🚀 Bist Du bereit für eine Karriere im Bereich Data? Finde es in nur 60 Sekunden heraus!
Lerne in unserer MLOps Weiterbildung, wie Du Deine KI-Modelle realisieren und anwenden kannst.
Die Kombination aus unserer interaktiven Lernplattform und von erfahrenen Data Scientists geleiteten Masterclasses hat bereits über 15.000 Alumni überzeugt und unseren Kursen eine Abschlussquote von über 94 % verliehen!
Eine von DataScientest entwickelte personalisierte Lernplattform. Profitiere von Trainingsmodulen, die viele Online-Übungen beinhalten. Diese ermöglichen es Dir, die im Kurs entwickelten Konzepte schrittweise umzusetzen.
Die grundlegenden Tools für eine weiterführende Programmierung erwerben.
In der Lage sein, eine API aufzubauen, einzusetzen und zu sichern.
Sicherstellen, überwachen, operationalisieren und verwalten von KI-Modellen, die in der Produktion eingesetzt werden.
Für die Finanzierung Deiner Weiterbildung zum Machine Learning Operator (MLOps) 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.
Als Arbeitnehmer kannst Du mit Deinem Arbeitgeber die Möglichkeit der teilweisen oder gänzlichen Finanzierung durch das Qualifizierungschancengesetz besprechen.
Alternativ kannst Du die Kosten der Weiterbildung aber auch selbst tragen. Falls Du den gesamten Betrag nicht auf einmal stemmen kannst, besteht für Dich ebenfalls die Möglichkeit der Ratenzahlung. Dadurch kannst Du bereits ab 155,60 € pro Monat mit Deiner Datenweiterbildung beginnen.
Nach erfolgreicher Vollendung des Data Scientist Kurses wirst Du mehrere verschiedene Zertifikate erhalten:
Patricia Jan, Data Scientist und Alumni von DataScientest, erzählt Euch heute in einem Video, ihre Erfahrungen der Weiterbildung und welche Rolle Data in ihrem Alltag spielt!
🎉 Möchtest auch Du mit einem unserer Kurse durchstarten? Jeden Monat werden starten neue Kurse und gute Nachrichten: Wir haben gerade den MLOps-Kurs gestartet, um die Weiterbildung zum Data Scientist zu erweitern!
Ein MLOps-Experte (Machine Learning Operations) ist entscheidend dafür, dass Machine-Learning-Modelle erfolgreich in die Produktion überführt und dort effektiv betrieben werden. Während Data Scientists sich auf die Entwicklung von Vorhersagemodellen konzentrieren, stellt der MLOps-Experte sicher, dass diese Modelle auch in realen, sich ständig verändernden Umgebungen zuverlässig funktionieren.
Dies umfasst das Überwachen, Aktualisieren und Skalieren der Modelle, um auf Phänomene wie „Data Drift“ oder saisonale Veränderungen zu reagieren, die die Modellleistung beeinträchtigen könnten. Durch die Kombination von Machine-Learning- und Operations-Kenntnissen sorgt der MLOps-Experte dafür, dass Unternehmen das volle Potenzial ihrer Machine-Learning-Modelle ausschöpfen können.
Ein MLOps-Experte ist dafür verantwortlich, Machine-Learning-Modelle erfolgreich in die Produktion zu bringen und dort kontinuierlich zu warten. Zu seinen Hauptaufgaben gehört das Refactoring des Codes der Data Scientists, um ihn stabil und effizient für den Produktionseinsatz vorzubereiten. Darüber hinaus integriert er die Modelle in die bestehende Dateninfrastruktur und optimiert sie, um große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten zu können. Ein weiterer wichtiger Aspekt seiner Arbeit ist die Automatisierung von Arbeitsabläufen mittels CI/CD-Pipelines, um eine nahtlose und schnelle Implementierung der Modelle zu gewährleisten.
