Teilzeit
Data Science BootcampGib deiner Karriere mit unserem 22-wöchigen Teilzeit-Bootcamp einen Anstoss und erwirb neue Fähigkeiten in Python, Machine Learning, Deep Learning und NLP.
Teilzeit
Wochen
Vor Ort / Online
Englisch
Programm Überblick
Ausgezeichnet als eines der besten Data Science Bootcamps weltweit
Constructor Learning’s Data Science Bootcamp wurde als eines der besten in der Welt ausgezeichnet.
Das sagen unsere Studenten
Claudia Annoni
❝Das Bootcamp war umfassend und interessant mit vielen praktischen Übungen und die Dozenten waren immer verfügbar, um unsere Fragen zu beantworten. Es hat sich auf jeden Fall gelohnt.❞
Vorher: Senior Methodologist
Nachher: Statistician bei Office for National Statistics
Karim Khalil
❝Meine Erfahrung war sehr positiv und das Bootcamp hat meine Kenntnisse in diesem Bereich definitiv verbessert.❞
Vorher: Data Scientist
Nachher: Data Engineer bei UBS
Lingxuan Zhang
❝Ihr einzigartiger Lehrplan ist der Grund, warum ich mich für das Data Science Bootcamp entschieden habe.❞
Vorher: PhD. in transportation planning and management
Nachher: Data Scientist bei Saporo
Wo unsere Studenten arbeiten
Finde deinen Traumjob - wir unterstützen dich auf dem Weg dorthin!
Was du lernen wirst
Vorbereitungsaufgaben
- Lerne über Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, lineare Algebra, Versionskontrolle und Python.
- Über einen Slack-Kanal erhältst du dabei schnell und unkompliziert Hilfe durch unser Data Science Team.
Offene Runde
Data Science Toolkit Wochen 1-3
- Werde vertraut mit den für Data Science relevanten Tools und Programmiersprachen.
- Python-Grundlagen für Data Science, Versionskontrolle (Git und GitLab), SQL-Datenbanken, Organisieren und Strukturieren von Data Science Projekten.
- Umfangreiches Data Wrangling in Python (Zugriff auf Online-Daten über APIs, Datenbereinigung und -exploration mit Pandas).
- Arbeite sowohl mit JupyterLab als auch einer integrierten Entwicklungsumgebung.
Datenvisualisierung Wochen 4-5
- Erzeuge komplexe Visulisierungen, um Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren und dies visuell ansprechend und überzeugend zu erzählen.
- Erstelle interaktive Darstellungen und Dashboards mit Tools wie Matplotlib, Seaborn, Plotly und Dash.
Statistik und Versuchsplanung Wochen 6-7
- Verwende statistische Methoden, wie zum Beispiel A/B-Tests, zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.
- Wende induktive Statistik, Parameterschätzungen und Hypothesentests auf Data Science-Probleme an.
- Lerne über probabilistische Modellierung und verallgemeinerte lineare Modelle und löse Probleme aus der Praxis.
Maschinelles Lernen Wochen 8-11
- Erstelle komplexe End-to-End-Pipelines für maschinelles Lernen.
- Gewinne einen detaillierten Einblick in Supervised Learning (Regression und Klassifikation) sowie in Unsupervised Learning (Clustering, Outlier-Detektion und Dimensionalitätsreduktion).
- Erlernen von ML-Kernkonzepten (z.B.: Gradientenabstieg, lineare vs. nicht-lineare Modelle, Verlustfunktionen, Kreuzvalidierung, Tuning).
- Löse reale Probleme: Umgang mit unausgewogenen Daten, Auswahl geeigneter Modelle, Optimierung der Leistungsfähigkeit eines Modelles durch Hyperparameter-Tuning und interpretiere Modelle mit Frameworks wie LIME und SHAP.
- Lerne die neuesten Weiterentwicklungen, Anwendungen und Frameworks für Auto-ML (PyCaret, TPOT und Auto-Sklearn) kennen.
Deep Learning Wochen 12-14
- Lerne die Theorie und Geschichte hinter neuronalen Netzen und Deep Learning kennen.
