme zu lösen, aber der Machine Learning Engineer kann diese Modelle zum Beispiel in der Cloud einsetzen.
Ein Machine Learning Engineer kann sich in vielen Bereichen entfalten. Er wird insbesondere an der Erkennung von Anomalien, der Erkennung von Betrug, dem Suchranking, der Klassifizierung von Texten und Gefühlen, der Spam-Erkennung und vielen anderen Aspekten des maschinellen Lernens arbeiten.
Ein Machine Learning Engineer ist auch dafür verantwortlich, die Nutzung von Technologien, Daten und Machine Learning anzuleiten.
Die Aufgaben sind also vielfältig und abwechslungsreich. Vor allem wendet er Softwareentwicklungspraktiken und -standards an, um robuste und langlebige Lösungen zu entwickeln. Dazu muss er in jedem Teil des Entwicklungslebenszyklus von Machine Learning-basierten Lösungen eine aktive Rolle übernehmen. Außerdem muss er nicht-technische Teams anleiten, die besten Praktiken für die Entwicklung dieser Lösungen zu verstehen.
Hier sind einige Aufgaben des Machine Learning Engineers:
Um an der Weiterbildung zum Machine Learning Engineer teilzunehmen, musst du ein Bac+3-Diplom in Mathematik, Statistik oder Naturwissenschaften (europäisches Niveau 6) haben. Du solltest außerdem über gute Kommunikationsfähigkeiten verfügen.
Diese Voraussetzungen gibt es, weil sich die Weiterbildung zwar auf Datenwissenschaften und nicht auf Mathematik konzentriert, diese aber für ein gutes Verständnis der logischen Prinzipien der behandelten Konzepte notwendig sind.
Darüber hinaus ist das Programmieren für die Entwicklung und Produktion eines jeden Machine Learning-Projekts unerlässlich. Hierfür ist ein gewisses Maß an Programmierkenntnissen von Vorteil. Da die Terminologie, die Dokumentation und die Online-Ressourcen hauptsächlich auf Englisch sind, empfehlen wir, dass du die englische Sprache fließend beherrschst.
Nach dem du dich auf der Webseite angemeldet hast, setzen wir uns zum ersten Mal mit dir in Verbindung, um uns bei DataScientest vorzustellen und über deinen Hintergrund und Wünsche mehr zu erfahren. Die Idee ist, deine Erwartungen von diesem Moment an mit unseren Weiterbildungen in Einklang zu bringen.
Du kannst auch direkt einen Termin vereinbaren, indem du hier klickst!
Dann leiten wir dich zu einem technischen Einstufungstest weiter, den wir nutzen, um zu wissen, mit welchen Grundlagen du beginnen möchtest. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um mathematische Fragen, die sich vor allem mit den Grundbegriffen (L1/L2-Niveau) in Wahrscheinlichkeit, Statistik, Analyse und Algebra befassen.
Wenn du diesen Test bestanden hast, wird sich ein Mitglied des Zulassungsteams mit dir in Verbindung setzen, um deine Ergebnisse zu besprechen und dein berufliches Projekt, deine Motivation und schließlich die Relevanz deines Bildungsprojekts zu bestätigen.
Sobald dein Projekt bestätigt wurde, wirst du die Anmeldephase mit unserem Team starten, die sich darum kümmern, deine Ausbildung zum Machine Learning Engineer zu beginnen und sie in allen Aspekten mit dir abzustimmen.
Am Ende deines Kurses weißt du:
Der Kurs basiert auf Sequenzen, die in Module unterteilt sind, die es dir ermöglichen, die für den Beruf des Machine Learning Engineers notwendigen Fähigkeiten zu erlernen.
Dank unserer Studien mit unseren DataBoss- und Alumni-Communities konnten unsere Data-Science-Experten einen Kurs entwickeln, der genau den Fähigkeiten entspricht, die von Unternehmen gesucht werden.
