Wir bieten offene Schulungen und individuelle Firmenkurse im Bereich Data Science, Machine Learning und Statistik an. Zielgruppe unserer Kurse sind Anwender aus jeder Fachrichtung, die einerseits Methoden aus den genannten Bereichen besser... verstehen möchten und andererseits anwendungsbezogene Softwarekenntnisse für die Analyse, Visualisierung, Modellierung und Vorhersage von Daten erlangen möchten. Viele unserer Referenten sind Fachexperten und Wissenschaftler (z.B. Professoren, promovierte Experten oder erfahrene Doktoranden) und bringen sowohl ein hohes Maß an Fachkompetenz als auch mehrjährige Lehr- und Praxiserfahrung mit.
Unser Kursangebot umfasst sowohl Softwarekurse mit Fokus auf die praktische Anwendung von Methoden aus dem Bereich Data Science (insbesondere mit den Programmiersprachen R und Python) als auch theoretische Kurse mit größeren Fokus auf die Funktionsweise der erlernten Methoden und deren Use Cases. Insgesamt sind unsere Schulungen eine ausgewogene Mischung aus praktische Anwendung und Theorie.
Trotz der Corona Situation und dem Umstellen eines Präsenzseminars auf eine Onlineveranstaltung fand ich, dass die Durchführung ohne Komplikationen funktioniert hat und bin durchaus zufrieden.
Ich war sehr positiv überrascht, wieviel man nach dem Tag Crashkurs in R konnte. Dieses abstrakte Programm wirkt gar nicht mehr so abstrakt. Ich fand es super!
Der Kurs war sehr gut strukturiert und hatte die richtige Mischung aus theoretischen Grundlagen und praktischer Anwendung. Durch den angemessenen Umfang und Tempo ist er auch für NLP-Neulinge gut geeignet. Wir haben nun die Voraussetzungen unsere bestehenden Modelle auf Python umzustellen bzw. neue Modelle auf unseren Daten zu testen. Der Kurs hat auch Lust gemacht, sich weiter mit den neueren Entwicklungen in NLP zu beschäftigen.
Der NLP in Python Kurs hat innerhalb von 2 Tagen den perfekten Überblick gegeben und wo nötig eine Vertiefung ins Thema beinhaltet. Großes Kompliment an Matthias dafür!
Max und Daniel waren sehr kompetente und sympathische Lehrer und haben den Stoff sehr gut vermittelt . Man hat gemerkt, dass sie sich gut auskennen und Spaß daran hatten, ihr Wissen zu vermitteln. Ich habe sehr profitiert und würde den Kurs jederzeit weiterempfehlen. Trotzdem eine Anmerkung: - Es ging am 2.Tag etwas viel Zeit für die Vermittlung statistischen Grundwissens drauf. Nun ist dies ja kein Statistik-Grundkurs, sondern ein R-Kurs. Mir ging es darum, statistische Methoden technisch mit R umsetzen zu können. (Und das haben wir ja auch gelernt). Ob ich diese statistischen Methoden dann auch "richtig" anwende: Das ist wichtig, aber nicht Gegenstand dieses Kurses. Ich hätte deshalb bevorzugt, dass die verfügbare Zeit für R aufgewendet wird, nicht für Wiederholungen von Skalenniveaus, Mittelwerten etc.
Ich war nicht im Machine Learning-Kurs, sondern im R Basis-Kurs. In der Überschrift steht hier Machine Learning! Eine Bitte: Das Vorerfahrungslevel im Kurs war sehr verschieden - zwar hat noch niemand wirklich mit R gearbeitet, aber manche Personen hatten Vorerfahrung in anderen Programmiersprachen und andere wiederum kannten sich sehr gut mit den statistischen Verfahren aus. Bei mir war es beides, dementsprechend war es teilweise sogar eher zu langsam. Vielleicht könnte man das vorher abfragen.
Sehr viel neuer Stoff in einer recht kurzen Zeit. Sehr umfassend. Gut: die Prüfung, um sich mit dem Stoff intensive auseinander zu setzen.
Am ersten Tag, am Anfang, wäre es vielleicht hilfreich gewesen, das Thema Machine Learning / Statistik im Allgemeinen vorzustellen und dann zu sagen: Und die Methoden, die man bei Unsupervised Learning benutzt, stellen wir an Tag X vor, Supervised-Learning Methoden an Tag Y, die theoretischen Grundlagen am Tag Z. Das konnte ich mir dann zwar beim Lernen auch erschließen, aber ich finde es immer gut zu wissen, wie einzelne Kurse im Zusammenhang stehen.
Die Unterlagen waren super aufbereitet und die Trainer sehr kompetent. Es wurde ausreichend auf Fragen eingegangen. Angesichts des gegebenen Zeitrahmens ist der Stoffumfang durchaus herausfordernd, und ich hätte mir mehr Zeit für praktische Übungen analog des letzten Projekttages gewünscht.
Ich würde tatsächlich mehr Zeit für die Umsetzung anhand von Beispielen gewähren, die Gruppenarbeit ist dabei angemessen. Dafür bräuchte man aus meiner Sicht min. 1-2 Tage mehr. Am Besten auch mit einem Trainer pro Gruppe, damit man sich nicht zu lange an einzelnen Stellen "verrennt".
Ansonsten SEHR, SEHR gut!
Es gibt wenig zu verbessern, nur ein paar Anregungen:
- Druck aller Unterlagen in gleicher Art (die Mischung aus Spiral- und keiner Bindung ist unglücklich, entweder oder.
- Insgesamt wäre noch eine betonte Einordnung der Inhalte in den Gesamt-Zusammenhang wichtig. Die mündliche Prüfung ist entsprechend strukturiert und Data Import bis Visualisierung und Abwägung der Methoden. Die statistischen Grundlagen sind zu Formel-dominiert, lieber mehr Gesamtzusammenhang.
Insgesamt ist die Stoffmenge grenzwertig hoch, vor allem zur Prüfung ohne wirklich Vorbereitungszeit. Danke an alle Referenten, allesamt sympathisch, Methoden- und Erklärungssicher!
Ich würde Essential Data Science Training klar weiterempfehlen. Insgesamt würde ich vermutlich den praktischen Teil (sprich das "selber ausprobieren") noch etwas ausbauen.
Für mich persönlich wäre eine stärkere Einbindung von Übungen sinnvoll. (Ähnlich wie sich bei einer Vorlesung an der Uni das Wissen oft erst in der Übung wirklich setzt, so dürfte das auch hier der Fall sein.)
-> Mehr "hands-on" Übungen in R wären für mich persönlich noch eine Verbesserung. Insgesamt aber sehr zufrieden. Danke!
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Profile active since 09/20/2019 | Last update: 06/10/2020
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