- Baue deine eigenen neuronalen Netze mit TensorFlow und Keras.
- Verwende Deep-Transfer-Learning- und state-of-the-art Deep-Learning-Modelle, um Computer-Vision-Probleme wie Bildklassifizierung und Segmentierung zu lösen.
- Interpretiere und erkläre Deep-Learning-Modelle mit Techniken wie Grad-CAM.
Sprachverarbeitung Wochen 15-17
- Erlernen von NLP-Kernkonzepten (z.B.: Named Entity Recognition, Topic Modeling, Dokumentenklassifikation, Ähnlichkeit, Embeddings, usw.).
- Lerne und übe, wie man unstrukturierten Text in strukturierte Daten umwandelt und darauf klassische ML-Modelle trainiert.
- Löse diverse Probleme wie Klassifizierung, Empfehlungen, Zusammenfassung, Named Entity Recognition und mehr.
- Verwende die neuesten state-of-the-art Deep Learning Modelle, einschliesslich Transformern, um komplexere Aufgaben zu lösen (Sprachübersetzung, kontextuelle Ähnlichkeit, Suche und mehr).
Machine Learning Engineering Woche 18
- Lerne, wie du ein Data Science Projekt effektiv angehst, indem du konventionelle Workflows verwendest und eine saubere Projektstruktur erstellst.
- Lerne die Best Practices von MLOps kennen, z.B. Modell- und Datenversionskontrolle, Experiment-Tracking, Modell- und Code-Tests und CI/CD für ML-Projekte.
- Anschliessend verwenden wir Docker zum Verpacken eines Machine Learning Modells, fügen ein API als Schnittstelle hinzu und bringen es auf einen Cloud-Server.
Abschlussprojekt Wochen 19-22
- Du kannst aus einer Liste von vordefinierten Projekten auswählen, die auf realen Problemen basieren oder du bringst dein eigenes Data Science Projekt mit.
- Während der Projektphase deckst du den kompletten Data Science Prozess ab: Von der Definition des Business-Problems, der Untersuchung der Daten, der Anwendung geeigneter Machine Learning Modelle, bis hin zur Fertigstellung eines funktionalen Prototyps.
- Die Krönung all der harten Arbeit ist eine öffentliche Präsentation, auf die wir dich vorab intensiv vorbereiten werden.
Bewerbungsprozess
Bewirb dich für ein Programm
Sende uns deinen Lebenslauf oder dein LinkedIn-Profil
Ein erstes Motivationsgespräch mit Constructor Learning
Bereite dich nun auf das technische Interview vor
Bestehe das technische Interview
Überweise eine Anzahlung, um deinen Platz zu sichern
Schliess die Vorbereitungsarbeiten vor Beginn des Bootcamps ab
Bereite dich auf den Kurs vor
Kostenloser Data Science Einführungskurs
In diesem kostenlosen Online-Tutorial zum Selbststudium lernst du Python und den Lebenszyklus von Data-Science-Projekten kennen und übst an einem realen Data-Science-Problem. Durch den Abschluss dieses Kurses erhältst du ein besseres Verständnis für die Data-Science-Welt und erhöhst deine Chancen, in das Bootcamp aufgenommen zu werden.
Geschätzte Kursdauer: 15 Stunden
Wochenplan
Mo
Di
Mi
Do
Fr
Sa*
09H00
12H00
13H00
16H00
18H00
21H00
Der Zeitplan passt nicht zu deinen Bedürfnissen? Schau dir unser Vollzeit Programm an.
Vorlesung
Lerne von unseren Referenten, die Experten auf ihrem jeweiligen Gebiet sind, und werde während der Live-Vorlesungen in neue Themen eingeführt.
Praxisübungen
Bearbeite eine Reihe von interessanten und herausfordernden Übungen zu den Themen, die in der vorherigen Vorlesung behandelt wurden. Übe deine Teamfähigkeit, indem du gemeinsam mit deinen Mitstudenten Gruppenprojekte durchführst.
Themen
Datenanalyse
Untersuche grosse und komplexe Datensätze, um Erkenntnisse, Trends und Muster aufzudecken, die als Entscheidungsgrundlage dienen können.
