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Wie alles anfing


Synoptikus

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Hallo zusammen, 

 

nachdem mich Markus darauf hingewiesen hat, dass ich bisher nur die Beschreibung geschrieben habe (was ich als Blogeintrag verstanden habe), kopiere ich hier einfach nochmal denselben Text hinein, den ich bereits geschrieben hatte. Und sowas nennt sich "digital native"...¬†ūüėČ

 

Wir haben Anfang Mai, Europa ist im Lockdown und mein Arbeitgeber schickt uns alle in Kurzarbeit - von 5 Tagen die Woche auf 1.5. Zeit, sich √ľber einen Master zu informieren! Data Science hatte ich schon l√§nger im Blick. Die IUBH kam hierbei in die engere Auswahl, sowie auch die Texas University of Austin. Im Endeffekt ist es dann die IUBH geworden, weil deutlich flexibler und weil¬†man nur hier tats√§chlich den Curriculum in Detail ansehen konnte. Gerade bei¬†Data Science wollte ich¬†etwas vorsichtig sein -¬†"Data Scientist in 5 Weeks" oder √§hnliche Kurse gibt es ja en masse. Nachdem ich den Curriculum zwei Personen gezeigt hatte, die in dem Bereich arbeiten, und beide meinten, dass das durchaus solide klingt, wollte ich mich im Juli anmelden.¬†

 

Aber nein, ich hatte das eine Jahr Berufserfahrung noch nicht. Schade Schokolade. Nach einigen Gespr√§chen mit der Studienberatung, ob ich mich bereits fr√ľher¬†anmelden¬†k√∂nnte¬†habe ich mich dann nach mehrfacher Verneinung¬†damit abgefunden, dass ich mich erst am 01.10¬†anmelden¬†kann.¬†

Am 01.10 wollte ich mich nun anmelden und¬†einschreiben und von dem Angebot f√ľr Personen in Kurzarbeit gebrauch machen - das leider just zu dem Tag ausgelaufen ist. Der Studienberater hat mich dann gefragt, weshalb ich mich nicht am Vortag angemeldet h√§tte, was kein Problem gewesen w√§re, da Anmeldung und Immatrikulation getrennt sind und ich von dem Angebot doch Gebrauch h√§tte machen k√∂nnen. Danke f√ľrs Gespr√§ch¬†ūüôā

Nun gut, Angemeldet habe ich mich dann trotzdem. 3.5 Wochen sp√§ter und nach einigem Hin und Her bez√ľglich der Anmeldedaten bin ich dann auch endlich immatrikuliert. Aber falsch, weil ich erst f√ľr den M.Sc. Data Science (deutsch) eingeschrieben wurde - der existiert noch gar nicht. Dementsprechend war ich auch erstmal sehr verwirrt, dass ich keinen einzigen Kurs belegen konnte. Zwei Tage sp√§ter war aber auch das behoben. Was momentan noch bleibt, ist dass meine Immatrikulationsbescheinigung auch auf Nachfrage immernoch nicht passt. Nicht nur steht dort der (minimal) falsche Studiengang (was ja nicht soo weltbewegend ist), sondern studiere ich auch schon seit 11 Semestern an der IUBH. Das war mir so auch noch nicht bewusst.¬†Hier kann ich best√§tigen, was ich schon √∂fter gelesen habe:¬†Studienberatung und Immatrikulation k√∂nnten besser laufen. Mit dem Studierendensekretariat und den administrativen Einf√ľhrungsveranstaltungen habe ich wiederum sehr gute Erfahrungen gemacht.¬†

 

Damit startete dann aber auch endlich das Studium. Ich habe zwei Kurse belegt, Introduction to Data Science und Advanced Mathematics. Parallele bearbeitung hat f√ľr mich nicht funktioniert, wie ich schnell gemerkt habe, deswegen habe ich mich erst einmal auf Data Science konzentriert. Der Einf√ľhrungskurs (Skripte, Videos und ein live-Tutorium pro Woche) erkl√§rt die Thematiken und Konzepte gut und anschaulich. Falls doch noch Fragen offen bleiben, kann man sich √ľber Teams mit Komillitonen und dem Prof (der auch werktags schnell antwortet) kurzschlie√üen - alles relativ √ľbersichtlich gestaltet. Die Pr√ľfung ist auch fair, vor allem sind es Verst√§ndnisfragen, keine Fragen zum auswendig lernen. Alles in Allem bin ich bisher zufrieden.¬†

 

Auf zwei Punkte bin ich allerdings in Zukunft noch gespannt:

 

1. Viele Data Science Curriculen schließen auch Kurse in Optimierung ein, das ist hier nicht der Fall. Ich bin gespannt, inwiefern das hier auch mit abgedeckt wird.

