Guten Abend,

ich bin sehr an einer Weiterbildung in den Bereich der Data Science interessiert und wollte mich mal erkundigen, ob hier jemand Erfahrungen gemacht hat. Ich habe Bachelor und Master als WIng an einer TU9 abgeschlossen und mich grundlegend in quantitativen Analysen im Finanzumfeld vertieft. Weil mein weiteres Interesse im Bereich der Logistik liegt werde ich zeitnah eine Stelle als Data Analyst Logistics bei einem internationalen Zulieferer einnehmen. Während die Stelle nicht meiner langfristigen Ausrichtung entspricht, erhoffe ich mir grundlegende Kenntnisse sammeln zu können und mich privat dementsprechend weiterentwickeln zu können. Da meine Stelle auf zwei Jahre befristet ist, möchte ich diese zwei Jahre bestmöglichst nutzen, um meinem Ziel einen Schritt näher zu kommen.

Hat jemand einen ähnlichen Weg beschritten und könnte seine Erfahrungen teilen? Welche Ressourcen wurden verwendet (MOOC etc.), welche Themengebiete sind am relevantesten? Aufgrund meines Studiums bin ich relativ versiert im Umgang mit R, weshalb ich mich (vorerst) gegen Phython entschieden habe und mich derzeit (und in den nächsten ~ 3-6 Monaten) ausschließlich damit beschäftigen werde. Weitere grundlegende Themen auf meiner (noch nicht vollständigen) Liste sind: SQL (beherrsche ich bereits sehr gut), Machine & Deep Learning, Big Data (Hadoop, Spark) und Tableau (Learning on the Job).

Offensichtlich wird es schwer neben dem Job solch eine Fülle von Themen zu behandeln, weshalb Abstriche gemacht werden müssen. Welchen Fokus sollte ich setzen, was übersehe ich hierbei? Da es sich bei Data Science um einen Bereich handelt, der im ständigen Wandel ist, ist mir außerdem bewusst, dass ein kontinuierlicher Lernprozess nötig ist, jedoch möchte ich zunächst den Sprung in den Bereich schaffen.

Über eure Antworten freue ich mich sehr.
VG