Data Camp - Erfahrung?
Macht es Sinn sich neben der Arbeit mit Data Camp zu beschäftigen, um in analytische Tätigkeiten zu kommen?
antwortenMacht es Sinn sich neben der Arbeit mit Data Camp zu beschäftigen, um in analytische Tätigkeiten zu kommen?
antwortenNichts?
antwortenWiWi Gast schrieb am 24.10.2019:
Nichts?
Mach doch einfach. Hier gibt es doch dutzend Wiwis die jetzt "Data Scientists" geworden sind nach zwei Internetkursen
antwortenData Analyst wäre wenn mein Ziel, für Data Scientist benötigt es sehr wahrscheinlich mehr.
Es geht mir aber auch einfach darum ob man damit Pluspunkte sammeln kann und ob jmd schon Erfahrungen mit den Kursen gemacht hat
antwortenData Camp ist nicht zu empfehlen. Man lernt kaum etwas, da die Kurse zu leicht sind. Um Programmieren zu lernen musst du schon richtige Projekte erledigen und nicht mal schnell eine Zeile Code in einer Onlinemaske schreiben.
antwortenBesser als nix ist es. Für SQL queries reichts
WiWi Gast schrieb am 24.10.2019:
antwortenData Camp ist nicht zu empfehlen. Man lernt kaum etwas, da die Kurse zu leicht sind. Um Programmieren zu lernen musst du schon richtige Projekte erledigen und nicht mal schnell eine Zeile Code in einer Onlinemaske schreiben.
Du hast schon seltsame Vorstellungen bzgl. Data Analyst Tätigkeiten.
WiWi Gast schrieb am 24.10.2019:
antwortenBesser als nix ist es. Für SQL queries reichts
Data Camp ist nicht zu empfehlen. Man lernt kaum etwas, da die Kurse zu leicht sind. Um Programmieren zu lernen musst du schon richtige Projekte erledigen und nicht mal schnell eine Zeile Code in einer Onlinemaske schreiben.
Also hilft da ein edx Kurs mehr? Die erweiterten Excel Kurse waren super.
antwortenWelche edx Kurse könnt ihr empfehlen?
Ich interessiere mich allgemein sehr für Informatik und habe
auch zahlreiche Kurse von udemy gekauft.
Welche Java/Python Kurse könnt ihr da empfehlen, oder andere interessante Dinge?
Am besten Direktlink, wenn es geht.
antwortenFür Data Science ist Kaggle sehr zu empfehlen. Gibt unendlich viele Daten / Challenges + Tutorials, und das alles umsonst.
antwortenZusammenfassung aus vielen Posts die ich hier in letzter Zeit gelesen habe. Am besten wäre also wenn du mit SQL anfängst und dann Richtung R/Python, hiernach dann Datenmodellierung, Tableau. Jedoch nur für den Bereich Data analyse und Business intelligence.
Wäre schön wenn jemand im Bereich selber hierzu was schreiben würde. Push.
antwortenamd schrieb am 25.10.2019:
Zusammenfassung aus vielen Posts die ich hier in letzter Zeit gelesen habe. Am besten wäre also wenn du mit SQL anfängst und dann Richtung R/Python, hiernach dann Datenmodellierung, Tableau. Jedoch nur für den Bereich Data analyse und Business intelligence.
Wäre schön wenn jemand im Bereich selber hierzu was schreiben würde. Push.
Ich arbeite seit zwei Jahren als „Data Analyst“ (sehr unspezifischer Begriff).
Befasse dich mit R/Python und entsprechenden Frameworks, SQL & Tableau.
Kaggle ist sehr empfehlenswert. Wenn du das kannst, bist du perfekt vorbereitet
antwortenWiWi Gast schrieb am 25.10.2019:
amd schrieb am 25.10.2019:
Ich arbeite seit zwei Jahren als „Data Analyst“ (sehr unspezifischer Begriff).
Befasse dich mit R/Python und entsprechenden Frameworks, SQL & Tableau.
Kaggle ist sehr empfehlenswert. Wenn du das kannst, bist du perfekt vorbereitet
Das ist wieder so ein Post, bei dem ich mir an den Kopf fasse... Kaggle ist eine Website, auf Challenges und Datasets gehostet werden und Leute aus dem Bereich Data Science sich austauschen. Wie kann man "kaggle können"?
Mein Tipp: Mach das, damit du ein bisschen Python lernst https://automatetheboringstuff.com/
Dann eigne dir die klassischen Frameworks wie pandas und sklearn an und versuch ein Problem zu lösen, das dich selbst interessiert.
Ich würde kein Geld für irgendeinen Online-Kurs ausgeben. Alles rausgeschmissenes Geld, es gibt endlos viele sehr gute Guides/Ressourcen kostenlos online.
Danke für deine Rückmeldung
antwortenAuch wenn der Post schon älter ist.
DataCamp ist ein super Einstieg. Die Inhalte sind leicht verständlich, die Aufgaben kann man gut meistern.
Das ist aber erst der Anfang. Richtig Erfahrung kann man nur mit echten Projekten sammeln.
Der Post ist schon länger her aber hier meine Erfahrung.
Data camp ist absolute Zeit und Geldverschwendung.
Falls Ihr absolute Beginner seid und in den Bereich Data Science bzw. Data Analysis reinwollt, dann mit Projekten im CV. Vergisst diese bescheuerten Zertifikate von Microsoft, Google oder sonstiges... Die bringen absolut nichts.
Man kann natürlich heutzutage sich alles aneignen ohne einen Cent zu zahlen. Aber falls Ihr jemand seid der mit einem Kurs lernen will, dann kann ich euch zu 110% Maven analytics empfehlen.
