Fachvertiefungsmodule Data Science

Absolvierende des CAS Data Science oder Personen mit Data-Science-Grundkenntnissen haben die Möglichkeit, mit dem Besuch dieser weiterführenden Fachvertiefungsmodule ihre Kenntnisse gezielt zu vertiefen. Diese frei wählbaren Fachvertiefungen sind ebenfalls Bestandteil des DAS und MAS Data Science.

Modulübersicht Frühlingssemester

Modul

Advanced Machine Learning (3 ECTS)

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

Containerisierung & Cloud (4 ECTS)

Container & Public Cloud Services für den produktiven Betrieb Ihrer Applikationen und Infrastruktur nutzen.

Modul

Datenbanken und Data Warehousing (2,5 ECTS)

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

Decision Intelligence (2,5 ECTS)

Mit Decision Intelligence treffen wir optimale Entscheidungen, basierend auf Daten.

Modul

ML in Production (2 ECTS)

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

Modul

Software Engineering für Data Scientists (2,5 ECTS)

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.

Modul

Zeitreihenanalyse (2,5 ECTS)

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 (2,5 ECTS)

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

Computer Vision mit Deep Learning (3 ECTS)

Die automatische Interpretation von Bild & Video-Daten hat viele Anwendungsgebiete und liefert dank Deep Learning beeindruckende Ergebnisse.

Modul

Data Storytelling (2 ECTS)

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

Modul

Deep Learning Grundlagen (2 ECTS)

Deep Learning beginnt da, wo klassische Methoden des Machine Learnings an seine Grenzen stossen. Lernen Sie das Potenzial und die Grenzen verschiedener Deep Learning Arten und deren Anwendungsgebiete kennen und umzusetzen.

Modul

Explainable AI (2,5 ECTS)

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.