Während der Ausbildung wirst du lernen die folgenden Tools beherrschen: Python, Git und Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow…
Bei einem Gesamtstundenvolumen von 550 Trainingsstunden finden 85% deines Trainings auf einer personalisierten Coaching-Plattform statt, während die restlichen 15% in Form einer Masterklasse abgehalten werden, in der ein erfahrener Lehrer einen Kurs leitet und alle deine Fragen beantwortet.
Neben der Plattform und den Meisterkursen arbeitest du an einem gemeinsamen Projekt, das die erworbenen Kenntnisse bestätigt und es dir ermöglicht, direkt sie direkt anzuwenden.
Die Weiterbildung zum Machine Learning Engineer ist im Format „Weiterbildung“ erhältlich, dass ein Engagement von 10 Stunden pro Woche für 13 Monate erfordert. Vereinbare jetzt einen Termin und erfahre mehr darüber.
Auf jeden Fall! Und wer könnte dich besser beraten als unsere Lehrkräfte, die auch das Programm entwickelt haben. Sie haben ein offenes Ohr für alle Fragen, egal ob theoretisch oder praktisch.
Sie verfolgen auch deine Fortschritte genau mit, damit niemand vernachlässigt oder demotiviert ist. Jede von einer bestimmten Dauer abhängige Unterbrechung wird deinem Kohorten Manager mitgeteilt, der sich dann bei dir meldet, damit du dich organisieren kannst!
Schließlich werden unsere Arbeiten, Prüfungen und Klausuren auch von unserem Gremium qualifizierter Lehrkräfte von Hand korrigiert: Wir möchten das du in deinem eigenen Tempo effektiv vorankommst. Wir bei DataScientest sind davon überzeugt, dass nur eine individuelle Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!
Während deiner Weiterbildung und im Laufe der Entwicklung deiner Fähigkeiten wirst du ein Projekt für eine künstliche Intelligenzlösung leiten.
Das Projekt kann aus unserem Katalog stammen, der sich aus verschiedenen Themen zusammensetzt, mit technischen Geschäftsfragen und unter Verwendung umfangreicher und komplexer Daten. Du kannst auch ein persönliches Projekt vorschlagen, solange die Daten zugänglich sind und unser Lehrerteam sie validiert.
Es ist ein äußerst effektiver Weg, um von der Theorie zur Praxis zu gelangen und sicherzustellen, dass du die im Unterricht behandelten Themen anwendest.
Es handelt sich um ein Projekt, das von den Unternehmen sehr geschätzt wird, weil es die Qualität der Weiterbildung und die am Ende der Weiterbildung erworbenen Kenntnisse sicherstellt, denn auch Soft Skills sind sehr präsent.
Kurz gesagt, es ist ein Projekt, das eine echte Investition erfordert: Mindestens ein Drittel deiner Zeit, die du für die Ausbildung aufbringst, wird in dieses Projekt fließen.
Das Projekt wird von einem DataScientest-Mentor betreut, der sich regelmäßig mit dir austauscht, um deine Fortschritte zu sichern und dich anzuleiten.
Laut den Datenmanagern der größten CAC 40 Konzerne ist es für einen Data Scientist und damit auch für einen Machine Learning Engineer wichtiger zu wissen, wie man mündlich und schriftlich kommuniziert, als das Kerngeschäft des Unternehmens zu beherrschen.
Deshalb haben wir dies in unserem Lehrplan berücksichtigt, der auch Soft Skills mit einbezieht:
Außerdem hast du die Möglichkeit, an Lebenslauf-Workshops und Karriere-Coachings durch Berufsberater und das DataScientest-Personalteam teilzunehmen.
Wie beim Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer variiert das Gehalt, auf das ein Machine Learning Engineer Anspruch hat, je nach seiner Erfahrung, dem Unternehmen, das ihn einstellt, und der Stadt, in der er seine berufliche Tätigkeit ausübt.
