DAS Data Engineering & AI Operations

Es werden praxisrelevante Kompetenzen für den End-to-End-Aufbau und Betrieb moderner Daten-Infrastrukturen und AI-Lösungen vermittelt.

Eckdaten

Abschluss: DAS
ECTS-Punkte: 30
Nächster Start: 2x pro Jahr (Frühling und Herbst)
Unterrichtstage: Fr./Sa.
Unterrichtssprache: Deutsch, Grundkenntnisse in Englisch essenziell
Durchführungsort(e): Windisch
Preis: CHF 14'500.-

Zu den Info-Anlässen Jetzt anmelden

Mobile navi goes here!

Die Teilnehmenden lernen, Daten aus verschiedenen Quellen über skalierbare Pipelines zu beziehen, aufzubereiten und in Datenbanken, einem Data Warehouse oder einem Data Lake zusammenzuführen. Softwarekomponenten werden robust und wartbar implementiert und als containerisierte Services in Cloud- und On-Prem Umgebungen betrieben. CI/CD-Pipelines sorgen dafür, dass neue Softwarekomponenten bereits frühzeitig getestet werden können. Die komplette Daten-Infrastruktur wird permanent überwacht, so dass Probleme frühzeitig adressiert werden können.

Im Bereich AI Operations erwerben Teilnehmende das Know-how, unterschiedliche AI-Lösungen, wie ML-Modelle, Sprachmodelle, Chatbots, RAG-Workflows sowie AI-Agents produktiv zu betreiben. Dazu gehört die Integration in CI/CD-Pipelines, unterschiedliche Deployment-Strategien, kontinuierliches Monitoring mit Feedback-Loops und Drift-Detection sowie Kenntnisse zu Governance, Security, Skalierung und Kostenoptimierung über den gesamten Lebenszyklus hinweg.

Detailliertere Informationen zu den Inhalten der einzelnen CAS-Programme ist auf deren Webseite zu finden.

Aufbau der Weiterbildung

Die Weiterbildung besteht aus den folgenden Zertifikatskursen:

laden

Zusätzlich muss eine individuelle Projektarbeit im Bereich AI & Data Engineering im Umfang von 3 ECTS-Punkten erarbeitet werden.

Studium

Zielpublikum

Fachpersonen aus der IT oder Personen mit Interesse an IT-Infrastrukturen, die zukünftig die notwendigen Fähigkeiten besitzen möchten, Daten-Infrastrukturen und AI-Lösungen produktiv zu betreiben.

Zeitaufwand

Pro ECTS-Punkt wird mit einem durchschnittlichen Zeitaufwand von 25 Stunden gerechnet. Die gilt für die beiden CAS-Programme wie auch für die individuelle Projektarbeit.

Die Hälfte des Zeitaufwands der CAS-programme ist dabei für das Selbststudium ausserhalb des Unterrichts für Kursvorbereitungen, Übungen, Repetition des Unterrichtsinhalts, Projektarbeiten und Prüfungsvorbereitungen zu reservieren.

Aufnahmebedingungen

Die Aufnahmebedingungen umfassen:

Du bist bereits in der Informatik tätig oder hast persönliches Interesse und Affinität für IT-Infrastrukturen. Zudem verfügst du über Python Grundkenntnisse oder bist bereit, dir diese vor dem Kursbeginn anzueignen.
Abschluss einer Fachhochschule, Universität, technischen Hochschule oder eine Berufsausbildung mit Praxiserfahrung. Studierende, die über keinen Hochschulabschluss verfügen, können (sur Dossier) zugelassen werden, wenn sich die Befähigung zur Teilnahme aus einem anderen Nachweis ergibt.

Dozierende

Der Grossteil der Dozierenden dieses Weiterbildungsprogramme kommen aus der Privatwirtschaft; die restlichen aus der angewandten Forschung. Dies hat den grossen Vorteil, dass die Dozierenden nicht einfach nur den Inhalt aus Lehrbüchern vermitteln, sondern zusätzlich aufgrund ihrer langjährigen Erfahrungen in der Lage sind, begründet zu erklären, welche Konzepte und Technologien sich in verschiedenen Anwendungsfällen der Praxis bewährt haben.

Kursmaterial

Du arbeitest während der Kurszeit am eigenen Notebook. Du musst in der Lage sein, neue Software auf diesem Rechner zu installieren.

Downloads & weitere Informationen

Übersicht Weiterbildungsangebote im Bereich Data Science