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Per Online Weiterbildung zum Data Scientist mit DataScientest

Gepostet 30.05.2023, DataScientest

Der Start vielversprechender Karrieren in Data Science: Essenzielle Grundlagen setzen für Data Analysten, Data Scientists, Data Engineers und Machine Learning Engineers bei DataScientest.

Mit einer Weiterbildung in Data Science kann der Grundstein für eine vielversprechende Karriere gelegt werden. Foto: zVg
Mit einer Weiterbildung in Data Science kann der Grundstein für eine vielversprechende Karriere gelegt werden. Foto: zVg

Eine fundierte Ausbildung in Data Science ist heutzutage unerlässlich für vielversprechende Karrieren in der Wirtschaft. Mit dem stetigen Wachstum und der Bedeutung von Daten in allen Branchen ist das Verständnis und die Beherrschung von Data Science-Konzepten und -Techniken von grosser Bedeutung. 

DataScientest wurde vor über vier Jahren als Antwort auf den Mangel an reinen B2B-Lösungen für die Ausbildung in Datenwissenschaften gegründet und bietet spezialisierte Weiterbildungen in den Bereichen Data Analytics, Data Science, Data Engineering und Machine Learning an, um Berufstätige auf eine erfolgreiche Laufbahn in der Datenbranche vorzubereiten.

In den DataScientest Weiterbildungsprogrammen lernen die Studierenden alle wichtigen Aspekte der Data Science kennen und erwerben die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse, um in der wettbewerbsintensiven Welt der Daten erfolgreich zu sein. Die Lehrpläne sind so gestaltet, dass sie eine umfassende Abdeckung der relevanten Themen bieten und den Studierenden einen soliden Grundstein für ihre Karriere legen.

Als angehende Data Analysten werden die Studierenden in Datenanalyse und -modellierung geschult, um Trends und Muster aus grossen Datenmengen abzuleiten.

Data Scientists lernen fortgeschrittene statistische Konzepte, maschinelles Lernen und Data Mining, um komplexe Datenprobleme zu lösen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data Engineers werden in der Datenverarbeitung, Datenintegration und Datenbankmanagement geschult, um effiziente Datenpipelines und -infrastrukturen aufzubauen. Machine Learning Engineers entwickeln Expertise in der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Modellen, um automatisierte Entscheidungsprozesse zu ermöglichen.

Die Ausbildungen bei DataScientest bieten den Studierenden nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praktische Erfahrungen durch Projekte und Fallstudien. Unsere erfahrenen Dozenten und Industrieexperten vermitteln den Studierenden das nötige Know-how und unterstützen sie bei der Anwendung ihres Wissens in realen Szenarien.

Mit einer Weiterbildung bei DataScientest legen die Studierenden den Grundstein für eine vielversprechende Karriere in der Datenbranche. Das Ziel ist es, ihnen die besten Werkzeuge und Fähigkeiten zu vermitteln, um die Herausforderungen der modernen datengetriebenen Welt zu meistern und innovative Lösungen zu entwickeln.

Empfohlene Angebote

DataScientest-Schulungen: Die Zukunft der Data Science

DataScientest bietet eine umfassende Ausbildung im Bereich Data Science an, die auf die Zukunft des Fachgebiets ausgerichtet ist. Mit ihrer hochmodernen Lernplattform und einem Team erfahrener Data Scientists als Dozenten ermöglicht DataScientest den Teilnehmern, die notwendigen Fähigkeiten zu erwerben, um erfolgreiche Datenwissenschaftler zu werden.

Wie lange dauert es, Data Science mit DataScientest zu erlernen?

DataScientest bietet ein dreimonatiges Bootcamp an, um die erforderlichen Fähigkeiten für eine Karriere als Datenwissenschaftler zu erlernen. Die Teilnehmer sollten ein Abitur mit mindestens drei Jahren Mathematikkenntnissen oder fünf Jahren Naturwissenschaften haben. Das intensive Bootcamp ermöglicht es den Teilnehmern, in kürzester Zeit eine solide Grundlage in Data Science aufzubauen.

Wo und wie finden die Schulungen der Data Bootcamps statt?

Die Schulungen der DataScientest Data Bootcamps finden vollständig online auf der interaktiven Lernplattform statt. Die Teilnehmer haben Zugang zu hochwertigen Lernmaterialien, Übungen und Projekten, die speziell entwickelt wurden, um praktische Erfahrungen zu sammeln. Zusätzlich werden regelmässige Coaching-Sitzungen über Videokonferenzen abgehalten, bei denen die Dozenten den Teilnehmern persönliche Unterstützung bieten und ihren Lernfortschritt überwachen.

Was sind die Voraussetzungen für die Teilnahme an den Schulungen auf der DataScientest-Plattform?

Die Voraussetzungen variieren je nach gewähltem Kurs. Für den Data Analyst-Kurs wird in der Regel ein Bachelor-Abschluss in Mathematik oder Informatik vorausgesetzt. Für den Data Scientist-Kurs wird ein Bachelor-Abschluss in Mathematik und/oder Statistik sowie Kenntnisse in Programmierung empfohlen. Der Data Engineer-Kurs erfordert in der Regel einen Master-Abschluss in Informatik und einen Bachelor-Abschluss in Statistik.

Für wen sind die Schulungen geeignet?

Die Schulungen von DataScientest richten sich an Personen mit Grundkenntnissen in Mathematik, Statistik oder Informatik, die eine Karriere in Data Science anstreben. Sie sind auch für Entwickler geeignet, die ihre Kompetenzen im Bereich Data Science erweitern möchten. Darüber hinaus bietet DataScientest ein "à la carte"-Angebot an, das es bereits etablierten Data-Spezialisten ermöglicht, ihre Fähigkeiten in bestimmten Konzepten zu erweitern.

