Daten verstehen, Geoinformationen nutzbar machen – CAS Spatial Data Analytics
Geodaten sind aus unserem Alltag kaum mehr wegzudenken – sie stecken in Navigationssystemen, Apps, Smart Cities und Umweltanalysen. Doch die wachsende Menge an Daten stellt auch neue Anforderungen an ihre Verarbeitung, Analyse und Interpretation. Das Modul Data Engineering und Big Data im CAS Spatial Data Analytics vermittelt das notwendige Know-how, um räumliche Daten systematisch zu strukturieren und für intelligente Analysen nutzbar zu machen.
Das Modul Data Engineering und Big Data umfasst die wichtigsten Grundlagen und Werkzeuge, um mit grossen und komplexen Geodatenmengen umzugehen: Von der Aufbereitung und Integration unterschiedlicher Datenquellen mit ETL-Prozessen über den Einsatz von Open Geo Data und Geo Data Warehouses bis hin zur Anwendung von Big-Data-Methoden. Teilnehmende lernen dabei, wie sie mit modernen Technologien und Methoden Geodaten effizient nutzbar machen und daraus räumlich relevante Erkenntnisse gewinnen.
Im Modul Data Engineering und Big Data geht es darum, Geodaten als strategische Ressource zu begreifen und zu lernen, wie man mit ihnen fundiert professionell arbeitet. Wir starten mit der Analyse unterschiedlicher und heterogener, räumlicher Datenquellen und zeigen, wie man diese durch ETL-Prozesse in eine strukturierte, auswertbare Form bringt. Ein weiterer wichtiger Teil ist der Umgang mit offenen Datenquellen und Geo Data Warehouses. Die Teilnehmenden lernen, wie diese aufgebaut sind, welche Rolle Adressdaten und Geocoding spielen und wie sich daraus wertvolle Analysen entwickeln lassen. Abschliessend vertiefen wir das Thema (Spatial) Big Data: Hier zeigen wir, wie riesige, oft verteilte Datenmengen verarbeitet werden können, welche Tools und Datenbanksysteme sinnvoll sind und wie räumliche Daten in skalierbaren Systemen nutzbar gemacht werden.
Räumliche Daten entstehen heute überall: in Sensoren, Logistiksystemen, Texten, Social Media oder offenen Verwaltungsdaten. Wer diese Daten richtig verknüpfen und analysieren kann, verschafft sich einen echten Mehrwert. Viele Unternehmen und Organisationen stehen vor der Herausforderung, riesige Mengen an unstrukturierten oder schwer zugänglichen Geodaten sinnvoll nutzbar zu machen. Genau dafür vermitteln wir die nötigen Werkzeuge und Denkweisen. Gerade auch der Bereich Geographic Information Retrieval, also das Extrahieren räumlicher Informationen aus Texten mit NLP (Natural Language Processing), gewinnt an Bedeutung – etwa bei der Auswertung von Berichten, Medien oder digitalen Plattformen.
Datenkompetenz mit Raumbezug ist heute in nahezu allen Branchen gefragt, ob in der Verwaltung, Beratung, Stadtentwicklung, im Umweltbereich oder in der Privatwirtschaft. Unsere Teilnehmenden können nach dem Modul komplexe Datenflüsse analysieren, relevante Datenquellen identifizieren, Analysen durchführen und Big-Data-Technologien einsetzen. Sie gewinnen dadurch nicht nur ein vertieftes Verständnis für die technische Seite der Datenverarbeitung, sondern auch für deren strategische Bedeutung und bringen sich so als gefragte Fachpersonen für datenbasierte Entscheidungsprozesse in Stellung.
Nutze die Chance, deine 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.
