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      Online-Infoanlass am 22. Mai

      Weiterbildungen in Architektur, Bau und Geomatik –...
      Alle News aus dem Berei...
      CAS Spatial Data Analytics - Zukunftsweisende Weiterbildung für...
      16.4.2025 | Hochschule für Architektur, Bau und Geomatik

      CAS Spatial Data Analytics - Zukunftsweisende Weiterbildung für Geodaten-Kompetenz

      In einer datengetriebenen Welt sind fundierte Geodatenanalysen für Unternehmen entscheidend. Die Hochschule für Architektur, Bau und Geomatik FHNW bietet mit dem CAS Spatial Data Analytics eine praxisorientierte Weiterbildung, die Fachkräften hilft, Geodaten effizient zu nutzen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Das Programm umfasst die Kernbereiche Geovisualisierung, Künstliche Intelligenz, Data Engineering & Big Data.

      Warum sind Geodaten so wichtig?  

      Heutzutage liegt der Fokus im Bereich der Geoinformation zunehmend auf komplexen räumlichen Analysen. Ihre Reproduzierbarkeit und automatisierte Integration in Arbeitsprozesse gewinnen an Bedeutung, da Unternehmen verstärkt auf digitale Prozesse setzen. Neue Technologien und Werkzeuge erleichtern die Arbeit mit Geodaten und ermöglichen eine präzisere Entscheidungsfindung. Räumliche Datenanalysen leisten einen entscheidenden Beitrag zur Bewältigung globaler Herausforderungen und Innovationen in den verschiedensten Bereichen:

      • In der Nachhaltigkeit & Smart Cities durch die Optimierung von Stadtentwicklung, Mobilität und Infrastruktur

      • klimafreundliche Supply Chains in Form von effizienteren Logistikprozessen durch präzise Standort- und Routenplanung

      • verbessertes Risikomanagement durchpräventive Massnahmen, basierend auf der Analyse von Umwelt- und Wetterdaten.  

      Der Aufbau von Datenkompetenz (Data Literacy) ist essenziell, um Daten, Methoden und Analysen sinnvoll in einen Kontext zu setzen. Unternehmen und Organisationen profitieren von Geodatenanalysen durch bessere Entscheidungsgrundlagen und datengetriebene Einblicke, optimierte Prozessabläufe durch automatisierte Geodatenintegration sowie effiziente Kommunikation und Visualisierung von Analyseergebnissen. 

      Geodatenanalyse in der Praxis: Branchenbeispiele 

      • Lager- und Logistikprozesse: Geodaten unterstützen die Supply-Chain-Planung, optimieren Lieferketten und verbessern die Distributionsplanung.

      • Verkehrssimulationen und Verkehrsmodelle: Geodaten helfen, das reale Verkehrsaufkommen zu simulieren, Prognosen zu erstellen und Infrastrukturmassnahmen zu bewerten.

      • Versicherungsbranche: Risikobewertung durch Umwelt- und Wetteranalysen, Schadensfrüherkennung und schnellere Bearbeitung von Schadensfällen.

      • Raumplanung: Optimierte Standortevaluation, Wohnraumanalysen und Integration von Schutzgebieten in Planungsprozessen

      • Forstwirtschaft & Biologie: Geodaten helfen bei der Analyse von Wildtierkorridoren, Tierverbreitungen und Schutzgebieten.

      • Marketing & Vertrieb: Standortanalysen und Geomarketing zur Optimierung von Vertriebsstrategien und Markterschliessung.  

      «Es geht nicht nur darum Geodaten zu verstehen, sondern auch die richtigen Prozesse und Werkzeuge anzuwenden. Die Fähigkeit, Daten auf kritische Weise zu erfassen, zu verarbeiten und datengetrieben anzuwenden, ist eine Schlüsselkompetenz für die Zukunft der Arbeitswelt.»
      Pia Bereuter

      Was wird in den Modulen des CAS Spatial Data Analytics vermittelt? 

      Das Weiterbildungsprogramm CAS Spatial Data Analytics ist auf die steigenden Anforderungen an die Geodatenanalyse in der heutigen Arbeitswelt ausgerichtet. Das CAS-Programm vermittelt nicht nur theoretisches Wissen, sondern legt grossen Wert auf praktische Anwendungen. In praxisorientierten Workshops und interdisziplinären Projekten werden echte Anwendungsfälle aus verschiedenen Branchen bearbeitet. Die Teilnehmenden erwerben praxisorientierte Kenntnisse in der Bereinigung, Analyse und Visualisierung von Geodaten. Der Fokus liegt dabei auf datengetriebenen Entscheidungsprozessen sowie den Anforderungen moderner GIS- und Data-Science-Anwendungen. Um einen breiten Einblick in die Geodatenanalyse zu geben, gliedert sich der CAS in drei Module: 

      • Modul Geovisualisierung: Darstellung und Kommunikation von Geodaten durch innovative Visualisierungstechniken.
      • Modul Künstliche Intelligenz: Nutzung von Machine Learning zur Mustererkennung und Analyse grosser Geodatensätze. 
      • Modul Data Engineering & Big Data: Datenaufbereitung, Integration und Automatisierung von Geodatenprozessen. Big Data: Umgang mit grossen, komplexen Datenmengen und deren Aufbereitung für aussagekräftige Analysen. 

      In den kommenden Blogbeiträgen werden wir die Experten der Module, wie auch deren Inhalte vorstellen. 

      CAS Spatial Data Analytics

      Nutzen Sie die Chance, Ihre Datenkompetenz mit dem CAS Spatial Data Analytics auf das nächste Level zu heben! Die Weiterbildung bietet nicht nur die Möglichkeit, theoretisches Wissen zu erwerben, sondern auch die Anwendung von Geodaten in der eigenen beruflichen Praxis zu erlernen. Sie befähigt die Teilnehmenden, den wachsenden Anforderungen an die Integration von Geodaten in Unternehmensprozesse gerecht zu werden und dabei die digitale Zukunft ihrer Branche aktiv mitzugestalten. 

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      Rosanna Ninu

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      Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW Hochschule für Architektur, Bau und Geomatik Hofackerstrasse 30 4132 Muttenz

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      11.W.03

      Pia Bereuter

      Prof. Dr. Pia Bereuter

      Angewandte Geoinformationswissenschaften

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      +41 61 228 55 57

      E-Mail

      pia.bereuter@fhnw.ch

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      Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW Hochschule für Architektur, Bau und Geomatik Institut Geomatik Hofackerstrasse 30 4132 Muttenz

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