Data Science Weiterbildung: Fernunterricht oder Präsenzunterricht – was ist besser?

Data Sciene Weiterbildung: Wenn Du mit dem Lernen beginnst oder dich entscheidest, deine Fähigkeiten zu verbessern, musst Du Dich für eine Lehrmethode entscheiden, die Dir am besten liegt. Ob es sich nun um das Erlernen einer Sprache oder um eine Schulung in Data Science handelt (übrigens gar nicht so weit entfernt von einer neuen Sprache, die es zu erforschen gilt), die Wahl der richtigen Unterrichtsmethode ist entscheidend! Ob Fernunterricht oder Präsenzunterricht, die Vielfalt der Anbieter macht die Entscheidung nicht leichter. Lass uns kurz auf die Vor- und Nachteile jeder dieser Anbieter zurückkommen.

Data Science Weiterbildung in Präsenzunterricht: Die gute alte Methode ?

Die Teilnahme an einem Präsenzkurs in Data Science bedeutet, sich in einem Umfeld zu bewegen, das von einer gemeinschaftlichen geistigen Stimulation angetrieben wird. Der gesunde Wettbewerb, der sich zwischen den Schülern entwickelt, spornt jeden zu Höchstleistungen an und ermöglicht auch gegenseitige Hilfe und Wissensaustausch.  Der einfache Zugang zu einem Lehrer, der auf Fragen antworten kann, stellt sicher, dass jeder Lernende alles richtig versteht. Aus diesem Grund werden diese Art von Kursen in ihrer Gesamtheit absolviert und in fast allen Fällen mit einem Diplom abgeschlossen.  Dennoch hat dieses traditionelle Lernen einige Nachteile, insbesondere im Zusammenhang mit dem Lernen von Data Science: Es gibt immer die Problematik der PC-Aufrüstung: Man braucht eine gute Rechenleistung und RAM-Speicher,  Es müssen Fragen zu administrativen Rechten, zur Installation von Software und Bibliotheken usw. geklärt werden.  Neben den Einrichtungsproblemen gibt es auch Probleme mit der Flexibilität.  Präsenzunterricht ist an bestimmte Zeitfenster gebunden und erfordert manchmal zeitraubende Reisen, die oft nicht mit der Ausübung einer anderen Tätigkeit vereinbar sind.  Es gibt auch keine Möglichkeit, die Ausbildung zu pausieren, was für einige ein Handicap bei der Durchführung ihrer persönlichen Projekte darstellt. Die COVID-19-Krise hat kürzlich eine inhärente Schwäche dieses Systems aufgezeigt: Die physische Präsenz kann nicht immer gewährleistet werden, auch wenn die Kurse per Videokonferenz – mehr oder weniger gut – die physischen Kurse ersetzen konnten. Auch wenn der Wettbewerb durch das Prinzip des physischen Klassenzimmers sicher ist, ist es auch für ein ungleiches Tempo verantwortlich: entweder das Tempo, das von den Spitzenreitern der Klasse vorgegeben wird, oder das Tempo, das von denjenigen vorgegeben wird, die Schwierigkeiten haben.

Online-Ausbildung in Data Science: Eine gute Idee ?

Um diese Unflexibilität des Präsenzunterrichts zu überbrücken, haben sich in den letzten Jahren immer mehr 100 % Online-Kurse entwickelt. Sie haben den Vorteil, dass sie in Bezug auf Zeit, Tempo und Ort sehr flexibel sind. Alles ist der Wahl des Schülers überlassen.  Leider bringt diese neue Freiheit auch neue Schlupflöcher mit sich. Diese Kurse, deren Rhythmus oft weniger verbindlich ist, nehmen im Allgemeinen mehr Zeit in Anspruch, da der Schüler seinen Lernkalender selbst verwaltet, ohne ihm immer Priorität einzuräumen.  Darüber hinaus verlieren diese vollständig online durchgeführten Kurse oft an Qualität und Betreuung, da ihnen ein echter Lehrer fehlt, der dafür sorgt, dass seine Klasse ihn versteht. Die Kursunterlagen sind nicht immer auf den Schüler zugeschnitten und seine Fragen bleiben zu oft unbeantwortet oder die Antworten, die er erhält, sind zu wenig persönlich.  Hinzu kommt ein hohes Maß an Automatisierung, insbesondere bei standardisierten Tests, die automatisch korrigiert werden, ohne viel für den Schüler zu bringen.  Diese Schwierigkeiten, mit denen die Lernenden konfrontiert sind, erklären, warum die Abschlussquote von Onlinekursen deutlich niedriger ist als die von Präsenzkursen. Laut Le Figaro Étudiant würden nur 10 % der Schüler ihren Online-Kurs vom Typ Mooc abschließen… Diese Schwierigkeiten, mit denen die Lernenden konfrontiert sind, erklären, warum die Abschlussquote von Onlinekursen deutlich niedriger ist als die von Präsenzkursen.

Hybrides Lernen – Die beste Lösung für die Data Science?

Um den neuen Herausforderungen des Lernens gerecht zu werden, hat Liora eine hybride Data Science Weiterbildung entwickelt.  Zum ersten Mal in der Data Science ermöglicht es der Unterricht, die Vorteile beider Methoden zu nutzen und gleichzeitig ihre Nachteile zu minimieren. Die persönliche Betreuung wird durch die Bildung von Gruppen gewährleistet, die als Klassen dienen und für die einer unserer Lehrer verantwortlich ist. Individuelle Betreuung bedeutet, dass jeder Lernende die Vorteile eines Lehrers genießt, der ihm zuhört, den er jederzeit fragen kann und der ihn bei der kleinsten Schwäche wieder auf den richtigen Weg bringt.  Darüber hinaus gibt es konkrete Kompetenzen, die dank eines Datenprojekts entwickelt werden, das sich wie ein roter Faden durch die Ausbildung zieht, mit regelmäßig erwarteten Ergebnissen: Die Kompetenzen bleiben nicht theoretisch, sondern werden in die Praxis umgesetzt. Schließlich gibt es keine automatischen Korrekturen mehr, alle Prüfungen werden von unseren Lehrern von Hand korrigiert und jeder Schüler erhält ein individuelles Ergebnis.  Darüber hinaus bietet die 100%ige SaaS-Plattform alle Vorteile des Fernunterrichts. Abgesehen vom Lernkalender jeder Klasse (Start und Ende eines Sprints, begleitet von Coaching-Sitzungen), bieten unsere Kurse die Flexibilität des Fernunterrichts. Da jeder seine eigenen Pläne hat und nicht über die gleiche Zeit verfügt, sind unsere Kurse auch als fortlaufende Kurse oder als Bootcamps verfügbar. Der Lernende kann dann entscheiden, ob er sich vollzeitlich oder weniger intensiv mit dem Thema beschäftigen möchte.  Alles in allem ist dies der Kurs, der die Vorteile beider Methoden ohne deren Nachteile vereint: Die Abschlussquote unter unseren 1500 Alumni liegt bei 100 %. Es ist eine Methode, die besonders für die eine Data Science Weiterbildung geeignet ist und bereits Früchte trägt!  Möchtest du demnächst einen Kurs in Data Science beginnen?