CAS - Certificate of Advanced Studies
In den zahlreichen CAS-Programmen der FHNW erhalten Teilnehmende auf dem für sie relevanten Gebiet in kurzer Zeit fundiertes und praxisorientiertes Fachwissen. Die fachspezifischen Programme sind die Grundbausteine des Weiterbildungsangebotes im Bereich der Advanced Studies und sind häufig Teil eines MAS-oder DAS-Programms. CAS-Programme (mind. 10 ECTS-Punkte) beruhen auf einem Kompetenzprofil, dauern an der FHNW berufsbegleitend ca. ein halbes Jahr und schliessen nach bestandener Qualifikation mit einem Zertifikat ab.
Architektur, Bau und Geomatik
CAS
Betontechnik
FHNW Zertifikatslehrgang CAS Betontechnik – Konstruieren und Ausführen mit Beton – ist eine berufsbegleitende Weiterbildung (10 ECTS) auf Hochschulstufe. Sie ...
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CAS
Fachbauleitung
Praktisches Fachwissen für die Leitung, Kontrolle und Koordination von Spezialist*innen auf der Baustelle.
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Alle CAS Architektur, Bau und Geomatik
Life Sciences
CAS
Entwicklung und Umwelt
Zusammenhänge zwischen industriellem und wirtschaftlichem Fortschritt und Umweltherausforderungen analysieren sowie Strategien hin zu einer nachhaltigeren ...
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CAS
Gesundheit und Umwelt
Die vielfältigen Verflechtungen von Gesundheit und Umwelt verstehen. Lösungen entwerfen, die Gesundheit und Umwelt synergistisch nützen. Den Gesundheitssektor ...
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CAS
Industrie und Umwelt
Auswirkungen des steigenden Verbrauchs natürlicher Ressourcen und der Zunahme der Emissionen thematisieren und ressourcenschonende Lösungen zur Verbesserung ...
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Soziale Arbeit
CAS
Beratung Digital
Digitale Medien sind in der Alltagskommunikation mittlerweile unverzichtbar. Beratungsstellen und Beratende integrieren diese deshalb verstärkt in ihr Angebot. ...
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Technik
CAS
Projektmanagement
Methodische Sicherheit in der Gestaltung komplexer betrieblicher Unternehmenssysteme und in der erfolgreichen Führung von Projektteams.
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CAS
Digital Industry
Das CAS Digital Industry beschäftigt sich schwerpunktmässig mit den neusten Technologien wie IoT, Data-Analytics, Cloud und Mixed Reality.
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CAS
Data Science
Eine anwendungsorientierte Einführung in Data Mining, Machine Learning, Textmining, visuelle Analysen und Big Data.
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