Was kann man während eines Data Science Bootcamps lernen?

Data Scientists werden von den in den IT-Branchen tätigen Unternehmen zunehmend gesucht, da sie heute nur mit der besten datengesteuerten Strategie wettbewerbsfähig sein können. Darüber hinaus werden sie durch Automatisierung und Analytik verändert.

Diese starke Nachfrage nach Experten und Expertinnen in Data Science hat zahlreiche Online-Bootcamps hervorgebracht, in denen sowohl junge Hochschulabsolvierende als auch aktive Quereinsteigende die Grundlagen der Datenwissenschaft erlernen können. Dies ist ein schnellerer und effektiverer Weg, um die neuesten Technologien, die in diesem Bereich eingesetzt werden, zu beherrschen.

Ein Data Science Bootcamp ist eine einfache Möglichkeit, die für Data Scientists unerlässlichen Computerkenntnisse zu erwerben. Die Kurse werden in einem intensiven Format in kurzer Zeit abgehalten und vermitteln das Wesentliche der IT-Werkzeuge.

Wenn Sie planen, sich in diesem Bereich weiterzubilden, ist ein Data Science Bootcamp zur Beherrschung von Deep Learning zweifellos der beste Weg.

Was genau ist ein Bootcamp?

Der Begriff Bootcamp ist ein Anglizismus und bedeutet wörtlich übersetzt „Trainingslager“. Der Hauptmerkmal ist die Dauer, die je nach Bereich von zwei Wochen bis zu zwei Jahren reicht. In der Regel dauern die Programme jedoch zwischen 12 und 24 Wochen.

In einem Bootcamp wird den Teilnehmenden der Unterricht intensiv und in einem schnellen Tempo vermittelt. Während des Unterrichts werden mehrere Kenntnisse in einer begrenzten Zeit aufgenommen. In einem Bootcamp konzentrierst Du Dich auf die Kenntnisse in Data Science, die Du erwerben musst, um Dich auf eine Stelle in einem Unternehmen bewerben zu können. Dies sind die relevantesten und wichtigsten Skills für Deine zukünftige Stelle.

Derzeit gibt es viele Bootcamps, aber bei der Auswahl muss notwendigerweise der Lernerfolg berücksichtigt werden. Der Lernprozess sollte intensiv und beschleunigt sein sowie praktische Data-Science-Projekte beinhalten. So kannst Du Deine Fähigkeiten und Dein Wissen in die Praxis umsetzen. Du erhöhst auch Deine Chancen, leichter einen Job zu finden.

Ein Data Science Bootcamp bietet viele Vorteile

Wie bereits zuvor erwähnt, dauert ein Data Science Bootcamp in der Regel 3 bis 6 Monate, in denen Du zu einem/einer angehenden Data Scientist ausgebildet wird, der/die direkt an einem Projekt arbeiten kann. Die angebotenen Programme vermitteln Dir technische Fähigkeiten über die Arbeit von Data Scientists:

• Datenanalyse
• Datenvisualisierung
• Statistische Analyse
• Prädiktive Analyse
• Programmierung

Ein Data Science Bootcamp lehrt Dich auch, den Umgang mit einigen Programmiersprachen und Werkzeugen der Data Science wie Python, Pandas, R, SQL, Hadoop und Spark zu beherrschen. Damit wird Deine Bewerbung um eine Stelle als Junior oder Senior Data Scientist berücksichtigt.

Die Vorteile eines Data Science Bootcamps sind folgende:

• Ein Data Science Bootcamp ist in den meisten Fällen ein Online-Kurs. Es gibt aber auch Teilzeitkurse und Abendkurse, sodass sich auch Teilnehmende, die bereits in einem Unternehmen arbeiten, weiterbilden können.
• Ein Data Science Bootcamp ist in der Regel eine Weiterbildung mit Abschluss. Jedoch sind die Gebühren günstiger als ein Studiengang an einer Universität oder einer Hochschule.
• Nach Data Science Bootcamp folgen oft weitere Services, um Deine Karriere vorzubereiten, z.B. die Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch, ein Arbeitsangebot in einem Partnerunternehmen und sogar eine Berufsberatung.
• Mit einem Data Science Bootcamp wirst Du von einem Betreuer/einer Betreuerin unterstützt.

