Data Science & KI Intensivkurs
Constructor Academy
Data Science & KI Intensivkurs
Überblick
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12-22 Wochen
Dauer
Zürich, München
Standorte
CHF 11,700 - 12,700
Kosten
Online
Englisch
Sprache
Sonstiges
Abschluss
Geschätzte Gehälter
CHF 65'000 - 85'000
Vorteile
Vorteile des Kurses: Praktische Schulungen in Full-Stack-Webentwicklung und Data Science, integriert mit den neuesten KI-Tools. Unterstützt durch branchenerfahrene Dozenten und ein starkes Alumninetzwerk.
eduwo exklusiv
bis zu CHF 800 Cash-back
Persönliche Unterstützung beim Anmeldeprozess
Unterstützung Rückforderung Bundesbeiträge bis zu 50%
1 Buchung = 1 Semester Bildung in Uganda spenden
Voraussetzungen
Bewerbung mit Lebenslauf oder LinkedIn-Profil. Motivationsgespräch, technisches Interview, Vorbereitungsaufgaben in Statistik, lineare Algebra und Python.
Weitere Infos
Das Ziel des Kurses ist es, die Teilnehmer in nur 12 Wochen zu kompetenten Data Scientists oder Data Analysts auszubilden. Sie erwerben Kenntnisse in Python, Data Analytics, Machine Learning, Deep Learning, NLP und Generative AI, um ein industrielles Datenproblem als Abschlussprojekt lösen zu können.
Der Kurs richtet sich an Hochschulabsolventen, Unternehmer und Berufstätige, die ihre vorhandenen Fähigkeiten erweitern möchten, sowie an Quereinsteiger, die eine transformative Karriere in der Datenwissenschaft anstreben.
Der Kurs umfasst folgende Themen: Data Science Toolkit, Statistik und Versuchsplanung, Datenvisualisierung, Maschinelles Lernen I und II, Deep Learning, Sprachverarbeitung, Machine Learning Engineering und ein Capstone-Projekt, das alle gelernten Konzepte zusammenfasst.
Nach Abschluss des Programms eröffnen sich zahlreiche Karrieremöglichkeiten, darunter Positionen als Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Data Architect, Machine Learning Engineer und Business Intelligence Engineer.
Der Kurs wird als Vollzeitprogramm angeboten und kann entweder vor Ort oder online belegt werden. Die Vorlesungen erfolgen live, um die Interaktion zu fördern und die Abbrecherquote zu minimieren.
Der Unterricht findet von Montag bis Freitag statt, mit Vorlesungen von 09:00 bis 12:00 Uhr und Praxisübungen von 13:00 bis 18:00 Uhr.
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