Nachdem Du Dich auf der Website registriert hast, werden wir Dich kontaktieren, um Dir DataScientest und unsere Angebote vorzustellen. Unser Ziel: Deine Erwartungen mit unseren Weiterbildungen in Einklang bringen.
Damit wir Dein Niveau zu Beginn des Kurses kennen, wirst Du einen technischen Einstufungstest absolvieren. Er umfasst mathematische Begriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und grundlegende Algebra.
Sobald Du diesen Test bestanden hast, wird sich ein Mitglied unseres Teams erneut mit Dir in Verbindung setzen, um Deine Ergebnisse, die Finanzierungsmöglichkeiten und eventuelle weitere Fragen zur Weiterbildung zu besprechen. Dann muss nur noch ein Startdatum ausgemacht werden und Deine Weiterbildung kann beginnen. Bei DataScientest gibt es vor der Registrierung keine Verpflichtung. Du darfst Dich jederzeit dafür entscheiden, aufzuhören.
Wenn Du Dich dann für eine Weiterbildung bei uns entscheidest, wird Dich unser Team auch weiterhin bei allem unterstützen.
Schon zu Beginn kümmern sich unsere Teams darum, Dich in allen praktischen Aspekten zu begleiten, sei es bei der berufsbegleitenden Weiterbildung oder beim Bootcamp.
Der Lehrplan besteht aus mehreren Modulen, die in verschiedene Lerneinheiten unterteilt sind. So kannst Du Dir die Fähigkeiten aneignen, die für den Beruf des Machine Learning Operators relevant sind.
Während des gesamten Kurses wirst Du lernen, die folgenden Tools zu beherrschen: Git und Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow.
Bei einer Gesamtstundenzahl von 220 Stunden findet Deine Weiterbildung zu 80 % auf unserer eigens dafür entwickelten Plattform für persönliches Coaching statt, während die restlichen 20 % in Form von Live-Masterclasses stattfinden, in denen eine erfahrene Lehrkraft den Kurs leitet und alle Deine Fragen beantwortet.
Neben der Plattform und den Masterclasses wirst Du an einem Projekt arbeiten, das Deine erworbenen Fähigkeiten bestätigen wird und Dich auf Deine zukünftige Tätigkeit vorbereitet.
Ja, klar! Und wer könnte Dich besser unterstützen als unsere Dozierenden, die das Programm auch entworfen haben? Sie stehen für theoretische sowie praktische Fragen zur Verfügung und sind pädagogisch geschult.
Sie verfolgen die Fortschritte der Teilnehmenden ganz genau, damit niemand zurückbleibt oder die Motivation verliert. Wenn Du Dich über einen längeren Zeitraum nicht mehr in die Lernplattform einloggst, werden Deine Dozierenden Dich kontaktieren und Dich wieder zurück ins Boot holen: Wir lassen Dich nicht allein!
Schließlich werden die Aufgaben sowie schriftliche und mündliche Prüfungen ebenfalls von unseren qualifizierten Dozierenden 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 persönliche Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!
Unsere Weiterbildungen finden auf Englisch statt. Dies hat mehrere Gründe.
Zum einen wird in der Data Branche größtenteils auf Englisch kommuniziert. Programmiersprachen und Co. sind grundsätzlich auf Englisch, sodass während des Erlernens dieser Tools ohnehin Englischkenntnisse notwendig sind.
Zum anderen werden alle unsere Kurse von unseren eigenen Data Scientists geleitet. Da der Unternehmenssitz von DataScientest in Frankreich ist und unsere Mitarbeitenden unterschiedlicher Nationalität sind, bieten wir die Weiterbildungen international auf Englisch an. Wir legen großen Wert auf exzellente Qualität. Daher lassen wir unsere Kurse nicht von externen Dozierenden durchführen, sondern vertrauen Deine Karriere nur unseren inhouse Dozierenden an.
