TeilzeitkursData Science & KI Intensivkurs
Gib Deiner Karriere mit unserem 22-wöchigen Teilzeit-Intensivkurs einen Anstoss und erwirb neue Fähigkeiten in Python, Data Analytics, Machine Learning, Deep Learning, NLP und Generative KI.
Teilzeit
Wochen
Bremen
Englisch
Programmüberblick
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.
Bevorstehende Termine
Kursdaten
28. Juli - 17. Dez.
Anmeldefrist
07. Juli
Gebühr
9'800 EUR
Format
Online
Der Zeitplan passt nicht zu Deinen Bedürfnissen?
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Zeitplan
- Di
Online
- 18.00 - 21.00Vorlesung
- Do
Online
- 18.00 - 21.00Praxisübungen
- Sa *
Vor Ort
- 09.00 - 12.00Vorlesung
- 13.00 - 16.00Praxisübungen
* Der Kurs findet jeden zweiten Samstag statt.
VorlesungLerne von unseren Referenten, die Experten auf ihrem jeweiligen Gebiet sind, und werde während der Live-Vorlesungen in neue Themen eingeführt.
PraxisübungenBearbeite 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.
Wo unsere Studenten Arbeit finden
Finde Deinen Traumjob - wir unterstützen Dich auf dem Weg dorthin!
Our Alumni Stories
Thi Tuyen Nguyen
❝Der intensive Lehrplan des Bootcamps hat mich aus meiner Komfortzone herausgeholt, meine Widerstandsfähigkeit und meine Leidenschaft für kontinuierliches Lernen gestärkt und mich mit den wesentlichen Fähigkeiten für eine transformative Karriere in der Datenwissenschaft ausgestattet.❞
Vorher: Postdoctoral Researcher
Nachher: Artificial Intelligence Intern bei Baader Bank AG
Was Du lernen wirst
Nach der Bewerbung
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 Discord-Kanal erhältst Du dabei schnell und unkompliziert Hilfe durch unser Data Science Team.
Woche vor dem Start
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.Woche 1 - 3
Data Science Toolkit
- Tools-Überblick: Werde vertraut mit den für Data Science relevanten Tools und Programmiersprachen.
- Python-Grundlagen: Core Python für Data Science, Versionskontrolle mit Git und GitLab.
- SQL-Datenbanken: Lerne, relationale Datenbanken abzufragen und zu verwalten.
- Data Wrangling: Zugriff auf Online-Daten über APIs, Datenbereinigung und -exploration mit Pandas.
- Entwicklungsumgebungen: Arbeite sowohl mit JupyterLab als auch einer integrierten Entwicklungsumgebung.
Woche 4 - 5
Statistik und Versuchsplanung
- A/B-Tests: Verwende statistische Methoden zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.
- Induktive Statistik: Wende Parameterschätzungen und Hypothesentests auf Data Science-Probleme an.
- Probabilistische Modellierung: Lerne über verallgemeinerte lineare Modelle und löse Praxisprobleme.
- Versuchsplanung: Entwirf und analysiere Experimente, um valide Schlussfolgerungen zu ziehen.
- Statistische Programmierung: Implementiere statistische Methoden in Python für reproduzierbare Analysen.
Woche 6 - 7
Datenvisualisierung
- Visualisierungstechniken: Extrahiere Erkenntnisse aus Daten und erstelle visuell ansprechende Darstellungen.
- Matplotlib und Seaborn: Erstelle statische Plots und statistische Visualisierungen.
- Plotly: Baue interaktive Grafiken für dynamische Datenexploration.
- Dash-Dashboards: Erstelle vollwertige interaktive Dashboards zur Datenpräsentation.
- Storytelling: Kombiniere visuelle Elemente, um Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren.
Woche 8 - 11
Maschinelles Lernen
- ML-Pipelines: Erstelle komplexe End-to-End-Pipelines für maschinelles Lernen.
- Supervised Learning: Detaillierter Einblick in Regression und Klassifikation.
- Unsupervised Learning: Clustering, Outlier-Detektion und Dimensionalitätsreduktion.
- Reale Probleme: Umgang mit unausgewogenen Daten, Hyperparameter-Tuning und Interpretation mit LIME und SHAP.
- Auto-ML: Lerne die neuesten Frameworks kennen: PyCaret, TPOT und Auto-Sklearn.
Woche 12 - 14
Deep Learning
- Neuronale Netze: Lerne die Theorie und Geschichte hinter Deep Learning kennen.
- TensorFlow und Keras: Baue eigene Artificial Neural Networks von Grund auf.
- CNNs: Erstelle Convolutional Neural Networks für Bildverarbeitung.
- Transfer Learning: Verwende state-of-the-art Modelle für Bildklassifizierung und Segmentierung.
- Modell-Erklärbarkeit: Interpretiere Deep-Learning-Modelle mit Techniken wie Grad-CAM.
