Šēnfelda jaunie papildinājumi: atgriešanās cerības un jaunas iespējas komandā!

Šēnfelda jaunie papildinājumi: atgriešanās cerības un jaunas iespējas komandā!

Aizraujošs jauns sākums Šēnfeldē ir pie apvāršņa, futbola komandai pastiprinoties ar četriem jauniem talantiem. Miči Heniksls, Sinans Kaja, Marko Šnablers un Mārvins Šulcs ir jaunās sejas, kas aizvedīs komandu uz sezonas otro pusi. Treneris Daniels Beiers ir optimistisks un uzskata, ka komanda ir spēcīgāka, nekā tā bija rudenī, neskatoties uz atslēgas spēlētāja Fabiana Märkta aiziešanu. Ar nepacietību tiek gaidīta arī Lukasa Mitervahauera atgriešanās, kuram krustenisko saišu plīsuma dēļ nācās ņemt gandrīz gadu ilgu pārtraukumu. "Mēs esam labi sagatavojušies un ar nepacietību gaidām atgriešanos," citēts Bayer noen.at ziņots.

Perspektīvas studiju iespējas

Tikmēr MIT daudzi studenti sāk interesēties par jaunu, novatorisku kursu, kas izgaismo sarežģīto tehnoloģiju un sabiedrības mijiedarbību. 6-14 lielais, kas tika uzsākts 2017. gadā, apvieno datorzinātnes, datu zinātni un uzņēmējdarbību. Šī starpdisciplinārā izglītība ļauj studentiem apgūt tehniskās prasmes, vienlaikus izprotot, kā šīs prasmes var pielietot reālajā pasaulē. MIT ziņas uzsver, ka studenti šajā kursā apgūst ne tikai programmēšanas prasmes un matemātikas pamatus, bet arī mācās izmantot datus, lai risinātu reālas problēmas. Pieprasījums pēc šādiem “bilingvāliem” absolventiem, kas ir apmācīti gan datorzinātnēs, gan ekonomikā, nepārtraukti pieaug, jo īpaši tāpēc, ka arvien vairāk saimnieciskās darbības notiek tiešsaistē.

Pašreizējā studenta Ali Sinana Kajas piemērs parāda, cik vērtīga šī specialitāte ir jūsu turpmākajai karjerai. Kaya studiju laikā jau ir pabeigusi stažēšanos un pētniecības projektus slavenās iestādēs un uzskata, ka ir labi sagatavots, lai gūtu panākumus arvien vairāk uz datiem balstītajā darba pasaulē. "Es uzskatu, ka šī prasmju kombinācija padara mani par labāku datu zinātnieku," saka Kaja. Šie jaunie treniņu ceļi varētu būt svarīgi arī Šēnfelda nākotnes futbola komandai. Stratēģijas, datu analīzes un veiktspējas mijiedarbība varētu būt izšķiroša, lai gūtu panākumus šajā jomā.