Mit einem Data Science Bootcamp erhältst Du die Garantie, einen Job zu finden

Die Wahrscheinlichkeit, dass Du nach einem Data Science Bootcamp einen Job findest, ist hoch. Tatsächlich gibt die große Mehrheit der Absolvierenden eines solchen Kurses an, einen Job im Bereich Data Science gefunden zu haben.

Die Möglichkeiten, die sich Dir nach einem Data Science Bootcamp eröffnen, sind zahlreich. Als Beispiel seien hier einige Jobs genannt, auf die Du Dich nach Deinem Abschluss bewerben kannst:

• Data Scientist
• Machine Learning Engineer
• Business Intelligence Engineer
• Business Analyst
• Datenbank-Administrator oder -Administratorin

Es gibt jedoch Situationen, in denen es einigen Absolvierenden eines Data Science Bootcamps nicht gelingt, einen Job in diesem Bereich zu finden. Der Hauptgrund dafür ist, dass bei dieser Berufswahl einige Faktoren berücksichtigt werden müssen, darunter die persönliche Einschätzung Deiner Fähigkeiten und Kompetenzen, die Rolle von Data Scientists zu erfüllen.

Die Werkzeuge der Data Science, die während eines Bootcamps gelernt werden

Die Kurse, die zwischen zwei Data-Science-Bootcamps gelehrt werden, können unterschiedlich sein, da sich die Technologien weiterentwickeln. Die Beherrschung der Werkzeuge, die für die Arbeit in diesem Bereich erforderlich sind, ist jedoch ein Muss:

1.     SQL

SQL ist die Abkürzung für Structured Query Language oder strukturierte Abfragesprache. Die meisten Organisationen, die Big Data einsetzen, verlassen sich auf SQL, um relevante und nützliche Informationen für die Analyse und Berichterstattung aus Datenbanken zu extrahieren. SQL wird hauptsächlich zur Verwaltung von Daten in einem relationalen Datenbankverwaltungssystem verwendet.

2.     Hadoop

Hadoop ist eine Reihe von Open-Source-Tools, die für die Verwaltung von Daten und die Ausführung von Programmen unerlässlich sind. Diese Werkzeuge bestehen aus einem Dateisystem für große Datenmengen, einem MapReduce-System zur Parallelisierung von Algorithmen, einer Hive (SQL)-Datenbank zur Abfrage von Daten in einem Cluster (mehreren vernetzten Computern, die in einem Rechenzentrum arbeiten) und anderen Elementen.

3.     Spark

Spark ist ebenfalls eine Sammlung von Open-Source-Tools, mit denen sich parallele Anwendungen erstellen lassen, die in Clustern ausgeführt werden können. Es ist im Allgemeinen die Wahl von Data Scientists im Vergleich zu seinem direkten Konkurrenten MapReduce. Dies liegt daran, dass er bei den verschiedenen Arbeitslasten, die ihm zugewiesen werden, effizienter ist. Es enthält auch eine komplexe Machine Learning Library (Bibliothek für maschinelles Lernen), die mit der Programmiersprache R arbeitet.

4.     Python

Dies ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache in der Data Science. Oft gibt es eine Debatte um Python und R. Dies spiegelt jedoch den hybriden Charakter der Datenwissenschaft wider, die sowohl die Informatik mit Python als auch die Statistik mit R nutzt. In diesem Sinne müssen gute Data Scientists beide beherrschen und alle ihre Vorteile nutzen können.

5.     Machine Learning

Kenntnisse in Machine Learning müssen Data Scientists erwerben, um Algorithmen für die Analyse und Verarbeitung von Daten (in massiven Mengen) entwickeln zu können. Sie ermöglichen es unter anderem, Vorhersagen und Trends auf der Grundlage von Modellen zu definieren.