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Synoptikus

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Blogbeiträge von Synoptikus

  1. Synoptikus

    M.Sc. Data Science (120 ECTS)
    Hallo zusammen,
     
    Zeit für ein weiteres Update, das letzte ist nun doch schon etwas her. Zwischenzeitlich habe ich Advanced Mathematics und Data Science and Society abgeschlossen.
     
    Mathematics zuerst: Hier wollte ich mich richtig reinhängen und eine gute Note schreiben, nachdem ich ja zum einen von einem Bachelor of Arts komme und zum anderen Mathe schon ziemlich mag. Im Endeffekt ist es nun wahrscheinlich doch nicht wirklich gut geworden, und das hat einige Gründe.
    Erst zu meinen:
    Ich hatte mir vorgenommen, den Kurs von 04.12 bis 04.01 zu machen. Das war ein bisschen wenig Zeit in meinem Fall, da hätte ich mir lieber ein bisschen mehr gegeben. Ich habe mir zu viel Druck gemacht, das tatsächlich in einem Monat durchzubringen Ich hab die Klausur als Onlineklausur gemacht, mehr dazu unten  
    Was ich bei der IUBH zu kritisieren habe:
    Die Kursorganisation ist verbesserungswürdig. Allgmein gibt es Tutorialvideos, zu jeder der sechs Lektionen gibt es zwei aufgenommene einstündige Videos plus einige Videos wo bestimmte Themen vertieft werden. Diese hat der Tutor live gemacht und aufgenommen. Dazu ergänzend sollte es Q&A-Sessions geben. Im Dezember allerdings gab es nur ein Live-event - eine Q&A-Session am 10. Dezember. Auch die Monate davor waren immer nur zwei Events pro Monat. Im Vorhinein hatte ich auch schon mitbekommen, dass der Tutor eine Session komplett vergessen hat (Wenn ich der Teamskonversation dazu folge) und auch keine Alternative angeboten hat. Fragen können zwar jederzeit im Teamskanal gestellt werden (Auf die der Tutor dann einigermaßen Zeitnah antwortet), aber manchmal ist es halt einfach besser, wenn man so etwas persönlich fragen kann.
    Der Tutor hatte einen Zeitraum bekanntgegeben, in dem er im Urlaub sein würde, aber auch Tage danach hat er nicht wirklich auf Beiträge reagiert. Ich kann nicht sagen, ob das nur im Dezember so war, der Tutor wirkte auch teilweise etwas gestresst mit Projekten, die er nebenher noch hatte. Kann hier noch jemand andere Erfahrungen beitragen? Das Skript ist teilweise verbesserungswürdig, das sagt der Tutor auch immer mal wieder selbst. User D1287 hat das auch ganz gut beschrieben, es fehlt teilweise der Bezug zu Data Science (auch wenn das nicht für jedes Kapitel zutrifft, teilweise ist der Bezug klar beschrieben). Das ist kein Must, aber ein Nice to Have, denke ich. Die Form der Onlineklausur (macht die Präsenzklausur!). Ich hatte meinen ersten Kurs ja schon als Onlineklausur gemacht, das war alles super. Bei der Klausur aber war es die reine Katastrophe, und zwar aus einem ganz einfachen Grund: Man hat für Textaufgaben nur Textfelder wie zum Beispiel das hier in den Kommentaren. Und das ist auch das einzige, das akzeptiert wird. Das Schmierpapier (von dem man nur zwei Blätter hat) wird gar nicht gewertet. Auf der einen Seite verständlich. Auf der anderen Seite aber auch gar nicht - weil das bedeutet, dass man sämtliche Rechenwege in dem Textfeld machen muss. Alternativ kann man es auf dem Blatt machen und danach das Endergebnis übertragen. Das birgt halt das Risiko, null Punkte zu bekommen, wenn man irgendwo einen kleinen Fehler gemacht hat. Die Rechenwege im Textfeld zu machen war für mich bei vielen Aufgaben (Matrizenrechnung, Fourieranalyse) aber keine Option, da ich das sehr schnell sehr unübersichtlich fand. Das hat mir in der Klausur dann tatsächlich auch ein bisschen das Genick gebrochen. Latex wird meines Wissens zwar im Textfeld verarbeitet, aber Latex kann ich nicht (meine Schuld) und ich glaube auch nicht dass es dadurch viel einfacher wird, viele Rechenschritte einzutippen und zu berechnen. Akzeptiert werden alle Notationen, die verstanden werden können, aber ein klarer Guide, falls man doch etwas haben kann auf das man vertrauen kann fehlte noch - das musste man sich noch viel selbst zusammensuchen.
    Ich verstehe, dass es schwierig ist, so eine Klausur online zu ermöglichen. Aber da müsste sich doch irgendwie eine bessere Lösung finden lassen, warum zum Beispiel gibt es keine Möglichkeit, im Beisein des Proktors mit der Zweitkamera die Notizzettel abzufotografieren, oder die Klausur dann komplett auf Papier zu schreiben und dieses dann abzufotografieren?
    Immerhin gibt es die Möglichkeit der Vor-Ort-Klausur, das hätte ich definitiv machen sollen und empfehle ich jedem, der die Möglichkeit hat.  
    Mittlerweile gibt es auch noch eine Reihe Shortcasts zu allen Themen, wie ich eben gesehen habe. Die hatte ich noch nicht und habe sie dementsprechend auch noch nicht angesehen. Kürzlich kam eine IUBH-weite Diskussion auf zum Thema Lernressourcenveränderung, in Kürze: Mehr Shortcasts und Q&A-Sessions, aber keine aufgenommenen Vorlesungen mehr (Korrigiert mich doch bitte wenn ich das falsch verstanden habe). Ich hoffe dass die aufgenommenen Tutorien in dem Zusammenhang nicht gelöscht werden, da diese durchaus hilfreich waren. 
     
