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Deine digitale Karriere als Data Scientist

Lerne alles was du brauchst, um als Data Scientist in den Teams der modernsten Digitalunternehmen praktischen Nutzen zu stiften. Wir lehren dich das Arbeiten mit Hadoop und machen dich fit in in Python, Spark und Co. Neben dem notwendigen Handwerkszeug zeigen wir dir auch die Best Practices zu Kommunikation und Visualisierung, die in den Top-Unternehmen gefordert sind.

Unser Training

Data Scientist werden

Warum sind Data Scientists so gefragt?

Die Menge verfügbarer Daten vergrössert sich exponentiell, und mit ihr die Berufsbilder. Es gab wohl noch nie einen besseren Zeitpunkt, um eine Karriere als Data Scientist zu starten. Die Nachfrage aus der Industrie ist immens, immer mehr Unternehmen transformieren ihre Geschäftsmodelle in die digitale Welt. Wenn Du hochklassigen Code schreiben, aber auch praxisorientiert Probleme zu lösen lernst, bist Du ein gefragter Mann oder eine gefragte Frau.

Aktueller Jobmarkt

Die Berufsaussichten sind hervorragend. Ein Geschäftsüberblick der Universität Harvard kürte den „Data Scientist“ sogar zum „attraktivsten Beruf des 21. Jahrhunderts“, da in nahezu jeder Branche Data Scientists gesucht werden. Dazu zählen zum Beispiel Unternehmen aus den verschiedensten Tätigkeitsfeldern, Universitäten, Forschungseinrichtungen aber auch Start-Ups. Schließlich fallen überall Daten an, die umsatzsteigernd oder kostensenkend weiterverarbeitet werden müssen. Ob Handel, Logistik, Energie oder Versicherungsunternehmen - alle Branchen setzen verstärkt auf die Analyse und Auswertung ihrer Daten. Mit einer Weiterbildung zum Data Scientist ist man also bestens vorbereitet! Über 10.000 offene IT-Stellen für Datenwissenschaftler wurden kürzlich gemeldet - mehr als je zuvor. Deutschlands Unternehmen suchen händeringend nach gut ausgebildeten Fachkräften. Dabei ist ein abgeschlossenes Hochschulstudium oder ein Fernstudium der Informatik oder Wirtschaftsinformatik längst nicht mehr die einzige Eintrittskarte in eine digitale Zukunft: Personalverantwortliche großer Konzerne, wie auch kleine Start-Ups suchen vielmehr auch nach teamfähigen, motivierten und lernfähigen Praktikern, die ohne große Einarbeitung in einem Team durchstarten können. Eine hervorragende Möglichkeit um als Naturwissenschaftler, Informatiker, Mathematiker oder auch als Absolvent der Wirtschaftswissenschaften Erfolg zu haben, wenn eben eine praxisorientierte Weiterbildung zum Data Scientist durchlaufen wird. Denn: einen einheitlichen Weg in den Job sei es über eine Ausbildung oder über ein Studium gibt es nicht.

Gehaltschancen

Das Einstiegsgehalt als Data Scientist beträgt ca. 60.000 Euro jährlich, je nach Unternehmen und Berufserfahrung kann die Gehaltsspanne natürlich variieren. Nach oben sind dann fast keine Grenzen gesetzt. Nicht nur das Data Scientist Gehalt ist vergleichsweise attraktiv und liegt über dem Einstiegsniveau anderer Berufsgruppen, auch die Chancen auf eine Jobangebot sind sehr gut, da Spezialisten in diesem Bereich Mangelware sind und verstärkt gesucht werden. Zu schön um wahr zu sein? Du kannst es schaffen.

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Curriculum.

Das Lernst du bei uns. In 12 Wochen.

Real-life Cases als Inspiration

Wir steigen direkt ein und stellen dir spannende Fallstudien aus den Feldern Marketing und Finanzen vor, die dir zeigen, welche konkreten Fragestellungen Unternehmen haben und wie sie mittels Data Science gelöst werden können. So hast du gleich zu Beginn ein gutes Gefühl dafür, was praxisrelevante Data Science bedeutet und was du am Ende der Weiterbildung zum Data Scientist können wirst. Gleichzeitig dienen diese Fallstudien als Quelle der Inspiration für den gesamten weiteren Kurs.

