Verwandle Daten in greifbaren Unternehmenserfolg.
Du kombinierst praxisorientierte Module flexibel mit einer Masterarbeit zu einem realen Projekt aus deinem Unternehmen.
Steckbrief
- Abschluss
- MAS
- ECTS-Punkte
- 60
- Unterrichtssprache(n)
- Deutsch, Grundkenntnisse in Englisch essenziell
- Preis
- CHF 24'300 bis CHF 28'300
Ziele und Nutzen
Artificial Intelligence (AI) und Data Science gehören zu den gefragtesten digitalen Kompetenzen der Zukunft. Führungspersonen aus unterschiedlichen Branchen bestätigen, dass das Innovationspotenzial in ihren Unternehmen derzeit in den Bereichen AI und Data Science noch nicht vollständig ausgeschöpft werden kann. Dies zeigt sich auch am Institut für Data Science der FHNW, wo die Zahl der Projektanfragen kontinuierlich zunimmt.
Der Master of Advanced Studies (MAS) in Data Science an der FHNW trägt aktiv dazu bei, diesem Fachkräftemangel entgegenzuwirken. Absolventinnen und Absolventen des Weiterbildungsprogramms MAS Data Science sind dank ihres erworbenen Wissens in der Lage, Anwendungsfälle für AI und Data Science zu identifizieren, entsprechende Lösungen umzusetzen und produktiv zu betreiben. Die praxisnahe Anwendung von Künstlicher Intelligenz und Data Science spielt dabei eine zentrale Rolle: Übungen und Projektarbeiten sind ein wichtiger Bestandteil des gesamten Weiterbildungsprogramms. Bereits im CAS Data Science sowie in verschiedenen Vertiefungsmodulen und weiteren CAS-Programmen arbeiten die Teilnehmenden an realen Anwendungsfällen aus ihrem beruflichen oder persönlichen Umfeld und maximieren so den Mehrwert der Weiterbildung.
Das modular aufgebaute MAS-Weiterbildungsprogramm ermöglicht den Teilnehmenden, sich im weitläufigen Themenfeld von AI und Data Science individuell zu spezialisieren. Dank eines flexiblen Modulaufbaus können neue Themen und Technologien rasch in das Weiterbildungsangebot integriert werden. Das sorgt nicht nur dafür, dass die Inhalte stets am Puls der technologischen Entwicklung bleiben, sondern ermöglicht auch ehemaligen Teilnehmenden ein lebenslanges Lernen, indem sie neue Module einzeln besuchen und ihr Wissen kontinuierlich erweitern können.
Zielpublikum
Du hast analytisches Interesse und beschäftigst dich bereits mit Datenverwaltung und -auswertung oder möchtest Aufgaben im Bereich Data Science übernehmen und dir anwendungsorientiertes Expertenwissen sowie Praxiserfahrung in Python aneignen.
Inhalt und Aufbau
Der MAS Data Science ist modular aufgebaut und umfasst insgesamt 60 ECTS-Punkte. Die beiden Weiterbildungsprogramme «CAS Data Engineering» und «CAS Deep Learning» beinhalten verschiedene Fachvertiefungsmodule, die dem MAS Data Science angerechnet werden können.. Das CAS Deep Learning lässt sich vollständig an den MAS Data Science anrechnen. Zudem kannst du entweder das CAS Data Engineering oder das CAS AI Operations vollständig an den MAS Data Science angerechnet werden.

CAS Data Science (15 ECTS)
Das CAS Data Science geht in die Breite und vermittelt die Grundlagen in den Bereichen Lineare Algebra, Statistik, Data Wrangling, Data Mining, Machine Learning, ML Ops, Einführung in Deep Learning, Information Visualization, Einführung in Zeitreihenanalyse, Recommender Systeme und NLP.
Teilnehmende, welche das CAS Data Engineering oder das CAS AI Operations besuchen und an den MAS Data Science anrechnen wollen, können die MAS Data Science-Weiterbildung auch mit diesem starten.
Fachvertiefung (30 ECTS)
Im Rahmen der Fachvertiefung müssen Fachvertiefungsmodule im Umfang von mindestens 30 ECTS-Punkten absolviert werden. Viele Fachvertiefungsmodule sind in andere CAS-Programme eingebettet.
