Data Science Bootcamp

Neben der Möglichkeit, Data Science zu studieren gibt es auch die Möglichkeit, an einem Bootcamp teilzunehmen. Ein Data Science Bootcamp hat den Vorteil, dass es i. d. R. sehr praxisorientiert ausgerichtet ist. Vor allem bereits Berufstätige können davon profitieren: Insbesondere die kurze Dauer macht diese Form der Data Science Weiterbildung attraktiv.

Es gibt verschiedene Anbieter für Data Science Bootcamps in Deutschland. Um hier den Überblick zu behalten und verschiedene Optionen abzuwägen, findest du hier einen Vergleich der Anbieter DataScientest, Data Science Bootcamp, Neue Fische, LeWagon und DataCamp.

Um den richtigen Anbieter zu finden, sollte man sich vor allem fragen, wie viel Zeit und Geld man investieren möchte und wie vertieft man in die Welt des Data Science einsteigen will. Von etwaigen geforderten Vorkenntnissen sollte man sich nicht abschrecken lassen: Solange man genügend Motivation mitbringt, sollte alles machbar sein. Wichtiger ist, sich genauer über geforderte Kompetenzen im gewünschten Berufsbild und über die Inhalte der Weiterbildung zu informieren. Auch sollte man abwägen, ob man ein ausreichend gutes Zeitmanagement hat, sodass es einem möglich ist, remote zu lernen. Ansonsten ist ggf. ein Data Science Kurs vor Ort die bessere Lernmethode.

Dauer

Je umfangreicher die Weiterbildung, desto umfangreicher die Lerninhalte. Also: Vor allem Interessierte, die im Job von dem Kurs profitieren wollen, sollten eine umfangreichere Variante wählen. Ist man bereits vollzeit berufstätig, gewähren viele Bundesländer Bildungsurlaub, um z.B. an einem dreimonatigen Bootcamp teilzunehmen.

Data Science Bootcamp: 5 Tage Datacamp: 30 Tage DataScientest: 120 Std. in Vollzeit (3 Monate) oder in Teilzeit (9 Monate) Le Wagon: 2 Monate in Vollzeit (40 Std. von Mo. bis Fr. 9 bis 18 Uhr) oder 7 Monate in Teilzeit (16 Std. in 2 Sessions abends oder am Samstag pro Woche) Neue Fische: 12 Wochen in Vollzeit (Mo. bis Fr. 9 bis 18 Uhr)

Kosten & Finanzierung

Die Kosten, insbesondere für die zeitintensiveren Angebote, können zunächst abschrecken. Dennoch bietet ein Bootcamp viele Vorteile, da die Inhalte eine hohe Relevanz für den Beruf haben und sogar neue Karrierechancen ermöglichen. Außerdem fördert u. a. die Bundesagentur für Arbeit die Teilnahme bei einigen Anbietern.

Data Science Bootcamp: 2.990 Euro (wenn man aus NRW kommt: ggf. bis zu 500 Euro aus dem Bildungsgutsscheck, wen man aus Rheinland-Pfalz kommt: ggf. bis zu 1.500 Euro aus dem QualiScheck)

Datacamp: 25 Dollar pro Monat DataScientest: 6.490 Euro (ggf. Übernahme der Kosten in voller Höhe durch die Agentur für Arbeit) Le Wagon: ca. 7.900 bis 8.900 Euro (ggf. Übernahme der Kosten in voller Höhe durch die Agentur für Arbeit, wahrscheinlich aber nur für Web Development, nicht für diesen Kurs) Neue Fische: 9.800 Euro (ggf. Übernahme der Kosten in voller Höhe durch die Agentur für Arbeit)

Standort

Häufig werden Data Science Weiterbildungen remote angeboten. Gibt es die Webinare live vor Ort, ist Data Science in Berlin am populärsten. Bei der Wahl eines Anbieters gilt es zu berücksichtigen, dass remote Lernen, vor allem, wenn das Webinar nicht live stattfindet, ein gutes Zeitmanagement erfordert. Für viele Interessierte kann es nützlicher sein, in einer Gruppe zu lernen.