ML & AI
Trainiere Computeralgorithmen, um Muster zu erlernen und auf der Grundlage von Dateneingaben Vorhersagen oder Entscheidungen ohne ausdrückliche Anweisungen zu treffen.
Python
Python erobert die Welt!
Python ist in vielen Bereichen Marktführer:
- Datenanalyse
- Maschinelles Lernen
- Künstliche Intelligenz
- Wissenschaftliche Forschung
- Software Prototyping
- Und mehr...
Praktische Erfahrung
Über 370 Stunden praktisches Training
Unsere Kursleiter
Was uns auszeichnet sind unsere Kursleiter. Neben unserem internen Data Science Team wirst du von ausgewählten Experten aus der Industrie unterrichtet werden. Diese externen Dozenten halten uns im stetigen Austausch mit den Trends und Anforderungen der Industrie. Zudem ermöglicht es uns - und auch dir - ein weitreichendes Netzwerk aufzubauen. Wir legen viel Wert auf die Wahl von Dozenten mit herausragenden didaktischen Fähigkeiten und verbessern unseren Unterricht fortlaufend auf Basis eures Feedbacks. Erhalte einen eigenen Eindruck von unserem Dozententeam und ihren verschiedenen Fachgebieten.
KursleiterUnsere Abschlussprojekte
Was uns wesentlich von anderen Bootcamps abhebt, ist, dass wir dir ECHTE Projekte mit ECHTEN Unternehmen anbieten. Wir sind fortlaufend damit beschäftigt Unternehmen zu finden, die spannende Projekte für dich und deine Mitstudierenden bereitstellen. Dieses Projekt ist hervorragend für dein Bewerbungs-Portfolio geeignet. Wir haben auch immer wieder Studierende, die direkt von einer dieser Firmen rekrutiert werden. Solltest du dich für ein bestimmtes Unternehmen interessiere, setzen wir uns gerne in Verbindung und versuchen ein gemeinsames Projekt zu starten.
Abschlussprojekte
So könnte dein Abschlussprojekt aussehen
Klassifikation von MRT in Zusammenarbeit mit dem Kantonsspital Winterthur
Projekt von: Cornelia Schmitz, Norbert Bräker
Mit dem Einsatz von KI zur automatischen Vorhersage von Merkmalen aus Produktbildern
Projekt von: Valeria Polozun, Seth Dow
Klassifizierung von NOTAMs für SWISS International Airlines mittels KI
Projekt von: Jean Coupon
Erhalte ein Leistungszertifikat
Teile dein Zertifikat auf den sozialen Netzwerken, gedruckten Lebensläufen oder anderen Dokumenten. Bringe deine Karriere mit den neu erworbenen Fähigkeiten voran.
Wähle den gewünschten Standort
Join us from everywhere in the world
Wir bieten unsere Kurse an verschiedenen Standorten an. Du kannst von jedem Ort der Welt aus lernen oder vor Ort an einem unserer Standorte teilnehmen. Klicke auf deinen bevorzugten Standort, um mehr zu erfahren.
Finanzierungsmöglichkeiten
Wir bei Constructor Learning sind der Meinung, dass die Finanzen niemals ein Hindernis für den Zugang zu einer Weiterbildung sein sollten, die dem Einzelnen helfen kann, seine Ziele zu erreichen. Deshalb bieten wir diverse Finanzierungsmöglichkeiten an, um unsere Kurse für eine Vielzahl von Studenten zugänglich zu machen. Ausserdem arbeiten wir mit externen Organisationen zusammen, die bedürftigen Personen finanzielle Unterstützung zu gewähren.
Bevorstehende Veranstaltungen
Nimm an einer unserer Veranstaltungen teil. Entdecke unsere kommenden Workshops, Infoveranstaltungen, Abschlusspräsentationen und Webinare zu aktuellen Themen.
