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)
  • Dauer KW43 bis KW14
  • 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 Biel, Aarbergstrasse 46
  • Nächste Durchführung Herbst 2023

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:

  • Predictive Maintenance and Industrial Applications
  • Operationalisierung
  • Audio Analysis
  • Robotics and AI
  • Network Analysis
  • Image Analysis
  • Text Analysis and NLP
  • Recommender Systems
  • Ethik und soziale Auswirkungen
  • 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

Ab dem Herbstsemester 2022 findet der Unterricht an der Aarbergstrasse 46 im Neubau des Switzerland Innovation Park Biel/Bienne (SIPBB) statt, welcher direkt neben dem Bahnhof Biel/Bienne liegt.

Aarbergstrasse 46, 2503 Biel

Aarbergstrasse 46
2503 Biel