MAS Data Science
Anwendungsorientierte und individuell gestaltbare Weiterbildung in Artificial Intelligence und Data Science mit Abschlussarbeit aus dem eigenen Betrieb
Eckdaten
- Abschluss
- MAS
- ECTS-Punkte
- 60
- Nächster Start
- 2x pro Jahr (Frühling und Herbst)
- Unterrichtstage
- Fr./Sa.
- Unterrichtssprache
- Deutsch, Grundkenntnisse in Englisch essenziell
- Durchführungsort(e)
- Windisch
- Preis
- CHF 24'300 bis CHF 28'300
Artificial Intelligence (AI) und Data Science gehören zu den gefragtesten digitalen Kompetenzen der Zukunft. Führungskräfte aus unterschiedlichen Branchen bestätigen, dass das Innovationspotenzial in ihren Unternehmen derzeit aufgrund fehlenden Fachwissens in den Bereichen AI und Data Science nicht vollständig ausgeschöpft werden kann. Dies zeigt sich auch am Institut für Data Science der FHNW, wo die Zahl der Projektanfragen kontinuierlich zunimmt.
Der Master of Advanced Studies (MAS) in Data Science an der FHNW trägt aktiv dazu bei, diesem Fachkräftemangel entgegenzuwirken. Absolventinnen und Absolventen des Weiterbildungsprogramms MAS Data Science sind dank ihres erworbenen Wissens in der Lage, Anwendungsfälle für AI und Data Science zu identifizieren, entsprechende Lösungen umzusetzen und produktiv zu betreiben. Die praxisnahe Anwendung von Künstlicher Intelligenz und Data Science spielt dabei eine zentrale Rolle: Übungen und Projektarbeiten sind ein wichtiger Bestandteil des gesamten Weiterbildungsprogramms. Bereits im CAS Data Science sowie in verschiedenen Vertiefungsmodulen und weiteren CAS-Programmen arbeiten die Teilnehmenden an realen Anwendungsfällen aus ihrem beruflichen oder persönlichen Umfeld und maximieren so den Mehrwert der Weiterbildung.
Das modular aufgebaute MAS-Weiterbildungsprogramm ermöglicht den Teilnehmenden, sich im weitläufigen Themenfeld von AI und Data Science individuell zu spezialisieren. Dank eines flexiblen Modulaufbaus können neue Themen und Technologien rasch in das Weiterbildungsangebot integriert werden. Das sorgt nicht nur dafür, dass die Inhalte stets am Puls der technologischen Entwicklung bleiben, sondern ermöglicht auch ehemaligen Teilnehmenden ein lebenslanges Lernen, indem sie neue Module einzeln besuchen und ihr Wissen kontinuierlich erweitern können.
Aufbau des MAS Data Science (60 ECTS)
Die beiden Weiterbildungsprogramme «CAS Data Engineering» und «CAS Deep Learning» beinhalten verschiedene Fachvertiefungsmodule. Das CAS Deep Learning lässt sich vollständig an den MAS Data Science anrechnen. Zudem kann entweder das CAS Data Engineering oder das CAS AI Operations vollständig an den MAS Data Science angerechnet werden.
Melde dich bei der Programmleitung, falls du eine individuelle Beratung wünschst oder wenn du dich mit aktuellen oder ehemaligen Teilnehmenden des Weiterbildungsprogramms MAS Data Science austauschen möchtest.
Der MAS Data Science umfasst:
Das CAS Data Science geht in die Breite und vermittelt die Grundlagen in den Bereichen Lineare Algebra, Statistik, Data Wrangling, Data Mining, Machine Learning, ML Ops, Einführung in Deep Learning, Information Visualization, Einführung in Zeitreihenanalyse, Recommender Systeme und NLP.
Teilnehmende, welche das CAS Data Engineering oder das CAS AI Operations besuchen und an den MAS Data Science anrechnen wollen, können die MAS Data Science-Weiterbildung auch mit diesem starten.
