Data Science Applications

Machine Learning und künstliche Intelligenz ermöglichen neue Dienstleistungen, Geschäftsprozesse und Geschäftsmodelle. Die Vielfalt an Technologien, Methoden und Plattformen machen deshalb auch in diesem Berufsfeld eine Spezialisierung notwendig. Sie kennen sich in den Grundlagen des Machine Learning bereits aus, und möchten bestimmte Anwendungsgebiete und Methoden noch genauer kennenlernen. Das CAS Data Science Applications bietet Ihnen eine ausgewählte Palette von Themen, die Sie entsprechend Ihren Zielen kombinieren können.

Der Studiengang:

  • richtet sich an Informatiker*innen, Ingenieur*innen, wissenschaftliche Mitarbeitende in verschiedensten Fachgebieten, die sich in Spezialgebiete des Machine Learning und der künstlichen Intelligenz einarbeiten wollen,
  • ermöglicht Ihnen, Ihre Methodik- und Anwendungskompetenz in ausgewählten Fachgebieten entscheidend zu vertiefen,
  • befähigt Sie, auch anspruchsvolle Machine Learning Applikationen und Komponenten professionell zu entwickeln.

 

Dieses CAS wird in Co-Creation mit Ihnen als Teilnehmer*in erstellt.

Steckbrief

  • Titel/Abschluss Certificate of Advanced Studies (CAS)
  • Anmeldefrist Einen Monat vor Studienbeginn
  • Anzahl ECTS 12 ECTS-Credits
  • Kosten Einzeln: CHF 7'500
    Als Teil eines DAS/MAS/EMBA: CHF 6'600
  • Unterrichtssprache Deutsch
  • Studienort Bern Wankdorf
    Biel (SIPBB) | ab Herbst 2022
    Online
  • Nächste Durchführung Frühling 2022

Kontakt

Inhalt + Aufbau

Portrait

Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (AI) schaffen enorme Möglichkeiten für neue Dienstleistungen, Geschäftsprozesse und Geschäftsmodelle. Die Vielfalt an Technologien, Methoden, Plattformen erfordern aber auch in diesem Berufsfeld eine Spezialisierung und spezifisches Detailwissen. Das CAS Data Science Applications geht auf dieses Bedürfnis ein und spricht Data Science Mitarbeitende an, die erste Erfahrungen mit Datenanalyse und Machine Learning haben und sich in folgenden Methodik- oder Anwendungsgebieten vertiefen wolllen:

Ausbildungsziele

  • Sie können Ihre Methodik- und Anwendungskompetenz in ausgewählten Fachgebieten entscheidend vertiefen.
  • Sie sind befähigt, auch anspruchsvolle Machine Learning Applikationen und Komponenten professionell zu entwickeln.
  • Sie arbeiten als Fachspezialist*in in Teams mit, die Machine Learning Komponenten nutzen, konzipieren und bauen.
  • Sie führen eine praktische Umsetzung anhand einer Fallstudie im eigenen Unternehmen oder im eigenen Umfeld durch.

 Gestalten Sie das CAS mit. Nennen Sie uns die Themen, die Sie am meisten interessieren!

Die publizierten Kurse sind frei wählbar. Die Einschreibung erfolgt mit der Anmeldung zum CAS. Es sind in der Regel 8 Teilnehmer*innen erforderlich für die Durchführung eines Kurses. Insgesamt müssen pro Teilnehmer*in 120 Lektionen besucht und die Semesterarbeit durchgeführt werden.

Folgende Kurse werden angeboten:

  • Image Analysis
  • Text Analysis and NLP
  • Audio Analysis
  • Network Analysis
  • Operationalisierung
  • Math Insights
  • Quantencomputing
  • Robotics and AI
  • Recommender Systems
  • Predictive Maintenance and Industrial Applications

Weitere Kurse sind in Planung.

  • Kontaktunterricht
  • Selbststudium
  • Projektarbeit
Kompetenzprofil CAS Data Science Applications

Kompetenzstufen

 

  1. Kenntnisse/Wissen
  2. Verstehen
  3. Anwenden
  4. Analyse
  5. Synthese
  6. Beurteilung

Titel + Abschluss

Certificate of Advanced Studies (CAS) in «Data Science Applications»

Voraussetzungen + Zulassung

  • Informatiker*innen, Ingenieur*innen, wissenschaftliche Mitarbeitende in verschiedensten Fachgebieten, die sich in Spezialgebiete des Machine Learning und der künstlichen Intelligenz einarbeiten wollen.
  • IT-Spezialist*innen in verschiedensten Fachgebieten, die Machine-Learning- und AI-Anwendungen im Rahmen ihrer IT-Dienstleistungen und IT-Architekturen planen und umsetzen wollen.
  • Für Studierende im MAS Data Science kommt das CAS Data Science Applications idealerweise im zweiten oder dritten Semester zum Zug, im Anschluss an das CAS Datenanalyse oder an das CAS Practical Machine Learning.

Für die Zulassung ist in der Regel ein abgeschlossenes Hochschulstudium und Praxiserfahrung erforderlich. 
Personen mit einem Abschluss der höheren Berufsbildung können zugelassen werden, wenn sie über ausreichend Berufserfahrung und wissenschaftlich-methodische Vorkenntnisse verfügen. 

