Data Science
Bewertungen (3)
„Es gefällt mir sehr gut. (Mache Wire) daher habe ich keine Erfahrung gehabt mit programmieren (Python, R) – aber das geht relativ schnell, wenn es einen interessiert. Man lernt halt im Grunde wie man mit Datensätzen arbeitet, diese analysiert und interpretiert – ist schon auf jeden Fall nützlich und gibt, denke ich, viele Jobs in die Richtung. Aufnahme ist okay – gibt jetzt mehr Plätze. Ich persönlich bin über Studienfortschritt reingerutscht, aber der Aufnahmetest ist menschlich, man sollte in jedem Fall lernen und in Statistik sicher sein. Also, ob man reinkommt oder nicht, ist halt abhängig davon, wie viele sich bewerben. Einzelne Kurse sind super, die vortragenden sind sehr nett – Kurs 5 ist dann ein Lab, wo man an echten Projekten mit verschiedensten Firmen arbeitet – über ein Semester. Da gibt es auch regelmäßig Praktikumsplätze und Jobs danach. Man arbeitet halt an realen Themen und macht etwas, was auch wirklich implementiert wird. Overall – super happy mit der SBWL.“
„Also, ich hatte keinen Aufnahmetest aufgrund von Covid19, die Kriterien waren die Noten mit Schwerpunkt auf Informatischen Fächern (BIS, Statistik etc.). Ich habe einen Schnitt von ~1,8 und bin in den "informatischen Fächern“
„Mir persönlich gefällt es sehr gut, man lernt echt viel. Allerdings sollte man zumindest schon ein paar Programmierkenntnisse haben oder sich im Selbststudium ein bisschen was beibringen, weil man am Anfang zwar ein paar Basics lernt, aber schon ziemlich bald eigenständig Projekte programmieren muss. Data Science ist viel Learning by Doing, weil bei jedem Projekt andere Probleme auftreten, für die man dann selbstständig Lösungen finden muss. Der Aufnahmetest besteht zu je einem Drittel aus Statistik / BIS 1 / logisches Denken, also am besten den CBK-Stoff nochmal wiederholen. Der Andrang ist üblicherweise groß, allerdings haben sie seit zwei Semestern die Kapazitäten verdoppelt, wodurch es nicht mehr ganz so schwer ist reinzukommen. In Kurs 1 und 3 arbeitet man mit Python eigenständig an Projekten (zusätzlich zu HÜs und Quizzes), wobei gerade das Projekt in Kurs 3 sehr anspruchsvoll ist. Kurs 2 war bis jetzt mein Lieblingskurs, da lernt man verschiedene Data Analytics Methoden in R kennen.“