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

zurich

Zürich

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

Bewerbung bis
Kursdaten
Gebühr
12. Aug 23
12. Sep 23 - 23. Feb 24
undefined N/A

Zeitplan: Di & Do 18:00 – 21:00 und jeden zweiten Sa 9:00 - 16:00 (CET)

Der Zeitplan passt nicht zu deinen Bedürfnissen? Schau dir unser Vollzeit Programm an.

Auf der Suche nach Finanzierung? Schau dir unsere Finanzierungsmöglichkeiten an.

Das sagen unsere Studenten

Markus von der Lühe

Markus von der Lühe

Data Science

Mit vielen kleinen und grossen Daten- und Projektherausforderungen war das Bootcamp eine sehr praxisnahe Erfahrung. Ich würde es sehr empfehlen!

VorherSelf Employed

NachherData Science Consultant bei Constructor Learning

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
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Swiss International Air Lines
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Avrios
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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
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Migros
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Ernst & Young
Dormakaba
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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

Bestehe das technische Interview

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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

Hunderte 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

Schliesse deine berufliche Transformation mit einem Abschlussprojekt ab.

Vorbereitungsphase

Organisiere dein Projekt

  • Empfange und/oder definiere die Anforderungen
  • Setze Meilensteine

Entwicklungs-/Erstellungsphase

Arbeite im Team

  • Nutze kollaborative Tools
  • Teile und koordiniere verschiedene Aufgaben
  • Lerne von deinen Teamkollegen
  • Entwickle dein erstes reales Projekt

Präsentation

Hinterlasse deine ersten Spuren in der Branche

Präsentiere dein Abschlussprojekt zusammen mit deinen Teamkollegen vor Teilnehmern aus unserem Netzwerk.


Melde dich für die nächsten Abschlusspräsentationen am 28. Jul 23 an.

mrt-klassifikation-kantonsspital-winterthur
Data Science

Klassifikation von MRT in Zusammenarbeit mit dem Kantonsspital Winterthur

Projekt von:

Cornelia Schmitz, Norbert Bräker

Mehr Infos
Vollständige Liste anzeigen.

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

Besuche unseren Campus in Zürich

Möchtest du sehen wie deine Zeit bei Constructor Learning aussehen könnte und wo unsere Studenten die meiste Zeit verbringen? Dann kontaktiere uns für einen Besuch auf unserem Campus.

Constructor Learning
Heinrichstrasse 200
8005 Zürich
+41 (0)44 797 51 43

Termin vereinbaren

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.

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Bevorstehende Veranstaltungen

Nimm an einer unserer Veranstaltungen teil. Entdecke unsere kommenden Workshops, Infoveranstaltungen, Abschlusspräsentationen und Webinare zu aktuellen Themen.

  • Einführung in generative KI und ChatGPT

    31. Mai 23, 06:00 PM - 08:30 PM GMT+2
    Heinrichstrasse 200, 8005 Zürich oder online über Zoom

    Begleite uns zu einem spannenden Workshop: "Einführung in Generative KI und ChatGPT"! Entdecke mit uns die faszinierende Welt von generativer KI und ChatGPT. Konzentrieren wir uns in diesem praktischen Workshop auf aufregende Anwendungsfälle und Applikationen, ohne uns zu sehr in die technischen Details der Entwicklung zu vertiefen. Lerne die Leistungsfähigkeit von generativer KI und ChatGPT kennen, während wir in reale Beispiele eintauchen und ihr Potenzial in verschiedenen Branchen aufzeigen. Entdecke, wie diese Technologien die Art und Weise revolutionieren, wie wir interagieren und gestalten - von der Generierung kreativer Inhalte bis hin zu personalisierten Kundeninteraktionen. Tauche ein in interaktive Demonstrationen und praktische Übungen, die dir helfen, die Möglichkeiten von Generative AI und ChatGPT zu nutzen. Erhalte wertvolle Einblicke in die Verwendung dieser Tools zur Verbesserung des Kundenerlebnisses, zur Rationalisierung von Arbeitsabläufen und zur Förderung von Innovationen. Verpasse nicht die Gelegenheit, in die Welt von generativer KI und ChatGPT einzutauchen. Melde dich jetzt an und begib dich auf eine spannende Reise, bei der Fantasie und Technologie aufeinandertreffen. Lass uns gemeinsam das kreative Potenzial freisetzen!

