Im Jahr 2017 war Data Scientist die am neunthäufigst nachgefragte IT-Stelle in Frankreich und im Vereinigten Königreich - und die Nachfrage steigt weiter. Data Science Bootcamps und Kurse werden immer wertvoller. Die Zahl der Teilnehmer:innen an Data Science Bootcamps, bei denen ein intensives, praxisnahes und zielgerichtetes Lernen im Vordergrund steht, hat zugenommen, da immer mehr Arbeitgeber Erfahrung und nachweisbare Fähigkeiten gegenüber reinen Zeugnissen bevorzugen.
Kurse und Bootcamps in den Bereichen Data Science und Analytics haben schnell an Bekanntheit gewonnen, da sie die Art von intensivem, zielgerichtetem und beschleunigtem Lernen bieten, die am besten geeignet ist, um Menschen mit den feldspezifischen, arbeitsplatztauglichen Fähigkeiten, die sie benötigen, auf Data-Jobs vorzubereiten. Vor allem aber bedeutet die Teilnahme an einem Bootcamp, dass jemand anderes an Deinem Erfolg beteiligt ist und bereit ist, Dir bei Bedarf zu helfen, Deine Fortschritte, Deinen Lebenslauf und Dein Portfolio zu kommentieren und Deine Stellensuche in Gang zu bringen.
Was ist ein Data Science Bootcamp??
Data Science Bootcamps sind intensive, drei- bis sechsmonatige Ausbildungsprogramme, die Absolvent:innen für den Berufseinstieg rüsten sollen. Zu den von den Absolvent:innen erworbenen technischen Fähigkeiten gehören Programmierung, Datenvisualisierung, statistische Analyse, Datenanalyse und prädiktive Analytik.
Machine Learning, Prescriptive Analytics und Predictive Causal Analytics werden in der Data Science eingesetzt, um uns bei der Erstellung von Vorhersagen und vor allem bei der Beurteilung zu unterstützen. Anders ausgedrückt: Technologie und Mathematik wird eingesetzt, um in Rohdaten verborgene Muster (sowie Strategien zur Steigerung von Rentabilität und Produktivität) aufzudecken.
In Data Science Bootcamps lernen die Teilnehmer:innen, wie sie dies mit einer Reihe von Sprachen und Frameworks wie Spark, SQL, Python, R, Pandas und Hadoop tun können. Um nur einige Themen zu nennen, wirst Du die Grundlagen der linearen Regression, des A/B Testing, der Codierung und des Machine Learning erlernen.
Was sind die Vorteile der Teilnahme an einem Data Science Bootcamp?
Die Teilnahme an einem Data Science Bootcamp bietet zahlreiche Vorteile. Zunächst einmal ist der Studiengang kostengünstiger und zeitsparender als ein typischer Bachelorabschluss in einem verwandten Fach. Bootcamps können in Teilzeit oder Vollzeit absolviert werden, was eine größere Anpassungsfähigkeit und Flexibilität beim Lernen ermöglicht. Außerdem bieten diese Schulen häufig eine Berufsberatung an, die für die Sicherung eines Arbeitsplatzes nach dem Abschluss von entscheidender Bedeutung sein kann:
- Es bereitet Dich schnell auf eine neue Karriere vor
Das vielleicht überzeugendste Verkaufsargument ist, dass Du in einem Bruchteil der Zeit, die ein normaler Hochschulabschluss in Anspruch nimmt, arbeitsfähig bist (erst recht, wenn Du noch ein Masterstudium anhängst). In drei bis sechs Monaten kannst Du ein Vorstellungsgespräch für eine Einstiegsposition meistern.
Wenn Du bedenkst, dass der typische Data Scientist auf Einstiegsebene in den Niederlanden 68.880 €, in Spanien 30.050 €, in Deutschland 64.024 € und in Frankreich 55.485 € verdient, ist es leicht zu verstehen, warum.
Ein professionelles Netzwerk aufbauen
Die Menge an Vernetzungsmöglichkeiten, die es bieten kann, ist ein weiterer wichtiger Vorteil. Die meisten Hochschulen organisieren Networking Events, laden prominente Tech-Titanen als Gastredner auf den Campus ein, veranstalten Ausstellungen für Absolventenprojekte und verfügen über Dozent:innen, die Branchenexpert:innen sind und über umfangreiche Kontaktnetze verfügen. Bei der Arbeitssuche werden Deine Klassenkamerad:innen ebenfalls zu wichtigen Ansprechpartner:innen.
Steig ein einem stark nachgefragten Bereich von Anfang an ein
Nicht umsonst wird der Beruf des Data Scientist von LinkedIn als der vielversprechendste Beruf und die beste Beschäftigung in Europa bezeichnet. Nachfrage - und Gehälter - sind jetzt stark und werden voraussichtlich weiter steigen.
