Werde in 12 Wochen zum Data Scientist oder Data Analyst, indem du dir die erforderlichen Kenntnisse in Python, Data Analytics, Machine Learning, Deep Learning, NLP und Generative AI aneignest. Löse ein industrielles Datenproblem als Abschlussprojekt.
Vollzeit
Wochen
Zürich
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Hochschulabsolvent, Unternehmer oder willst du deine vorhandenen Fähigkeiten erweitern? In jedem Fall ist unser Bootcamp genau das, was du gesucht hast. Wir haben unseren Lehrplan sorgfältig so gestaltet, dass er die aktuellsten Technologien enthält, die derzeit auf dem Arbeitsmarkt gefragt sind. Das macht unser Data Science Bootcamp innovativ und ermöglicht dir den nächsten Schritt in deiner Karriere.
Der Zeitplan passt nicht zu deinen Bedürfnissen?
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Zeitplan
Vor Ort
VorlesungLerne von unseren Referenten, die Experten auf ihrem jeweiligen Gebiet sind, und werde während der Live-Vorlesungen in neue Themen eingeführt.
PraxisübungenArbeite an einer Reihe interessanter und herausfordernder Übungen zu den Themen, die in der Vormittagsvorlesung behandelt wurden. Übe dich in Teamarbeit, indem du gemeinsam mit deinen Mitstudenten Projekte durchführst.
Finde deinen Traumjob - wir unterstützen dich auf dem Weg dorthin!
Nach der Bewerbung
Woche vor dem Start
Woche 1
Woche 2
Woche 3
Woche 4
Woche 5
Woche 6
Woche 7
Woche 8
Woche 9 - 12
Bei Constructor Academy betreuen wir unsere Schüler, wobei wir ihre individuellen Bedürfnisse und Ziele in den Mittelpunkt unseres Ansatzes stellen. Unser Ziel ist es, unsere Schüler zum Erfolg zu befähigen, indem wir die nötige Anleitung und Unterstützung geben, um ihr volles Potenzial zu erreichen.
Keine Terminvereinbarung erforderlich; erhalte promptes und kontinuierliches Feedback. Unsere Lehrassistenten stehen jederzeit zur Verfügung, um dir zu helfen.
Effektives Mentoring vermittelt dir die Fähigkeiten, um tatsächlichen Arbeitsherausforderungen zu begegnen. Unsere Abschlussprojekte spiegeln echte Industrieprojekte wider und fassen alles zusammen, was du gelernt hast.
Wir unterstützen dich bei der Suche nach neuen Jobmöglichkeiten und präsentieren deine Qualifikationen potenziellen Arbeitgebern.
Lernen kann schwierig sein, und deshalb liegt die Abbrecherquote bei selbstgesteuerten Kursen bei bis zu 85%. Wir erkennen, dass interaktiver, von Menschen geleiteter Unterricht entscheidend ist, um ehrgeizige Lernziele zu erreichen.
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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
Untersuche grosse und komplexe Datensätze, um Erkenntnisse, Trends und Muster aufzudecken, die als Entscheidungsgrundlage dienen können.
Trainiere Computeralgorithmen, um Muster zu erlernen und auf der Grundlage von Dateneingaben Vorhersagen oder Entscheidungen ohne ausdrückliche Anweisungen zu treffen.
Python ist in vielen Bereichen Marktführer:
Über 480 Stunden praktisches Training
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.
KursleiterWas uns wesentlich von anderen Bootcamps 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.
Schliesse deine berufliche Transformation mit einem Abschlussprojekt ab.
Vorbereitungsphase
Entwicklungs-/Erstellungsphase
Präsentation
Präsentiere dein Abschlussprojekt zusammen mit deinen Teamkollegen 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.
Möchtest du sehen wie deine Zeit bei Constructor Academy aussehen könnte und wo unsere Studenten die meiste Zeit verbringen? Dann kontaktiere uns für einen Besuch auf unserem Campus.
Constructor Academy
Lintheschergasse 7
8001 Zürich
+41 (0)44 797 51 50
Wir bei Constructor Academy 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 zu gewähren.
