Wie du das beste Data Science Bootcamp im Jahr 2026 findest

Um den steigenden Bedarf an Data-Science-Fachkräften zu decken, gibt's jetzt verschiedene Ausbildungswege, wobei Data-Science-Bootcamps echt beliebt sind. Diese intensiven, kurzen Programme sollen Leuten die Fähigkeiten geben, die sie brauchen, um schnell in den Bereich Data Science einzusteigen oder dort weiterzukommen.

Wenn du überlegst, dich für ein Data-Science-Bootcamp anzumelden, findest du in diesem Artikel einen umfassenden Überblick über alles, was du über diese intensiven Schulungsprogramme wissen musst. Am Ende wirst du wissen, was Data-Science-Bootcamps sind, welche Vor- und Nachteile sie haben und wie sie im Vergleich zu traditionellen Studiengängen und anderen Online-Kursen abschneiden.

Außerdem schauen wir uns ein paar der besten Data-Science-Bootcamps an, die es gerade gibt, um dir bei der Entscheidung für deinen Bildungsweg zu helfen.

Was ist ein Data Science Bootcamp?

Ein Data Science Bootcamp ist ein intensives, kurzes Ausbildungsprogramm, das Leuten die Fähigkeiten beibringt, die sie brauchen, um in den Bereich Data Science einzusteigen oder dort weiterzukommen. Im Gegensatz zu normalen Studiengängen, die oft Jahre dauern, sind Bootcamps so gemacht, dass man sie in ein paar Wochen oder Monaten abschließen kann. Das Ziel ist, einen schnellen, fokussierten Lehrplan zu bieten, der wichtige Themen und Tools der Datenwissenschaft abdeckt, damit die Teilnehmer schnell praktische Fähigkeiten erwerben können.

Warum ein Data Science Bootcamp wählen?

Es gibt viele Gründe, warum Leute ein Data-Science-Bootcamp einem normalen Studium oder Onlinekurs vorziehen, aber meistens geht's darum, in kurzer Zeit eine professionelle Zertifizierung zu bekommen.

Es gibt noch viele andere Gründe, warum jemand bei einem Data-Science-Bootcamp mitmachen möchte, zum Beispiel:

• Unterstützung bei der Karriere. Bootcamps bieten Karriere-Services wie Hilfe beim Lebenslauf, Probevorstellungsgespräche, Networking-Events und Partnerschaften mit Arbeitgebern, um dir bei der Jobsuche zu helfen.
• Flexible Arbeitszeiten. Bootcamps bieten flexible Optionen für verschiedene Zeitpläne, zum Beispiel Teilzeit, online oder persönlich. So können die Lernenden arbeiten und gleichzeitig neue Fähigkeiten erwerben.
• Kostengünstig. Die Kosten für ein Bootcamp sind normalerweise viel niedriger als die Kosten für ein vierjähriges Studium der Informatik oder Datenwissenschaft, was es für viele Leute finanziell einfacher macht.

Für wen ist ein Data-Science-Bootcamp gut geeignet?

Verschiedene Leute können von einer Bootcamp-ähnlichen Lernmethode profitieren. Dazu gehören:

• Leute, die ihren Job wechseln. Leute, die aus einem anderen Bereich in die Datenwissenschaft wechseln wollen.
• Professionell. Leute, die schon in der Tech-Branche arbeiten und ihre Fähigkeiten verbessern oder sich auf Data Science spezialisieren wollen.
• Studenten. Diejenigen, die ihre normale Ausbildung mit praktischen, berufsrelevanten Fähigkeiten aufpeppen wollen.
• Unternehmer: Unternehmer, die wissen wollen, wie sie Daten bei der Entscheidungsfindung nutzen können.

Die Vor- und Nachteile von Data-Science-Bootcamps

Es ist echt wichtig, die Vor- und Nachteile von Data-Science-Bootcamps genau zu checken, bevor man eine große und zeitaufwändige Investition macht.

Vorteile

1. Konzentriertes und intensives Lernen. Data-Science-Bootcamps bieten einen intensiven und gut strukturierten Lehrplan, damit die Teilnehmer schnell viel Wissen aufbauen können.
2. Praktische Erfahrung. Bootcamps legen den Fokus meistens auf praktische Fähigkeiten und nicht so sehr auf theoretische Konzepte. Projekte und Teamübungen zeigen, wie man mit echten Datenproblemen umgeht.
3. Ein Lehrplan, der genau auf die Branche zugeschnitten ist. Weil es sich um kurze Programme handelt, werden Bootcamps immer auf dem neuesten Stand gehalten, um die aktuellsten Tools und Technologien im Bereich Data Science zu vermitteln, die Arbeitgeber suchen.
4. Gelegenheiten zum Netzwerken. Bootcamps ziehen eine bunte Mischung von Leuten an, darunter angehende Datenwissenschaftler, Profis, die in den Bereich Datenwissenschaft wechseln wollen, und Leute aus anderen Datenbereichen.