Für unsere Weiterbildungen empfehlen wir Kenntnisse in Englisch zwischen B1 und B2-Niveau. Aber keine Sorge! Wenn man einmal eine Sprache gelernt hat, bleibt diese in der Regel noch im Hinterkopf und muss nur wieder aktiviert werden. Wenn Du Dir unsicher bist, ob Deine Kenntnisse ausreichen, dann vereinbare einfach einen Termin mit unserem Team.
Alternativ kannst Du unsere Weiterbildungen auch auf Französisch besuchen, jedoch gelten in dem Fall dann gegebenenfalls andere Voraussetzungen für die Teilnahme und die Finanzierungsmöglichkeiten können sich ändern. Sprich hierüber gern mit unserem Team.
Um in den MLOps-Kurs aufgenommen zu werden, solltest Du zumindest eine erste Weiterbildung zum Data Scientist bei einer anerkannten Ausbildungsorganisation oder eine zweijährige Berufserfahrung als Data Scientist in einem Unternehmen erworben haben.
Das Programmieren ist besonders wichtig, um ein Machine-Learning-Projekt zu realisieren. Deshalb ist Dein Interesse für das Programmieren von Vorteil.
Da die Terminologie, die Dokumentation und die Online-Ressourcen hauptsächlich auf Englisch sind, solltest du die englische Sprache gut beherrschen.
Der Lehrplan besteht aus mehreren Modulen, die in verschiedene Lerneinheiten unterteilt sind. So kannst Du Dir die Fähigkeiten aneignen, die für den Beruf des Machine Learning Operators relevant sind.
Während des gesamten Kurses wirst Du lernen, die folgenden Tools zu beherrschen: Git und Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow.
Bei einer Gesamtstundenzahl von 220 Stunden findet Deine Weiterbildung zu 80 % auf unserer eigens dafür entwickelten Plattform für persönliches Coaching statt, während die restlichen 20 % in Form von Live-Masterclasses stattfinden, in denen eine erfahrene Lehrkraft den Kurs leitet und alle Deine Fragen beantwortet.
Neben der Plattform und den Masterclasses wirst Du an einem Projekt arbeiten, das Deine erworbenen Fähigkeiten bestätigen wird und Dich auf Deine zukünftige Tätigkeit vorbereitet.
Vereinbare einen Termin, um mehr darüber zu erfahren.
Am Ende Deiner Weiterbildung wirst Du:
Während Deiner Weiterbildung und Deinem Kompetenzerwerb wirst Du ein Praxisprojekt durchführen.
Dieses Projekt kann aus unserem Katalog stammen, der aus verschiedenen Themen besteht, technische Probleme von Unternehmen beinhaltet und reichhaltige und komplexe Daten verwendet. Du darfst auch Dein eigenes Projekt vorschlagen, solange die Daten zugänglich sind und unser Lehrteam das Projekt genehmigt. Natürlich ist es schwieriger und konkreter: es sind keine bereinigten Daten, keine vortrainierten Modelle. Jedoch sind unsere Dozierenden da, um Dir bei jedem Schritt dieses Projekts zu helfen.
Dies ist ein äußerst effektiver Weg, um die Theorie in die Praxis umzusetzen, damit Du die im Kurs behandelten Themen anwendest.
Ein solches Projekt wird von den Unternehmen sehr geschätzt, weil es die Qualität der Weiterbildung und die erworbenen Fachkenntnisse gewährleistet. Dabei geht es nicht nur um technische Kenntnisse, sondern auch um Soft Skills:
Das Projekt ist also ein wichtiger Bestandteil Deiner Weiterbildung und Du wirst einen großen Teil der Zeit in die Durchführung dieser Aufgabe investieren: Mindestens ein Drittel Deiner Zeit wird in dieses Projekt fließen.
Jeder Schritt des Projekts stellt einen neuen Aspekt in den Vordergrund, der in der Weiterbildung behandelt wird. Dabei wirst Du von Deiner Betreuerin oder Deinem Betreuer begleitet, um Deinen Fortschritt und Dein Verständnis während des gesamten Kurses zu gewährleisten.
