Teilzeit

Data Science Bootcamp

Gib deiner Karriere mit unserem 22-wöchigen Teilzeit-Bootcamp einen Anstoss und erwirb neue Fähigkeiten in Python, Machine Learning, Deep Learning und NLP.

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Data Science Studentin am Lernen
clock

Teilzeit

2
2

Wochen

remote

Vor Ort / Online

language

Englisch

Programm Überblick

Du willst deine vorhandenen Fähigkeiten weiter ausbauen, um deine Karriere voranzutreiben, neue Technologien dazu lernen, oder nach einer längeren Pause den Einstieg zurück in die Arbeitswelt schaffen? In jedem Fall ist unser Programm genau das Richtige für dich. Wir haben unseren Lehrplan so gestaltet, dass er die aktuellsten Technologien enthält, die derzeit auf dem Arbeitsmarkt gefragt sind. Zudem ermöglicht dir unser Teilzeitprogramm, dass du weiterhin 100% arbeitest und somit kein Risiko eingehst.

Ausgezeichnet als eines der besten Data Science Bootcamps weltweit

Constructor Learning’s Data Science Bootcamp wurde als eines der besten in der Welt ausgezeichnet.

course report award
switchup award

Bevorstehende Termine

Du musst einen Ort auswählen, um die nächsten Termine und Preise zu sehen.

Das sagen unsere Studenten

Claudia Annoni

Claudia Annoni

Data Science

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.

VorherSenior Methodologist

NachherStatistician bei Office for National Statistics

Karim Khalil

Karim Khalil

Data Science

Meine Erfahrung war sehr positiv und das Bootcamp hat meine Kenntnisse in diesem Bereich definitiv verbessert.

VorherData Scientist

NachherData Engineer bei UBS

Lingxuan Zhang

Lingxuan Zhang

Data Science

Ihr einzigartiger Lehrplan ist der Grund, warum ich mich für das Data Science Bootcamp entschieden habe.

VorherPhD. in transportation planning and management

NachherData Scientist bei Saporo

Wo unsere Studenten arbeiten

Finde deinen Traumjob - wir unterstützen dich auf dem Weg dorthin!

Google
Swisscom
Axa
Ava
Ebay
Swiss International Air Lines
Adobe
Elca
Axpo
Ginetta
Novartis
Atos
Roche
ETH Zurich
Pictet
Upc
Avrios
Ergon
Google
Swisscom
Axa
Ava
Ebay
Swiss International Air Lines
Adobe
Elca
Axpo
Ginetta
Novartis
Atos
Roche
ETH Zurich
Pictet
Upc
Avrios
Ergon
APGSGA
Sygnum
Web Republic
Brack
UBS
Globus
Credit Suisse
Migros
Ruag
Accenture
Ernst & Young
Dormakaba
Comparis
Climeworks
Six Group
Swiss Re Group
SAP Software Solutions
APGSGA
Sygnum
Web Republic
Brack
UBS
Globus
Credit Suisse
Migros
Ruag
Accenture
Ernst & Young
Dormakaba
Comparis
Climeworks
Six Group
Swiss Re Group
SAP Software Solutions

Was du lernen wirst

module

Vorbereitungsaufgaben

Unser Data Science Kurs ist sehr anspruchsvoll und intensiv. Daher haben wir einen Vorkurs zusammengestellt, der dich gezielt darauf vorbereitet. Je nach deinen Vorkenntnissen sind hierfür etwa 1-2 Wochen intensives arbeiten erforderlich.
  • 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.
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Offene Runde

Triff deine Mitstudenten während der offenen Runde in der Woche vor Programmbeginn. Überprüfe die Vorbereitungsarbeit und tausche deine Probleme und Lösungen mit der Klasse aus.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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).
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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.
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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

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Sende uns deinen Lebenslauf oder dein LinkedIn-Profil

Ein erstes Motivationsgespräch mit Constructor Learning

Bereite dich nun auf das technische Interview vor

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Schliess die Vorbereitungsarbeiten vor Beginn des Bootcamps ab

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Kostenloser Data Science Einführungskurs

Online
Selbststudium
Kostenlos

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

(CET)

Mo

Di

Mi

Do

Fr

Sa*

09H00

12H00

13H00

16H00

18H00

21H00

Online
Online
Vor Ort
Vor Ort
* Der Kurs findet jeden zweiten Samstag statt.

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.

DevOps

Effiziente Verwaltung von Teamaufgaben und Zusammenarbeit mit GitLab. Stelle deine Anwendungen im Web bereit und verbinde sie nahtlos miteinander.

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

Nimm an der KI-Revolution teil!

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.

Kursleiter

Unsere 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

mrt-klassifikation-kantonsspital-winterthur

Klassifikation von MRT in Zusammenarbeit mit dem Kantonsspital Winterthur

Data Science

Projekt von: Cornelia Schmitz, Norbert Bräker

Mehr Infos
globus

Mit dem Einsatz von KI zur automatischen Vorhersage von Merkmalen aus Produktbildern

Data Science

Projekt von: Valeria Polozun, Seth Dow

Mehr Infos
swiss

Klassifizierung von NOTAMs für SWISS International Airlines mittels KI

Data Science

Projekt von: Jean Coupon

Mehr Infos

Erhalte ein Leistungszertifikat

Teile dein Zertifikat auf den sozialen Netzwerken, gedruckten Lebensläufen oder anderen Dokumenten. Bringe deine Karriere mit den neu erworbenen Fähigkeiten voran.

Certificate

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.