Da lernt ihr alles von SQL Basics bis hin zur fortgeschrittenen Analyse in SQL und Datenbankadministration.
Von Python Basics bis hin zu Data Science Projekten die ihr absolvieren könnt.
Power BI , Tableu, Excel, etc. alles mit dabei und alle Werkzeuge die man für Data jobs braucht, werden euch beigebracht mit Projekten die ihr dann in euren cv aufnehmen könnt.
falls euch die 40€ im monat zu teuer sein sollten, könnt ihr die Kurse auch über udemy holen, wenn die im Angebot sind.
antwortenData Scientist ist einer der attraktivsten Beruf im 21. Jahrhundert. Schon jetzt sind Datenwissenschaftler und Datenwissenschaftlerinnen auf dem Arbeitsmarkt besonders gefragt. Die Universität Mannheim hat daher den Master-Studiengang „Data Science“ geschaffen und bildet ab Februar 2017 neue Datenspezialisten aus. Die Bewerbungsphase startet im Oktober 2016 und Studieninteressierte können sich bis zum 15. November 2016 für den Master-Studiengang „Data Science“ bewerben.
Für viele Beschäftigte in Deutschland gehören Überstunden zum Arbeitsalltag. 4,5 Millionen von ihnen haben im Jahr 2021 mehr gearbeitet, als im Arbeitsvertrag vereinbart. Davon haben 22 Prozent Mehrarbeit in Form unbezahlter Überstunden geleistet. Überstunden sind vor allem in der Finanzbranche, Versicherungsbranche und der Energieversorgung verbreitet. Dabei leisteten Männer etwas häufiger Mehrarbeit als Frauen.
Ein großer Teil der Fehlzeiten im Büro ist auf psychische Erkrankungen zurückzuführen. Den psychischen Erkrankungen voran geht häufig ein Burnout, ein weit verbreitetes Erschöpfungssyndrom. Unternehmen haben die Bedeutung des Themas bereits erkannt. 39 Prozent der deutschen Führungskräfte rechnen damit, dass es bei ihren Mitarbeitenden dieses Jahr zu einem Burnout kommen kann. Vor allem Unsicherheit und Mehrfachbelastungen sind Auslöser für einen Burnout am Arbeitsplatz. Dies sind Ergebnisse einer aktuellen Arbeitsmarktstudie von Robert Half.
Vier von zehn Personalern führen im Vorfeld der Vorstellungsgespräche keine Telefonate. Nur jeder fünfte Personalverantwortliche macht vorher Videointerviews. Neun von zehn Personalern führen Auswahlgespräche mit Bewerbern immer vor Ort.
Personaler nutzen immer mehr digitale Auswahltests, Planspiele und automatisierte Analysen, wie eine aktuelle Studie vom Stifterverband und der Unternehmensberatung McKinsey zeigt. Rund 280.000 Akademiker werden in fünf Jahren mit Unterstützung von Online-Tools eingestellt. Die Unternehmen wollen die Anzahl der Weiterbildungstage für ihre Mitarbeiter auf fünf Tage pro Jahr ausbauen.
Die deutschen Unternehmen benötigen immer mehr Zeit für die Personalauswahl. Späte Rückmeldung zum Stand im Einstellungsverfahren, verzögerte Entscheidungsfindung sowie schlechte Kommunikation zum Auswahlprozess frustrieren Bewerber. Knapp zwei Drittel der Bewerber verlieren das Interesse an der Stelle, wenn der Bewerbungsprozess zu lange dauert. Doch lange Rekrutierungsprozesse vergraulen nicht nur qualifizierte Bewerber. Sie frustrieren und überlasten zudem die eigenen Mitarbeiter, wie eine aktuelle Arbeitsmarktstudie unter 1000 Arbeitnehmer und 200 HR-Managern in Deutschland zeigt.
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Für drei Viertel der im Führungskräfteverband Chemie VAA vertretenen Fach- und Führungskräfte gilt Vertrauensarbeitszeit, aber nur die Hälfte zieht dieses Arbeitszeitmodell der Zeiterfassung vor. Das zeigt eine aktuelle Umfrage zur Arbeitszeit.
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Das Online-Portal »perso-net.de« bietet umfassendes Wissen zum Personalmanagement und ist speziell auf die Bedürfnisse kleiner und mittlerer Unternehmen zugeschnitten.
Im heutigen Geschäftsumfeld sind Unternehmen ständig bemüht, ihre Effizienz und Produktivität zu maximieren. Zwei der größten Herausforderungen sind der Arbeitszeitbetrug und der Lohnfortzahlungsbetrug. Diese Formen von Betrug verursachen auch für Unternehmen in Kempten nicht nur direkte finanzielle Verluste. Sie beeinträchtigen auch die allgemeine Arbeitsmoral und das Vertrauen innerhalb eines Unternehmens stark. Doch wie tiefgreifend sind die Auswirkungen auf die Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens?
Klassische Jobs, in denen morgens begonnen und zu festen Zeiten gearbeitet wird, werden seltener. Immer mehr Arbeitnehmer fordern flexiblere Arbeitszeiten, und auch die Unternehmen profitieren von individuell auf den Betrieb und die Mitarbeiter zugeschnittenen Arbeitszeitmodellen. Das Prinzip der flexiblen Arbeitszeiten kann Gleitzeit, Teilzeit oder die Möglichkeit, von zu Hause aus zu arbeiten umfassen. Wir zeigen, warum mehr Flexibilität in den meisten Fällen zu mehr Produktivität führt.
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