Ehrliche Rückmeldungen aus der Praxis
Erfahrungen von Lernenden, die eines unserer Module durchlaufen haben.
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Nadine Rüegg
Zürich, Starter Modul
"Ich hatte vorher keine Programmierkenntnisse und war unsicher, ob das überhaupt etwas für mich ist. Das Starter Modul hat sich für mich als guter Einstieg herausgestellt – die Schritte waren nachvollziehbar und ich hatte nie das Gefühl, abgehängt zu werden. Die Diskussionen im Forum haben mir auch geholfen."
Mai 2025
Thomas Frei
Basel, Model Building
"Der Model Building Kurs hat mich weitergebracht. Das Feedback nach jedem Abschnitt war hilfreich – ich wusste, was ich richtig gemacht habe und was nicht. Die Projektstruktur hat mir geholfen, dran zu bleiben. Eine Kleinigkeit: Für manche Datasets hätte ich mir etwas mehr Erklärung gewünscht."
April 2025
Leila Baumann
Bern, Mentor Track
"Die Mentor-Sitzungen haben mir wirklich etwas gebracht. Ich war zuvor bei einer grossen Plattform und hatte das Gefühl, völlig allein zu sein. Hier habe ich jemanden, der meine Fortschritte kennt. Der Austausch in der Kohorte ist auch überraschend aktiv."
Mai 2025
Markus Käser
Luzern, Model Building
"Ich wollte verstehen, wie Modelle wirklich trainiert werden – nicht nur auf einem Spielzeugdatensatz. Das hat hier gestimmt. Die Aufgaben haben mich gefordert, aber nicht überfordert. Das Portfolio am Ende war ein nettes Extra."
Juni 2025
Anna Widmer
Winterthur, Starter Modul
"Das Modul war genau das, was ich gesucht habe – ein Einstieg ohne Overload. Ich habe Python-Grundlagen aufgefrischt und verstanden, was ein Modell eigentlich macht. Der Diskussionsraum war aktiv genug, um Antworten zu bekommen."
April 2025
Pascal Graber
St. Gallen, Mentor Track
"Ich bin im Mentor Track seit vier Monaten. Der Rhythmus der Sitzungen passt gut – nicht zu viel, aber genug, um auf Kurs zu bleiben. Marc kennt meinen Stand und stellt die richtigen Fragen. Ich würde es für alle empfehlen, die sich selbst leicht aus dem Takt bringen lassen."
Mai 2025
Wie der Lernweg verlief
Ausgangslage
Datenanalytikerin ohne ML-Kenntnisse
Nadine arbeitete mit Excel und SQL, wollte aber verstehen, wie KI-Modelle aufgebaut werden. Bisherige Versuche mit englischsprachigen Online-Kursen blieben halb beendet.
Vorgehen
AI Starter Modul, 5 Wochen
Einstieg ins Starter Modul in eigenem Tempo. Diskussionsraum für Rückfragen genutzt. Übungen an selbst gewählten Datensätzen aus dem bisherigen Arbeitsbereich.
Ergebnis
Grundverständnis aufgebaut
Nach dem Modul konnte Nadine eigenständig einen Klassifikator in Python aufbauen und erklären, wie er trainiert wird. Sie wechselte direkt in den Model Building Kurs.
"Endlich habe ich verstanden, was hinter den Modellen steckt, die ich täglich nutze."
Ausgangslage
Informatiker mit Grundkenntnissen
Thomas hatte Python-Grundkenntnisse, wollte aber ein Projekt abliefern können, das er vorweisen kann. Tutorials ohne Struktur halfen ihm nicht weiter.
Vorgehen
Model Building Kurs, 12 Wochen
Einstieg direkt in den Kurs. Arbeit mit drei verschiedenen Datensätzen. Vier Meilenstein-Reviews mit Feedback. Abschlussdokumentation nach Portfolio-Vorlage.
Ergebnis
Vorzeigbares Portfolio entstanden
Am Ende des Kurses hatte Thomas drei dokumentierte Modellprojekte im Portfolio. Das Feedback half ihm, typische Anfängerfehler zu verstehen und zu vermeiden.
"Ich habe mehr gelernt als in sechs Monaten auf eigene Faust."
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