Datenberufe, wie z.B. Data Scientist oder Data Analyst, sind zweifellos einer der vielversprechendsten Berufszweige der Zukunft. Diejenigen, die bereits über Kompetenzen in diesem Bereich verfügen, können sich auf eine rosige Zukunft freuen.

Für alle anderen ist es aber nicht zu spät, um das nötige Knowhow zu erwerben und selbst eine „Datenkarriere“ einzuschlagen. Inzwischen geht das sogar ganz unkompliziert in den eigenen vier Wänden. Eine Online-Weiterbildung macht es möglich.

Worin unterscheidet sich eine Online-Weiterbildung von einer klassischen Weiterbildung im Präsenzunterricht?

Zunächst einmal unterscheidet sich der Lernort. Während eine klassische Weiterbildung in einer Unterrichtsstätte absolviert wird, kann der Lernende bei der Online-Weiterbildung selbst bestimmen, von wo aus er an den Kursen teilnimmt. Dies ermöglicht eine höhere Flexibilität.

Insbesondere bei Weiterbildungen, die sich über mehrere Monate erstrecken, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass der Lernende einen Teil der Unterrichtseinheiten verpasst. Die Gründe dafür sind vielfältig. Neben krankheitsbedingtem Ausfall oder privaten Zwischenfällen können auch geplante Urlaube oder wichtige Termine ursächlich für die Abwesenheit vom Unterricht sein. Dadurch kann der Lernende schnell den Anschluss verlieren und läuft Gefahr, die Weiterbildung nicht abzuschließen zu können.

Bei einer Online-Weiterbildung sind diese Risiken minimal. Eine Nicht-Teilnahme fällt kaum ins Gewicht, da der Kursinhalt problemlos nachgearbeitet werden kann. Denn in der Regel werden die Kurse aufgezeichnet. Dies bietet überdies den Vorteil, dass die Inhalte wiederholt werden können.

Wieso bevorzugen immer mehr Lernende eine Online-Weiterbildung?

Zunächst einmal bietet das Online-Format den Zugang zu einer deutlich größeren Auswahl möglicher Weiterbildungsangebote. Statt nur in einem begrenzten Umkreis kann der Lernende zwischen Fernkursen aus dem gesamten Land oder teilweise sogar weltweit wählen.

Dies erlaubt es nicht nur jene Weiterbildung zu machen, die am besten zu den eigenen Bedürfnissen und Wünschen passt, sondern zudem auch die Preise der verschiedenen Anbieter miteinander zu vergleichen. Die gestiegene Akzeptanz solcher Abschlüsse ist ein weiterer, treibender Faktor dieser Entwicklung.

Darüber hinaus kommt dem lebenslangen Lernen eine immer größere Bedeutung zu. Heutzutage wird von Arbeitnehmern erwartet, dass sie sich ständig auf dem neuesten Stand der Technik halten. Dadurch sind viele Arbeitnehmer bereit, einen Teil ihrer Freizeit zu opfern, um den eigenen Wissensstand zu erweitern.

Hier kommt den Lernenden das Online-Format zugute. Dieses ist in der Regel nämlich deutlich besser mit dem oftmals stressigen Arbeitsalltag vereinbar. Der mit der Weiterbildung verbundene zusätzliche Zeitaufwand kann so minimiert werden.

Warum eignet sich das Online-Format besonders für Data-Weiterbildungen?

Eine Online-Weiterbildung zum Data Scientist bietet eine optimale Vorbereitung auf den späteren Berufsalltag. Denn zur Ausübung seiner Aufgaben ist der Data Scientist wie kaum ein anderer Beruf auf die technische Unterstützung eines Computers angewiesen. Ohne deren Rechenleistung, die den Einsatz von Machine Learning und diverser Algorithmen möglich machen, wäre es nämlich kaum möglich, nützliche Erkenntnisse aus den enormen Datenmengen im Zeitalter von Big Data zu gewinnen.

Dieser Umstand spiegelt sich entsprechend auch in der Weiterbildung wider, für die der Computer ein unverzichtbares Hilfsmittel darstellt. Denn zum Erlernen der verschiedenen Programmiersprachen, die ein Data Scientist beherrschen sollte, trägt die praxisnahe Anwendung in Form von verschiedenen Übungsaufgaben und Use Cases maßgeblich bei. Ohne die Anwendung dieser Kenntnisse wäre der Lernerfolg merklich geschmälert.

Fazit

Die Gründe, sich für eine Weiterbildung zum Data Scientist im Online-Format zu entscheiden, sind also vielfältig. Nach Monaten im Home-Office, um der beruflichen Tätigkeit nachzugehen, hat sich inzwischen auch das Online-Lernen als echte Alternative zum klassischen Präsenzunterricht bewährt.

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