Laut einer MIT Forschung waren Unternehmen, die im oberen Drittel ihrer Branche datengestützte Entscheidungsfindung einsetzten, 5 % produktiver und 6 % lukrativer als ihre Konkurrenten. Bedenke hier, dass Data Science ein relativ neues Thema ist und viele Unternehmen den Wert von Investitionen in Daten in Bezug auf Erkenntnisse und Einnahmen nur zögerlich erkannt haben.
Die Teilnahme an einem Bootcamp bietet also zahlreiche potenzielle Vorteile, dennoch solltest Du Deine Erwartungen im Zaum halten und Dich auch nach möglichen Nachteilen erkundigen.
Was sind die Nachteile der Teilnahme an einem Data Science Bootcamp?
Statistiken sind in diesen Studiengängen nicht so wichtig wie in typischen Hochschulstudiengängen
Da Data Science ein so breit gefächertes Thema ist, hängt es von der Art der Stelle ab, nach der Du suchst, ob Du ein Bootcamp besuchst, einen Masterabschluss erwirbst oder andere Online-Lernprogramme nutzt.
Data Science Bootcamps eignen sich gut für Machine Learning, da Du dort alle Programmiersprachen lernst, die Du zum Erstellen und Anwenden von Modellen benötigen.
Ein Bootcamp ist jedoch nicht immer die beste Option. Für die Arbeit in der Forschung kann ein Hochschulabschluss erforderlich sein. Wenn Du im Finanzsektor arbeiten möchtest, gilt das Gleiche.
Schaue Dir einige Stellenanzeigen für Positionen an, die Dich interessieren und prüfe, ob ein höherer Abschluss erforderlich ist. Dies könnte Dir bei Deiner Auswahl helfen.
Die Kosten für ein Bootcamp
Data Science Bootcamps sind nicht billig, selbst wenn man sie mit den Kosten für die Hochschulbildung im Vereinigten Königreich vergleicht. Selbst nach Abzug der Kosten für die Studiengebühren (sagen wir 750 €) und der notwendigen Technik (z. B. Laptop) musst Du immer noch die Einnahmeverluste berücksichtigen, die durch die 12-wöchige Teilnahme an einem Vollzeitprogramm entstehen.
Du kannst die Auswirkungen mildern, indem Du Dich um Stipendien bewirbst und Dich über die verschiedenen Zahlungsmöglichkeiten der Schule informierst. Auch Teilzeitprogramme können eine gute Option sein, um neben dem Lernen weiter Geld zu verdienen.
Welches Gehalt kann ich nach Abschluss eines Data Science Bootcamps erwarten?
Das Durchschnittsgehalt eines Data Scientists beträgt 59.781 £ im Vereinigten Königreich, 68.880 € in den Niederlanden, 30.050 € in Spanien, 64.024 € in Deutschland, 55.485 € in Frankreich und 37.785 € in Italien.
Senior Data Scientists in den vier führenden Ländern auf der Liste verdienen durchschnittlich 67.428 € in Frankreich, 80.300 € in Deutschland, 90.500 € in den Niederlanden und 87.575 £ im Vereinigten Königreich. Ein leitender Data Scientist verdient dagegen bis zu 128.040 £ im Vereinigten Königreich, 114.155 € in Deutschland, 102.033 € in den Niederlanden und 89.000 € in Frankreich.
Wenn man bedenkt, dass Data Scientists auf der Einstiegsebene durchschnittlich 60.000 € verdienen und erfahrene Branchenexperten noch viel, viel mehr verdienen, ist das Einkommenspotenzial für Bootcamp-Studenten ziemlich groß.
Da Data Science als Fachgebiet noch relativ neu ist, sind erfahrene Data Scientists Mangelware, was sich auch in den Gehältern widerspiegelt.
Ist ein Data Science Bootcamp eine Garantie für einen Job?
Ja, es ist sehr wahrscheinlich, dass es Dir bei der Arbeitssuche hilft. Die überwiegende Mehrheit der Absolvent:innen von Data Science Bootcamps gibt an, dass sie eine Arbeit in diesem Sektor gefunden haben. Unternehmen, die dringend Data-Talente brauchen, schnappen sich die Absolvent:innen schon bald nach deren Abschluss. Tatsächlich finden zwischen 74 % und 90 % der Bootcamp Absolventen sechs Monate nach ihrem Abschluss eine Anstellung. Berichten zufolge werden die meisten Absolvent:innen von großen Unternehmen wie Facebook, Amazon, Microsoft und Google angestellt.