Im Durchschnitt kann ein Junior Machine Learning Engineer zwischen 35.000 € und 40.000 €/Jahr verdienen. Das Gehalt eines Experten kann bis zu 60.000 €/Jahr betragen. Das Durchschnittsgehalt in Frankreich liegt bei 40.000 € pro Jahr, während es in den Vereinigten Staaten über hunderttausend Euro betragen kann!
Die Nachfrage nach Arbeit und damit das Stellenangebot im Bereich KI und insbesondere im Bereich Machine Learning Engineering boomt. Auf dem Arbeitsmarkt für maschinelles Lernen herrscht derzeit sogar ein Mangel an Arbeitskräften. Die Unternehmen werden sich immer mehr des Mehrwerts von Machine Learning bewusst, um ihre Daten besser und effektiver nutzen zu können, und haben Mühe, die richtigen Profile zu finden. Das öffnet die Türen für Bewerber/innen noch mehr und setzt die Gehälter unter Druck!
Heute gibt es kaum noch Branchen, die nicht um Talente konkurrieren. Die Anwendungen des maschinellen Lernens betreffen sowohl den Bildungsbereich als auch das Gesundheitswesen, die Industrie, die IT, etc. Außerdem sind sie so vielfältig wie die Daten selbst: Bild- und Spracherkennung, Kundenwissen, Risikomanagement und Betrugsprävention.
Für unsere Alumni stehen Beta-Tests zur Verfügung, damit sie auch nach dem Ende der Schulung noch Datenkenntnisse erwerben können.
Parallel dazu werden regelmäßig von unseren Datenwissenschaftlern verfasste Newsletter verschickt, die eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen im Bereich Data Science sind.
Und schließlich wächst die DataScientest-Community weiter, und mit ihr alle Alumni. Um in Kontakt zu bleiben und ehemaligen Studierenden die Möglichkeit zu geben, miteinander zu kommunizieren, hat DataScientest auf LinkedIn eine Gruppe von Absolventen eingerichtet, die sich über verschiedene Themen rund um Data Science austauschen und diskutieren.
Die DatAlumni Community, ist eine LinkedIn-Community, die DataScientest-Alumni zusammenbringt. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technologische Neuigkeiten zum Nutzen aller geteilt.
Darüber hinaus wird DataScientest in den kommenden Wochen ein Trombinoskop einführen, das Alumni in Kontakt bringt.
Ursprünglich unterstützte DataScientest die Datenumstellung von Unternehmen. Dies hat es möglich gemacht, starke Partnerschaften zwischen den renommierten Unternehmen zu schaffen, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben.
Sie waren es auch, die unser Angebot für Einzelpersonen ins Leben gerufen haben, um den Mangel an kompetenten Profilen auszugleichen. Dieser Bedarf an guten Profilen spiegelt sich auch in der Umfrage wider, die wir durchgeführt haben. Selbst bei knappen Budgets glauben nur 4 %, dass sie ihren Personalbestand an Datenwissenschaftlern verringern würden; im Vergleich dazu würden 28 % versuchen, ihre Zahl um mehr als 20 % zu erhöhen.
Aufgrund unserer Erfahrungen mit großen Unternehmen haben wir Partnerschaften geschlossen, dank denen unsere Absolventen ihre zukünftige Einstellung finden. Alle Partnerunternehmen verpflichten sich, unsere Auszubildenden am Ende ihrer Weiterbildung in ihren Einstellungsprozess miteinzubeziehen: Zusammen mit der Hilfe bei der Erstellung Lebensläufen und die Vorbereitung auf Vorstellungsgesprächen, bedeutet dies, dass du deinen Traumjob finden kannst.
Aufgrund unserer Erfahrung mit großen Unternehmen organisieren wir regelmäßig Recruiting-Messen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Schüler und Alumni richten.
Am ersten Tag wird dir eine Plattform für Karrieredienste mit allen für deine Arbeitssuche wichtigen Workshops vorgestellt.
