Hilfe zum Karrierewechsel in Data Science und ML

[Baksa]

Hallo Zusammen, 

bei uns im Unternehmen plant man in den nächsten 2-3 Jahren die Data Science Abteilung weiter auszubauen und in dieser immer mehr das Thema ML anzugehen und dabei eigene unternehmensspezifische Anwendungen zu bauen. Da ich schon immer KI, ML und DS machen wollte, plane ich mich so privat weiterzubilden. um mich später auf eine dieser neuen Stellen zu bewerben. Gibt es unter euch ein paar angehende DS oder ML professionals die mir vielleicht ein paar Zertifizierungen oder Kurse oder was auch immer empfehlen können, die vielleicht auch einen Wert bei meinem Arbeitgeber haben könnten? 

 

Btw. Ich studiere bereits und muss noch minimum 2 Jahre durchhalten, um einen Master Studiengang in dem Gebiet anzufangen. Diese Zeit möchte ich aber nicht verschwenden. :D

 

 

 

[Meadril]

 

Hallo, 

also ich habe auch mal gesucht und nicht wirklich was richtiges gefunden. Wollte auch mal was in dem Bereich machen.

Das einzige wo man sagen könnte das es von einem "Offiziellen" kommt war der KI-Manager von der IHK.

Der Rest waren nur Kurse oder Module von Universitäten.

 

Bearbeitet 16. April von Meadril

[Chris-Info]

In dem Kontext in dem du dich befindest würde es am meisten Sinn machen, wenn du z.B. die Bachelorarbeit zum Thema KI an einem entsprechenden Lehrstuhl schreiben würdest.

Und auch darüber hinaus mal schaust, was die Uni so anbietet. Man kann ja auch Kurse außerhalb des Curriculums besuchen bzw. es gibt auch im Bachelor Wahlpflichtkurse. Wenn deine Uni entsprechende Module anbietet, gönn dir.

[Baksa]

vor 4 Stunden schrieb Chris-Info:

In dem Kontext in dem du dich befindest würde es am meisten Sinn machen, wenn du z.B. die Bachelorarbeit zum Thema KI an einem entsprechenden Lehrstuhl schreiben würdest.

Und auch darüber hinaus mal schaust, was die Uni so anbietet. Man kann ja auch Kurse außerhalb des Curriculums besuchen bzw. es gibt auch im Bachelor Wahlpflichtkurse. Wenn deine Uni entsprechende Module anbietet, gönn dir.

Ja die Uni bietet zum Bachelor hin einen Wahlpflichtkurs richtung DS und Ki (Ich studiere momentan Wirtschaftsinformatik und bin im 6sten Semester von 9) und das einzige Fach was ist da belegen könnte ist Ki Grundlagen im 8chten Semester. Dennoch ist das bis dahin noch ein Jahr hin und in der Zeit kann ich ja Zertifizierungen machen oder so.  Habt ihr da irgendwelche empfehlungen?

[0x00]

Bzgl Uni: Lineare Algebra, Analysis, Stochastik, ... hast du alles gehört?

Ich würde ehrlich gesagt nicht zu viel auf Zertifizierungen geben, mach lieber 1, 2 Projekte. Kannst ja mit einer kleinen Bilderkennung anfangen (Hund, kein Hund oder so) und dich dann langsam hocharbeiten, bis du mal ein ganzes Paper from Scratch implementierst.

[Chris-Info]

vor 2 Stunden schrieb 0x00:

Kannst ja mit einer kleinen Bilderkennung anfangen (Hund, kein Hund oder so)

Oder Hot Dog, Not Hot Dog.

Sorry, der Silicon Valley Witz musste sein XD

[Baksa]

vor 5 Stunden schrieb 0x00:

Bzgl Uni: Lineare Algebra, Analysis, Stochastik, ... hast du alles gehört?

Ich würde ehrlich gesagt nicht zu viel auf Zertifizierungen geben, mach lieber 1, 2 Projekte. Kannst ja mit einer kleinen Bilderkennung anfangen (Hund, kein Hund oder so) und dich dann langsam hocharbeiten, bis du mal ein ganzes Paper from Scratch implementierst.

Ja! Wichtige Elemente die man auch in ML bzw. DS anwendet (Lineare Regression, Matrizen- und Vektorrechnung) und Grundlagen der Statistik und numerischen Mathematik hab ich bereits in Modulen gehabt und diese auch mit guten bis sehr guten Noten bestanden. Ich habe aus neugier noch heute Morgen einen der DS Kollegen (Senior Data Scientist) angesprochen und er meinte zu mir ebenfalls das Projekte am Ende der beste Beweis für Fähigkeiten sind. Er meinte aber auch, da ich erst einen anerkannten Abschluss in DS und KI frühestens in 5 Jahren (2 Jahre noch Bachelor dann 3 Jahre berufsbegleitend Master) mache und hier in Deutschland die Unternehmen auf Zeugnisse und Zertifizierungen abfahren, ich auch welche machen sollte.

Er meinte folgende Sachen wären sehr gute Zertifizierungen/Vorbereitungen:

-> Er meinte ich solle einen "100 Days of Python" Kurs machen, dort wären auch Data Science Projekte für ein GIT Portfolio drin oder auf Freecodecamp die "Python for Data Science" und "Python for Machine Learning" Kurse machen, um Python zu lernen.

-> DeepLearningAI Kurse (hier Machine Learning und Deep Learning) sollen super für Anfänger sein und diese wären auch in der Branche sehr bekannt (Kenne die Kurse selbst, weil ich viele Reviews und Beiträge zu diesen gefunden habe)

-> "DataCamp Certified Data Scientist Associate/Professional" sollten seiner Meinung gegenüber anderen Zertifizierungen annerkannt sein (Hab ich aber noch nie gehört)

 

Kann mir da vielleicht ein anderer seine Meinung dazugeben?

 

Bearbeitet 17. April von Baksa

[__philipp__]

Ich bin Umschüler zum DPler und bei meiner Praktikumsfirma haben sich auf die Data Science-Stelle 100 Menschen beworben, während auf den parallel ausgeschriebenen Cloud Engineer-Posten nur 10 Bewerbungen kamen. Von daher wäre es nicht schlecht, wenn du diesen ganzen Engineering-Kram auch drauf hast. Ohne diesen im Hintergrund braucht man ja auch keinen Data Scientist.. 

Ich persönlich finde diese Data-Engineering-Fortbildung ziemlich interessant, und will versuchen mir den Stoff nebenbei halbwegs anzueignen..