Nachteile

1. Richtig schnell und spannend. Bootcamps können für Leute, die neu in der Datenwissenschaft sind oder nur wenig Programmiererfahrung haben, echt anstrengend sein, weil sie so intensiv und schnell sind.
2. Mit Fokus auf praktische Fähigkeiten. Bootcamps sind super, wenn es darum geht, praktische Erfahrungen und Fähigkeiten zu sammeln, aber sie legen vielleicht weniger Wert auf die theoretischen Grundlagen. Dieser Ansatz ermöglicht eine schnelle, praxisnahe Anwendung, erfordert aber vielleicht etwas mehr Lernen für diejenigen, die sich für ein tieferes theoretisches Verständnis interessieren.
3. Unterschiedliche Qualität. Die Qualität und Glaubwürdigkeit von Data-Science-Bootcamps kann echt unterschiedlich sein. Manche haben vielleicht nicht genug erfahrene Lehrer, keinen umfassenden Lehrplan oder nur begrenzte Ressourcen.
4. Echte Kosten. Bootcamps für Datenwissenschaft können teuer sein und erfordern eine Vollzeitbeschäftigung, was möglicherweise zu Einkommensverlusten führen kann. Es ist echt wichtig, die finanziellen Auswirkungen zu checken, bevor du dich anmeldest.

Data Science Bootcamp vs. Data Science-Studium vs. Data Science-Onlinekurs

In diesem Abschnitt schauen wir uns Data-Science-Bootcamps, Studiengänge und Online-Kurse an, um dir bei der Entscheidung zu helfen, welches Programm am besten zu dir passt.

Die besten Data-Science-Bootcamps

Hier ist eine Liste von Data-Science-Bootcamps und ähnlichen Angeboten, die coole Tutorials, Programmierübungen, Projekte und Tests haben. Jedes Programm hat mehrere Kurse, die von grundlegender Statistik bis hin zu Anwendungen des maschinellen Lernens alles abdecken.

1. Flatiron School Bootcamp für Datenwissenschaft

Das Bootcamp der Flatiron School hat Vollzeit- und Teilzeitoptionen und ist sowohl für Leute ohne Vorkenntnisse als auch für diejenigen mit bereits vorhandenen Fähigkeiten gedacht. Du wirst Themen wie Python, SQL und maschinelles Lernen behandeln. Das ist eine gute Option für alle, die kein großes Budget brauchen.

Für wen ist das gedacht? Leute, die sich vollzeitlich verpflichten können, und solche, die mehr Flexibilität wollen und bis zu 60 Wochen Zeit haben, um das Programm abzuschließen.

Was du lernen wirst: Der Lehrplan deckt ein breites Spektrum an Themen aus dem Bereich Data Science ab, darunter Datenbearbeitung, statistische Analyse und Techniken des maschinellen Lernens.

Kosten und Dauer: 16.900 $. Die Programme auf dem Campus und die Live-Online-Programme dauern 15 Wochen und man muss sich vollzeitlich engagieren. Das Flex-Programm kann bis zu 60 Wochen dauern.

2. NYC Data Science Academy

Dieses Bootcamp von NYC Data Science bietet sowohl Präsenz- als auch Online-Unterricht und ist damit eine gute Wahl für alle, die eine persönliche Betreuung wünschen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie viel Zeit du investieren musst, von 20 bis 30 Stunden pro Woche bis zu über 40 Stunden pro Woche.

Für wen ist das gedacht? Leute, die mindestens 20 bis 40 Stunden pro Woche investieren können und das Geld für Präsenzunterricht haben.

Was du lernen wirst: Du lernst R und Python für die Datenanalyse und -visualisierung kennen. Die Schüler werden sich auch mit maschinellem Lernen mit Python beschäftigen und an echten Projekten arbeiten. Das Programm umfasst Pakete wie NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, Keras, TensorFlow und SpaCy.

Kosten und Dauer: Die Vollzeitoption läuft von August bis Dezember und kostet 17.600 $. Die Teilzeitoption läuft von August bis Februar und kostet auch 17.600 Dollar.

