10.000
Alumni
70
70 Fortune Global 500 Partnerunternehmen
98%
Abschlussquote
Unsere berufsorientierten Weiterbildungen bereiten Dich optimal auf Deinen Einstieg in die Datenbranche vor.
Bootcamp oder Teilzeit
Bootcamp oder Teilzeit
Bootcamp oder Teilzeit
Bootcamp oder Teilzeit
Für die Finanzierung Deiner Weiterbildung zum Data Scientist kannst Du zwischen mehreren Optionen wählen. Wenn Du arbeitslos, arbeitssuchend oder von Arbeitslosigkeit bedroht bist, hast Du gute Chancen auf den Erhalt des Bildungsgutscheins. Dadurch werden die gesamten Weiterbildungskosten für Dich von der Agentur für Arbeit bzw. dem Jobcenter übernommen.
Als Arbeitnehmer kannst Du mit Deinem Arbeitgeber die Möglichkeit der teilweisen oder gänzlichen Finanzierung Deiner Weiterbildung besprechen. Alternativ kannst Du die Kosten der Weiterbildung aber auch selber tragen. Falls Du den gesamten Betrag nicht auf einmal stemmen kannst, besteht für Dich ebenfalls die Möglichkeit der Ratenzahlung. Dadurch kannst Du bereits ab 375 € pro Monat mit Deiner Data Weiterbildung beginnen.
Der Analytics Engineer, ein wachsender Beruf, der erst 2018 definiert wurde, und ist an der Schnittstelle zwischen Data Analysts und Data Engineers angesiedelt, was ihn zu einem wichtigen Aktivposten im Datenmanagement von Unternehmen macht.
Als Spezialist für Datenmanagement, -transformation und -modellierung liefert er Datensätze, die für alle verständlich sind, und wendet bewährte Visualisierungsverfahren wie Versionskontrolle und kontinuierliche Integration an.
Im Vergleich zu traditionellen Datenberufen hebt sich der Analytics Engineer dadurch ab, dass er eng mit Data Analysten und Data Scientists zusammenarbeitet, um auf die Geschäftsanforderungen zugeschnittene Analyselösungen zu entwickeln.
Angesichts der steigenden Nachfrage nach den fortgeschrittenen Fähigkeiten in der Code-Analyse und der Entscheidungsfindung in Unternehmen ist diese Rolle, die manchmal mit „AE“ abgekürzt wird, für die strategische Datenoptimierung unerlässlich und ermöglicht eine optimale Analyse und Nutzung im Hinblick auf die Lösung komplexer Probleme und die Entwicklung prädiktiver Modelle.
Es gibt keine offiziellen Voraussetzungen, wir empfehlen jedoch dringend einen Bachelor-Level in einem wissenschaftlichen Fach. Diese Voraussetzungen bestehen, weil sich die Ausbildung zwar auf die Datenwissenschaft und nicht auf die Mathematik konzentriert, letztere aber für ein erfolgreiches Verständnis der behandelten Konzepte notwendig ist. Um an dem Kurs teilnehmen zu können, muss jeder zuvor einen (kostenlosen) Test absolvieren.
Um an dem Kurs teilnehmen zu können, benötigen die Lernenden außerdem einen Computer mit Internetanschluss und eine Webcam.
Am ersten Tag wird dir eine Plattform für Karrieredienste mit allen für deine Arbeitssuche wichtigen Workshops vorgestellt.
Du kannst kontinuierlich darauf zugreifen, auch nach Beendigung deiner Weiterbildung.
Morgane und Estelle, unsere Karrieremanager, sind während deiner gesamten Weiterbildung für dich da. Du kannst einen individuellen Termin mit ihnen vereinbaren, um dich zu beraten und alle Fragen zu deinem Karriereplan zu beantworten.
Darüber hinaus werden jeden Monat Karriereworkshops organisiert:
Zusätzlich zu diesen Themen gibt es weitere Workshops, die je nach den individuellen Bedürfnissen festgelegt werden. Andererseits werden konkrete Aktionen durchgeführt, um dich bei deiner Jobsuche zu unterstützen: eine von DataScientest mit seinen Partnerunternehmen organisierte Recruiting-Messe, die Organisation von Webinaren mit Datenexperten, Kommunikationsaktionen zur Steigerung deiner Sichtbarkeit (Lebenslaufwettbewerb, DataDays, Projektartikel, die im Blog und in externen Referenzmedien veröffentlicht werden).
Das Gehalt eines Analytics Engineer in Europa hängt von mehreren Schlüsselfaktoren wie Erfahrung, Qualifikationsniveau und geografischer Lage ab. Laut Talent.com liegt das durchschnittliche Jahresgehalt für diese Position bei etwa 54.000 €. Dieser Betrag kann jedoch je nach Erfahrung beträchtlich variieren: Berufsanfänger können mit einem Gehalt von etwa 43.625 € pro Jahr beginnen, während erfahrenere Fachleute 78.000 € pro Jahr erreichen oder überschreiten können.
Die Nachfrage nach Fähigkeiten im Bereich Analytics Engineering, die je nach Marktbedarf schwanken kann, spielt bei der Festlegung der Gehälter eine Rolle. Darüber hinaus ist der geografische Standort ein wichtiger Faktor: Die Gehälter sind in der Regel in Großstädten, Ländern und Regionen mit einem gut entwickelten Technologiesektor höher. Schließlich können auch die gesammelte Erfahrung, fortgeschrittene Fähigkeiten und Zertifizierungen das Verdienstpotenzial dieser Fachkräfte erhöhen.