Welche Data-Bootcamps stehen bei DataScientest zur Verfügung?

DataScientest bietet drei Bootcamps an: Data Analyst, Data Scientist und Data Engineer. Jedes Bootcamp konzentriert sich auf spezifische Fähigkeiten und Kompetenzen, die für die jeweilige Rolle als Datenwissenschaftler erforderlich sind. Detaillierte Lehrpläne für jedes Bootcamp sind auf der Website von DataScientest verfügbar.

Wie kann ich mich für die Schulungen bei DataScientest anmelden?

Die Anmeldung für die Schulungen bei DataScientest erfolgt online. Interessenten können sich für das gewünschte Bootcamp oder die einzelnen Module anmelden und erhalten alle Informationen zur Kursgebühr und den Zahlungsoptionen während des Anmeldeprozesses.

 

 

Pädagogische Methode:

Die pädagogische Methode von DataScientest unterscheidet sich von den meisten Internetschulungen, die aus Videokursen und Quizfragen bestehen. Stattdessen bietet DataScientest eine aktive Pädagogik an, bei der die Lernenden Zugriff auf eine "ready to coding"-Umgebung haben, die keine Installation erfordert.

Diese Umgebung wird durch das Hosting von GPU-CPUs und Clustern auf AWS-Servern ermöglicht. Die Lernenden können durch praktisches "Learning by Doing" die Theorie mit den Übungen verbinden und ihre Fähigkeiten direkt anwenden.

Aufteilung der Studiengänge:

Die Studiengänge bei DataScientest sind in Sprints unterteilt, die wiederum aus Modulen bestehen. Zum Beispiel beginnt ein Python-Studiengang mit einem Einführungssprint in Python, der Module wie "Einführung in die Sprache Python", "Numpy für Data Science", "Pandas für Data Science" und "Einführung in Scikit-learn" umfasst.

Benotung der Lernenden:

Jeder Sprint schliesst mit einer Bewertung ab, die nach der Validierung aller enthaltenen Module freigeschaltet wird. Die Bewertung erfolgt durch Datenwissenschaftler von DataScientest und berücksichtigt die Qualität der Argumentation, die Kommentare zum Code und das Zeitmanagement der Lernenden.

Studienprojekt:

Das Studienprojekt ist ein wichtiger Bestandteil der Ausbildung bei DataScientest und findet in längeren Studiengängen statt. Es wird in Gruppen von zwei oder drei Lernenden durchgeführt und basiert auf Unternehmensdaten, auf die DataScientest keinen Zugriff hat. Das Projekt dient nicht nur als echter Proof-of-Concept für Unternehmen, sondern motiviert die Lernenden auch dazu, die theoretischen Konzepte sofort anzuwenden.

Betreuung der Studierenden:

Während der gesamten Ausbildung stehen die Studierenden in engem Kontakt mit dem Support von DataScientest. Bei Verzögerungen oder fehlendem Fortschritt erhalten die Studierenden Erinnerungen und werden telefonisch kontaktiert, um die Situation zu klären. Diese persönliche Betreuung trägt dazu bei, dass alle Kurse zu 100% abgeschlossen werden.

Verfolgung des Fortschritts:

Der Fortschritt der Lernenden wird während der gesamten Ausbildung überwacht. Regelmässige Reportings mit quantitativen Indikatoren werden an Personal- und Fachverantwortliche gesendet, und der Studiengangsleiter von DataScientest informiert alle fünf bis sechs Wochen die Unternehmen über den individuellen Fortschritt der Gruppenprojekte.

Sicherheitsvorkehrungen:

DataScientest hat strenge Sicherheitsvorkehrungen implementiert, um die Plattform und die Daten der Lernenden zu schützen. Die Plattform verwendet HTTPS und wird auf sicheren Servern gehostet, um maximale Sicherheit zu gewährleisten.

Partnerschaft mit der Sorbonne Universität in Paris:

DataScientest hat eine Partnerschaft mit der Sorbonne Universität, die Zertifizierungen anbietet. Die Universität hat die Plattform und die Inhalte der Module überprüft und gewährt den Lernenden nach erfolgreichem Abschluss ein offizielles Doppeldiplom gegen eine Gebühr.

Unterschiede zu anderen E-Learning-Plattformen:

Im Vergleich zu Plattformen wie Data Camp oder Coursera bietet DataScientest geschäftsorientierte Inhalte mit einem theoretischen Kompetenzaufbau in Verbindung mit praktischen Business Use Cases. Die Plattform wurde speziell für Unternehmen entwickelt, um Mitarbeiter in der Datenwissenschaft zu qualifizieren. DataScientest bietet auch einen Live-Chat-Support, der von den Kurslehrern betreut wird und eine Erfolgsquote von 100% gewährleistet.

Die Vision von DataScientest

DataScientest hat eine einzigartige pädagogische Methode entwickelt, um angehende Data Scientists auszubilden. Durch aktives Lernen, praktische Übungen, Projekte und persönliche Betreuung ermöglicht DataScientest den Lernenden, die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse für eine erfolgreiche Karriere in der Data Science zu erwerben. Die Partnerschaft mit der Sorbonne Universität und die strengen Sicherheitsvorkehrungen machen DataScientest zu einer vertrauenswürdigen Plattform für die Ausbildung in Data Science. Im Vergleich zu anderen E-Learning-Plattformen bietet DataScientest massgeschneiderte Inhalte für Unternehmen und eine hohe Erfolgsquote bei der Absolvierung der Kurse.

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