    Nummer zwei: Data Science and Society. Ich habe im vorherigen Post geschrieben, dass ich es für mich effektiver finde, wenn ich nur einen Kurs auf einmal mache. Die Aussage muss ich vielleicht noch ein bisschen erweitern: Wärend man das eine Fach macht, schon mal gleich für das Nächste anmelden und Termine dafür checken. Hintergrund ist der, dass es in Data Science and Society nur ein Tutorial pro Monat gibt; wenn man das verpasst, dann ist man erstmal ein bisschen unsicher, was genau der Scope von dem Kurs ist. Dass es das nur einmal im Monat gibt, hat mich zuerst verwundert. Nachdem dann aber in den zwei Tutorials, in denen ich war, nur jeweils 3-5 Leute waren, verstehe ich es aber auch irgendwo.
    Falls Fragen aufkamen, hatte man aber jederzeit die Möglichkeit, dem Tutor eine Mail zu schreiben. Da bekam man innerhalb von 24 Stunden eine Antwort (Arbeitstage), meistens ging es sogar noch schneller; innerhalb ein paar Stunden. An sich also trotz der ersten Irritation ein sehr gut betreuter Kurs, finde ich.
     
    So, wenn ihr es bis hierher geschafft habt, Gratulation! Das ist ein ziemlicher Wall of Text, aber ich hatte auch einiges zu berichten. Falls ihr Fragen, Kommentare oder Anregungen habt, einfach stellen.
     
    Viele Grüße
    Synoptikus
     
  2. Synoptikus

    M.Sc. Data Science (120 ECTS)
    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"... 😉
     
    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 über einen Master zu informieren! Data Science hatte ich schon länger 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 tatsächlich den Curriculum in Detail ansehen konnte. Gerade bei Data Science wollte ich etwas vorsichtig sein - "Data Scientist in 5 Weeks" oder ähnliche 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 Gesprächen mit der Studienberatung, ob ich mich bereits früher anmelden könnte 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 für 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 hätte, was kein Problem gewesen wäre, da Anmeldung und Immatrikulation getrennt sind und ich von dem Angebot doch Gebrauch hätte machen können. Danke fürs Gespräch 🙂
    Nun gut, Angemeldet habe ich mich dann trotzdem. 3.5 Wochen später und nach einigem Hin und Her bezüglich der Anmeldedaten bin ich dann auch endlich immatrikuliert. Aber falsch, weil ich erst für 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 später 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 bestätigen, was ich schon öfter gelesen habe: Studienberatung und Immatrikulation könnten besser laufen. Mit dem Studierendensekretariat und den administrativen Einführungsveranstaltungen 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 für mich nicht funktioniert, wie ich schnell gemerkt habe, deswegen habe ich mich erst einmal auf Data Science konzentriert. Der Einführungskurs (Skripte, Videos und ein live-Tutorium pro Woche) erklärt die Thematiken und Konzepte gut und anschaulich. Falls doch noch Fragen offen bleiben, kann man sich über Teams mit Komillitonen und dem Prof (der auch werktags schnell antwortet) kurzschließen - alles relativ übersichtlich gestaltet. Die Prüfung ist auch fair, vor allem sind es Verständnisfragen, 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 ausführlich zu unterrichten anstatt zwei Sprachen anzuschneiden (z.B. Java), so denke ich doch, dass auch Sprachen wie SQL für 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 eigenständige 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
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