Alles, was Sie über Data Science Bootcamps wissen sollten – Forbes Advisor

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Da sich Unternehmen in den letzten 20 Jahren der Datenanalyse verschrieben haben, ist die Nachfrage nach Data-Science-Experten drastisch gestiegen. Viele Leute gehen davon aus, dass ein traditioneller Abschluss der einzige Weg ist, um einen Job als Data Scientist zu bekommen, aber ein Data Science Bootcamp kann eine ausgezeichnete Alternative sein.

Wie in diesem Artikel erläutert wird, sind Data-Science-Bootcamps eine der besten Möglichkeiten, um in kurzer Zeit anwendbare Fähigkeiten zu erlernen.

Was ist ein Data Science Bootcamp?

Wenn Sie ein Data-Science-Bootcamp in Betracht ziehen, sollten Sie zunächst verstehen, was Sie von einem dieser Programme erwarten können. Einige Fachleute denken, dass Bootcamps dem College ähneln, aber das ist nicht unbedingt der Fall.

Beispielsweise dauern die meisten Data-Science-Bootcamps nur drei bis sechs Monate und konzentrieren sich auf projektbasiertes Lernen. Anstelle mehrerer Theorie- und Informationskurse konzentrieren sich die Bootcamps darauf, den Studenten gefragte Branchenkenntnisse und -fähigkeiten zu vermitteln, die sie vom ersten Tag an in ihrer Arbeit anwenden können.

Data Science Bootcamps betonen auch die Flexibilität. Eine Vielzahl von Programmen berücksichtigt unterschiedliche Lernstile und Zeitpläne. Beispielsweise können Bootcamp-Studenten Voll- oder Teilzeit studieren. Sie könnten auch entweder persönliches oder virtuelles Lernen bevorzugen. Je nachdem, für welche Option Sie sich entscheiden, können Programmdauer und Kosten variieren.

Bootcamp-Absolventen können bei der Suche nach ihrem ersten Job in der Branche zwischen vielen Wegen wählen. Zu den üblichen Rollen für Absolventen des Data Science Bootcamps gehören:

  • Datenwissenschaftler
  • Daten Analyst
  • Business Analyst
  • Dateningenieur
  • Datenbankadministrator

Wer sollte an einem Data Science Bootcamp teilnehmen?

Bootcamp-Studenten haben unterschiedliche Hintergründe. Einige arbeiten derzeit in der Technologiebranche, andere suchen ihren ersten Job in der Branche.

Aus diesem Grund vermitteln viele Data-Science-Bootcamp-Programme zuerst die Grundlagen, bevor sie sich mit komplexeren Fähigkeiten befassen. Dies stattet alle Lernenden mit den gleichen grundlegenden Fähigkeiten aus, die für den Erfolg in einem Bootcamp erforderlich sind.

Wie viel kostet ein Data Science Bootcamp?

Ein herkömmlicher Bachelor-Abschluss in Informatik könnte zwischen 15.000 und 30.000 US-Dollar pro Jahr kosten. Im Gegensatz dazu sind die durchschnittlichen Kosten für ein vollständiges Bootcamp 14.000 $.

Für potenzielle Studenten, die mit den Kosten für die Teilnahme an einem Data-Science-Bootcamp zögern, bieten die meisten Programme Finanzierungsoptionen an, um den Preis auszugleichen. Beispielsweise ermöglicht BrainStation den Studenten, das Programm in Raten statt in einer Summe zu bezahlen. BrainStation bietet auch mehrere Stipendienmöglichkeiten für qualifizierte Studenten an.

Sprechen Sie mit dem Zulassungsteam Ihres potenziellen Bootcamps, um zu sehen, ob Sie sich für finanzielle Unterstützung oder Finanzierungsangebote qualifizieren.

So melden Sie sich für ein Data Science Bootcamp an

Sehen Sie sich mehrere Data-Science-Bootcamps an, bevor Sie sich für eines entscheiden. Jedes Bootcamp bietet seine eigenen Erfahrungen, Projekte und Lektionen, daher ist es wichtig, ein Programm zu wählen, das Ihren Bedürfnissen entspricht. Berücksichtigen Sie bei der Erwägung von Bootcamp-Optionen die folgenden Faktoren:

  • Erfahrung der Ausbilder
  • Lehrplan
  • Möglichkeiten der Portfolioarbeit
  • Unterstützung nach dem Studium
  • Kohorten Make-up

Jeder der oben genannten Faktoren beeinflusst die Ergebnisse des Bootcamps. Letztendlich sind die Ausbilder der wichtigste Teil eines jeden Bootcamps. Suchen Sie beim Vergleich von Dozenten nach Dozenten, die in der Branche gearbeitet haben und wissen, welche Fähigkeiten erforderlich sind, um als Data-Science-Experte erfolgreich zu sein.

Gibt es Voraussetzungen, die erfüllt sein müssen, um sich für ein Data Science Bootcamp anzumelden?