    Details

  • Erstellen eines Spotify-Homepage-Klons von Grund auf mit HTML, CSS und JavaScript

    14. Jun 23, 06:00 PM - 08:00 PM GMT+2
    Online über Zoom

    In diesem Workshop lernst du die Grundlagen von HTML, CSS und Javascript kennen und erfährst, wie du eine rockige Kopie der bekannten Spotify-Homepage erstellen kannst. Du beginnst mit der Erstellung der grundlegenden HTML-Struktur und tauchst dann in das Styling mit CSS ein. Zum Schluss wirst du deiner Webseite mit JavaScript Interaktivität hinzufügen, damit sie wie die echte Spotify-Homepage aussieht und sich auch so anfühlt. Am Ende dieses Workshops wirst du ein gutes Verständnis dafür haben, wie man HTML, CSS und JavaScript zusammen verwendet, um eine schöne und funktionale Webseite zu erstellen. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich - bring einfach deinen Enthusiasmus und deine Liebe für gute Musik mit. Melde dich jetzt an und lass uns loslegen, um wie Rockstars zu programmieren!

    Details

  • Einführung in Natural Language Processing & ChatGPT

    21. Jun 23, 06:30 PM - 08:30 PM GMT+2
    Heinrichstrasse 200, 8005 Zürich oder online über Zoom

    Bereite dich auf einen aussergewöhnlichen Workshop zum Thema "Einführung in Natural Language Processing & ChatGPT" vor! Wir freuen uns, unseren bevorstehenden Event am Mittwoch, dem 21. Juni, in der Heinrichstrasse 200, 8005, anzukündigen (oder online über Zoom). Vertiefe deine Lernerfahrung durch persönliche Interaktionen und erlebe ein dynamisches Umfeld. Entdecke die faszinierende Welt des Natural Language Processing mit praktischer Anleitung und Expertenwissen. Deine Kenntnisse in Python und Pandas werden während des Workshops wertvoll sein. Egal ob du ein erfahrener Profi oder ein Neuling bist, wir stellen sicher, dass du vollständig mitwirken und dein Wissen erweitern kannst. Verpasse nicht diesen aufschlussreichen NLP-Workshop! Sichere dir jetzt deinen Platz für ein bereicherndes persönliches Erlebnis in der Heinrichstrasse 200, 8005.

    Details

  • Abschlusspräsentationen unserer Full-Stack und Data Science Studenten

    28. Jul 23, 06:00 PM - 08:00 PM GMT+2
    Heinrichstrasse 200, 8005 Zürich oder online über Zoom

    Mach dich bereit für den ultimativen Showdown von Brainpower und Kreativität, wenn unsere Bootcamp-Absolventen ihre Abschlussprojekte vor einem vollbesetzten Publikum aus Studenten, Alumni, Familienmitgliedern, Freunden und Unternehmen präsentieren! Diese unglaublichen Projekte wurden in nur drei Wochen entwickelt und bilden den Höhepunkt des dreimonatigen Bootcamps. Aber Moment, da ist noch mehr! Constructor Learning lädt dich herzlich ein, mit uns an dieser spektakulären Veranstaltung teilzunehmen, bei der du die Gelegenheit haben wirst, diese aufregenden Projekte zu bestaunen und dich inspirieren zu lassen. Verpass diese unglaubliche Gelegenheit nicht, die Zukunft der Technik aus erster Hand zu erleben. Melde dich jetzt an!

    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.
Kontaktiere uns

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
company

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.

datenwissenschaftliche-abschlussprojekte-batch-21

Datenwissenschaftliche Abschlussprojekte Batch #21

Veröffentlicht am 24-05-2023 von Ekaterina Butyugina

Mehr Infos
wie-ki-das-uxui-design-beeinflusst

Wie KI das UX/UI-Design beeinflusst

Veröffentlicht am 15-05-2023 von Claudia Boker

Mehr Infos
full-stack-abschlussprojekte-23

Full-Stack Abschlussprojekte #23

Veröffentlicht am 05-05-2023 von Ruben Villalon

Mehr Infos