SIT Learning wird Constructor LearningMehr dazu

Nach unserer Gründung als Propulsion Academy im Jahr 2016 und der Übernahme durch SIT im letzten Jahr, begrüssen wir heute unseren neuen Markennamen: Constructor Learning. Constructor Learning ist Teil der Constructor Group, die ursprünglich den Namen Schaffhausen Institute of Technology (SIT) trug. Die Organisation wurde 2019 von Dr. Serg Bell gegründet, einem langjährigen Unternehmer und Investor im Bereich Technologie und Bildung. Das Ökosystem, das sich der Schaffung von Wissen durch Wissenschaft, Bildung und Technologie verschrieben hat, kombiniert ein umfassendes Bildungsangebot, das den gesamten Lebenszyklus des Lernens abdeckt, von der Grundschule bis hin zu einer privaten Universität und Führungskursen, Forschungskapazitäten der nächsten Generation und kommerziellen Aktivitäten für technologische Innovationen. SIT mit Hauptsitz in Schaffhausen ist seit der Gründung durch organisches Wachstum und Übernahmen rasch gewachsen. Da es sich zu einer globalen Organisation mit einer Präsenz in mehr als 15 Ländern und einem weltweiten Netzwerk von Forschern, Professoren, Investoren, Kunden und Alumni entwickelt hat, musste die Marke neu überdacht werden, um diese Expansion besser widerzuspiegeln und das gesamte Ökosystem unter einem Namen zu vereinen: Constructor.

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Data Science Studentin am Lernen

Data Science Bootcamp

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

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.

Das #2 Data Science Bootcamp weltweit

Laut SwitchUp ist Constructor Learning das #2 beste Data Science Bootcamp in der Welt.

course report award
switchup award

Bevorstehende Termine

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

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Was du lernen wirst

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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.

Bereite dich auf den Kurs vor

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

Das sagen unsere Studenten

Tiffany Carruthers

Tiffany Carruthers

Data Science

Nach Abschluss des Bootcamps konnte ich über das berufliche Netzwerk von SIT eine Stelle finden.

VorherData Engineer

NachherData Engineer bei Axpo

Lina Siegrist-Choo

Lina Siegrist-Choo

Data Science

Ich kann definitiv sagen, dass ich meinen Karriereplan ohne die SIT Learning nicht verwirklichen könnte.

VorherPostdoctoral Researcher

NachherJunior Data Engineer bei Nestlé

Seth Dow

Seth Dow

Data Science

Die Mitarbeiter der SIT sind erstklassig und investieren in deinen Erfolg.

VorherMath Teacher

NachherData Analysis bei Migros

Bewerbungsprozess

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Ein erstes Motivationsgespräch mit Constructor Learning

Bereite dich nun auf das technische Interview vor

Bestehe das technische Interview

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Schliess die Vorbereitungsarbeiten vor Beginn des Bootcamps ab

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Erhalte ein Leistungszertifikat

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

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Bevorstehende Veranstaltungen

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

  • HTML und CSS Workshop

    30. Nov 22, 06:00 PM - 07:30 PM GMT+1

    Ort: Online über Google Meet

    Du fragst dich, wie programmieren eigentlich funktioniert? Ruben Villalon, unser Full-Stack-Programm-Manager und ein Experte für Softwaretechnik, zeigt dir die Grundlagen! Komm einfach am Mittwoch, 30. November, von 18 bis 19.30 Uhr zu unserem spannenden Programmierabend. Nach einer kurzen Einführung in HTML, CSS-Positionierung, Flex und Animationen wirst du das Gelernte in einer Reihe von Übungen anwenden. Wenn du bereit bist, im Bereich der Programmierung einzutauchen, ist dies die perfekte Gelegenheit. Registriere dich heute, um deinen Platz zu sichern

    Details

  • Online Info-Veranstaltung (Data Science, Full-Stack und UX/UI)

    01. Dez 22, 06:00 PM - 07:00 PM GMT+1

    Ort: Online über Zoom

    Bist du neugierig, mehr über unsere Bootcamps und Kurzkurse zu erfahren? Dann melde dich am Donnerstag für eine kurze Einführung in SIT Learning und unsere Programme an. Nehme dir die Gelegenheit wahr, mit unseren Dozenten zu sprechen, herauszufinden, wie unser Full-Stack-Development-Bootcamp aufgebaut ist, und mehr über die Themen zu erfahren, die wir in unserem Data Science Bootcamp behandeln und was du von unserem UX/UI Bootcamp erwarten kannst. Trage den Termin in deinen Kalender ein und melde dich noch heute an. Wir sehen uns bald!

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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 SIT 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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