3. BrainStation Bootcamp für Datenwissenschaft

BrainStation bietet Online-Schulungen und auch Präsenzschulungen in London und verschiedenen Städten in Nordamerika an. Es gibt sowohl Vollzeit- als auch Teilzeit-Bootcamps, die zu verschiedenen Zeiten im Jahr starten.

Für wen ist das gedacht? Leute mit ganz unterschiedlichen Hintergründen, auch solche, die noch nie was mit Technik zu tun hatten. Die bieten Vorbereitungskurse für Anfänger an.

Was du lernen wirst: Das Programm umfasst neben realen Projekten auch Projekte aus den Bereichen Programmierung und Datenwissenschaft.

Kosten und Dauer: Das Bootcamp kostet 16.500 Dollar und gibt's als Teilzeit- und Vollzeitkurs. Kürzere Kurse kosten zwischen 3.250 und 3.950 Dollar.

4. Generalversammlung Data Science Bootcamp

General Assembly bietet Vollzeit- und Teilzeit-Bootcamps an, die du sowohl persönlich als auch online machen kannst. Ihr Programm ist so gemacht, dass es für Leute mit unterschiedlichen Hintergründen und Fähigkeiten passt.

Für wen ist das gedacht? Perfekt für Leute, die gerade anfangen, und Profis, die ihre Fähigkeiten verbessern oder ins Data Science einsteigen wollen.

Was du lernen wirst: Der Lehrplan deckt die Grundlagen der Datenwissenschaft ab, darunter Python, SQL, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung. Die Studierenden arbeiten an echten Projekten, um ein starkes Portfolio aufzubauen. Der Kurs behandelt umfassend die Themen Datenbearbeitung, statistische Analyse und Techniken des maschinellen Lernens.

Kosten und Dauer: 10.000 Dollar. Das Vollzeitprogramm dauert 12 Wochen, während das Teilzeitprogramm 24 Wochen dauert.

5. TripleTen Data Science Bootcamp

Dieses Bootcamp von TripleTen deckt in relativ kurzer Zeit (auf Teilzeitbasis) eine breite Palette von Themen ab.

Für wen ist das gedacht? Perfekt für Leute, die eine umfassende Ausbildung in Datenwissenschaft wollen, aber wenig Zeit haben, weil es ein Teilzeitprogramm ist, das nur 9 Monate dauert.

Was du lernen wirst: Der Lehrplan umfasst grundlegende Statistik, Python, Datenanalyse, KI-Technologien und maschinelles Lernen.

Kosten und Dauer: Das Bootcamp kostet 9.700 Dollar und geht über 9 Monate, wenn man es neben dem Job macht.

Soll ich ein Data Science Bootcamp machen?

Ein Data-Science-Bootcamp kann echt viel Zeit und Geld kosten, deshalb solltest du dir überlegen, ob es zu deinen Zielen passt. Kostenlose Online-Kurse oder kostenpflichtige Einführungskurse in Data Science können dir helfen, einen Einblick in das Fachgebiet zu bekommen und dein Interesse zu prüfen, bevor du dich für ein Bootcamp entscheidest.

Hast du einen technischen Hintergrund?

Wenn du noch nicht so viel Erfahrung mit Python, SQL, Statistik usw. hast, solltest du dich erst mal darauf konzentrieren, grundlegende Programmierkenntnisse aufzubauen.

Lernst du schnell?

Kannst du selbstständig arbeiten und mit einem schnelllebigen Bootcamp mithalten? Solche Lernumgebungen brauchen oft Leute, die sich selbst motivieren können und ehrgeizig sind, um schnell was zu erreichen.

Kannst du es dir leisten, Gebühren von über 10.000 Dollar zu zahlen?

Das ist für viele Leute das Wichtigste. Kannst du dir das Bootcamp selbst leisten oder musst du es mit einem Kredit oder Stipendium finanzieren? Wenn nicht, könnten günstigere Online-Kurse und Lernpfade eine gute Option sein.

Was sind deine Ziele?

Denkst du darüber nach, deinen Job zu wechseln, oder möchtest du deine Fähigkeiten verbessern? Leg deine Ziele fest, um zu entscheiden, ob ein Bootcamp, ein Studium oder Online-Lernen die beste Option für dich ist. Es gibt keinen einheitlichen Ansatz für Data Science, deshalb solltest du deine Situation genau anschauen, bevor du dich für ein intensives Bootcamp entscheidest.