Erhalte ein Zertifikat von Constructor Academy, einer der weltweit führenden Coding-Akademien. Teile dein Zertifikat in sozialen Netzwerken, CVs und mehr. Fördere deine Karriere mit den neu erworbenen Fähigkeiten.
Nimm an einer unserer Veranstaltungen teil. Entdecke unsere kommenden Workshops, Infoveranstaltungen, Abschlusspräsentationen und Webinare zu aktuellen Themen.
26. Nov 24, 06:00 PM - 07:00 PM GMT+1
Lintheschergasse 7, 8001 Zürich
Komm am Donnerstag, den 26. November, zu unserem Open Day vorbei! Wir freuen uns, dir unseren neuen Campus im Herzen von Zürich zu zeigen – ein Ort, der darauf ausgelegt ist, dich bestmöglich zu unterstützen. Entdecke unsere Karriereprogramme im Tech-Bereich und unsere Kurzkurse in Python und Generative AI. Nutze die Gelegenheit, unseren Campus live zu erleben und zu sehen, wie wir dich auf deinem Weg in die Tech-Welt begleiten können. Wir freuen uns auf dich!
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.
Um ein hohes Mass an Interaktion und Unterricht zu gewährleisten, hat jede Klasse durchschnittlich 10 bis max. 20 Studenten (vor Ort).
Auf jeden Fall. Bei den Full-Stack- und Data-Science-Programmen geben dir 12 Wochen intensive Praxis (40 Stunden im Klassenzimmer mit zusätzlichen 20-30 Stunden für die Kursarbeit pro Woche) das, was du brauchst, um in eines dieser Gebiete einzusteigen.
Obwohl Programmiererfahrung nicht unbedingt eine Voraussetzung ist, erwarten wir, dass du schon einmal mit Programmieren in Berührung gekommen bist. Sei es in der Industrie, an der Hochschule oder im Selbststudium. Motivation, harte Arbeit und Tatkraft sind jedoch das, was wir am meisten suchen.
Auf jeden Fall. Wenn du an dieser Option interessiert bist, wähle diese bitte auf dem Bewerbungsformular aus.
Nein, überhaupt nicht. Du nimmst am gleichen Programm teil und verfolgst die Vorträge per Live-Stream. Du erhältst die gleiche Aufmerksamkeit von unseren Mitarbeitern, wie wenn du vor Ort wärst.
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.
Mit dem Abschluss unseres Data Science Bootcamps 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
Data Science Program Manager & Instructor
Ekaterina studierte Mathematik an der Universität und arbeitete als Nachwuchsforscherin in Russland, wo sie in Kontinuumsmechanik promovierte. Auf der Suche nach der Möglichkeit, etwas zu finden, das der Wissenschaft nahe kommt, aber dynamischer und auf das reale Leben anwendbar ist, trat sie dem Data Science-Programm bei, blieb dann als TA und schloss sich später dem Team als Data Science Consultant an. Sie arbeitet gerne mit Daten und wendet sowohl analytische als auch kreative Ansätze an, probiert neue Techniken aus und teilt sie mit anderen Menschen.
Instructor
Ich liebe es, Daten zum Sprechen zu bringen. Visualisierungen kombinieren Programmierung und Kunst, Logik und Ästhetik, um die Kommunikation von Daten zu erleichtern. Es ist immer befriedigend, die Studenten durch diese unterschiedlichen Disziplinen zu führen, damit sie lernen, ihre eigenen Visualisierungen zu lesen, zu schätzen und zu gestalten.
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.
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.
Instructor
Dipanjan (DJ) ist Lead Data Science Consultant & Instructor und leitet dort zukunftsweisende Projekte in den Bereichen Bildverarbeitung, Natural Language Processing und Deep Learning. Ausserdem ist er ein Google-Entwickler-Experte für maschinelles Lernen. Dipanjan hat mehrere Startups sowie Fortune-500-Unternehmen beraten und mit ihnen zusammengearbeitet. Er ist außerdem Autor mehrerer Bücher über R, Python, maschinelles Lernen, Natural Language Processing und Deep Learning. Er liebt es sein Wissen zu teilen, um anderen auf ihrem Weg in Data Science zu helfen.