Nach Abschluss eines Data Science Bootcamps kannst Du die folgenden Berufsbezeichnungen haben:
- Data Engineer
- Machine Learning Engineer
- Big Data Analyst
- Business Analyst
- Database Administrator
Aufgrund der hohen Nachfrage nach Data Experten ist es ziemlich selten, dass Bootcamp Absolvent:innen arbeitslos werden. Dies sollte in den Ergebnisberichten jeder renommierten Schule nachzulesen sein. Es ist dennoch erwähnenswert, dass einige Teilnehmer:innen zwar ein Bootcamp absolvieren, aber keine Arbeit in der Branche finden. Es ist nicht immer leicht zu meistern und nicht jede:r ist für die Rolle des Data Scientist geschaffen.
Was kann ich tun, damit ich diese Ergebnisse erreiche?
Um sicherzustellen, dass Du nach Deinem Abschluss einen Arbeitsplatz findest, solltest Du Dich während des Studiums so viel wie möglich anstrengen und bei der Suche nach einer Einstiegsposition auf Dein neu aufgebautes berufliches Netzwerk zurückgreifen.
In einem renommierten Data Science Bootcamp erlernst Du Dein Handwerk unter der Leitung von Branchenexperten. Im Laufe des Kurses, bei der Konstruktion von Modellen und der Erstellung von Visualisierungen, musst Du ihre konstruktiven Kommentare einholen. Die meisten Absolvent:innen von Data Science Bootcamps berichten, dass die Interaktion mit den Ausbilder:innen einer ihrer Lieblingsteile des Programms war. Die Gelegenheit zu nutzen, von jemandem zu lernen, der weiß, was er tut, ist entscheidend, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Lohnt sich also ein Data Science Bootcamp?
Ja, ein Daten-Bootcamp ist lohnenswert, aber Dein Erfolg hängt von der Qualität der Schule, Deinem Engagement (sowohl beim Lernen als auch beim Networking), Deinem Hintergrund und Deine rbisherigen Erfahrung ab.
Wenn Du ein Bootcamp besuchst, das den Ruf hat, qualifizierte Absolvent:innen hervorzubringen, das dir die Möglichkeit gibt, an mindestens einem Live-Projekt zu arbeiten, und das Dir hilft, Dein berufliches Netzwerk durch Networking Events und andere Techniken aufzubauen, bist Du ein:e hervorragende:r Anwärter:in auf eine Stelle auf Einstiegsebene.
Während des Bootcamps lernst Du, wie man Modelle für Machine Learning erstellt und anwendet, in verschiedenen Sprachen (z. B. Python) programmiert und ansprechende Visualisierungen erstellt.
Das sind die Fähigkeiten, die die meisten Arbeitgeber im Bereich Data Science suchen. Eine Stelle in Data Science nach einem 10- bis 16-wöchigen Kurs zu bekommen, würde sich für die meisten Menschen lohnen, je nachdem, wo sie sich gerade in ihrer Karriere befinden.
Ein weiterer Grund, warum die meisten Absolvent:innen ein Data Science Bootcamp für eine gute Investition halten? Zurzeit ist es ein fantastisches Arbeitsfeld. Im Jahr 2020 wurd ein diesem Bereich ein Wachstum von 28 % erwartet, was zu etwa 2,7 Millionen neuen Arbeitsplätzen führen wird. Das sind mehr Stellen, als junge Absolvent:innen besetzen können. Daher müssen IT Fachkräfte aus anderen Branchen ihre Kenntnisse auffrischen und in die Datenverarbeitung übertragen, um den Bedarf zu decken.
Unser Rat, wie man ein Data Science Bootcamp lohnenswert für sich macht
Bei Bootcamps hängt Dein Erfolg davon ab, wieviel Mühe Du Dir gibst, wie Du die Situation angehst und wie engagiert Du bist. Im Folgenden findest Du einige Hinweise, wie Du ein Data Science Camp lohnenswert gestalten kannst.
Recherchiere und triff fundierte Entscheidungen
Arbeitgeber sind an Absolvent:innen von Bootcamps interessiert, aber nicht jede Einrichtung hat einen guten Ruf. Bevor Du Deine Bootcamp Erfahrung beginnst, solltest Du Dich vergewissern, dass das Programm, das Du in Betracht ziehst, gut angesehen ist. Lies Online-Bewertungen, sprich mit aktuellen oder ehemaligen Student:innen oder frage Personalvermittler:innen oder Personalleiter:innen nach ihren Empfehlungen für die besten Programme und Schulen. Prüfe den Lehrplan und die Voraussetzungen für das Bootcamp eingehend. Mache eine Campustour oder schaue Dir einen virtuellen Termin an, wenn es sich um einen persönlichen Kurs handelt. Lies auch den Ergebnisbericht des Bootcamps, um zu erfahren, wie es um die Absolvent:innen bestellt ist.
