🚀 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.
Das Ziel eines MLOps-Teams ist es, den Einsatz von Machine-Learning-Modellen im Softwaresystem des Unternehmens zu automatisieren. Anders gesagt: Es geht darum, die kompletten Schritte des „ML“-Workflows ohne manuelle Eingriffe zu automatisieren.
Die grundlegenden Tools für eine weiterführende Programmierung erwerben
In der Lage sein, eine API aufzubauen, einzusetzen und zu sichern
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:in kannst Du mit Deinem Arbeitgeber die Möglichkeit der teilweisen oder gänzlichen Finanzierung Deiner Weiterbildung 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 375 € pro Monat mit Deiner Data-Weiterbildung beginnen.
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!
Noch vor wenigen Jahren stellten Unternehmen, um von Daten zu profitieren, lediglich Data Scientists und Machine Learning-Expert:innen ein.
Diese Fachleute konnten Vorhersagemodelle erstellen, mit denen Unternehmen ihre Arbeitsabläufe automatisieren und wichtige Entscheidungen treffen konnten.
Allerdings scheiterten Machine-Learning-Projekte, wenn sie in Produktion gehen sollten. Unternehmen verpassten Chancen und die Kund:innen waren unzufrieden.
Data Scientists konzentrieren sich ausschließlich auf die Erstellung von Machine-Learning-Modellen. Sobald sie in den Händen der Endnutzer sind, gibt es kein System, das sicherstellt, dass diese Modelle in der realen Welt und in einer anderen Umgebung als der, in der sie trainiert wurden, richtig funktionieren.
Die reale Welt ist jedoch unvorhersehbar und verändert sich ständig. Deshalb kann sich die Leistung eines Machine-Learning-Modells von einem Tag auf den anderen drastisch ändern.
Zum Beispiel kann die kleinste Änderung in der Trainingsdatenbank die Genauigkeit des Modells beeinflussen. Dieses Phänomen wird als „Data Drift“ bezeichnet und muss schnell erkannt werden, um das Modell zu aktualisieren, bevor es verzerrt wird.
Ebenso verursacht die Saisonalität regelmäßige und vorhersehbare Änderungen an den Daten in bestimmten Zeitintervallen. Machine-Learning-Modelle müssen regelmäßig aktualisiert werden, um diese saisonalen Veränderungen zu berücksichtigen.
Außerdem sind viele Machine-Learning-Modelle nicht für die Produktion geeignet, weil sie die großen Datenmengen, die in Echtzeit in das System einfließen, nicht bewältigen können.
Diese Phänomene, die mit fehlenden Verfahren für den Einsatz von Machine-Learning-Modellen zusammenhängen, können einen äußerst negativen Einfluss auf die Leistung der Algorithmen in der Produktion haben. Um dieses Problem zu beheben, wurde der Beruf des MLOps (Machine Learning Operators) ins Leben gerufen.
Ein MLOps verfügt sowohl über Machine-Learning- als auch über Operations-Kenntnisse. Seine Aufgabe ist es, den Workflow zu unterstützen, der auf die Erstellung von Machine-Learning-Modellen folgt.
Die Aufgabe des MLOps umfasst den Einsatz und die kontinuierliche Wartung von Machine-Learning-Modellen. Dieser Beruf liegt an der Schnittstelle zwischen Machine Learning, Data Engineering und DevOps.
Eine seiner Aufgaben ist das Refactoring des Codes der Data Scientists, um ihn für die Produktion bereitzustellen. Er muss dafür sorgen, dass die von den Data Scientists vorgenommenen Codeänderungen stabil und schnell an die Produktion ausgeliefert werden.
Diese Fachkraft ist sowohl für den Einsatz des Modells als auch für die laufende Wartung verantwortlich. Sie verfügt über umfassende Kenntnisse von Machine-Learning-Algorithmen,
MLOps sind ebenfalls Expert:innen für DevOps: die Methodik der Softwareentwicklung, die auf der Zusammenarbeit von Entwicklungs- und Betriebsteams und der Automatisierung von Arbeitsabläufen beruht.
Die Rolle des MLOps-Engineers ist der des DevOps-Engineers sehr ähnlich. Der Hauptunterschied besteht jedoch in der Nutzung von Machine-Learning-Modellen. Er beherrscht auch die Automatisierung durch CI/CD-Pipelines (Continuous Integration und Continuous Deployment).
Die Data-Science-Teams bauen das Machine-Learning-Modell, aber der MLOps kümmert sich um die Änderungen am Code für den Einsatz. Er integriert das Machine-Learning-Modell in die bestehende Dateninfrastruktur des Unternehmens und optimiert es, damit es große Datenmengen in einer Produktionsumgebung bewältigen kann.
Nachdem Du Dich auf der Website registriert hast, werden wir Dich kontaktieren, um Dir DataScientest und unsere Angebote vorzustellen und Deinen Lebenslauf und Deine Karrierepläne zu besprechen. 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.