Workshop zur Datenanalyse
29. Mar 23, 05:00 PM - 07:00 PM GMT+2Online über ZoomMach dich bereit, in die Welt der Datenanalyse einzutauchen mit Dominik Bacher, Constructor Learning's Data Science Champion und hervorragender Data Consultant! Komm am Mittwoch, 29. März 2023, von 17 - 19 Uhr zu einer Einführung in die Datenanalyse, die dich umhauen wird. In nur wenigen Stunden erhältst du eine Einführung in die Grundlagen der Datenverarbeitung und Datenvisualisierungstechniken. Er wird dir sogar zeigen, wie du datenwissenschaftliche Probleme wie ein Profi formulieren kannst. Aber das ist noch nicht alles! Am Ende des Workshops hast du die Möglichkeit, deine Machine-Learning-Muskeln zu trainieren und ein Modell zu erstellen, das Immobilienpreise vorhersagen kann. So wirst du im Nullkommanichts ein Superstar der Datenwissenschaft. Wenn du dich für Data Science interessierst und deine Fähigkeiten auf die nächste Stufe heben willst, ist diese Veranstaltung genau das Richtige für dich. Lasse dir diese unglaubliche Gelegenheit nicht entgehen - melde dich noch heute an, um deinen Platz zu sichern!
Details
Einführung in JavaScript Workshop
30. Mar 23, 05:00 PM - 07:00 PM GMT+2Online über ZoomMöchtest du lernen, wie man mit JavaScript programmiert? Nimm an unserem Workshop "Einführung in JavaScript" am Donnerstag, dem 30. März, von 17 bis 19 Uhr teil. Dieser Workshop ist komplett online und wird über Zoom durchgeführt, so dass du bequem von zu Hause aus teilnehmen kannst. Wir laden alle ein, die neu im Programmieren sind und die Grundlagen von JavaScript lernen wollen. Wir behandeln alles, was du wissen musst, um mit dem Programmieren anzufangen, z. B. was Variablen und Datentypen sind, wie man Funktionen verwendet und vieles mehr. Du wirst sogar die Möglichkeit haben, selbst zu programmieren! Mach dir keine Sorgen, wenn du völlig neu in der Programmierung bist - wir begleiten dich Schritt für Schritt. Melde dich jetzt an und mach dich bereit, die aufregende Welt der Programmierung mit JavaScript zu entdecken!
Details
Bildungsmesse Zürich
11. Mai 23, 11:00 AM - 07:00 PM GMT+2Zürich HB (Stand 34)Constructor Learning wird auf der Bildungsmesse Zürich 2023 vertreten sein. Besuche uns an unserem Stand, sprrich mit unserem Student Success Team oder unseren Programm-Managern und erfahre mehr über unsere Weiterbildungsangebote. Wir sehen dich dort!
Details
FAQs
Was ist das nicht-technische Interview?
Wann ist die Studiengebühr für die Teilzeit-Bootcamps zu bezahlen?
Wie sieht der Kursplan für das Teilzeit-Bootcamp aus?
Wie sieht das technische Interview für das Data Science-Programm aus?
Am Tag des Vorstellungsgesprächs erhält der Kandidat per E-Mail eine Datenanalyse-Aufgabe und hat 2 Stunden Zeit, daran zu arbeiten. Nach dem Einreichen der Ergebnisse wird im direkten Anschluss ein Mitglied des Constructor Learning-Teams online Fragen zur Data Challenge stellen. Darauf folgt ein 30-minütiges Programmier-Interview in Python. Der gesamte Prozess dauert 2 Stunden und 45 Minuten und basiert auf den zuvor gesendeten Tutorials.
Lehrkräfte
Data Science Program Manager
Instructor
Instructor
Freelance Analytics Consultant
Data Science Program Manager & Instructor
Unser Blog
Lies die neuesten Nachrichten über Constructor Learning und informiere dich über alles rund um Programmierung und Data Science in der Schweiz und Deutschland.
Wie man eine Karriere in der Datenwissenschaft aufbaut
Veröffentlicht am 24-03-2023 von Guest
Mehr Infos
Erste Schritte mit Python: Eine praktische Schritt-für-Schritt-Anleitung
Veröffentlicht am 16-03-2023 von Guest
Mehr Infos