Moderne Dateninfrastruktur

Du lernst flexible und performante Arbeitsumgebungen kennen, die es ermöglichen, die exponentiell größer werdenden Mengen an Daten zu verarbeiten und auszuwerten. Du arbeitest mit Hadoop, Spark und Solr sowie mit Knime. Auch Amazon AWS und H2O sind dir am Ende dieses Moduls keine Fremdworte mehr – für das Arbeiten in den besten Unternehmen Deutschlands bist du so bestens gerüstet.

Programmieren in Python

Daten aus verschiedensten Datenquellen möglichst effizient zu extrahieren, zu verarbeiten und zu analysieren gehört zu den wichtigsten Aufgaben eines Data Scientist. Unser Fokus liegt auf Programmieren in Python mit Scikit und PySpark. Wir machen dich aber auch vertraut mit Java, bash und JS. Nach diesem Modul weißt du, für welchen Fall welche Sprache am geeignetsten ist und wie du dich in einer Welt mit unterschiedlichen Datenquellen zurecht findest.

Advanced Data Analytics / Machine Learning

Der größte Impact aufs Geschäft lässt sich mit Advanced Data Analytics erzielen. Scoring Models, Predictions, Bild- und Text-Analysen nutzen komplexe Algorithmen und bedürfen einer exakten Vorbereitung, um Business Entscheidungen korrekt zu unterstützen. Wir erklären euch auch die schwierigsten Sachverhalte und machen euch mit effizientesten und stärksten Techniken wie Supervised und Unsupervised Algorithmen, Deep Learning und Natural Language Processing (NLP) vertraut.

Kommunikation und Visualisierung

Data Scientist zu sein heißt auch, gut kommunizieren und visualisieren zu können, die richtigen Fragen zu stellen und lösungsorientiert zu arbeiten. Lerne, standardisierte Präsentationen und Reports zu generieren und benutze die gängigsten Daten Visualisierungstools, um deine Erkenntnisse deinen Kernkunden und Stakeholdern aus den unterschiedlichsten Abteilungen vorzustellen. Denn: die beste Analyse ist nichts wert, wenn sie nicht verstanden wird.

»Digitales Gesellenstück

In deinem Abschlussprojekt wirst du deine Fähigkeiten an einem eigenen Case auf Basis eines anonymisierten echten Datasets aus Marketing oder Finance erproben. Inzwischen arbeitest du sicher genug, um auch neue Themen selbständig erarbeiten zu können. Aber natürlich begleiten und beraten wir dich auch hierbei vor Ort und helfen dir, Sicherheit für deinen zukünftigen Job zu erlangen. Dein „digitales Gesellenstück“ ist auch im Kontakt mit zukünftigen Arbeitgebern deine Eintrittskarte in eine neue Karriere. Oder du arbeitest als freier Berater? Warum nicht!

Dein Tagesablauf – ein Beispieltag

Natürlich gleicht kein Tag dem anderen bei uns, allerdings geht es immer darum, neues Wissen effizient aufzunehmen und direkt so praxisnah wie möglich anzuwenden. Spezielle Workshops und die Simulation unterschiedlicher Arbeitsbedingungen sorgen für noch mehr Abwechslung.

09:30
Getting ready

Wiederholung und Fragen klären.

10:00
New Adventures

Neue Themen kennenlernen und diskutieren. Einzeln, paarweise oder in Gruppen vertiefen.

12:00
Lunchtime

Durchatmen, Kopf frei kriegen.

13:00
Exercises & Projects

Tagesaufgabe und Wochenprojekte bearbeiten.

16:00
Exchange

Austausch in der Gruppe zu Ideen, Erkenntnissen und Fragen zu den laufenden Projekten.

17:30
1-on-1s

Einzelgespräche, um die persönliche Entwicklung zu fördern.

18:00
Homework & Groupwork

Fertigstellen der Tagesaufgabe, gemeinsame Projektarbreit, selbständiges Erarbeiten von Themen.

Du willst loslegen?

Unsere nächsten Starttermine

Pro Kurs nehmen wir nur ca. 15 Teilnehmer. Jetzt informieren und Platz sichern.

24. September 2018

Location: Hamburg
Training: Web Development

7. Januar 2019

Location: Hamburg
Training: Web Development

4. Februar 2019

Location: Hamburg
Training: Data Science
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Der Weg
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