Alternativen zu Data-Science-Bootcamps

Bootcamps für Datenwissenschaft bieten zwar einen schnellen Weg, um sich Fähigkeiten anzueignen, aber sie sind nicht die einzige (oder immer die beste) Möglichkeit, sich weiterzubilden. Hier sind ein paar Alternativen:

• Online-Plattformen wie DataCamp. Es ist super für alle, die Flexibilität und niedrigere Kosten wollen. DataCamp hat spezielle Lernpfade in Bereichen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen, komplett mit interaktiven Übungen, realen Projekten und einer aktiven Community. So kannst du in deinem eigenen Tempo umfassend lernen und das zu einem Bruchteil der Kosten eines Bootcamps.
• Universitätsabschlüsse. Ideal für alle, die ein tieferes, theoretischeres Verständnis von Data Science suchen. Uni-Studiengänge bieten ein breites Lehrangebot und die Chance, sich auf ein bestimmtes Forschungsgebiet zu spezialisieren.
• Selbststudium. Am besten für Leute geeignet, die super motiviert sind und gerne aus Büchern, Online-Tutorials und kostenlosen Kursen lernen. Das ist meistens die günstigste Option, braucht aber echt viel Selbstdisziplin.

Die besten DataCamp-Lernpfade im Bereich Data Science – die perfekte Alternative zum Data Science Bootcamp

Einige der besten Alternativen zu Data-Science-Bootcamps sind die Karrierewege von DataCamp. Diese Bildungsprogramme können dir die Fähigkeiten, das Wissen und die praktische Erfahrung vermitteln, die du brauchst, um deine Karriere im Bereich Data Science zu starten.

1. Datenanalyst mit Python von DataCamp

Starte deine Karriere als Datenanalyst mit Python mit interaktiven Übungen und lerne, mit beliebten Python-Bibliotheken wie pandas, NumPy und Seaborn zu arbeiten.

Lerne, wie du mit echten Datensätzen deine Fähigkeiten in der Datenbearbeitung und explorativen Datenanalyse verbessern kannst. Arbeite dich durch die Kurse und lerne dabei, wie man Datenbearbeitung, das Zusammenführen von Daten und wichtige Statistik-Fähigkeiten wie Hypothesentests anwendet.

Für wen ist das gedacht? Dieser Lernpfad ist perfekt für Leute, die gerade erst anfangen, oder die noch nicht viel Programmiererfahrung haben. Es ist auch super für angehende Datenprofis oder Forscher, die sich auf Datenanalyse konzentrieren wollen.

Was du lernen wirst: Das Programm geht auf die Grundlagen der Python-Programmierung ein und beschäftigt sich mit Datenbearbeitung, Datenbereinigung, Datenvisualisierung und grundlegenden Statistiken wie Hypothesentests.

Kosten und Dauer: 25 $ pro Monat, wird jährlich abgerechnet. ~2 Monate, um das Lernen in deinem eigenen Tempo zu schaffen.

Erworbene Fähigkeiten: Python, Pandas, NumPy, Seaborn, Datenbearbeitung, Datenvisualisierung und grundlegende Statistik.

2. Datenwissenschaftler mit Python von DataCamp

Lerne Datenbereinigung, -bearbeitung, -auswertung, -visualisierung, maschinelles Lernen und andere berufsfördernde Fähigkeiten, die du brauchst, um als Datenwissenschaftler erfolgreich zu sein.

Der Lernpfad „Data Scientist mit Python“ deckt wichtige Themen der Datenwissenschaft ab und bietet interaktive Übungen und praktische Erfahrungen mit beliebten Python-Bibliotheken. Wenn du den Lernpfad abgeschlossen hast, kannst du dich als Data Professional zertifizieren lassen, indem du Zertifizierungsprüfungen machst, die mit Karriereunterstützung verbunden sind.

Für wen ist das gedacht? Dieser Lernpfad ist für alle gedacht, die sich umfassende Fähigkeiten in der Datenwissenschaft aneignen wollen, sowohl in der Datenbearbeitung als auch im maschinellen Lernen.

Was du lernen wirst: Der Lehrplan umfasst Python-Grundlagen für Datenwissenschaft, statistische Techniken, maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung.

Kosten und Dauer: 25 $ pro Monat, wird jährlich abgerechnet. ~4 Monate, um das Lernen in deinem eigenen Tempo zu schaffen.

Erworbene Fähigkeiten: Python, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Scikit-learn, statistische Analyse und maschinelles Lernen.

3. Wissenschaftler für maschinelles Lernen mit Python von DataCamp

Das ist der nächste Schritt in deiner Data-Science-Karriere, der sich ganz auf die gefragten Fähigkeiten im Bereich KI und maschinelles Lernen konzentriert.

Mit dem Lernpfad „Machine Learning Scientist mit Python “ kannst du die wichtigsten Fähigkeiten und Tools lernen, die du für eine Karriere als Machine Learning Engineer/Scientist brauchst.

