Besten Dank für den Artikel. Ich muss leider gestehen, dass meine Erwartungshaltung bei der Überschrift nicht bedient wurde und eher ein recht einseitiger Eindruck hinterlassen wurde. Auf die folgenden Faktoren wurde aus meiner Sicht zum Beispiel nur begrenzt oder gar nicht eingegangen: Kosten (online ist in den meisten Fällen günstiger und einige Topplattformen bieten ihre Kurse sogar kostenlos an) -> mehr Kurse können belegt werden Dauer des Kurses (einige gehen Stunden, Tage, Wochen) Sprache des Kurses (deutsch, englisch, etc.) Anzahl der Themen (online mehr Themen verfügbar als offline) Anbindung an Community (Data Science und KI Communitys sind international und eher online) Top-Spezialisten sind meist online (Andrew Ng (Stanford), MIT, HPI, Cloud-Anbieter-Trainings) Abbruchquote (online vs offline, ich gehe bei offline von geringer aus) Maßgeschneidert (spricht für offline, da dies bei Inhouse-Schulung spezialisierter möglichst ist (wenn Experten vorhanden))