Inhalt + Aufbau
Portrait
Datenorientiert, vernetzt, gesamtheitlich. In dieser berufsbegleitenden Weiterbildung machen wir Sie mit den wichtigsten Konzepten von Blockchain, Künstlicher Intelligenz und Data Science vertraut. Wir zeigen Ihnen auf, wo Methoden und Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt werden können, was die Grundlagen der Data Science, künstlichen Intelligenz und der Blockchain sind. Von der Theorie, der Datenauswertung über die Anwendung neuer Methoden bis zur konkreten Analyse und Visualisierung von Daten anhand von Fallstudien aus dem Bereich der Finanzindustrie werden Sie die ganze Bandbreite der Digitalisierung kennenlernen.
Dieses CAS nimmt Sie mit auf eine Reise von den technischen Grundlagen über die aktive Implementierung bis hin zur strategischen Ebene dieser neuen Methoden. Dabei erkennen Sie die Chancen der Verwendung von Daten und der künstlichen Intelligenz und nutzen deren Potenzial, um so Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Denn die Zukunft gehört den Daten und den neuen digitalen Methoden und Modellen.
Ausbildungsziele
Das CAS Blockchain, Künstliche Intelligenz und Data Science unterstützt Sie in der digitalen Transformation hin zu einer datengetriebenen Organisation. Sie lernen wesentliche Konzepte, Modelle und Instrumente einer angewandten Data Science für Ihren Arbeitsalltag kennen. Sie werden verhandlungssicher in der Sprache der Data Scientists und können Ihre Interessen in interdisziplinären Projekten vertreten und vorantreiben.
Im CAS werden folgende Kompetenzen auf der strategischen und operativen Ebene vermittelt:
- Sie kennen technische Konzepte, Modelle und Tools im Bereich Data Science und können diese fachspezifisch in der Finanzindustrie anwenden.
- Sie kennen die wesentlichen Innovationen und Trends der künstlichen Intelligenz und Data Science und zeigen Anwendungsszenarien und Gestaltungsoptionen für Ihre Organisation auf.
- Sie verbinden IT und Data Science und nutzen Data Storytelling zur visuellen Kommunikation, indem Sie «blanken Daten» Farbe und Leben geben.
- Sie wenden fundierte theoretische Kenntnisse des maschinellen Lernens als Basis für das Verständnis von digitalen Projekten innerhalb Ihrer Organisation an.
- Sie können die theoretischen Modelle anhand einiger Anwendungsbeispiele konkret mit Hilfe einer Programmiersprache (R/ Python) umsetzen
- Sie verbessern Ihre Entscheidungsfindung sowie die operative und strategische Wertschöpfung Ihrer Produkte, Dienstleistungen sowie Geschäftsmodelle und Strategien auf Basis von Daten und künstlicher Intelligenz. Dabei erkennen Sie Handlungsfelder, um Ihre Organisation laufend zu verbessern.