 

2. Die Studiengangsleiter haben auch ein Interview mit dem Besitzer dieser Website gemacht, in dem sie gesagt haben, dass Python die einzige Sprache ist, die unterrichtet wird. Auch wenn ich der gleichen Meinung bin, dass es mehr Sinn macht, Python ausf√ľhrlich zu unterrichten anstatt zwei Sprachen anzuschneiden (z.B. Java), so denke ich doch, dass auch Sprachen wie SQL f√ľr Data Scientists enorm wichtig sind - das ist ja immerhin mehr oder weniger die Standardsprache, um Datenbanken zu adressieren. Deshalb bin ich gespannt ob SQL oder die Konzepte dahinter auch behandelt werden.¬†Vielleicht wurde SQL von den Studiengangsleitern einfach nicht als eigenst√§ndige Sprache gesehen.¬†

 

Ich hoffe meine Infos helfen euch ein bisschen, ich habe vor meiner Anmeldung immer vergeblich nach Erfahrungsberichten gesucht.

In dem Sinne: Welcome to my Master Adventure und bis bald!

 

Synoptikus

Bearbeitet von Synoptikus
Beitrags-Kategorie angepasst

3 Kommentare


Empfohlene Kommentare

Hallo

 

Danke f√ľr dein Update. Du erw√§hnst SQL als Programmiersprache f√ľr Data Science. Ist f√ľr die Data Scientisten nicht eher die NoSQL-Welt interessant wie z.B.¬†Map/ Reduce?

 

Gruss

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vor einer Stunde hat Gambit geschrieben:

Hallo

 

Danke f√ľr dein Update. Du erw√§hnst SQL als Programmiersprache f√ľr Data Science. Ist f√ľr die Data Scientisten nicht eher die NoSQL-Welt interessant wie z.B.¬†Map/ Reduce?

 

Gruss

Hi Gambit,

ja, das kann durchaus sein, da bin ich noch zu wenig im Thema. Aber so oder so bin ich gespannt ob noch eine Datenbankabfragesprache kommt, mit Python selbst geht das ja meines (noch begrenzten Wissens) nicht. 

Gruss

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Moin,

 

SQL ist der Standard f√ľr relationale Datenmodelle, die in den meisten F√§llen alles abdecken was man braucht. Daneben werden die RDBMS auch immer weiter mit "No-SQL"-Funktionen, wie z.B. JSON-Datentypen, ausgestattet.

Die NoSQL-Welt ergänzt die SQL-Welt um spezielle Datenbanktypen die spezielle Aufgaben erledigen - die beiden Welten stehen aber nicht wirklich im Wettbewerb.

Es ist sicher auch schwierig die richtige NoSQL-Datenbank f√ľrs Curriculum zu finden. Manche sind sehr trivial in Einrichtung und Bedienung. Bei anderen dauert es schon Stunden um den Datenbankserver zum Laufen zu bekommen. Evtl. w√§re an der Stelle ein Workbook √ľber ~5 NoSQL-Datenbanken eine coole Idee um eine gute Mischung zu finden um alle Typen mal vorzustellen, aber in keine richtig tief eintauchen zu m√ľssen.

 

Viel Erfolg beim Studium :D ich bin mal gespannt was du zu dem Master noch so schreiben wirst, Data Science finde ich auch ganz interessant

 

[edit]

Mir f√§llt gerade noch ein, dass es bereits im Bachelor ein Modul zur Datenmodellierung und SQL gibt. Vielleicht gibt es deshalb im Master kein eigenes Modul daf√ľr.

Bearbeitet von PVoss
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