Skip to main content

CAS Spatial Data Analytics

Mit neuer Kompetenz Geodaten zielgerichtet modellieren, verarbeiten und interpretieren und so fundierte Entscheidungen aus räumlichen Datenanalysen treffen.

Eckdaten

Abschluss
CAS
ECTS-Punkte
10
Nächster Start
31.01.2022
Dauer
3 Monate
Unterrichtstage
16
Unterrichtssprache
Deutsch
Ort
Olten
Preis
CHF 6'400.-

Anmeldung

Räumliche Datenanalysen im Bereich Data Science und Geoinformation leisten einen wesentlichen Beitrag zur Entscheidungsfindung, etwa bei Fragen zu einer nachhaltigen Zukunft, Location Intelligence, Smart Cities, klimafreundlichen Supply Chains, zur Sicherheit oder zu digitalen Infrastrukturen. Zudem ermöglicht die Geodatenanalyse in den Bereichen Geomatik, Geografie und vielen weiteren Disziplinen und Branchen durch Datenintegration, Analyse, Visualisierung und Kommunikation die Auswahl der passenden Optionen.

Heutzutage liegt der Fokus im Bereich der Geoinformation zunehmend auf komplexen räumlichen Analysen. Reproduzierbarkeit und automatisierte Integration von Analysen in Arbeitsprozesse einer Organisation gewinnen an Relevanz. Räumliche Methoden und Prozesse werden verstärkt direkt in die Digitalisierungsprozesse integriert und neue Werkzeuge ermöglichen ein einfacheres Arbeiten mit Geodaten. Der Aufbau von Datenkompetenz (Data Literacy) in Unternehmen und Organisationen ist besonders wichtig, um Daten, Methoden und Analysen sinnvoll in Kontext zu setzen, korrekt zu interpretieren und entsprechend fundierte Entscheidungen aus den räumlichen Datenanalysen abzuleiten. Dies bedingt eine angepasste Kommunikation und Visualisierung von räumlichen Analysen.

Der Zertifikatslehrgang «CAS FHNW Spatial Data Analytics» ermöglicht den Teilnehmenden, den wirtschaftlichen und technologischen Weiterentwicklungen im Bereich von Geoinformation und GIS (Geographischen Informationssystemen) mit einer fundierten und praxisnahen Weiterbildung entgegenzutreten. Dabei werden in drei Blöcken aktuelle Trends und Technologien aufgenommen, die Methodenkompetenz vertieft und die Anwendung von räumlicher Datenanalyse in verschiedenen Branchen praxisnah erlernt.

Inhalt und Aufbau

Zielpublikum

Der Zertifikatslehrgang eignet sich zur Weiterbildung für Geomatikingenieur*innen, Geograph*innen sowie Umweltingenieur*innen und für Fachleute, die sich mit räumlichen Fragestellungen und Geographischen Informationssystemen (GIS) auseinandersetzen. Er richtet sich an Expert*innen aus den Bereichen Data Science, Verkehr, Logistik, Sicherheit, Finanz- und Versicherungswesen, Geografie, Informatik, Raumplanung, Geomatik, Natur- und Umweltwissenschaften, Biologie, Marketing, Mediamatik und Datenjournalismus.

Aufbau

Der Lehrgang «CAS FHNW Spatial Data Analytics» umfasst 16 Kurstage am modernen FHNW Campus in Olten und ermöglicht ein berufsbegleitendes Studium.
Die Weiterbildung startet am 31. Januar 2022 mit einer viertägigen Einstiegswoche und findet danach wöchentlich, immer am gleichen Wochentag statt.
Der Unterrichtsstil ist eine Mischung aus Vorträgen, Fallstudien, Gruppenarbeiten und praktischen Übungen unter Anleitung von ausgewiesenen Expert*innen und Verwendung entsprechender Software. Im Selbststudium werden die erlernten Inhalte vertieft. Ein wichtiger Bestandteil ist die Zertifikatsarbeit, die in Gruppenarbeit ausgeführt und am Ende des CAS vor allen präsentiert wird. Die Leistungen werden auch bei Gruppenarbeit individuell beurteilt.

Ausbildungsziele

Sie werden im Kurs theoretisch und praktisch lernen, welche Werkzeuge und Prozesse in der Praxis für die räumliche Datenanalyse verwendet werden. Dies umfasst den vollständigen Weg über die Anforderungsanalyse, das Data Engineering, die Replizierbarkeit bis hin zur Integration in Betriebsprozesse. Sie erhalten vertiefte Einblicke in die Methoden der Geoinformationswissenschaft, der räumlichen Statistik und dem Machine Learning mit Geodaten.
Ein Schwerpunkt bildet zudem der interdisziplinäre Einbezug und praxisnahe Austausch von Spatial Data Analytics aus unterschiedlichen Sektoren mit ihren fachspezifischen Fragestellungen, Herausforderungen und Lösungen.

Inhaltsübersicht

Im CAS Spatial Data Analytics werden im Unterricht folgende Inhalte abgedeckt:

  • Spatial Data Analytics / Räumliche Datenanalyse
  • Data Literacy / Datenkompetenz
  • Requirement Analysis / Anforderungsanalyse
  • Spatial Data Engineering
  • Kommunikation und Geovisualisierung
  • Infrastruktur und Integration von Analyse Workflows
  • Cloud Infrastrukturen für Geodaten
  • Geographic Information Retrieval / geografische Informationsbeschaffungssysteme
  • Räumliche Statistik
  • Machine Learning für Raumanalyse
  • Räumliche Datenanalyse in
    • Finanzen und Versicherungen
    • Verwaltung und Administration
    • Datenjournalismus und Kommunikation
    • Sicherheit und Kriminalität
    • Umweltmonitoring
    • Klima
    • Logistik und Kreislaufwirtschaft
    • Mobilität und Verkehr

Zertifikat

Certificate of Advanced Studies «CAS FHNW Spatial Data Analytics» der Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW (10 ECTS).

Organisation

Wissenswertes

CAS 3D GEO - 3D Reality Capture und Analysis

Fachkompetenzen für die Arbeit mit realitätsbasierten 3D-Geodaten: Aktuelle Trends, Technologien, Methoden und Prozesse für Analyse und Darstellung.

zu CAS 3D GEO - 3D Reality Capture und Analysis

CAS Geoinformation & BIM (CAS GeoBIM)

Fundierte Einblicke in die Prozesse der digitalen Bauwirtschaft mit Fokus auf dem Zusammenspiel von BIM und Geoinformationen.

zu CAS Geoinformation & BIM (CAS GeoBIM)

Kurs Open GeoData

Lernen wie offene Geodaten bezogen und angewendet werden und welche Möglichkeiten es u.a. für Visualisierung und Analyse von offenen 3D-Stadtmodellen gibt.

zu Kurs Open GeoData

Orte

FHNW Campus Olten

Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW Riggenbachstrasse 16 4600 Olten
Mehr Infos zum Standort
Diese Seite teilen: