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ColinMacLaren

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  1. Gut, das ist in der Tat leicht zu regeln und damit kein Hindernis mehr. Bei mir auf Arbeit gab es neue Informationen. Meine Firma wird 2021 fusionieren. Das heißt für mich zwischen den Zeilen gelesen, es wird mindestens eine Verschlechterung der Arbeitsbedinungen geben (z.B. mehr Reisezeit) oder mittel bis langfristig wird die Firma/der Standort ganz wegrationalisiert. Der bisherige Chef, ein Eigengewächs und sehr spendierfreudig, was Weiterbildungen betrifft, wurde kaltgestellt und durch einen externen Fachfremden ersetzt. Jetzt bin ich doch am Überlegen, ob ich nicht selbst finanziert den Master angehe und mich nach etwas Neuem umsehe. Schwierig.
  2. Ich habe mich noch ein bisschen eingelesen und die Begrifflichkeiten sortiert. Das, was ich zurzeit tue, trifft am ehesten der Begriff Data Engineering. Daten sammeln, strukturieren, ETL und bisschen Serveradministration. "Richtiges" Data Science fällt für mich aus, damit hier klar die mathematischen Basics fehlen. Ich möchte folglich nicht völlig in die Tiefe gehen, sondern vorhandene Frameworks auswählen und anwenden. Nennt man dann wohl eher Data/Business Analyst.Es bleibt dennoch die frage, ob der Master an der IUBH dann eine gute Idee wäre. Gibt auch BWL-lastigere Kurse in diese Richtung https://www.fham.de/studiengaenge/master/betriebswirtschaft/big-data-und-business-analytics/oder eben edX.
  3. Ja, hatte ich. Cambridge, Duolingo, IELTS oder TOEFL auf B2-Niveau, alternativ auf Englisch studiert. Im Cambridge-Einstufungstest war ich bei C2, da mache ich mir also nicht die Sorgen. Dennoch finde ich den Aufwand hier nicht unerheblich. Ist nicht ganz rational, aber eine Formalie auf die ich halt so gar keine Lust habe. Ja, aber wenn es Wurscht ist kann ich auch ein Zertifikat machen. Das spart Zeit, Geld, ist flexibler und man muss keine Hausarbeiten und Thesis schreiben. Ich habe in meinem Studentenleben so schon um die 600-700 Seiten "Schrankarbeiten" gepinselt, da ist die Lust, da nochmal 100 draufzulegen sehr begrenzt. Auswendiglernklausuren sind kein Problem, das konnte ich schon immer gut. Ich bin auch auf Arbeit nicht unbedingt Land unter. So 10h in der Woche in berufsrelevante Weiterbildung zu stecken würde nicht mal auffallen. 70% der Tätigkeit sind sowieso Projektarbeiten wo immer Neues gelernt werden muss. Genau das frage ich mich. Im Verständnis hatte ich nie die Probleme, aber Beweise führen oder "Rechne zwei A4-Seiten von Hand und ohne Hilfsmittel voll und wehe Du machst bei schritt 56 von 107 einen Schusselfehler, dann war es das" ist hingegen nicht meine Stärke. Ich vermute, das wird bei einem Fernstudium mit Online-Tests eher nicht so sein. Advanced Mathematics (DLMDSAM01) ist aber nur im 120 ECTS-Master, der 60er beschränkt sich auf "Advanced Statistics". Das Wichtigste ist doch sowieso Berufserfahrung. Ich bin SAP-ler und habe hier entsprechendes Spezialwissen. Ich darf mich auf einer (BW4/)HANA mit allen Rechten maximal austoben und habe zumindest ein gewichtiges Wörtchen mitzureden, ob wir Hadoop einführen ect. Es wird bei mir also sowieso in die Richtung "Business Analyst" gehen und weniger in technische oder naturwissenschaftliche Bereiche wie Autonomes fahren oder Biotechnologie, wo ich in der Tat eher die Physiker und Mathematiker sehe.
  4. Das hatte ich mir schon gedacht. Der gleiche Gegenwind schlug mir aus der Netzgemeinde auch schon als ich meinen Informatik für Geisteswissenschaftler Master angefangen hatte, entgegen. Hat die Arbeitgeber genau 0 interessiert. Es stellt sich dennoch die Frage, ob es unbedingt noch ein Master sein muss. Ich habe ja bereits einen Abschluss im Informatik-Bereich und man kann ja nicht jedesmal einen neuen Master machen, wenn beruflich neue Themen anstehen. Ich dachte alternativ an solch einen Micromaster und wollte mich parallel on the Job dort einarbeiten.
  5. Ich habe einen Magister in Geschichte (lol) und einen Maste rin Informatik für Geisteswissenschaftler (entspricht in etwa einem Bachelor in angewandter Informaik). Ich arbeite seit ~ vier Jahren im bereich SAP BW, also Data Warehousing. Wirklich Big Data wird bisher aber nicht betrieben, sondern primär Ist-Auswertungen, wenn das Finanzamt seine 10GB-CSV-Tapete will ect. Wir steigen in den nächsten Jahren auf BW4/HANA um und dort soll nun endlich auch mal Big Data auf den Plan kommen. Ich habe aufgrund meines kurzen Info-Studiums gar keine Kenntnisse im Bereich KI und große Lücken in der Softwaretechnik was z.B. Design Patterns angeht ect. Ich möchte mich daher weiterbilden, sowohl um es on the job anzuwenden, als auch um meinen Wert auf dem Arbeitsmarkt zu erhalten, falls irgendetwas Unvorhergesehens geschieht. Grundsätzlich schwanke ich daher zwischen dem 60 ECTS-Master Data Science hier und dem belegen von ein bis zwei MOOCs. Inhaltlich passt der Master super, mich stören aber ein paar Dinge. - Englisch ist inhaltlich nicht das Problem, der Nachweis aber schon. Z.B. die nächste Cambridge-Prüfung hier vor Ort ist erst am 06.06.2020 und damit zu spät. TOEIC wäre schnell gemacht, mein Abi-Zeugnis weist einen Englisch-Leistungskurs aus, wird aber beides nicht akzeptiert. Bei TOEFL und IELTS weiß ich nicht, ob ich die aus der Kalten ohne jede Vorbereitung bestehe und meine Lust quer durch die Republik zu fahren um dann für 300 EUR+ eine Prüfung abzulegen ist begrenzt. - Eigentlich brauche ich keinen dritten Master, das könnte auch ziemlich blöd kommen. - Mit Mathe tue ich mich etwas schwer, ich kann das Niveau hier nicht einschätzen. In Finanzmathematik für BWL'er im 7. Semester, wo ich aus Gründen mal einen Kurs belegt hatte, war ich mit 1.7 Kursbester, Mathematik für Informatiker I im 1. Semester hatte ich gerade so mit 4.0 bestanden. Ist beides ein Weilchen her. - In anderen Foren (z.B. Studies Online) wird erzählt, der Hype flaue zz. eher wieder ab und es tummeln sich sehr viele promovierte Mathematiker und Physiker in diesem Bereich, die sich um wenige Stellen balgen. - 10.000 EUR netto wollen auch erstmal wieder verdient werden, die Finanzierung eines MMOCs lässt sich beim Arbeitgeber schon eher durchbekommen..
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