Senior Manager of Data Science
Jesús Humberto Luque Jiménez ist Senior Data Science Manager bei der LAYA Gruppe und ein Data Science Dozent bei Constructor Learning in München, Deutschland. Mit einem starken Hintergrund in Datenanalyse, maschinellem Lernen und statistischer Modellierung ist er ein echter Data Science Experte. Jesús widmet sich der Förderung von Innovation und Erfolg, indem er die Entwicklung von datengesteuerten Lösungen im Unternehmen überwacht.
Instructor
Statistik ermöglicht es dir, die Welt um dich herum zu verstehen. Um neue Zusammenhänge zu entdecken und ihre Auswirkungen zu modellieren. Als unabhängige Datenwissenschaftlerin helfe ich Unternehmen, solche Erkenntnisse zu finden. Als Statistik Lehrerin zeige ich den Studierenden, wie sie das Problem formulieren und Schlussfolgerungen ziehen können.
Data Science Consultant
Marie hat 7 Jahre Erfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung und Lehre von Machine Learning und statistischen Modellen. Bei Constructor Learning, berät sie Unternehmen und mentort im Bereich Data Science und Software Engineering. Ihr Fachwissen zu diesen Themen teilt Sie gerne mit einem praxisorientierten und interaktiven Lehransatz.
Director of Studies - AI management, HWZ
Afke Schouten studierte Mathematik an der Universität Leiden und Ökonometrie und Managementwissenschaften an der Erasmus School of Economics. Als Managementberaterin und Senior Data Scientist leitete sie verschiedene KI-Projekte und baute KI-Organisationen für internationale und Schweizer Unternehmen auf. Gegenwärtig arbeitet sie als Forscherin und Freiberuflerin im Bereich KI-Management und ist Studienleiterin für KI-Management an der HWZ Hochschule für angewandte Wissenschaften. Ihre Aufgabe ist es, Organisationen dabei zu unterstützen, echten Geschäftswert mit KI zu generieren und ein Umfeld zu schaffen, in dem Data Scientists gedeihen können.
Data Scientist
Pavlin verfügt über umfangreiche Erfahrungen im Bereich der Bildung sowie in der Datenwissenschaft. Als Dozent an der ZHAW (Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften) und der Hochschule Luzern hat er sein Wissen an Studierende weitergegeben. Derzeit ist Pavlin als Full-Stack Data Scientist bei UBS tätig, wo er eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung einer hochmodernen KI-Fairness-Plattform spielt und KI-Lösungen für die Kreditvergabe und den Vertrieb bereitstellt.
Teaching Assistant - Data Science
Angela hat einen Master-Abschluss in nachhaltiger Entwicklung und hat einige Jahre lang im gemeinnützigen Sektor mit Daten gearbeitet. Im Jahr 2020 beschloss sie, das Data Science Bootcamp an der Constructor Learning zu absolvieren, um ihre Fähigkeiten zur Wertschöpfung aus Daten zu verbessern. Jetzt arbeitet sie als Data Science Assistant und hilft den Studenten, ihre eigenen Data Science-Fähigkeiten auszubauen.
Head of Data at Frontify
Mit mehr als einem Jahrzehnt Erfahrung in der Datenwissenschaft ist Sibel in ihrem Bereich hochqualifiziert. Sie hat bei prominenten Unternehmen wie Paypal, Ebay und dem Schweizer Startup Ava Women gearbeitet, was ihr geholfen hat, umfangreiches Know-how in datenbezogenen Aufgaben zu sammeln. Derzeit ist sie als Head of Data bei Frountify für die Weiterentwicklung von Datenökosystemen, die Überwachung und Bewertung wichtiger KPIs und die Festlegung strategischer und taktischer Ziele für das Datenteam verantwortlich.
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