DataScientest ist der einzige Anbieter, der hybride Weiterbildungen anbietet. Das bedeutet, unsere Kurse setzen sich aus einer Mischung aus Präsenz- und Online-Unterricht zusammen. Dies bedeutet, dass 80 % der Weiterbildung auf der Coaching-Plattform und die verbleibenden 20 % in Form von Masterclasses per Live-Videokonferenz stattfinden. So bewahrst Du die nötige Flexibilität, um ohne Kompromisse unsere anspruchsvolle Weiterbildung zu absolvieren. Dieses Format hat sich bei DataScientest bewährt und hilft unseren Lernenden, die Kurse erfolgreich abzuschließen.
Entdecke unsere Pädagogik in 2 Minuten mit diesem Video
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.
Dank unserer Umfragen bei unseren DataBoss-Communities und Absolvent:innen konnten unsere Expert:innen für Data Science ein Kursprogramm zusammenstellen, welches genau den von Personalvermittler:innen gesuchten Kompetenzen entspricht.
Während des gesamten Kurses wirst Du lernen, die folgenden Tools zu beherrschen: Python, Git und Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow.
Bei einer Gesamtstundenzahl von 150 Stunden findet Deine Weiterbildung zu 85 % auf unserer eigens dafür entwickelten Plattform für persönliches Coaching statt, während die restlichen 15 % 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 Leitprojekt arbeiten, das Deine erworbenen Fähigkeiten bestätigen wird und Dich auf Deine zukünftige Tätigkeit vorbereitet.
Der MLOps-Kurs ist nur im „Teilzeit“-Format verfügbar. Du kannst den Kurs in 10 Stunden pro Woche über einen Zeitraum von vier Monaten absolvieren.
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. Das Durchschnittsgehalt in Frankreich liegt bei 40.000 € pro Jahr, während es in den USA über 100.000 € betragen kann.
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 Bewerber:innen 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.
Laut Datenmanager:innen von 30 der führenden französischen Aktiengesellschaften ist es für Data Scientists wichtiger, sowohl mündlich als auch schriftlich kommunizieren zu können, als die gesamten Geschäftsabläufe des Unternehmens zu meistern.
Deshalb werden bei uns auch die folgenden Soft Skills trainiert:
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.
Auf Grundlage unserer Erfahrungen mit großen Unternehmen haben wir Partnerschaften geschlossen, die unseren Alumni den beruflichen (Wieder)einstieg erleichtern. Wir organisieren regelmäßig Rekrutierungsmessen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Teilnehmenden und Alumni richten. Alle unsere Partnerunternehmen haben sich außerdem 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 für Einstellungstests an, damit Du Deinen Traumjob im Bereich Data Science findest.
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 Anfang Deiner Weiterbildung erhältst Du Zugang zu unserer Plattform für Career Services.
Du kannst jederzeit darauf zugreifen – auch nach Abschluss Deiner Weiterbildung.
Morgane und Estelle, 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:
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 Recruitingmesse, Organisation von Webinaren mit Data Expert:innen, 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.
Noch vor wenigen Jahren stellten Unternehmen, um von Daten zu profitieren, lediglich Data Scientists und Machine Learning-Expert:innen ein.
Diese Fachleute konnten Vorhersagemodelle erstellen, mit denen Unternehmen ihre Arbeitsabläufe automatisieren und wichtige Entscheidungen treffen konnten.
Allerdings scheiterten Machine-Learning-Projekte, wenn sie in Produktion gehen sollten. Unternehmen verpassten Chancen und die Kund:innen waren unzufrieden.
Data Scientists konzentrieren sich ausschließlich auf die Erstellung von Machine-Learning-Modellen. Sobald sie in den Händen der Endnutzer sind, gibt es kein System, das sicherstellt, dass diese Modelle in der realen Welt und in einer anderen Umgebung als der, in der sie trainiert wurden, richtig funktionieren.
Die reale Welt ist jedoch unvorhersehbar und verändert sich ständig. Deshalb kann sich die Leistung eines Machine-Learning-Modells von einem Tag auf den anderen drastisch ändern.
Zum Beispiel kann die kleinste Änderung in der Trainingsdatenbank die Genauigkeit des Modells beeinflussen. Dieses Phänomen wird als „Data Drift“ bezeichnet und muss schnell erkannt werden, um das Modell zu aktualisieren, bevor es verzerrt wird.
Ebenso verursacht die Saisonalität regelmäßige und vorhersehbare Änderungen an den Daten in bestimmten Zeitintervallen. Machine-Learning-Modelle müssen regelmäßig aktualisiert werden, um diese saisonalen Veränderungen zu berücksichtigen.
Außerdem sind viele Machine-Learning-Modelle nicht für die Produktion geeignet, weil sie die großen Datenmengen, die in Echtzeit in das System einfließen, nicht bewältigen können.
Diese Phänomene, die mit fehlenden Verfahren für den Einsatz von Machine-Learning-Modellen zusammenhängen, können einen äußerst negativen Einfluss auf die Leistung der Algorithmen in der Produktion haben. Um dieses Problem zu beheben, wurde der Beruf des MLOps (Machine Learning Operators) ins Leben gerufen.
Ein MLOps verfügt sowohl über Machine-Learning- als auch über Operations-Kenntnisse. Seine Aufgabe ist es, den Workflow zu unterstützen, der auf die Erstellung von Machine-Learning-Modellen folgt.