Du kannst kontinuierlich darauf zugreifen, auch nach Beendigung deiner Weiterbildung.
Mathilde und Morgane, unsere Karrieremanager, sind während deiner gesamten Weiterbildung für dich da. Du kannst einen individuellen Termin mit ihnen vereinbaren, um dich zu beraten und alle Fragen zu deinem Karriereplan zu beantworten.
Darüber hinaus werden jeden Monat Karriereworkshops organisiert:
Zusätzlich zu diesen Themen gibt es weitere Workshops, die je nach den individuellen Bedürfnissen festgelegt werden. Andererseits werden konkrete Aktionen durchgeführt, um dich bei deiner Jobsuche zu unterstützen: eine von DataScientest mit seinen Partnerunternehmen organisierte Recruiting-Messe, die Organisation von Webinaren mit Datenexperten, Kommunikationsaktionen zur Steigerung deiner Sichtbarkeit (Lebenslaufwettbewerb, DataDays, Projektartikel, die im Blog und in externen Referenzmedien veröffentlicht werden).
Um mehr über alle karrierefördernden Maßnahmen von DataScientest zu erfahren, klicke auf diesen Link.
Mit der Entwicklung der Bedürfnisse und Aufgaben des Data Science Teams ist der Machine Learning Engineer entstanden. Professionelle Experten in der Datenwelt sind mit einer Nachfrage nach technischem Wissen im Zusammenhang mit der Zusammenarbeit beim Modelltraining konfrontiert. Unternehmen sehen sich daher einem wachsenden Bedarf an Automatisierung und Bereitstellung von Vorhersagemodellen in der Cloud gegenüber.
Organisationen, Unternehmen, der öffentliche Sektor und Verbände müssen ihren Kunden, Partnern oder der Öffentlichkeit zunehmend Vorhersagemodelle auf der Grundlage von Machine Learning zur Verfügung stellen.
Die Aufgabe des Machine Learning Engineers ist es, ein auf Machine Learning basierendes Vorhersagemodell zu erstellen, es zu konditionieren (dank APIs und Containern), es zu testen (mit Unit-Tests) und seine Bereitstellung auf einem Kubernetes-Cluster einzurichten.
Der Machine Learning Engineer ist ein vielseitiger Experte, der einen wichtigen Platz in Data Science Teams einnimmt.
Zögere also nicht länger und mach mit bei unserem Expertenkurs!
Der Machine Learning Engineer hat die gleichen Aufgaben wie der Data Scientist. Wie dieser entwickelt er Machine Learning Algorithmen, um Klassifizierungs- und Empfehlungsprobleme zu lösen, aber der Machine Learning Engineer kann diese Modelle zum Beispiel in der Cloud einsetzen.
Ein Machine Learning Engineer kann sich in vielen Bereichen entfalten. Er wird insbesondere an der Erkennung von Anomalien, der Erkennung von Betrug, dem Suchranking, der Klassifizierung von Texten und Gefühlen, der Spam-Erkennung und vielen anderen Aspekten des maschinellen Lernens arbeiten.
Ein Machine Learning Engineer ist auch dafür verantwortlich, die Nutzung von Technologien, Daten und Machine Learning anzuleiten.
Die Aufgaben sind also vielfältig und abwechslungsreich. Vor allem wendet er Softwareentwicklungspraktiken und -standards an, um robuste und langlebige Lösungen zu entwickeln. Dazu muss er in jedem Teil des Entwicklungslebenszyklus von Machine Learning-basierten Lösungen eine aktive Rolle übernehmen. Außerdem muss er nicht-technische Teams anleiten, die besten Praktiken für die Entwicklung dieser Lösungen zu verstehen.