RAV Logo
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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+2
    Online über Zoom

    Mach 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+2
    Online über Zoom

    Möchtest 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+2
    Zürich 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

Empty room with chairs

FAQs

Was ist das nicht-technische Interview?

Ein 20 Minuten Interview, welches persönlich oder über Video durchgeführt wird und uns die Möglichkeit gibt, dich, deine Berufserfahrung, Motivation und Ziele für die Teilnahme am Programm kennenzulernen.

Wann ist die Studiengebühr für die Teilzeit-Bootcamps zu bezahlen?

Bei der Anmeldung musst du eine nicht erstattungsfähige Anzahlung von CHF/EURO 3'500 leisten, um deinen Platz im Programm zu reservieren. 1/2 des Restbetrags ist bis zum Ende der zweiten Woche des Programms und 1/2 bis zum dritten Monat des Programms fällig.

Wie sieht der Kursplan für das Teilzeit-Bootcamp aus?

Das Teilzeit-Bootcamp ist ein 22-wöchiges Programm, mit Vorlesungen jeden Dienstag und Donnerstag von 18.00 - 21.00 Uhr und jeden zweiten Samstag. Darüber hinaus investieren unsere Studenten einige zusätzliche Stunden ihrer Freizeit, um das Gelernte zu wiederholen und an Projekten zu arbeiten.

Wie sieht das technische Interview für das Data Science-Programm aus?

Der Kandidat erhält eine E-Mail mit einer Liste von Python-Tutorials, die vor dem Vorstellungsgespräch zu bearbeiten sind. Datum und Uhrzeit des Interviews werden so festgelegt, dass etwa eine Woche Zeit bleibt, um sich darauf vorzubereiten.
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.
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Lehrkräfte

Team Member

Marcus Lindberg

Data Science Program Manager

Bio
Als er seine Karriere in der klinischen Immuntherapieforschung begann, erkannte er den dringenden Bedarf an besseren Möglichkeiten, Patientendaten sinnvoll zu nutzen. Mit wachsendem Interesse an personalisierten Therapien absolvierte er einen MSc in Bioinformatik an der University of Edinburgh und schloss sich der Clinical Bioinformatics Unit der ETH Zürich an. Jetzt kann er bei SIT Learning seine analytischen Fähigkeiten weiter verfeinern und gleichzeitig Menschen dabei helfen, ihre Ziele zu erreichen.
Team Member

Dr. Mark Rowan

Instructor

Bio
Was treibt dich an? Für mich ist es mit Daten eine Geschichte zu erzählen und die Welt zu verändern. Egal ob es um Neurowissenschaften, Luft- und Raumfahrt, Telekommunikation, Versicherungen oder Sprachtechnologie geht - ich liebe es, mich in die Daten hineinzuversetzen und damit Dinge zu bewegen.
Team Member

Gerry Liaropoulos

Instructor

Bio
Als erfahrener Data Scientist auf dem faszinierenden Gebiet der Biowissenschaften setze ich eine Vielzahl von Methoden des maschinellen Lernens ein, um der Industrie zu helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen mit dem Endziel, das Leben der Patienten positiv zu verändern.
Team Member

Patrick Senti

Freelance Analytics Consultant

Bio
Patrick baut seit 1995 Analyselösungen und wendet dabei maschinelles Lernen an, Datentechnik, Datenanalyse und Visualisierung. Hilfe für Kunden im Finanzbereich, Transport- und Einzelhandelsindustrie seine Erfahrung umfasst Software-Engineering & Architektur in verteilten Systemen von Unternehmens-Backends bis hin zu mobilen & IoT-Systemen. Leitender BI/Data Science & Software-Ingenieur seit 1995 * Angewandte Datenwissenschaft, Datentechnik, Softwaretechnik, große Daten * Breite Branchenerfahrung in den Bereichen Finanzen, Einzelhandel, Logistik Rollen * Datenwissenschaftler/Daten & ML-Ingenieur, Softwaretechnik, Beratung * Leitende Datenanalyse-Praxis bei swissQuant * Senior Software Engineering, Technischer Leiter bei Credit Suisse, Logicalis, SAS, IBM Bildung * CAS ETH Zürich in Informatik & Verteilte Systeme * Schweizer Dipl. Wirtschaftsinformatik (Professional Master) * Exekutiv-MBA Freiberuflicher Analytik-Berater, patrick@productaize.io Gründer von omegaml.io Unterstützung von Unternehmen bei der Produktion und Operationalisierung von ML
Team Member

Dr. Ekaterina Butyugina

Data Science Program Manager & Instructor

Bio
Ekaterina studierte Mathematik an der Universität und arbeitete als Nachwuchsforscherin in Russland, wo sie in Kontinuumsmechanik promovierte. Auf der Suche nach der Möglichkeit, etwas zu finden, das der Wissenschaft nahe kommt, aber dynamischer und auf das reale Leben anwendbar ist, trat sie dem Data Science-Programm bei, blieb dann als TA und schloss sich später dem Team als Data Science Consultant an. Sie arbeitet gerne mit Daten und wendet sowohl analytische als auch kreative Ansätze an, probiert neue Techniken aus und teilt sie mit anderen Menschen.

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.

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Wie man eine Karriere in der Datenwissenschaft aufbaut

Veröffentlicht am 24-03-2023 von Guest

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Die Rolle von UX/UI-Design für den Geschäftserfolg

Veröffentlicht am 23-03-2023 von Guest

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Erste Schritte mit Python: Eine praktische Schritt-für-Schritt-Anleitung

Veröffentlicht am 16-03-2023 von Guest

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