Du lernst, wie du mit beliebten Python-Paketen wie Scikit-learn, Spark und Keras Daten verarbeiten und Merkmale extrahieren, Modelle trainieren, die Leistung bewerten und Hyperparameter optimieren kannst. Am Ende wirst du praktische Erfahrung mit der Anwendung von maschinellem Lernen auf echte Datensätze aus verschiedenen Bereichen haben, darunter natürliche Sprache und Bildverarbeitung.

Für wen ist das gedacht? Dieser Lernpfad ist für Leute mit Python-Programmierkenntnissen, die sich auf maschinelles Lernen spezialisieren wollen.

Was du lernen wirst: Das Programm bietet eine umfassende Einführung in maschinelles Lernen mit Python, einschließlich überwachter, unüberwachter und Deep-Learning-Techniken.

Kosten und Dauer: 25 $ pro Monat, wird jährlich abgerechnet. ~5 Monate, um das Lernen in deinem eigenen Tempo zu schaffen.

Erworbene Fähigkeiten: Python, scikit-learn, Spark, Keras, Feature-Verarbeitung, Modelltraining, Leistungsbewertung und Parameteroptimierung.

Hol das Beste aus deinem Data Science Bootcamp raus

Bevor du mit dem Programm loslegst, schau dir diese Tipps an, wie du das Beste aus deinem Data Science Bootcamp rausholen kannst.

1. Frag ruhig nach. Sei nicht schüchtern oder nervös, wenn du einfache Fragen stellst. Diese Fragen helfen dir, eventuelle Unklarheiten zu beseitigen. Du kannst deinen Dozenten, den Assistenten oder deine Kommilitonen um Hilfe bitten.
2. Nimm das Feedback auf. Mach deine Fähigkeiten schnell besser, indem du das Feedback aus Aufgaben und Projekten nutzt. Nimm Kritik als Chance, um besser zu werden. Du kannst an ein paar Datenanalyseprojekten arbeiten, um deine Fähigkeiten weiter zu verbessern.
3. Geh über das Übliche hinaus. Statt dich auf ein einfaches Projekt zu beschränken. Probier mal ein paar zusätzliche Analysen und Visualisierungstools und -techniken aus.
4. Lerne noch mehr Tools, die über den Kernlehrplan hinausgehen. Nutze Online-Ressourcen, um mehr über Python-Pakete, Programmiersprachen und Frameworks zu erfahren. Schreib dich nicht auf den Kernlehrplan fest.
5. Networking ist echt wichtig. Lerne alle aus deiner Gruppe kennen. Sprich mit Leuten, die schon in dem Bereich arbeiten. Geh zu lokalen oder Online-Meetups zum Thema Data Science, um Kontakte zu knüpfen. Es hilft dir, schnell einen Job zu finden.
6. Plane deine Jobsuche frühzeitig. Nutze die Karriereservices des Bootcamps, um deinen Datenlebenslauf, deine Portfolio-Website, dein LinkedIn-Profil und deine Interviewfähigkeiten zu verbessern.
7. Lerne weiter. Auch nach dem Abschluss solltest du weiter lernen, zum Beispiel durch Mentorenprogramme, Selbststudium, Blogbeiträge, Tutorials und indem du dich über die neuesten Trends in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden hältst.
8. Nimm es wie einen Vollzeitjob. Mach die erforderlichen Stunden, auch wenn du nur Teilzeit arbeitest. Konzentrier dich während der Sitzungen voll und ganz und mach nicht mehrere Sachen gleichzeitig.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Wahl des richtigen Data-Science-Bootcamps beim Start einer Karriere in diesem schnell wachsenden Bereich helfen kann, aber es ist nicht für jeden die richtige Wahl.

In diesem Blog haben wir darüber geredet, warum Data-Science-Bootcamps nützlich sein können, welche Vor- und Nachteile sie haben, wie sie im Vergleich zu traditionellen Studiengängen und Online-Kursen abschneiden und wie man das Beste aus dem Programm herausholen kann.

Wir haben uns auch ein paar Top-Bootcamps und ein paar bessere Alternativen angeschaut, die dir helfen können, deine Karriere im Bereich Data Science anzukurbeln.

Wenn du mehr über deine Möglichkeiten erfahren möchtest, schau dir die Seite zur Zertifizierung als Datenfachmann an. Hier findest du alle Infos zu Kursen, Ressourcen, Bewertungstests und Projekten, die du brauchst, um dich als professioneller Datenwissenschaftler zertifizieren zu lassen.