Mit dem Absolvieren unserer MLOps-Weiterbildung bekommst Du ein Zertifikat über das erfolgreiche Absolvieren der Weiterbildung von uns.
DataScientest genießt als B2B-Marktführer im Bereich Data Science Weiterbildungen einen hohen Bekanntheitsgrad bei Unternehmen, die DataScientest mit der Fortbildung ihrer Teams im Bereich Data Science beauftragen. Dieses Vertrauen gewährleistet die Anerkennung unserer Zertifikate.
Wie bei einem Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer kann das Gehalt eines Machine Learning Operators je nach Erfahrung und dem Unternehmen unterschiedlich ausfallen.
Laut Glassdoor verdient ein MLOps in Deutschland 65.000 € pro Jahr.
Die Nachfrage nach Arbeit und damit das Angebot an Arbeitsplätzen in der KI-Welt und insbesondere im Machine Learning Engineering explodiert geradezu. Auf dem Arbeitsmarkt für Machine Learning herrscht derzeit ein Mangel an Arbeitskräften.
Unternehmen erkennen zunehmend den Mehrwert von Machine Learning Operators, um ihre Daten vollständig und effizienter zu nutzen, und haben Schwierigkeiten, die richtigen Profile zu finden. Das öffnet die Türen für Bewerbende und erhöht den Druck auf die Gehälter!
Heutzutage gibt es fast keine Branche mehr, in der nicht um Talente gekämpft wird. Die Anwendungen von Machine Learning reichen vom Bildungswesen über das Gesundheitswesen bis hin zu Industrie und IT. Außerdem sind sie so vielfältig wie die Daten selbst: Bild- und Spracherkennung, Kundenwissen, Risikomanagement und Betrugsprävention.
Um den Kontakt zu halten und den Teilnehmenden die Möglichkeit zu geben, miteinander zu kommunizieren, hat DataScientest eine Gruppe von Alumni auf LinkedIn eingerichtet, die Informationen zu verschiedenen Data Science-Themen teilen und austauschen.
Darüber hinaus verschicken unsere Data Scientists regelmäßig Newsletter. Diese sind eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen aus dem Bereich Data Science.
Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten zum Nutzen aller geteilt und Neues aus dem Bereich Data Science besprochen.
Hier haben die Absolvierenden die Möglichkeit, sich untereinander zu vernetzen und auszutauschen.
Am Anfang begleitete DataScientest Unternehmen bei ihrem digitalen Wandel. Dadurch sind enge Beziehungen zu Großunternehmen (Allianz, BNP Paribas, AXA, Orange, Stellantis uvm.) entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben
Diese Großunternehmen haben uns dazu motiviert, unser Produktangebot auf Privatkund:innen zu erweitern. Dadurch wollen wir den Mangel an kompetenten Fachkräften in dieser Branche verringern.
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 Mathilde Venchiarutti kontaktieren: mathilde.v@datascientest.com.
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.
Estelle, unsere Karrieremanagerin, ist mit ihrem Team 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.
Ein MLOps-Experte (Machine Learning Operations) ist entscheidend dafür, dass Machine-Learning-Modelle erfolgreich in die Produktion überführt und dort effektiv betrieben werden. Während Data Scientists sich auf die Entwicklung von Vorhersagemodellen konzentrieren, stellt der MLOps-Experte sicher, dass diese Modelle auch in realen, sich ständig verändernden Umgebungen zuverlässig funktionieren.
Dies umfasst das Überwachen, Aktualisieren und Skalieren der Modelle, um auf Phänomene wie „Data Drift“ oder saisonale Veränderungen zu reagieren, die die Modellleistung beeinträchtigen könnten. Durch die Kombination von Machine-Learning- und Operations-Kenntnissen sorgt der MLOps-Experte dafür, dass Unternehmen das volle Potenzial ihrer Machine-Learning-Modelle ausschöpfen können.
