Erweiterte Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz 

In den letzten Jahren haben sich die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) drastisch erweitert und sind zu einem Teil unseres täglichen Lebens geworden. Dies liegt zum einen an neuen Techniken und Methoden, speziell im Bereich der neuronalen Netze und des Maschinellen Lernens allgemein, aber auch an der Verfügbarkeit günstiger und leistungsfähiger Hardware. Dadurch ist es auch möglich existierende Technologien effizienter einzusetzen. 

Fehlende Data Science Ressourcen in Unternehmen

Die Anwendungsgebiete ziehen sich durch sämtliche Wirtschaftszweige- Künstliche Intelligenz wird dadurch für Unternehmen jedes Sektors immer relevanter. Speziell kleine Firmen, aber auch spezialisierte Abteilungen in Konzernen, haben dabei oftmals den Nachteil, dass keine Ressourcen zur Verfügung stehen, um Data Scientists anzustellen. Zusätzlich benötigen viele Aufgabenstellungen, speziell in der produzierenden Industrie, extrem hohes Spezialwissen. Das heißt reine Data Scientists besitzen nicht die notwendige Expertise, um entscheiden zu können, wo sie ihre Fähigkeiten am sinnvollsten einsetzen können, welche Prozesse besonderen Nutzen aus Data Science ziehen können und wo Probleme entstehen können. Hier setzt das Data Science Bootcamp an. Es bietet fundierte Weiterbildung für betriebsinterne Expertinnen und Experten im Bereich Data Science. Da die Anforderungen komplex sind werden fortgeschrittener Kenntnisse vermittelt um neue Lösungen in realen Umgebungen entwickeln, umsetzen und evaluieren zu können. 

Die Lücke schließen

Die Zielgruppe des Data Science Bootcamps sind Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die über eine gute Grundausbildung und Spezialwissen in ihren jeweiligen Bereichen verfügen. Diese werden mit dem nötigen Wissen und den geeigneten Werkzeugen ausgestattet um die Möglichkeiten der Data Science für ihren spezifischen Bereich und darüber hinaus zu nutzen. Um größtmöglich Relevanz zu gewährleisten wird das Bootcamp in intensivem Austausch mit den Firmenpartnern entwickelt und verzahnt mit praktischen Data-Science-Projekten aus den jeweiligen Bereichen abgehalten. Die Teilnehmenden bekommen innerhalb von 9 Wochen alle wichtigen Grundkenntnisse aus dem Bereich Data Science sowie wichtige Vertiefungsinhalte nicht nur vermittelt, sondern können diese auch praktisch demonstrieren und auf neue Problemstellungen anwenden. Ergänzend umfasst das Curriculum wichtige nichttechnische Inhalte wie Datenschutz und Privacy-Aspekte.