Folgende Weiterbildungsprogramme können dem MAS Data Science angerechnet werden:
- CAS Deep Learning (15 ECTS-Punkte)
- CAS AI Operations (12 ECTS-Punkte) oder CAS Data Engineering (15 ECTS-Punkte)
MAS-Thesis (15 ECTS)
In der MAS-Diplomarbeit bearbeiten die Teilnehmenden ein eigenständig definiertes Data Science-Projekt. Vorzugsweise wird gleich ein Anwendungsfall und Daten aus dem eigenen Betrieb erarbeitet. Ist dies nicht möglich, wird ein Anwendungsfall und Datensatz zur Verfügung gestellt.
Dozierende
Der Grossteil der Dozierenden dieses Weiterbildungslehrgangs kommt aus der Privatwirtschaft, die anderen aus der angewandten Forschung.Dadurch lernst du nicht nur Theorie aus Lehrbüchern, sondern bekommst auch wertvolles Praxiswissen. Unsere Dozierenden zeigen dir, welche Konzepte und Technologien sich im Berufsalltag wirklich bewährt haben – und warum.
Voraussetzungen und Zulassung
Vorausgesetzt wird ein Hochschulabschluss (Fachhochschule, Universität oder technische Hochschule) oder eine abgeschlossene Berufsausbildung mit entsprechender Praxiserfahrung.
Auch ohne Hochschulabschluss kannst du zugelassen werden: Wenn du deine fachliche Eignung auf anderem Weg nachweist (sur Dossier), ist eine individuelle Aufnahme möglich.
Organisatorisches
Kosten
Die Kosten für das MAS Data Science Programm sind abhängig von der Wahl der CAS-Programme und Fachvertiefungsmodule. Deshalb belaufen sich die Gesamtkosten für das MAS Data Science zwischen CHF 24'300 und CHF 28'300.-.
Die kostengünstigste Variante für CHF 24'300 setzt sich zusammen aus:
- CAS Data Science: CHF 7'800.-
- CAS Data Engineering oder CAS Deep Learning: CHF 7'800.-
- Fachvertiefungsmodule im Umfang von 9 ECTS-Punkten: CHF 5'400.-
- Selbstständige Wissenserarbeitung (3 ECTS-Punkte): CHF 400.-
- Individuelle Projektarbeit (3 ECTS-Punkte): CHF 400.-
- MAS-Thesis: CHF 2'500.-
Die teuerste Variante für CHF 28'300.- setzt sich für die Fachvertiefung aus frei wählbaren Modulen zusammen (ohne die Module «Individuelle Projektarbeit (unbetreut)» oder die «Selbständige Wissenserarbeitung», da diese Module kostengünstiger sind):
- CAS Data Science: CHF 7'800.-
- Fachvertiefungsmodule im Umfang von 30 ECTS-Punkten: CHF 18'000.-
- MAS-Thesis: CHF 2'500.-
Natürlich ist es auch möglich, sich lediglich ein weiteres CAS-Programm an den MAS Data Science anrechnen zu lassen und die weiteren benötigten ECTS-Punkte im Rahmen individuell gewählter Fachvertiefungsmodule zu sammeln.
Dauer
Die Dauer der MAS Data Science Weiterbildung ist maximal auf 5 Jahre beschränkt.
Es ist möglich, den kompletten MAS Data Science in 4 Semestern zu absolvieren:
- Semester: CAS Data Science
- und 3. Semester: Fachvertiefungsmodule / weitere CAS-Programme
- Semester: MAS-Thesis
Um sich vertieft mit der Materie auseinandersetzen zu können, kann es jedoch auch sinnvoll sein, die Weiterbildung in 5 oder mehr Semestern zu absolvieren.
Kursmaterial
Du arbeitest während der Kurszeit mit deinem eigenen Notebook. Bitte stelle sicher, dass du auf diesem Gerät neue Software installieren kannst. Die benötigten Tools/Software und detaillierte Anweisungen zur Installation werden zur Verfügung gestellt.
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