Ein MLOps-Experte ist dafür verantwortlich, Machine-Learning-Modelle erfolgreich in die Produktion zu bringen und dort kontinuierlich zu warten. Zu seinen Hauptaufgaben gehört das Refactoring des Codes der Data Scientists, um ihn stabil und effizient für den Produktionseinsatz vorzubereiten. Darüber hinaus integriert er die Modelle in die bestehende Dateninfrastruktur und optimiert sie, um große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten zu können. Ein weiterer wichtiger Aspekt seiner Arbeit ist die Automatisierung von Arbeitsabläufen mittels CI/CD-Pipelines, um eine nahtlose und schnelle Implementierung der Modelle zu gewährleisten.
Nachdem Du Dich auf der Website registriert hast, werden wir Dich kontaktieren, um Dir DataScientest und unsere Angebote vorzustellen. Unser Ziel: Deine Erwartungen mit unseren Weiterbildungen in Einklang bringen.
Damit wir Dein Niveau zu Beginn des Kurses kennen, wirst Du einen technischen Einstufungstest absolvieren. Er umfasst mathematische Begriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und grundlegende Algebra.
Sobald Du diesen Test bestanden hast, wird sich ein Mitglied unseres Teams erneut mit Dir in Verbindung setzen, um Deine Ergebnisse, die Finanzierungsmöglichkeiten und eventuelle weitere Fragen zur Weiterbildung zu besprechen. Dann muss nur noch ein Startdatum ausgemacht werden und Deine Weiterbildung kann beginnen. Bei DataScientest gibt es vor der Registrierung keine Verpflichtung. Du darfst Dich jederzeit dafür entscheiden, aufzuhören.
Wenn Du Dich dann für eine Weiterbildung bei uns entscheidest, wird Dich unser Team auch weiterhin bei allem unterstützen.
Schon zu Beginn kümmern sich unsere Teams darum, Dich in allen praktischen Aspekten zu begleiten, sei es bei der berufsbegleitenden Weiterbildung oder beim Bootcamp.
Der Lehrplan besteht aus mehreren Modulen, die in verschiedene Lerneinheiten unterteilt sind. So kannst Du Dir die Fähigkeiten aneignen, die für den Beruf des Machine Learning Operators relevant sind.
Während des gesamten Kurses wirst Du lernen, die folgenden Tools zu beherrschen: Git und Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow.
Bei einer Gesamtstundenzahl von 220 Stunden findet Deine Weiterbildung zu 80 % auf unserer eigens dafür entwickelten Plattform für persönliches Coaching statt, während die restlichen 20 % in Form von Live-Masterclasses stattfinden, in denen eine erfahrene Lehrkraft den Kurs leitet und alle Deine Fragen beantwortet.
Neben der Plattform und den Masterclasses wirst Du an einem Projekt arbeiten, das Deine erworbenen Fähigkeiten bestätigen wird und Dich auf Deine zukünftige Tätigkeit vorbereitet.
Ja, klar! Und wer könnte Dich besser unterstützen als unsere Dozierenden, die das Programm auch entworfen haben? Sie stehen für theoretische sowie praktische Fragen zur Verfügung und sind pädagogisch geschult.
Sie verfolgen die Fortschritte der Teilnehmenden ganz genau, damit niemand zurückbleibt oder die Motivation verliert. Wenn Du Dich über einen längeren Zeitraum nicht mehr in die Lernplattform einloggst, werden Deine Dozierenden Dich kontaktieren und Dich wieder zurück ins Boot holen: Wir lassen Dich nicht allein!
Schließlich werden die Aufgaben sowie schriftliche und mündliche Prüfungen ebenfalls von unseren qualifizierten Dozierenden 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 persönliche Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!
Unsere Weiterbildungen finden auf Englisch statt. Dies hat mehrere Gründe.