Woche 15 - 17
Sprachverarbeitung
- NLP-Kernkonzepte: Named Entity Recognition, Topic Modeling, Dokumentenklassifikation und Embeddings.
- Text-Features: Lerne, unstrukturierten Text in strukturierte Merkmale umzuwandeln.
- Diverse NLP-Aufgaben: Löse Klassifizierung, Empfehlungen, Zusammenfassung und mehr.
- Transformer: Verwende Deep Learning und Transfer Learning für Übersetzung, Ähnlichkeit und semantische Suche.
- Generative KI: Prompt Engineering und LLMs wie ChatGPT für NLP-Aufgaben einschliesslich QA Chatbots.
Woche 18
Machine Learning Engineering
- Projekt-Workflows: Lerne, Data Science Projekte effektiv mit sauberer Struktur anzugehen.
- MLOps: Modell- und Datenversionskontrolle, Experiment-Tracking, Tests und CI/CD für ML-Projekte.
- Docker-Deployment: Verpacke ein ML-Modell mit Docker und bringe es auf einen Cloud-Server.
- API-Entwicklung: Mache Dein Modell über eine produktionsreife API zugänglich.
- Cloud-Deployment: Stelle End-to-End-ML-Lösungen in Cloud-Umgebungen bereit.
Woche 19 - 22
Abschlussprojekt
- Eigene Projekte: Wähle aus vordefinierten Projekten oder bringe Dein eigenes Data Science Projekt mit.
- Problemdefinition: Definiere Business-Probleme und untersuche Datensätze systematisch.
- ML-Anwendung: Wende geeignete Machine Learning Techniken auf Dein Projekt an.
- Prototyp-Entwicklung: Baue und liefere einen funktionalen Prototyp.
- Öffentliche Präsentation: Werde gecoacht und präsentiere Deine Arbeit auf einem öffentlichen Meetup.
Bewerbungsprozess
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Ein erstes Motivationsgespräch mit Constructor Nexademy
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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 den Intensivkurs aufgenommen zu werden.
Geschätzte Kursdauer: 15 Stunden
Themen
Datenanalyse
Untersuche grosse und komplexe Datensätze, um Erkenntnisse, Trends und Muster aufzudecken, die als Entscheidungsgrundlage dienen können.
ML & KI
Trainiere Computeralgorithmen, um Muster zu erlernen und auf der Grundlage von Dateneingaben Vorhersagen oder Entscheidungen ohne ausdrückliche Anweisungen zu treffen.
LangChainPython
Python erobert die Welt!
Python ist in vielen Bereichen Marktführer:
- Datenanalyse
- Maschinelles Lernen
- Künstliche Intelligenz
- Wissenschaftliche Forschung
- Software Prototyping
- Generative KI
- Und mehr...
Über 360 Std.
Praktisches Training
Nimm an der KI-Wende 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.
KursleiterUnsere Abschlussprojekte
Was uns wesentlich von anderen Intensivkursen 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 DeinProjekt
- Empfange und/oder definiere die Anforderungen
- Setze Meilensteine
Entwicklungs-/Erstellungsphase
Arbeite im Team
- Nutze kollaborative Tools
- Teile und koordiniere verschiedene Aufgaben
- Lerne von DeinenTeamkollegen
- Entwickle Deinerstes reales Projekt
Präsentation
Hinterlasse Deine ersten Spuren in der Branche
Präsentiere DeinAbschlussprojekt zusammen mit DeinenTeamkollegen vor Teilnehmern aus unserem Netzwerk.
Es gibt noch keinen Termin für die Abschlussprojekte. Trage Dich in unseren Newsletter ein und werde benachrichtigt, sobald der nächste Termin veröffentlicht wird.
Einen Schritt voraus: Erkennung ungewöhnlicher menschlicher Bewegungen
Projekt von:
Alaa Elshorbagy, Vincent von Zitzewitz, and Jonas Voßemer
Wähle den gewünschten Standort
Besuche unseren Campus in Bremen
Möchtest Du sehen wie Deine Zeit bei Constructor Nexademy aussehen könnte und wo unsere Studenten die meiste Zeit verbringen? Dann kontaktiere uns für einen Besuch auf unserem Campus.
Constructor University Bremen
Campus Ring 1
28759 Bremen
Finanzierungsformen
Wir bei Constructor Nexademy 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 gewähren können.
Zertifikat von Top Coding Schule
Erhalte ein Zertifikat von Constructor Nexademy, einer der weltweit führenden Coding-Akademien. Teile Dein Zertifikat in sozialen Netzwerken, CVs und mehr. Fördere Deine Karriere mit den neu erworbenen Fähigkeiten.
Bevorstehende Veranstaltungen
Nimm an einer unserer Veranstaltungen teil. Entdecke unsere kommenden Workshops, Infoveranstaltungen, Abschlusspräsentationen und Webinare zu aktuellen Themen.