Hier sind einige Aufgaben des Machine Learning Engineers:
Um an der Weiterbildung zum Machine Learning Engineer teilzunehmen, musst du ein Bac+3-Diplom in Mathematik, Statistik oder Naturwissenschaften (europäisches Niveau 6) haben. Du solltest außerdem über gute Kommunikationsfähigkeiten verfügen.
Diese Voraussetzungen gibt es, weil sich die Weiterbildung zwar auf Datenwissenschaften und nicht auf Mathematik konzentriert, diese aber für ein gutes Verständnis der logischen Prinzipien der behandelten Konzepte notwendig sind.
Darüber hinaus ist das Programmieren für die Entwicklung und Produktion eines jeden Machine Learning-Projekts unerlässlich. Hierfür ist ein gewisses Maß an Programmierkenntnissen von Vorteil. Da die Terminologie, die Dokumentation und die Online-Ressourcen hauptsächlich auf Englisch sind, empfehlen wir, dass du die englische Sprache fließend beherrschst.
Nach dem du dich auf der Webseite angemeldet hast, setzen wir uns zum ersten Mal mit dir in Verbindung, um uns bei DataScientest vorzustellen und über deinen Hintergrund und Wünsche mehr zu erfahren. Die Idee ist, deine Erwartungen von diesem Moment an mit unseren Weiterbildungen in Einklang zu bringen.
Du kannst auch direkt einen Termin vereinbaren, indem du hier klickst!
Dann leiten wir dich zu einem technischen Einstufungstest weiter, den wir nutzen, um zu wissen, mit welchen Grundlagen du beginnen möchtest. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um mathematische Fragen, die sich vor allem mit den Grundbegriffen (L1/L2-Niveau) in Wahrscheinlichkeit, Statistik, Analyse und Algebra befassen.
Wenn du diesen Test bestanden hast, wird sich ein Mitglied des Zulassungsteams mit dir in Verbindung setzen, um deine Ergebnisse zu besprechen und dein berufliches Projekt, deine Motivation und schließlich die Relevanz deines Bildungsprojekts zu bestätigen.
Sobald dein Projekt bestätigt wurde, wirst du die Anmeldephase mit unserem Team starten, die sich darum kümmern, deine Ausbildung zum Machine Learning Engineer zu beginnen und sie in allen Aspekten mit dir abzustimmen.
Am Ende deines Kurses weißt du:
Der Kurs basiert auf Sequenzen, die in Module unterteilt sind, die es dir ermöglichen, die für den Beruf des Machine Learning Engineers notwendigen Fähigkeiten zu erlernen.
Dank unserer Studien mit unseren DataBoss- und Alumni-Communities konnten unsere Data-Science-Experten einen Kurs entwickeln, der genau den Fähigkeiten entspricht, die von Unternehmen gesucht werden.
Während der Ausbildung wirst du lernen die folgenden Tools beherrschen: Python, Git und Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow…
Bei einem Gesamtstundenvolumen von 550 Trainingsstunden finden 85% deines Trainings auf einer personalisierten Coaching-Plattform statt, während die restlichen 15% in Form einer Masterklasse abgehalten werden, in der ein erfahrener Lehrer einen Kurs leitet und alle deine Fragen beantwortet.
Neben der Plattform und den Meisterkursen arbeitest du an einem gemeinsamen Projekt, das die erworbenen Kenntnisse bestätigt und es dir ermöglicht, direkt sie direkt anzuwenden.
Die Weiterbildung zum Machine Learning Engineer ist im Format „Weiterbildung“ erhältlich, dass ein Engagement von 10 Stunden pro Woche für 13 Monate erfordert. Vereinbare jetzt einen Termin und erfahre mehr darüber.
Auf jeden Fall! Und wer könnte dich besser beraten als unsere Lehrkräfte, die auch das Programm entwickelt haben. Sie haben ein offenes Ohr für alle Fragen, egal ob theoretisch oder praktisch.
