Interview mit ehemaligem Studenten, Adrian Molzon

"Hallo, mein Name ist Adrian. Ich bin derzeit Data Science und Natural Language Processing Engineer bei Advisor, einem kleinen Startup hier in Zürich, Schweiz. Bevor ich zu Constructor Academy gekommen bin, habe ich bei einem Unternehmen für selbstfahrende Autos im Silicon Valley gearbeitet, aber ich wollte näher an der tatsächlichen Data Science und näher am Programmieren sein, und ich wollte in der Schweiz leben und arbeiten. Ich habe mich für das Data Science Bootcamp bei Constructor Academy entschieden, weil es der einfachste Weg war, sich hier in der Schweiz zu vernetzen."

"Ich wollte aus mehreren Gründen in die Data Science einsteigen. Erstens ist es ein Bereich mit viel Potenzial für die berufliche Weiterentwicklung. Data Science ist ein sehr technisches und quantitatives Gebiet, und das entsprach genau meinem Interesse an meinen bisherigen Leistungen. Der zweite Grund ist, dass es eine Möglichkeit ist, einem Unternehmen schnell einen Mehrwert zu bieten, vor allem wenn das Unternehmen seinen Wachstum beschleunigen will und viele Daten hat. Sie brauchen jemanden, der diese Daten versteht und sie visualisieren kann."

"Ich habe die Arbeit mit meinen Teamkollegen sehr genossen, vor allem weil wir alle voneinander lernen konnten. Wir kamen alle aus unterschiedlichen Bereichen. Wir hatten einen Buchhalter, einen Hochwasserrisikoanalysten, einen Hydrologen usw. Besonders gut gefallen hat mir auch, dass wir im Rahmen des Bootcamps Projekte von Unternehmen in der Schweiz erhielten, die technische Hilfe brauchten, so dass wir das Gelernte sehr schnell anwenden konnten. Darunter auch Merakoi, das Unternehmen, mit dem ich zusammengearbeitet habe, um ihnen bei der Entwicklung eines neuen Systems für Kleinanzeigen in ihren Tests zu helfen. Das war eine tolle Möglichkeit, Erfahrungen zu sammeln."

"Das Capstone-Projekt, an dem ich mitgearbeitet habe, war mit einem Unternehmen namens Merakoi. Es handelt sich dabei um ein Unternehmen, das Pharmaunternehmen mehr Informationen über die Erfahrungen von Patienten zur Verfügung stellen will. Meine Teamkollegen und ich bekamen einen grossen Datensatz mit Social-Media-Inhalten über Multiple Sklerose. Multiple Sklerose ist eine sehr schwer zu behandelnde Krankheit, und die Menschen, die mit ihr leben, haben viele verschiedene Arten von Komplikationen. Sie leiden unter den unterschiedlichsten Symptomen, und bestimmte Behandlungen sind für bestimmte Menschen auf eine bestimmte Art und Weise und für andere Menschen auf eine andere Art und Weise anwendbar. Merakoi hat versucht, all diese Daten zusammenzutragen und zu sehen, ob es eine Möglichkeit gibt, diese Daten zu aggregieren. Wir wendeten Natural Language Processing an, um die Daten zu klassifizieren und in verschiedene Arten von Antworten zu gruppieren, die die Menschen gaben."

"Der beste Weg, um mit Deep Learning zu beginnen, ist, sich eine Grundlage für die Programmierung im Allgemeinen zu schaffen, zu verstehen, wie Programmierung funktioniert, wie maschinelles Lernen funktioniert usw. Von dort aus würde ich sagen, dass man den nächsten Schritt machen sollte, um zu verstehen, wie alle Teile eines Deep Learning-Modells miteinander funktionieren, und ich denke, dass es am einfachsten ist, Kurse zu besuchen oder mit anderen Leuten zusammenzuarbeiten."

"Ich habe mich beim Bootcamp von Constructor Academy eingeschrieben, weil sie mir helfen konnten, in der Startup-Szene in der Schweiz Fuss zu fassen, und sie haben einen tollen Job gemacht! Bei der Projektpräsentation am Schluss des Kurses kam jemand auf mich zu und sprach mit mir über mein Capstone-Projekt. Ihm gefiel wirklich, was wir gemacht haben, und er lud mich zu einem Vorstellungsgespräch ein. Ich arbeite heute noch dort und bin sehr glücklich mit meiner Entscheidung, das Bootcamp von Constructor Academy gemacht zu haben."