Spezifische Voraussetzungen

  • Sie bringen ein Bachelor-Studium mit, typischerweise in Informatik-, Ökonomie- oder Engineering-Disziplinen und haben Spass an einer algorithmischen Denkweise.
  • Sie bringen erste Erfahrungen in Methoden und Algorithmen des Machine Learning mit. Themen wie Supervised Learning, Unsupervised Learning, Feature Engineering, Evaluation sind Ihnen vertraut.
  • Sie können mit der Sprache Python im Umfeld von Machine Learning Anwendungen arbeiten.
  • Sie haben Vorkenntnisse in Statistik und Datenanalyse.

Je nach gewählten Kursen sind weitere Vorkenntnisse oder berufliche Erfahrungen von Vorteil.

Studienort + Infrastruktur

Nachfolgend sind die wichtigsten Informationen betreffend IT-Infrastruktur am Standort Bern, Wankdorffeldstrasse zusammengefasst.

Detaillierte Informationen sowie Kauftipps und Links zu vergünstigten Angeboten für Studierende finden Sie auf den offiziellen Webseiten der IT-Services im Intranet. Entsprechend sind diese Seiten nur mit BFH-Username und Passwort zugänglich.

Username und Passwort

Sie erhalten zu Studienbeginn ein Benutzerkonto der BFH, welches Sie als Zugang für alle IT-Services benötigt wird. Bitte ändern Sie Ihr Initialpasswort!

WLAN

In allen Gebäuden der BFH steht Ihnen ein sicherer WLAN Zugang zum Schulnetz zur Verfügung.

WLAN-Bezeichnung Anmeldung Verschlüsselung

VPN

bfh Username/Password WPA2

nicht notwendig

eduroam Username/Password WPA2

notwendig

bfh-open

Mobile-Nummer keine

empfohlen

 

Unsere Studierenden nutzen in den Gebäuden der BFH das WLAN "bfh“. Das WLAN „eduroam“ ist für Gäste fremder Hochschulen vorgesehen und darf von den Studierenden der BFH auswärts, zusammen mit VPN verwendet werden. Für Gäste aus der Industrie steht das WLAN „bfh-open“ nach Anmeldung mit den Smart-Phone zur Verfügung. 

E-Mail

Für jeden Benutzeraccount wird an der BFH ein eigenes E-Mail-Konto eingerichtet.

Dieses lautet jeweils: kürzel@bfh.ch oder vorname.name@student.bfh.ch.

Die Adresse steht während der ganzen Studiendauer zur Verfügung und wird von den Dozierenden und der Administration zur Kommunikation verwendet. Es ist empfehlenswert, dieses Konto mindestens einmal pro Tag zu überprüfen. Folgende Varianten stehen zur Verfügung:

  • Verwendung von Microsoft Outlook oder eines andern eigenen E-Mail Client mittels IMAPS resp. SMTP/TLS über imap.bfh.ch:993 (SSL/TLS) und smpt.bfh.ch:587 (STARTTLS)
  • Nachrichten, welche an die BFH-Adresse eingehen, können auch an eine andere (private) Adresse umgeleitet werden.

Homedrive

Mit dem eigenem Benutzeraccount wird den Studierenden an der BFH auch persönlicher Speicherplatz zur Verfügung gestellt. Auf den PC der BFH ist dieser beispielsweise unter "My Documents" abgebildet. Auf dem eigenen PC kann folgendermassen darauf zugegriffen werden:

  • Zugriff mit SCP/SFTP via sslportal.bfh.ch
  • Über die Windows-Protokolle SMB, resp. CIFS kann das Home-Directory über den UNC \\bfhfilerbe01.bfh.ch\kürzel eingebunden werden (erfordert ggf. eine VPN-Verbindung).

Weitere Datenshares

  • \\bfh.ch\data Zentrale Datenablage der Abteilungen
  • \\bfh.ch\data\TI\pool geeignet für den ungesicherten Datenaustausch bei Gruppenarbeiten

Kopieren und Drucken

Zum Kopieren und Drucken stehen an der Wankdorffeldstrasse zwei grosse Druckcenter, in der ersten und zweiten Etage, zur Verfügung.
Unter Voraussetzung einer VPN-Verbindung können diese Drucker über den  Printserver \\print.bfh.ch\FollowMe genutzt werden.
Zum Auslösen der Kopier- und Druckaufträge wird die persönliche BFH-Card benötigt.

Bitte beachten!

  • Verwenden Sie immer die FQDN-Notation (Angabe des Hostnamens mit Domain, z.B. webmail.bfh.ch). Somit vermeiden Sie Konflikte und Ärger.
  • Bei der Abfrage von Usernamen und Passwörtern für Shares und andere Windows-Services der BFH schreiben Sie für Ihren Benutzernamen (Kürzel) bevorzugt "bfh\kürzel" oder "kürzel@bfh.ch"
  • Bei Problemen im Zusammenhang der IT-Infrastruktur melden Sie diese bitte unverzüglich über unser Trouble-Ticket System.

Falls Sie keine Antiviren-Software auf Ihrem Notebook installiert haben, verwenden Sie bitte während der Dauer Ihres Studiums den von der BFH zur Verfügung gestellten Virenschutz von Sophos für Windows, MAC oder Linux-Systeme.

Ab dem Herbstsemester 2022 findet der Unterricht im Neubau des Switzerland Innovation Park Biel/ Bienne (SIPBB) statt, welcher direkt neben dem Bahnhof Biel/Bienne liegt.

Switzerland Innovation Park Biel/Bienne: https://www.sipbb.ch/