Die meisten Data-Science-Bootcamps beinhalten keine Voraussetzungen. Da diese Programme jedoch schnelllebig und intensiv sein können, kann es hilfreich sein, sich vor Beginn eines Bootcamps ein grundlegendes Verständnis der Datenwissenschaft anzueignen.

Um sich auf den ersten Unterrichtstag vorzubereiten, sollten Sie grundlegende Statistiken und mathematische Berechnungen für Fortgeschrittene auffrischen.

Was Sie von einem Data Science Bootcamp lernen

Im Vergleich zu einer traditionellen College-Ausbildung vermitteln Data-Science-Bootcamps nicht viel theoretisches Wissen. Stattdessen konzentrieren sich Bootcamps auf die Entwicklung anwendbarer Fähigkeiten und Vertrautheit mit Technologien, die Absolventen täglich verwenden werden.

Welche Themen du lernst und wie du sie lernst, hängt davon ab, für welches Data Science Bootcamp du dich entscheidest. Die meisten Data-Science-Bootcamp-Studenten werden einige Variationen der unten aufgeführten Ideen untersuchen.

Programmiersprachen

Einzelne Data-Science-Bootcamps können mehrere Sprachen wie Java oder C++ unterrichten, aber die meisten Programme konzentrieren sich auf Python.

Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die für viele Aufgaben verwendet wird, einschließlich Website-Entwicklung und maschinelles Lernen. Python ist auch ein hervorragendes Werkzeug für Data Scientists, um große Datensätze schnell zu organisieren und zu analysieren.

Abhängig von Ihrem Kursleiter lernen Sie möglicherweise auch zusätzliche Python-Programmiertools wie Python-Bibliotheken kennen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein weiterer Schwerpunkt vieler Bootcamps. Mit maschinellem Lernen können Sie Computer so einrichten, dass sie automatisch Aufgaben ohne Programmierung ausführen. Data-Science-Studenten lernen in der Regel Fähigkeiten wie Regressionsanalyse und logistische Regressionen, um bei der Durchführung von Aufgaben des maschinellen Lernens zu helfen.

Grundlagen der Datenwissenschaft

Die meisten Personen, die ein Data-Science-Bootcamp starten, freuen sich darauf, direkt in das Programmieren, maschinelles Lernen oder „Big Data“ einzusteigen. Das Verständnis der grundlegenden Grundlagen ist jedoch unerlässlich, wenn Sie eine dauerhafte Karriere aufbauen möchten.

In der ersten Woche eines Bootcamps bringen die Dozenten den Studenten oft bei, wie man die Wahrscheinlichkeitstheorie anwendet und A/B-Tests durchführt. Diese Grundfertigkeiten erleichtern später im Studium die Bewältigung größerer Grundlagenaufgaben.

Soft Skills

Bootcamps konzentrieren sich auf die Entwicklung technischer Fähigkeiten, können aber auch bestimmte Soft Skills vermitteln. Beispielsweise zielen Data Scientists darauf ab, Probleme mithilfe von Informationen zu lösen. Data-Science-Bootcamp-Studenten führen Projekte durch, die ihnen helfen, ihre Problemlösungsfähigkeiten aufzubauen und es ihnen ermöglichen, ihre eigenen Strategien zur Lösung von Problemen zu entwickeln.

Folgende Soft Skills kannst du dir in einem Bootcamp auch aneignen:

  • Schriftliche Kommunikation
  • Verbale Kommunikation
  • Netzwerkfähigkeiten
  • Zusammenarbeit

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Häufig gestellte Fragen zu Data Science Bootcamps

Wird mir ein Data-Science-Bootcamp dabei helfen, einen Job zu bekommen?

Arbeitgeber stellen viele Data-Science-Profis mit Hochschulabschluss ein, aber Technologie-Profis, die Data-Science-Bootcamps anstelle von Informatik-Abschlüssen absolvieren, können immer noch wettbewerbsfähige Stellenkandidaten sein. EIN Umfrage von Indeed.com fanden heraus, dass von 1.000 HR-Managern und technischen Personalvermittlern 84 % der Meinung waren, dass Bootcamp-Absolventen entweder genauso wahrscheinlich oder eher leistungsstark sind als Kandidaten mit einem Abschluss in Informatik.

Lohnt sich ein Data Science Bootcamp?

Wenn Sie an einer Data Science-Karriere interessiert sind, kann sich die Teilnahme an einem Bootcamp durchaus lohnen. Data-Science-Bootcamps kosten in der Regel weniger und nehmen weniger Zeit in Anspruch als herkömmliche College-Abschlüsse. Bootcamps können auch mehr praktische Lernerfahrungen bieten.

Wofür wird Data Science verwendet?

Data Science entwickelt sich ständig weiter und ist zu einem wichtigen Bestandteil jedes erfolgreichen Unternehmens geworden. In ihrer einfachsten Form wird Data Science verwendet, um durch den Aufbau und die Strukturierung von Datensätzen ein besseres Verständnis von Verhaltensweisen und Prozessen zu erlangen. Data Science kann auch verwendet werden, um Konzepte wie Kundeneinblicke und Unternehmenssicherheit zu verstehen.