Data Science (DS)
„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 wir man mit Datensätzen arbeiten, diese analysiert und interpretiert – ist schon auf jedenfall nützlich und gibt denke ich viele Jobs in die Richtung.
Aufnahme ist ok – gibt jetzt mehr Plätze. Ich persönlich bin über Studienfortschritt reingerutscht aber Aufnahme Test ist menschlich, man sollte in jedem Fall lernen und in Statistik sicher sein.
Also ob man reinkommt oder nicht ist halt abhängig davon wieviel sich bewerben.
Einzelne Kurse sind super, vortragende sehr nett – kurs 5 ist dann ein lab wo man an echten Projekten mit verschiedensten Firmen arbeitet – über ein Semester. Da gibts auch regelmäßig Praktikumsplätze und Jobs danach.
Man arbeitet halt an real life Themen und macht was was auch wirklich implementiert wird.
Overall – super happy mit der SBWL“
„Also ich hatte keinen Aufnahmetest aufgrund von Covid19, Kriterium waren Noten mit Schwerpunkt auf Informatische Fächer(BIS, Statistik etc.) Ich habe einen Schnitt von ~1,8 und bin in den „informatischen Fächern“ sehr gut gewesen also ist das Kriterium schon höher. Der Aufnahmetest was ich gehört habe soll machbar aber nicht leicht sein.
Der erste Kurs ist Data Processing 1 dieser Kurs ist echt schwer und wirklich wirklich viel Aufwand wenn man gar keine Ahnung von IT also umso mehr Grundwissen desto besser! in dem Kurs wird die Programmiersprache Python über Jupyterlabs „beigebracht“ man bringt es sich eigentlich selbst bei. Durch Recherche im Internet(Stackoverflow, YT Etc,) Benotung der 5 Hausaufgabe (Programmieraufgaben) ist sehr sehr streng, Fehler werden Anfangs Radikal bewertet. Wenn man sich nicht an Ihre Regeln (Code of Conduct hält) in unserer Gruppe gab es mehrere Fälle in dem z.B.: Die Datei statt „
Mann muss also sich sehr strikt an die Regeln halten und viel Zeit in die Hausaufgaben investieren! Die Profs. sind zwar bemüht aber sichtlich mit der Bewertung von jeweils 5 Hausaufgaben von 60 Studierenden extrem überfordert –> Noten der ersten Hausaufgaben kamen 1 Woche vor Kurs Ende. Auch ist die Sprachbarriere sehr hoch weil die Profs Muttersprachlich Deutsch sind aber ein Fachbezogenes Thema auf English unterrichten müssen.data“, „Data“ benannt wurde und dies wurde dann nicht bewertet bei dem Zweiten Kurs Data Analytics hatte ich nicht den „normalen“ Prof sondern Herrn Roland Hochreiter dieser ist sehr gechillt was Noten angeht (haben alle im Endeffekt eine 1 bekommen) es sollte Fünf „coding Sessions“ geben einfache Programmier aufgaben in R die aber nicht wirklich bewertet wurden. Von diesen 5 gab es letzten Endes auch nur 3. Und der Prof. ist außer der Vo und während de „Coding Sessions“ überhaupt nicht erreichbar.“
„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“