Constructor Nexademy Open Day: Zurich & Munich
21. Apr 26, 05:00 PM - 07:00 PM GMT+2 
Zurich & Munich campusBereit für deinen nächsten Karriereschritt? Dann besuche uns am 21. April von 17:00 bis 19:00 Uhr an unseren Standorten in Zürich und München beim Tag der offenen Tür. Da unser nächster Jahrgang bereits im Mai startet, ist jetzt der perfekte Zeitpunkt, unsere neuen Programme kennenzulernen und herauszufinden, welcher Weg am besten zu deinen Zielen passt. Das erwartet dich: Lerne unsere Programme kennen Entdecke unsere neuen Studiengänge in DevOps, LLMOps und Webentwicklung sowie unser Flaggschiff-Programm Data Science & AI und unsere spezialisierten Kurse in Python und Mastering Generative AI. Hol dir den Karriere-Boost Erfahre mehr über aktuelle Trends auf dem Tech-Arbeitsmarkt, wie KI die Branche verändert – und wie unsere Programme dir helfen, langfristig relevant und gefragt zu bleiben. Sprich mit unseren Expert:innen Tausche dich direkt mit unseren Dozent:innen aus und höre von Absolvent:innen, die den erfolgreichen Wechsel in die Tech-Welt bereits geschafft haben. Stell all deine Fragen Ob Inhalte, Lernmethodik, Finanzierung oder Karriereunterstützung – wir nehmen uns Zeit für deine Fragen und beraten dich persönlich. Nutze die Gelegenheit, mehr über deinen Einstieg in die Tech-Branche zu erfahren – und wie wir dich auf diesem Weg unterstützen können. Sichere dir jetzt deinen Platz!
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.
Wie sieht der Kursplan für das Teilzeit-Program aus?
Das Teilzeitprogramm erstreckt sich über 22 Wochen und umfasst spannende Vorlesungen jeden Dienstag und Donnerstag von 18:00 bis 21:00 Uhr sowie jeden zweiten Samstag. Zusätzlich investieren die Studierenden einige Stunden ihrer Freizeit, um das Gelernte zu vertiefen und praktische Projekte umzusetzen.
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 Academy-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.Auf welche Stellen kann ich mich nach dem Bootcamp bewerben?
Mit dem Abschluss unseres Data Science Programm eröffnen sich zahlreiche Möglichkeiten auf dem Technologie-Arbeitsmarkt. Hier sind einige der Stellen, auf die du dich als Absolvent bewerben kannst: • Data Scientist • Data Analyst • Data Engineer • Data Architect • Machine Learning Engineer • Business Intelligence Engineer
Wann muss ich die Studiengebühren für die Teilzeitprogramme 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.
Bekomme ich ein Zertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses/Programms?
Ja, nach erfolgreichem Abschluss des Kurses oder Programms erhältst du sowohl ein digitales als auch ein gedrucktes Zertifikat von der Constructor Academy. Diese Zertifikate dienen als offizielle Anerkennung deiner Leistung und können deinem Lebenslauf, deinem LinkedIn-Profil oder deinem Portfolio hinzugefügt werden.
Lehrkräfte
Marcus Lindberg
Data Science Part-time Program Manager
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 Constructor Nexademy seine analytischen Fähigkeiten weiter verfeinern und gleichzeitig Menschen dabei helfen, ihre Ziele zu erreichen.
Dr. Mark Rowan
Instructor
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.
Gerry Liaropoulos
Instructor
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.
Patrick Senti
Freelance Analytics Consultant
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
Dr. Ekaterina Butyugina
Data Science Program Manager & Instructor
Dr. Ekaterina Butyugina ist Programmmanagerin und Dozentin für Datenwissenschaft an der Constructor Nexademy. Sie bringt über 10 Jahre Erfahrung in angewandter Mathematik, Computerwissenschaft und maschinellem Lernen in ihre Arbeit mit Studierenden und Industriepartnern ein. Mit ihrem Hintergrund in der Wissenschaft und als KI-Beraterin für die Industrie hat sie sich darauf spezialisiert, Fachleuten dabei zu helfen, praktische Fähigkeiten in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und KI-Strategie zu entwickeln. Sie ist bestrebt, ihr Fachwissen zu diesen Themen mit einem praxisorientierten, interaktiven Unterrichtsansatz weiterzugeben.
Unser Blog
Lies die neuesten Nachrichten über Constructor Nexademy und informiere Dich über alles rund um Programmierung und Data Science in der Schweiz und Deutschland.
Von Ausbildungen bis zur Entwicklung eines einsatzbereiten KI-Agenten: Rinor Recica
von Christina Sieber
Data Science Teilzeit -Abschlussprojekte, Gruppe Nr. 10
von Ekaterina Butyugina
Data Science-Abschlussprojekte, Gruppe Nr. 34
von Ekaterina Butyugina