Zum einen wird in der Data Branche größtenteils auf Englisch kommuniziert. Programmiersprachen und Co. sind grundsätzlich auf Englisch, sodass während des Erlernens dieser Tools ohnehin Englischkenntnisse notwendig sind.
Zum anderen werden alle unsere Kurse von unseren eigenen Data Scientists geleitet. Da der Unternehmenssitz von DataScientest in Frankreich ist und unsere Mitarbeitenden unterschiedlicher Nationalität sind, bieten wir die Weiterbildungen international auf Englisch an. Wir legen großen Wert auf exzellente Qualität. Daher lassen wir unsere Kurse nicht von externen Dozierenden durchführen, sondern vertrauen Deine Karriere nur unseren inhouse Dozierenden an.
Für unsere Weiterbildungen empfehlen wir Kenntnisse in Englisch zwischen B1 und B2-Niveau. Aber keine Sorge! Wenn man einmal eine Sprache gelernt hat, bleibt diese in der Regel noch im Hinterkopf und muss nur wieder aktiviert werden. Wenn Du Dir unsicher bist, ob Deine Kenntnisse ausreichen, dann vereinbare einfach einen Termin mit unserem Team.
Alternativ kannst Du unsere Weiterbildungen auch auf Französisch besuchen, jedoch gelten in dem Fall dann gegebenenfalls andere Voraussetzungen für die Teilnahme und die Finanzierungsmöglichkeiten können sich ändern. Sprich hierüber gern mit unserem Team.
Um in den MLOps-Kurs aufgenommen zu werden, solltest Du zumindest eine erste Weiterbildung zum Data Scientist bei einer anerkannten Ausbildungsorganisation oder eine zweijährige Berufserfahrung als Data Scientist in einem Unternehmen erworben haben.
Das Programmieren ist besonders wichtig, um ein Machine-Learning-Projekt zu realisieren. Deshalb ist Dein Interesse für das Programmieren von Vorteil.
Da die Terminologie, die Dokumentation und die Online-Ressourcen hauptsächlich auf Englisch sind, solltest du die englische Sprache gut beherrschen.
Der Lehrplan besteht aus mehreren Modulen, die in verschiedene Lerneinheiten unterteilt sind. So kannst Du Dir die Fähigkeiten aneignen, die für den Beruf des Machine Learning Operators relevant sind.
Während des gesamten Kurses wirst Du lernen, die folgenden Tools zu beherrschen: Git und Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow.
Bei einer Gesamtstundenzahl von 220 Stunden findet Deine Weiterbildung zu 80 % auf unserer eigens dafür entwickelten Plattform für persönliches Coaching statt, während die restlichen 20 % in Form von Live-Masterclasses stattfinden, in denen eine erfahrene Lehrkraft den Kurs leitet und alle Deine Fragen beantwortet.
Neben der Plattform und den Masterclasses wirst Du an einem Projekt arbeiten, das Deine erworbenen Fähigkeiten bestätigen wird und Dich auf Deine zukünftige Tätigkeit vorbereitet.
Vereinbare einen Termin, um mehr darüber zu erfahren.
Am Ende Deiner Weiterbildung wirst Du:
Während Deiner Weiterbildung und Deinem Kompetenzerwerb wirst Du ein Praxisprojekt durchführen.
Dieses Projekt kann aus unserem Katalog stammen, der aus verschiedenen Themen besteht, technische Probleme von Unternehmen beinhaltet und reichhaltige und komplexe Daten verwendet. Du darfst auch Dein eigenes Projekt vorschlagen, solange die Daten zugänglich sind und unser Lehrteam das Projekt genehmigt. Natürlich ist es schwieriger und konkreter: es sind keine bereinigten Daten, keine vortrainierten Modelle. Jedoch sind unsere Dozierenden da, um Dir bei jedem Schritt dieses Projekts zu helfen.
Dies ist ein äußerst effektiver Weg, um die Theorie in die Praxis umzusetzen, damit Du die im Kurs behandelten Themen anwendest.