Sie verfolgen auch deine Fortschritte genau mit, damit niemand vernachlässigt oder demotiviert ist. Jede von einer bestimmten Dauer abhängige Unterbrechung wird deinem Kohorten Manager mitgeteilt, der sich dann bei dir meldet, damit du dich organisieren kannst!
Schließlich werden unsere Arbeiten, Prüfungen und Klausuren auch von unserem Gremium qualifizierter Lehrkräfte von Hand korrigiert: Wir möchten das du in deinem eigenen Tempo effektiv vorankommst. Wir bei DataScientest sind davon überzeugt, dass nur eine individuelle Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!
Während deiner Weiterbildung und im Laufe der Entwicklung deiner Fähigkeiten wirst du ein Projekt für eine künstliche Intelligenzlösung leiten.
Das Projekt kann aus unserem Katalog stammen, der sich aus verschiedenen Themen zusammensetzt, mit technischen Geschäftsfragen und unter Verwendung umfangreicher und komplexer Daten. Du kannst auch ein persönliches Projekt vorschlagen, solange die Daten zugänglich sind und unser Lehrerteam sie validiert.
Es ist ein äußerst effektiver Weg, um von der Theorie zur Praxis zu gelangen und sicherzustellen, dass du die im Unterricht behandelten Themen anwendest.
Es handelt sich um ein Projekt, das von den Unternehmen sehr geschätzt wird, weil es die Qualität der Weiterbildung und die am Ende der Weiterbildung erworbenen Kenntnisse sicherstellt, denn auch Soft Skills sind sehr präsent.
Kurz gesagt, es ist ein Projekt, das eine echte Investition erfordert: Mindestens ein Drittel deiner Zeit, die du für die Ausbildung aufbringst, wird in dieses Projekt fließen.
Das Projekt wird von einem DataScientest-Mentor betreut, der sich regelmäßig mit dir austauscht, um deine Fortschritte zu sichern und dich anzuleiten.
Laut den Datenmanagern der größten CAC 40 Konzerne ist es für einen Data Scientist und damit auch für einen Machine Learning Engineer wichtiger zu wissen, wie man mündlich und schriftlich kommuniziert, als das Kerngeschäft des Unternehmens zu beherrschen.
Deshalb haben wir dies in unserem Lehrplan berücksichtigt, der auch Soft Skills mit einbezieht:
Außerdem hast du die Möglichkeit, an Lebenslauf-Workshops und Karriere-Coachings durch Berufsberater und das DataScientest-Personalteam teilzunehmen.
Wie beim Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer variiert das Gehalt, auf das ein Machine Learning Engineer Anspruch hat, je nach seiner Erfahrung, dem Unternehmen, das ihn einstellt, und der Stadt, in der er seine berufliche Tätigkeit ausübt.
Im Durchschnitt kann ein Junior Machine Learning Engineer zwischen 35.000 € und 40.000 €/Jahr verdienen. Das Gehalt eines Experten kann bis zu 60.000 €/Jahr betragen. Das Durchschnittsgehalt in Frankreich liegt bei 40.000 € pro Jahr, während es in den Vereinigten Staaten über hunderttausend Euro betragen kann!
Die Nachfrage nach Arbeit und damit das Stellenangebot im Bereich KI und insbesondere im Bereich Machine Learning Engineering boomt. Auf dem Arbeitsmarkt für maschinelles Lernen herrscht derzeit sogar ein Mangel an Arbeitskräften. Die Unternehmen werden sich immer mehr des Mehrwerts von Machine Learning bewusst, um ihre Daten besser und effektiver nutzen zu können, und haben Mühe, die richtigen Profile zu finden. Das öffnet die Türen für Bewerber/innen noch mehr und setzt die Gehälter unter Druck!
Heute gibt es kaum noch Branchen, die nicht um Talente konkurrieren. Die Anwendungen des maschinellen Lernens betreffen sowohl den Bildungsbereich als auch das Gesundheitswesen, die Industrie, die IT, etc. Außerdem sind sie so vielfältig wie die Daten selbst: Bild- und Spracherkennung, Kundenwissen, Risikomanagement und Betrugsprävention.