Geh hinaus und baue Dir ein Netzwerk auf
Die Networking Möglichkeiten, die durch die Networking Events auf dem Campus (und virtuell) geboten werden, sowie die Gastredner:innen von prominenten Tech-Unternehmen, die die Klassenzimmer der besten Data Science Bootcamps besuchen, sind etwas, wovon Bootcamp Absolvent:innen häufig schwärmen. Ihre Schülerinnen und Schüler können zukünftige Mitarbeiter:innen werden, daher sind die Beziehungen, die Du aufbaust, so wichtig. Das gilt auch für Deine Professor:innen. In einem soliden Bootcamp lernst Du von Branchenexperten, die über umfangreiche berufliche Netzwerke verfügen. Nutze diesen Moment, um einen guten Eindruck zu hinterlassen.
So bald wie möglich mit der Arbeit an laufenden Projekten beginnen
Einer der Gründe dafür, dass ein so hoher Prozentsatz der Absolvent:innenen von Data Science Bootcamps schon bald nach ihrem Abschluss eingestellt wird, ist, dass sie während ihres Programms an realen Projekten arbeiten dürfen. Später können sie Arbeitgebern zeigen, dass sie wissen, was sie tun.
Feedback einholen
Wie bereits erwähnt, gibt es in einem guten Bootcamp für Data Science Professor:innen, die in dem Bereich gearbeitet haben, in dem Du arbeiten möchtest. Nimm Dir deren Feedback zu Deinen Projekten und Visualisierungen zu Herzen; ein zukünftiger Arbeitgeber wird höchstwahrscheinlich die gleichen Dinge sehen wie sie. Einer der besten Aspekte der Teilnahme an einem Bootcamp ist das offene Ohr eines Branchenexperten, also mache das Beste daraus.
Wie wählst Du das beste Bootcamp für Dich selbst?
Bevor Du Dich für ein Data Science Bootcamp entscheiden, solltest Du eine Selbstreflexion durchführen. Welche Ziele hast Du, und wie viel Zeit bist Du bereit, dafür aufzuwenden? Beginnen wir mit der Entscheidung, welche Art Schulung für Dich ideal wäre:
Bootcamps, welche persönlich und in Vollzeit stattfinden
Dies ist vermutlich das, was Dir in den Sinn kommt, wenn Du an ein "Bootcamp" denkst. Dabei handelt es sich um ein intensives, umfassendes Curriculum, bei dem Du 40 bis 80 Stunden pro Woche im Unterricht und einen Teil Deiner Freizeit mit der Arbeit an Deinem Projekten verbringst. Was sind die Vorteile dieses Modells? Es gibt keinen schnelleren Weg, um Deine Ziele zu erreichen. Und der Nachteil? Es ist allerdings schwer, wenn nicht gar unmöglich, es mit dem Beruf in Einklang zu bringen.
Online-Bootcamps in Vollzeit
Es ist gut möglich, dass Du den Eindruck hast, dass diese Kurse einfach sind. Das sind sie nicht. Online-Bootcamps, die in Vollzeit angeboten werden, erfordern in der Regel immer noch 40 bis 60 Stunden Unterricht pro Woche, und vergiss nicht Deine Hausaufgaben an den Abenden und Wochenenden. Erwarte nicht, mit weniger Aufwand durchzukommen.
Persönliche Teilzeit-Bootcamps
Für Personen, die zögern, sich für einen Vollzeitkurs zu verpflichten, könnte dies ein guter Kompromiss sein. Du erhältst immer noch einige der Vorteile eines persönlichen Kurses, wie z. B. bessere Möglichkeiten zum Networking, die Möglichkeit, an Campusaktivitäten teilzunehmen, und zumindest Spitzentechnologie, die Du nach Feierabend nutzen kannst, wenn Du ein gutes Bootcamp besuchen. Natürlich gibt es einen Haken: Du wirst nicht so schnell als Data Scientist einsteigen können. Im Vergleich zu einem Vollzeitstudium dauert der Abschluss der meisten Teilzeitkurse zwei- bis dreimal so lange.
Online-Bootcamps in Teilzeit
Am flexibelsten bist Du, wenn Du einen Onlinekurs belegst. Diese Option ist vor allem für Leute interessant, die bereits berufstätig sind und ihre Kenntnisse auffrischen wollen. Wie bei den Präsenzkursen dauert es jedoch länger, den Kurs zu absolvieren - vor allem, wenn er im eigenen Tempo durchgeführt wird.
Um herauszufinden, welches Data Science Bootcamp für Dich am besten geeignet ist, musst Du zunächst herausfinden, was für Dich am wichtigsten ist.
Insgesamt musst Du einschätzen, ob sich ein Data Science Bootcamp für Dich eignet. Du wirst wahrscheinlich erfolgreich sein, wenn Du Deinen Beruf in Deinem eigenen Tempo und ohne überflüssige Kursinhalte verändern willst und bereit bist, Dich anzustrengen und zu engagieren. Selbstverständlich solltest Du ein Bootcamp auswählen, das gut zu Dir passt.
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