Ein solches Projekt wird von den Unternehmen sehr geschätzt, weil es die Qualität der Weiterbildung und die erworbenen Fachkenntnisse gewährleistet. Dabei geht es nicht nur um technische Kenntnisse, sondern auch um Soft Skills:
Das Projekt ist also ein wichtiger Bestandteil Deiner Weiterbildung und Du wirst einen großen Teil der Zeit in die Durchführung dieser Aufgabe investieren: Mindestens ein Drittel Deiner Zeit wird in dieses Projekt fließen.
Jeder Schritt des Projekts stellt einen neuen Aspekt in den Vordergrund, der in der Weiterbildung behandelt wird. Dabei wirst Du von Deiner Betreuerin oder Deinem Betreuer begleitet, um Deinen Fortschritt und Dein Verständnis während des gesamten Kurses zu gewährleisten.
Mit dem Absolvieren unserer MLOps-Weiterbildung bekommst Du ein Zertifikat über das erfolgreiche Absolvieren der Weiterbildung von uns.
DataScientest genießt als B2B-Marktführer im Bereich Data Science Weiterbildungen einen hohen Bekanntheitsgrad bei Unternehmen, die DataScientest mit der Fortbildung ihrer Teams im Bereich Data Science beauftragen. Dieses Vertrauen gewährleistet die Anerkennung unserer Zertifikate.
Wie bei einem Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer kann das Gehalt eines Machine Learning Operators je nach Erfahrung und dem Unternehmen unterschiedlich ausfallen.
Laut Glassdoor verdient ein MLOps in Deutschland 65.000 € pro Jahr.
Die Nachfrage nach Arbeit und damit das Angebot an Arbeitsplätzen in der KI-Welt und insbesondere im Machine Learning Engineering explodiert geradezu. Auf dem Arbeitsmarkt für Machine Learning herrscht derzeit ein Mangel an Arbeitskräften.
Unternehmen erkennen zunehmend den Mehrwert von Machine Learning Operators, um ihre Daten vollständig und effizienter zu nutzen, und haben Schwierigkeiten, die richtigen Profile zu finden. Das öffnet die Türen für Bewerbende und erhöht den Druck auf die Gehälter!
Heutzutage gibt es fast keine Branche mehr, in der nicht um Talente gekämpft wird. Die Anwendungen von Machine Learning reichen vom Bildungswesen über das Gesundheitswesen bis hin zu Industrie und IT. Außerdem sind sie so vielfältig wie die Daten selbst: Bild- und Spracherkennung, Kundenwissen, Risikomanagement und Betrugsprävention.
Um den Kontakt zu halten und den Teilnehmenden die Möglichkeit zu geben, miteinander zu kommunizieren, hat DataScientest eine Gruppe von Alumni auf LinkedIn eingerichtet, die Informationen zu verschiedenen Data Science-Themen teilen und austauschen.
Darüber hinaus verschicken unsere Data Scientists regelmäßig Newsletter. Diese sind eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen aus dem Bereich Data Science.
Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten zum Nutzen aller geteilt und Neues aus dem Bereich Data Science besprochen.
Hier haben die Absolvierenden die Möglichkeit, sich untereinander zu vernetzen und auszutauschen.
Am Anfang begleitete DataScientest Unternehmen bei ihrem digitalen Wandel. Dadurch sind enge Beziehungen zu Großunternehmen (Allianz, BNP Paribas, AXA, Orange, Stellantis uvm.) entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben
Diese Großunternehmen haben uns dazu motiviert, unser Produktangebot auf Privatkund:innen zu erweitern. Dadurch wollen wir den Mangel an kompetenten Fachkräften in dieser Branche verringern.
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 Mathilde Venchiarutti kontaktieren: mathilde.v@datascientest.com.
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.
Estelle, unsere Karrieremanagerin, ist mit ihrem Team 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.
