Was unsere Kurse von anderen unterscheidet
Kein leeres Versprechen, kein Schnellkurs-Versprechen. Stattdessen: klare Struktur, ehrliches Feedback und ein Lernumfeld, das sich an realen Projekten orientiert.
Zur StartseiteSechs Merkmale, die Neuronfeld ausmachen
Jedes dieser Merkmale ist eine bewusste Entscheidung — keine Marketingformel.
Projektbasiertes Lernen
Konzepte werden nicht nur erklärt — sie werden direkt in realen ML-Projekten angewendet. Das gibt dem Lernprozess einen klaren Anker.
Code-Reviews im Aufbaukurs
Eingereichte Projekte werden von Kursleitenden gelesen und kommentiert — mit konkreten Hinweisen, nicht mit generischen Bewertungen.
Aktive Peer-Community
Lerngruppen nach Thema und ein moderiertes Forum ermöglichen echten Austausch — über Code, Konzepte und Lernwege.
Klar definierte Lernpfade
Jeder Kurs nennt klare Voraussetzungen und Lernziele. Kein unklarer Versprechen — nur nachvollziehbare Schritte.
Mentoring auf Anfrage
Die Mitgliedschaft beinhaltet geplante Einzelgespräche mit einem Mentor — nicht als Bonus, sondern als fester Bestandteil des Formats.
Schweizer Datenschutzstandard
Alle Teilnehmerdaten werden nach DSG verarbeitet. Kein Tracking ohne Zustimmung, keine Weitergabe ohne Grund.
Ein Team mit echtem ML-Hintergrund
Die Kursleitenden bei Neuronfeld sind keine Generalist*innen. Lukas Meier entwickelt aktiv Python-basierte ML-Modelle, Tobias Huber bringt Industrie-Erfahrung aus Fintech- und Datenprojekten mit. Die Kursinhalte entstehen aus dieser Praxis heraus — nicht aus Lehrbuchauszügen.
- Kursinhalte aus aktiver Entwicklungspraxis
- Regelmässige Aktualisierung der Bibliotheksversionen
- Didaktisch aufbereitet durch Pädagogin mit Erwachsenenbildungserfahrung
// Kursinhalt-Prüfzyklus
Lektionen, Notebooks und Code-Beispiele werden mindestens halbjährlich überprüft. Wenn sich die Python-Ökosystem-Bibliotheken verändern, ziehen die Kursinhalte nach — damit Lernende nicht mit veralteten APIs arbeiten.
// Technologie-Stack
Kurse arbeiten mit dem produktiven Python ML-Stack: scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib. Im Aufbaukurs kommen je nach Projektthema weitere Tools dazu.
Notebooks laufen in Jupyter-kompatiblen Umgebungen und können lokal oder in der Cloud bearbeitet werden.
Praxisnaher Python-Stack, kein Spielzeug-Tooling
Neuronfeld-Kurse verwenden denselben Stack, den Datenwissenschaftler in realen Projekten einsetzen. Lernende gewöhnen sich von Anfang an an Werkzeuge, die sie danach weiterverwenden können — nicht an vereinfachte Wrapper, die beim nächsten echten Problem im Weg stehen.
- Standardisierter ML-Stack ohne eigene Abstraktionsschicht
- Jupyter Notebooks mit Schritt-für-Schritt-Aufbau
- Kompatibel mit lokaler Entwicklungsumgebung
Unterstützung, die über das Video hinausgeht
Aufgezeichnete Lektionen sind ein Anfang, aber keine vollständige Lernumgebung. Neuronfeld ergänzt sie durch Code-Reviews, Peer-Forum und Mentoring — Formate, die Rückmeldung ermöglichen und Lernende nicht allein lassen.
- Forum-Antworten von Kursleitenden innerhalb von 2–3 Werktagen
- Peer-Gruppen nach Kursstand und Interessensgebiet
- Mentoring-Termine in der Mitgliedschaft fix eingeplant
// Antwortzeiten
// Preisübersicht CHF
Faire Preise ohne versteckte Stufen
Neuronfeld veröffentlicht alle Preise offen — kein "Preis auf Anfrage", keine Upsell-Spiralen nach dem Kauf. Wer einen Kurs bucht, weiss vorher genau, was darin enthalten ist und was nicht.
- Keine Pflicht zur Kombination der Kurse
- Klare Beschreibung was im Preis enthalten ist
- Zahlung in CHF, Rechnungsstellung auf Anfrage
Neuronfeld vs. typische Lernplattformen
Ein ehrlicher Blick auf den Unterschied — ohne die Konkurrenz schlechtzureden.
| Merkmal | Typische Plattform | Neuronfeld |
|---|---|---|
| Code-Feedback auf Projekte | ||
| Persönliches Mentoring | ||
| Klare Voraussetzungen je Kurs | oft ungenau | |
| Ohne Ergebnis-Versprechen | häufig übertrieben | |
| Kurse auf Deutsch | oft nur Englisch | |
| Datenschutz nach CH-DSG | ||
| Portfolio-Vorlage im Preis |
Was es nur bei Neuronfeld gibt
Portfolio-Vorlage als Kursbestandteil
Im Aufbaukurs ist eine strukturierte Portfolio-Vorlage enthalten — nicht als Download-Bonus, sondern als integrierter Teil des Lernprozesses. Lernende dokumentieren ihre Projekte darin direkt.
Moderierte deutschsprachige Community
Forum und Peer-Gruppen sind aktiv moderiert und auf Deutsch — was den Austausch für Lernende aus der Schweiz, Deutschland und Österreich zugänglicher macht als englischsprachige Alternativen.
Kurse bauen aufeinander auf
Grundkurs, Projektkurs und Mentoring sind als Progression konzipiert — Lernende wissen, wohin sie nach jedem Abschnitt gehen können, ohne neu orientieren zu müssen.
Direkte Kommunikation mit Kursleitenden
Lernende kommunizieren direkt mit den Personen, die den Kurs erstellt haben — kein Support-Ticketsystem, keine anonymen Tutor*innen aus einem externen Pool.
Was wir seit 2021 aufgebaut haben
Jahre
aktive Kursentwicklung und -begleitung
Lernende
haben mindestens einen Kurs abgeschlossen
Kursformate
aufeinander aufbauend, klar strukturiert
Datenschutz
DSG-konforme Datenverarbeitung seit Tag 1
Überzeug dich selbst
Schreib uns mit deinen Fragen — wir helfen dir einzuschätzen, ob und welcher Kurs für dich passt.
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