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. Diese frei wählbaren Fachvertiefungen sind ebenfalls Bestandteil des DAS Data Science.

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Modulübersicht Frühlingssemester

Modul

Advanced Machine Learning

Sie lernen komplexere und weiterführende Machine Learning Algorithmen & Ansätze kennen und erfahren, wie Sie mit den häufigsten in der Praxis auftretenden Problemen im Datenbestand umgehen können.

Modul

Data Storytelling

Überzeugen Sie Kunden und Vorgesetzte, indem Sie Ihre Ergebnisse in Form einer packenden Geschichte klar verständlich und zielgruppengerecht kommunizieren.

Modul

Datenbanken und Data Warehousing

Lernen Sie die Grundlagen einer nachhaltigen Data-Management-Strategie. Mit dem Wissen über die wichtigsten Technologien des Daten-Managements können Sie deren Einsatz für Data-Science-Projekte in der Praxis richtig einschätzen.

Modul

ML in Production

Ein permanent verfügbarer und überwachter Betrieb Ihrer ML-Projekte sind die Grundbausteine für einen professionellen Betrieb.

Modul

Zeitreihenanalyse

In der Zeitreihenanalyse werden Ereignisse analysiert, welche in mehr oder weniger regelmässigen Abständen nacheinander und daher über eine Zeitskala gesehen auftreten.

Modulübersicht Herbstsemester

Modul

Advanced NLP

Unstrukturierte Daten mit Hilfe von zeitgemässen NLP Verfahren (z.B. RNN, CNN, Sequence-to-Sequence , Transformers) interpretieren und im Rahmen eines eigenen Projekts anwenden. Zudem erfolgt ein Einblick in Acoustic Language Processing (ALP).

Modul

Data Science Projektkompetenz

Sie durchlaufen den kompletten Prozess vom ersten Kundenkontakt bis zur schlussendlichen Übergabe Ihrer finalen Analyse und setzen die einzelnen Analysen praktisch um.

Modul

Explainable AI

Schaffen Sie Vertrauen in Ihr (Blackbox-)Modell und finden Sie weitere Optimierungsmöglichkeiten dank dem Verständnis, welche Kriterien der Algorithmus bei seiner Entscheidung wie stark gewichtet hat.

Modul

Individual ML Case Study

Holen Sie Peer- und Expertenmeinungen zu Herausforderungen und Optimierungsmöglichkeiten im eigenen Data Science-Projekt ab.

Modul

Software Engineering für Data Scientists

Dank Software-Engineering Prinzipien wie Versionskontrolle, Coding-Prinzipien, Software-Testing, Logging, und Build-Systemen robusten, korrekten wiederverwendbaren und leicht verständlichen Code schreiben. Zudem lernen Sie, Ihre Applikationen als überwachter Service Dritten zur Verfügung zu stellen.