Im Rahmen der Fachvertiefung müssen Fachvertiefungsmodule im Umfang von mindestens 30 ECTS-Punkten absolviert werden. Viele Fachvertiefungsmodule sind in andere CAS-Programme eingebettet.
Folgende Weiterbildungsprogramme können dem MAS Data Science angerechnet werden:
In der MAS-Diplomarbeit bearbeiten die Teilnehmenden ein eigenständig definiertes Data Science-Projekt. Vorzugsweise wird gleich ein Anwendungsfall und Daten aus dem eigenen Betrieb erarbeitet. Ist dies nicht möglich, wird ein Anwendungsfall und Datensatz zur Verfügung gestellt.
Personen mit analytischem Interesse, die sich bereits heute schon mit Datenverwaltung und -auswertung beschäftigen oder neu Aufgaben im Bereich Data Science übernehmen und sich anwendungsorientiertes Expertenwissen mit viel Praxiserfahrung in Python aneignen möchten.
Die Kosten für das MAS Data Science Programm sind abhängig von der Wahl der CAS-Programme und Fachvertiefungsmodule. Deshalb belaufen sich die Gesamtkosten für das MAS Data Science zwischen CHF 24'300 und CHF 28'300.-.
Die kostengünstigste Variante für CHF 24'300 setzt sich zusammen aus:
- CAS Data Science: CHF 7'800.-
- CAS Data Engineering oder CAS Deep Learning: CHF 7'800.-
- Fachvertiefungsmodule im Umfang von 9 ECTS-Punkten: CHF 5'400.-
- Selbstständige Wissenserarbeitung (3 ECTS-Punkte): CHF 400.-
- Individuelle Projektarbeit (3 ECTS-Punkte): CHF 400.-
- MAS-Thesis: CHF 2'500.-
Die teuerste Variante für CHF 28'300.- setzt sich für die Fachvertiefung aus frei wählbaren Modulen zusammen (ohne die Module «Individuelle Projektarbeit (unbetreut)» oder die «Selbständige Wissenserarbeitung», da diese Module kostengünstiger sind):
- CAS Data Science: CHF 7'800.-
- Fachvertiefungsmodule im Umfang von 30 ECTS-Punkten: CHF 18'000.-
- MAS-Thesis: CHF 2'500.-
Natürlich ist es auch möglich, sich lediglich ein weiteres CAS-Programm an den MAS Data Science anrechnen zu lassen und die weiteren benötigten ECTS-Punkte im Rahmen individuell gewählter Fachvertiefungsmodule zu sammeln.
Die Dauer der MAS Data Science Weiterbildung ist maximal auf 5 Jahre beschränkt.
Es ist möglich, den kompletten MAS Data Science in 4 Semestern zu absolvieren:
- Semester: CAS Data Science
- und 3. Semester: Fachvertiefungsmodule / weitere CAS-Programme
- Semester: MAS-Thesis
Um sich vertieft mit der Materie auseinandersetzen zu können, kann es jedoch auch sinnvoll sein, die Weiterbildung in 5 oder mehr Semestern zu absolvieren.
Alle Teilnehmenden müssen einen eigenen Laptop mitbringen, auf welchem die für den Kurs benötigten Tools installiert werden können. Die Teilnehmenden werden angewiesen, im Vorfeld des Kurses die Werkzeuge für den Unterricht zu installieren. Die benötigten Tools/Software und detaillierte Anweisungen zur Installation werden zur Verfügung gestellt.
Die Aufnahmebedingungen umfassen:
- Personen mit analytischem Interesse, die sich bereits heute schon mit Datenverwaltung und -auswertung beschäftigen oder neu Data Science in Python umsetzen möchten.
- 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.
Der Grossteil der Dozierenden dieses Weiterbildungsprogramms 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.
Übersicht Weiterbildungsangebote im Bereich Data Science