Die Aufgabe des MLOps umfasst den Einsatz und die kontinuierliche Wartung von Machine-Learning-Modellen. Dieser Beruf liegt an der Schnittstelle zwischen Machine Learning, Data Engineering und DevOps.
Eine seiner Aufgaben ist das Refactoring des Codes der Data Scientists, um ihn für die Produktion bereitzustellen. Er muss dafür sorgen, dass die von den Data Scientists vorgenommenen Codeänderungen stabil und schnell an die Produktion ausgeliefert werden.
Diese Fachkraft ist sowohl für den Einsatz des Modells als auch für die laufende Wartung verantwortlich. Sie verfügt über umfassende Kenntnisse von Machine-Learning-Algorithmen,
MLOps sind ebenfalls Expert:innen für DevOps: die Methodik der Softwareentwicklung, die auf der Zusammenarbeit von Entwicklungs- und Betriebsteams und der Automatisierung von Arbeitsabläufen beruht.
Die Rolle des MLOps-Engineers ist der des DevOps-Engineers sehr ähnlich. Der Hauptunterschied besteht jedoch in der Nutzung von Machine-Learning-Modellen. Er beherrscht auch die Automatisierung durch CI/CD-Pipelines (Continuous Integration und Continuous Deployment).
Die Data-Science-Teams bauen das Machine-Learning-Modell, aber der MLOps kümmert sich um die Änderungen am Code für den Einsatz. Er integriert das Machine-Learning-Modell in die bestehende Dateninfrastruktur des Unternehmens und optimiert es, damit es große Datenmengen in einer Produktionsumgebung bewältigen kann.
Nachdem Du Dich auf der Website registriert hast, werden wir Dich kontaktieren, um Dir DataScientest und unsere Angebote vorzustellen und Deinen Lebenslauf und Deine Karrierepläne zu besprechen. 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.
DataScientest ist der einzige Anbieter, der hybride Weiterbildungen anbietet. Das bedeutet, unsere Kurse setzen sich aus einer Mischung aus Präsenz- und Online-Unterricht zusammen. Dies bedeutet, dass 80 % der Weiterbildung auf der Coaching-Plattform und die verbleibenden 20 % in Form von Masterclasses per Live-Videokonferenz stattfinden. So bewahrst Du die nötige Flexibilität, um ohne Kompromisse unsere anspruchsvolle Weiterbildung zu absolvieren. Dieses Format hat sich bei DataScientest bewährt und hilft unseren Lernenden, die Kurse erfolgreich abzuschließen.
Entdecke unsere Pädagogik in 2 Minuten mit diesem Video
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.
Dank unserer Umfragen bei unseren DataBoss-Communities und Absolvent:innen konnten unsere Expert:innen für Data Science ein Kursprogramm zusammenstellen, welches genau den von Personalvermittler:innen gesuchten Kompetenzen entspricht.
Während des gesamten Kurses wirst Du lernen, die folgenden Tools zu beherrschen: Python, Git und Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow.
Bei einer Gesamtstundenzahl von 150 Stunden findet Deine Weiterbildung zu 85 % auf unserer eigens dafür entwickelten Plattform für persönliches Coaching statt, während die restlichen 15 % 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 Leitprojekt arbeiten, das Deine erworbenen Fähigkeiten bestätigen wird und Dich auf Deine zukünftige Tätigkeit vorbereitet.
Der MLOps-Kurs ist nur im „Teilzeit“-Format verfügbar. Du kannst den Kurs in 10 Stunden pro Woche über einen Zeitraum von vier Monaten absolvieren.
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. Das Durchschnittsgehalt in Frankreich liegt bei 40.000 € pro Jahr, während es in den USA über 100.000 € betragen kann.
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 Bewerber:innen 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.
Laut Datenmanager:innen von 30 der führenden französischen Aktiengesellschaften ist es für Data Scientists wichtiger, sowohl mündlich als auch schriftlich kommunizieren zu können, als die gesamten Geschäftsabläufe des Unternehmens zu meistern.
Deshalb werden bei uns auch die folgenden Soft Skills trainiert:
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.
Auf Grundlage unserer Erfahrungen mit großen Unternehmen haben wir Partnerschaften geschlossen, die unseren Alumni den beruflichen (Wieder)einstieg erleichtern. Wir organisieren regelmäßig Rekrutierungsmessen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Teilnehmenden und Alumni richten. Alle unsere Partnerunternehmen haben sich außerdem 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 für Einstellungstests an, damit Du Deinen Traumjob im Bereich Data Science findest.
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 Anfang Deiner Weiterbildung erhältst Du Zugang zu unserer Plattform für Career Services.
Du kannst jederzeit darauf zugreifen – auch nach Abschluss Deiner Weiterbildung.
Morgane und Estelle, 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:
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 Recruitingmesse, Organisation von Webinaren mit Data Expert:innen, Kommunikationsmaßnahmen zur Steigerung Deiner Sichtbarkeit (Lebenslauf-Wettbewerb, DataDays, Projektartikel im Blog und in externen Referenzmedien).
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