DAS Data Science

Anwendungsorientierte und individuell gestaltbare Data Science Weiterbildung mit Abschlussarbeit aus dem eigenen Betrieb.

Eckdaten

Abschluss: DAS
ECTS-Punkte: 30
Nächster Start: Klasse I 17.9.2021 / Klasse II 10.9.2021
Dauer: 3 - 4 Semester
Unterrichtstage: Fr./Sa.
Ort: Windisch
Preis: CHF 15'900 bis 17’800

Anmeldung

Ab sofort nehmen wir gerne Anmeldungen für das DAS Data Science (Klasse I 17.9.2021 / Klasse II 10.9.2021, ca. 30% Online)

Der Lehrgang wird bei genügender Anmeldezahl auf jeden Fall durchgeführt (Präsenzunterricht oder Distance-Learning).

Jetzt anmelden

Daten spielen im Zuge der Digitalisierung eine zunehmend wichtige Rolle als Entscheidungsgrundlage, Dienstleistung oder Wettbewerbsvorteil von Firmen und Institutionen. Die Nachfrage nach Data Scientists steigt dementsprechend stark. Nicht nur ICT-Betriebe brauchen Spezialistinnen und Spezialisten, sondern auch nahezu alle Branchen wie Banken, Versicherungen oder der Detailhandel.

Der DAS Data Science startet mit der Grundausbildung, die durch den CAS Data Science abgedeckt wird. Dieser geht in die Breite und vermittelt die Grundlagen aus verschiedenen Data Science Themenbereichen wie Machine Learning, Natural Language Processing (NLP) oder Information Visualization. Im zweiten Teil - der Fachvertiefung - können einzelne, frei wählbare Data Science Module besucht werden; beispielsweise Explainable Artificial Intelligence oder Deep Learning in Computer Vision. Jedes Modul ist mindestens im Umfang von 1 ECTS. Der Frontalunterricht wird auf zwei oder mehr Tage verteilt stattfinden. In allen grün hinterlegten Modulen in der Fachvertiefung (siehe Bild unten) arbeiten Sie entweder mit Daten aus Ihrem Betrieb oder mit einem von uns zur Verfügung gestellten Datensatz.

Nach dem Abschluss der DAS Data Science Weiterbildung sind Sie in der Lage, das Erlernte praktisch umzusetzen und bestehende Umsetzungen zu beurteilen. Die praktische Anwendung hat in allen Modulen einen hohen Stellenwert. In der Abschlussarbeit beschäftigen Sie sich mit einem Anwendungsfall aus Ihrem Unternehmen, um das Erlernte gleich produktiv einzusetzen.

DAS Data Science Modulaufbau

Übersicht Fachvertiefungsmodule Data Science

Fachvertiefungsmodule Data Science

Absolvierende des CAS Data Science oder Personen mit Data Science-Grundkenntnissen haben die Möglichkeit, mit dem Besuch dieser weiterführenden Module ihre Kenntnisse gezielt zu vertiefen.

Aufbau der DAS Data Science Weiterbildung

Der DAS Data Science umfasst insgesamt 30 ECTS und ist aus den folgenden drei Teilen aufgebaut:

CAS Data Science (15 ECTS): Der CAS Data Science geht in die Breite und vermittelt das Grundwissen in verschiedenen Data Science Bereichen. Dank dieser soliden Basis sind Sie im Anschluss fähig, das erlernte praktisch anzuwenden und sich selbständig weiteres Data Science Wissen anzueignen. Im CAS gibt es noch keine freie Modulwahl.
Fachvertiefung (9 ECTS): In der Fachvertiefung schreiben Sie sich in diejenigen Module ein, welche Ihnen persönlich den grössten Mehrwert bringen. Es gibt mehr Module als Sie für den DAS Data Science Abschluss benötigen. Es ist zu empfehlen, dass Sie sich schon frühzeitig Gedanken zu Ihrer Diplomarbeit machen und die dafür passendsten Module auswählen. Die Module geben unterschiedliche Anzahl ECTS. Sie müssen für den DAS Data Science mindestens 12 ECTS (ca. 6 Module) aus den Fachvertiefungen besuchen.
Diplomarbeit (6 ECTS): In der Diplomarbeit bearbeiten Sie ein eigenständig definiertes Data Science Projekt. Vorzugsweise verwenden Sie gleich einen Anwendungsfall und Daten aus Ihrem Betrieb. Ist dies nicht möglich, wird Ihnen ein Datensatz zur Verfügung gestellt. Betreut werden Sie hierbei von Professoren und Mitarbeitern des Instituts für Data Science.

Weitere Informationen zum DAS Data Science

Von Anfang (Start des CAS Data Science) bis zum Ende (Abgabe der Diplomarbeit) dürfen maximal 4 Jahre verstreichen.* Fix ist lediglich der CAS Data Science, welcher im 1. Semester stattfindet. Im Anschluss sind Sie frei in der Wahl, welche Module wann besucht werden. Grundsätzlich ist es möglich, den kompletten DAS Data Science in 3 Semestern zu absolvieren:

1. Semester: CAS Data Science
2. Semester: Fachvertiefungen des DAS Data Science
3. Semester: Fachvertiefungen des DAS Data Science und Diplomarbeit

Um sich vertieft mit der Materie auseinandersetzen zu können, kann es jedoch auch sinnvoll sein, das Studium in 4 Semestern zu absolvieren, wobei im 2. und 3. Semester nur Fachvertiefungen besucht werden und Sie sich im 4. Semester dann ausschliesslich der Diplomarbeit widmen.

*Falls Sie Ihren CAS Data Science-Abschluss vor 2020 absolviert haben, melden Sie sich bitte direkt bei der Studiengangsleitung.

Sie sind bereits in der Informatik (oder einem anderen technischen Gebiet mit entsprechender Qualifikation) tätig und können eine Programmiersprache anwenden; Python-Kenntnisse sind empfohlen.

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.

Zusätzlich sollten bereits gewisse Data Science Grundkenntnisse vorhanden sein, um die einzelnen Themenblöcke im Gesamtkontext einordnen zu können.

Falls Sie nicht den CAS Data Science bei uns absolviert haben, müssen Sie auch sicherstellen, dass die Vorbedingungen für die gewählten Themenblöcken erfüllt sind.

In der Beschreibung ist erwähnt, dass der CAS Data Science einen Umfang von 15 ECTS hat. Als ich den CAS Data Science an der FHNW absolviert hatte, war der Umfang noch geringer und gab somit weniger ECTS. Bin ich trotzdem zugelassen?

Ja, dies ändert nichts an der Zulassung. Sie müssen in der Summe (CAS Data Science und Fachvertiefung) auf 24 ECTS kommen. Somit müssen Sie lediglich mehr Fachvertiefungsmodule besuchen.

Arbeit am eigenen Notebook (ca. 40-50% der Kurszeit).

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.