Data Science Bootcamp: Frankfurt, Berlin oder als remote (Live Webinar) Datacamp: komplett remote (nicht live) DataScientest: komplett remote (tlw. Live Webinar) Le Wagon: Berlin oder remote (Live Webinar) Neue Fische: remote (Live Webinar)

Sprache

Die meisten Bootcamps werden in englischer Sprache angeboten. Das mag zunächst herausfordernd wirken, aber die Fachbegriffe sind sowieso in englischer Sprache verfasst und das Berufsumfeld international, sodass dies ohnehin sinnvoll ist.

Data Science Bootcamp: Deutsch Datacamp: Englisch DataScientest: Englisch Le Wagon: Englisch (tlw. auch Portugiesisch, Französisch etc.) Neue Fische: Englisch

Vorkenntnisse

Um an einem Data Science Bootcamp teilzunehmen, sind Interesse und ggf. Vorkenntnisse im Bereich Mathematik und Programmierung erforderlich. Spezifische Kenntnisse sind nur selten Voraussetzung, aber durchaus hilfreich. Generell aber gilt: Lasst euch nicht von den Anforderungen abschrecken, wichtig ist vor allem, dass du Lust hast, Neues im Bereich Data Science zu lernen.

Data Science Bootcamp: keine, aber nützlich Datacamp: Wahl der Weiterbildung anhand der Vorkenntnisse und Ziele (Data Scientist Associate für Beginner, Data Scientist für Fortgeschrittene) DataScientest: mathematische Kenntnisse und Kenntnis grundlegender Programmierkonzepte Le Wagon: mathematische Kenntnisse und Kenntnis grundlegender Programmierkonzepte Neue Fische: vor allem Motivation

Inhalte

Als Data Scientist sollte man praktische Kenntnisse vor allem im Umgang mit Python und ggf. Tools wie R oder weiteren Programmiersprachen besitzen. Auch ein theoretisches Fundament ist für ein tiefgehendes Verständnis erforderlich. Die Bootcamps umfassen in der Regel sowohl theoretische Grunldagen als auch praktische Übungen oder größere anwendungsorientierte Projekte. Dies macht die Form der Weiterbildung besonders attraktiv für das (spätere) Berufsleben.

Data Science Bootcamp: Data Science Grundlagen, Machine Learning & Deep Learning mit Einblicken in Python, TensorFlow, Keras, Jupyter Notebooks, R & RStudio Datacamp: Data Visualization, Hypothesentesten, Statistische Tests, SQL, Python, R, Supervised Learning, Data Preparation, grundlegende Programmierkonzepte DataScientest: Python Grundlagen, Data Visualisation, Programmiertools, Machine Learning, fortgeschrittenes Machine Learning, angewandtes Machine Learning, Komplexe Modelle, Grundlagen des Deep Learning, Data Engineering und MLOps Le Wagon: Python Introduction, Data Analysis, Decision Science, Machine Learning, Deep Learning, ML Engineering & Generative AI Neue Fische: Coding Basiswissen (Unix, Python, Git & Github), Exploratory Data Analysis (Pandas, SQL & Visualisierung), Machine Learning Basics (Algorithmen, Lernen mit Hilfestellung & Modellbewertung), Advanced Machine Learning (Unsupervised Learning, Dimensionsreduktion, Clustering & Zeitreihen), Einführung in Neuronale Netze (Künstliche Neuronale Netze, Transfer Learning Natural Language Processing, Tensorflow, Keras & Hugging Face) & Abschlussprojekt

Zertifizierung

Data Science Bootcamp: Data Scientist Zertifikat, ausgestellt durch IOMIDS Datacamp: Data Scientist Zertifikat, alternativ kompaktere, einzelne Klausuren DataScientest: Abschlusszertifikat von DataScientest, von der Pariser Universität La Sorbonne, alternativ Test nach jedem Modul Le Wagon: Zertifikat, akkreditiert durch GUTcert Neue Fische: Zertifikat Data Scientist