In den Jahren 2017 bis 2019 hat Microsoft verschiedene professionelle Ausbildungsprogramme angeboten, mit dem Namen "Microsoft Professional Program for ...".
Ich habe zwei dieser Programme erfolgreich absolviert, die Programme für Data Science and Artificial Intelligence. Also Datenwissenschaften und künstliche Intelligenz - wobei diese eine gewisse Überlappung hatten, so dass ich das quasi parallel als ein großes Programm gehandhabt habe.
Die Programme waren aufgesetzt als Online Kurse, die durch edx, einer von der Harvard Universität und vom MIT (Massachusetts Institute of Technology) gegründeten Online Plattform, durchgeführt wurden.
Die beiden Programme hatten jeweils etwa 12 Kurse, die jeweils etwa eine bis vier Wochen dauerten. Letztlich habe ich etwa 2 Jahre benötigt, um die Programme neben meiner normalen Arbeit durchzuziehen.
Ich hatte also quasi Glück, früh auf die Programme aufmerksam geworden zu sein und sie rechtzeitig vor der Einstellung absolviert zu haben. Und gleichzeitig ein wenig Pech, dass diese intensiven Weiterbildungen letztlich kaum bekannt geworden sind neben den "Platzhirschen" zu dieser Zeit, nämlichen den technischen Zertifizierungen wie "MCSE" und "MCSA" (Microsoft Certified Solution Expert / Associate).
Hier nun erstmal das Zertifikat für das Data Science-Programm:
Und hier das Zertifikat für das KI-Programm:
Kursinhalte
Die folgenden Kurse waren Bestandteile des Data Science Programms:
- Introduction to Data Science
- Analyze and Visualize Data
- Communicate Data Insights / Analytics Storytelling for Impact
- Apply Ethics and Law in Analytics
- Query Relational Data
- Introduction to Python for Data Science
- Essential Math for Machine Learning: Python Edition
- Data Science Research Methods: Python Edition
- Build Machine Learning Models: Python Edition
- Developing Big Data Solutions with Azure Machine Learning
- Implementing Predictive Analytics with Spark in Azure HDInsight
- Final Project: Microsoft Professional Capstone : Data Science
Und hier noch die Ergänzungen aus dem AI Programm, die nicht bereits im DS-Programm enthalten waren.
- Introduction to Artificial Intelligence (AI)
- Ethics and Law in Data and Analytics
- Deep Learning Explained
- Reinforcement Learning Explained
- Natural Language Processing (NLP)
Capstone Predicting Chronic Hunger / chronischen Hunger vorhersagen
Der interessanteste Part war das sogenannte Capstone Projekt am Schluss des Programms.
Dabei handelt es sich um ein quasi-Real-Projekt, also eine Data Science Aufgabe, die man bearbeiten musste, zu der man dann einen Abschlußbericht geschrieben hat und sich mit den sogenannten Peers, also anderen Kursteilnehmern darüber ausgetauscht und sich gegenseitig bewertet hat.
Zu einer Aufgabe, die aus einer Vorhersage besteht, gibt es auch messbare Qualitätskriterien, insofern gab es auch einen kleinen Wettbewerb, in dem man sein Vorhersageergebnis hochgeladen hat und sich mit den Kolleginnen und Kollegen messen konnte.
Basis für die Analyse waren Daten, bestehend aus 43 Merkmalen aus 9 Kategorien für 92 Länder und 16 Jahre. Aus diesen wurden Regressionsmodelle erstellt, die dann tatsächlich einigermaßen genau angegeben haben, ob im betreffenden Land eine Prävalenz für chronischen Hungen herrscht.
Solche Merkmale waren Zugang zu Elektrizität, Bevölkerungsanzahl, Bildungsstand usw.