Für unsere Alumni stehen Beta-Tests zur Verfügung, damit sie auch nach dem Ende der Schulung noch Datenkenntnisse erwerben können.
Parallel dazu werden regelmäßig von unseren Datenwissenschaftlern verfasste Newsletter verschickt, die eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen im Bereich Data Science sind.
Und schließlich wächst die DataScientest-Community weiter, und mit ihr alle Alumni. Um in Kontakt zu bleiben und ehemaligen Studierenden die Möglichkeit zu geben, miteinander zu kommunizieren, hat DataScientest auf LinkedIn eine Gruppe von Absolventen eingerichtet, die sich über verschiedene Themen rund um Data Science austauschen und diskutieren.
Die DatAlumni Community, ist eine LinkedIn-Community, die DataScientest-Alumni zusammenbringt. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technologische Neuigkeiten zum Nutzen aller geteilt.
Darüber hinaus wird DataScientest in den kommenden Wochen ein Trombinoskop einführen, das Alumni in Kontakt bringt.
Ursprünglich unterstützte DataScientest die Datenumstellung von Unternehmen. Dies hat es möglich gemacht, starke Partnerschaften zwischen den renommierten Unternehmen zu schaffen, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben.
Sie waren es auch, die unser Angebot für Einzelpersonen ins Leben gerufen haben, um den Mangel an kompetenten Profilen auszugleichen. Dieser Bedarf an guten Profilen spiegelt sich auch in der Umfrage wider, die wir durchgeführt haben. Selbst bei knappen Budgets glauben nur 4 %, dass sie ihren Personalbestand an Datenwissenschaftlern verringern würden; im Vergleich dazu würden 28 % versuchen, ihre Zahl um mehr als 20 % zu erhöhen.
Aufgrund unserer Erfahrungen mit großen Unternehmen haben wir Partnerschaften geschlossen, dank denen unsere Absolventen ihre zukünftige Einstellung finden. Alle Partnerunternehmen verpflichten sich, unsere Auszubildenden am Ende ihrer Weiterbildung in ihren Einstellungsprozess miteinzubeziehen: Zusammen mit der Hilfe bei der Erstellung Lebensläufen und die Vorbereitung auf Vorstellungsgesprächen, bedeutet dies, dass du deinen Traumjob finden kannst.
Aufgrund unserer Erfahrung mit großen Unternehmen organisieren wir regelmäßig Recruiting-Messen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Schüler und Alumni richten.
Am ersten Tag wird dir eine Plattform für Karrieredienste mit allen für deine Arbeitssuche wichtigen Workshops vorgestellt.
Du kannst kontinuierlich darauf zugreifen, auch nach Beendigung deiner Weiterbildung.
Mathilde und Morgane, unsere Karrieremanager, sind während deiner gesamten Weiterbildung für dich da. Du kannst einen individuellen Termin mit ihnen vereinbaren, um dich zu beraten und alle Fragen zu deinem Karriereplan zu beantworten.
Darüber hinaus werden jeden Monat Karriereworkshops organisiert:
Zusätzlich zu diesen Themen gibt es weitere Workshops, die je nach den individuellen Bedürfnissen festgelegt werden. Andererseits werden konkrete Aktionen durchgeführt, um dich bei deiner Jobsuche zu unterstützen: eine von DataScientest mit seinen Partnerunternehmen organisierte Recruiting-Messe, die Organisation von Webinaren mit Datenexperten, Kommunikationsaktionen zur Steigerung deiner Sichtbarkeit (Lebenslaufwettbewerb, DataDays, Projektartikel, die im Blog und in externen Referenzmedien veröffentlicht werden).
Um mehr über alle karrierefördernden Maßnahmen von DataScientest zu erfahren, klicke auf diesen Link.
