Im "Data Science & AI Bootcamp" lernst du den kompletten Weg von Rohdaten bis zur fertigen KI-Anwendung. Los geht es mit einem Pre-Work-Kapitel zu Python, Umgebungen wie Anaconda und Jupyter, SQL, linearer Algebra sowie Git und GitHub.
Danach arbeitest du mit Pandas an Datenanalyse und Datenaufbereitung: fehlende Werte, Ausreißer, unausgewogene Daten und Visualisierung. Es folgen klassisches Machine Learning mit überwachten und unüberwachten Verfahren, Evaluationsmetriken, Cross-Validation und Hyperparameter-Tuning.
Im Deep-Learning-Teil baust du neuronale Netze mit PyTorch. Darauf setzen zwei Spezialisierungen auf. Die eine behandelt Computer Vision mit CNNs für Klassifikation, Objekterkennung und Segmentierung. Die andere widmet sich Natural Language Processing mit Embeddings, RNNs, Attention und Transformern. Ein Kapitel zu LLM-Anwendungen behandelt Prompt Engineering, LangChain und Retrieval-Augmented Generation. Zum Schluss geht es um Deployment mit FastAPI, Docker, Ray und MLflow.
Der Unterricht läuft komplett online und auf Englisch. Live-Sessions mit Dozenten wechseln sich mit Selbstlernzeit ab, dazu kommt die Flipped-Classroom-Methode. In Vollzeit sind es 40 Stunden pro Woche (22,5 Stunden live), in Teilzeit 20 Stunden pro Woche (9 Stunden live). Jedes Kapitel endet mit einem Praxisprojekt für dein Portfolio.
Vorkenntnisse in Informatik brauchst du laut Anbieter nicht. Hilfreich sind grundlegende Computerkenntnisse und ein Grundverständnis von Programmierung. Englisch solltest du mindestens auf Niveau B1 beherrschen.
Schließt du alle Aufgaben und Projekte ab, erhältst du ein Certificate of Completion, sonst ein Certificate of Attendance. Das Zertifikat ist laut Anbieter AZAV-akkreditiert. Zum Bootcamp gehören eine Career-Service-Woche am Ende und 1:1-Karriereberatung bis zu sechs Monate nach dem Abschluss.
