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CAS Applied Data Analytics HWZ
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CAS Applied Data Analytics HWZ
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Überblick
Dieses Profil ist aktuell
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16 Tage inklusive E-Learning
Dauer
Zürich
Standorte
15 ECTS
Punkte
Studiengebühren CHF 9'950
Kosten
Beginn des Studiengangs
Deutsch
Sprache
Verpflegungsmöglichkeit: Ja
Bistro Sihlhof
Certificate of Advanced Studies (CAS)
Abschluss
Geschätzte Gehälter
CHF 80'000 - 110'000
Vorteile
Die Teilnehmenden lernen das Potenzial von Big Data im Unternehmen abzuschätzen. Anwendung von R für Datenanalyse und Modellierung. Höhere Qualität von Unternehmensentscheidungen. Kombiniert Präsenzunterricht mit E-Learning.
eduwo exklusiv
bis zu CHF 800 Cash-back
Persönliche Unterstützung beim Anmeldeprozess
Unterstützung Rückforderung Bundesbeiträge bis zu 50%
1 Buchung = 1 Semester Bildung in Uganda spenden
Voraussetzungen
Hochschulabschluss / höherer Abschluss plus zwei Jahre studienrelevante Berufskompetenz. Andere äquivalente Bildungsabschlüsse mit entsprechender Praxistätigkeit können anerkannt werden.
Weitere Infos
Die Teilnehmenden lernen das Potenzial sowie die Grenzen von Big Data und Smart Data in einem Unternehmen abzuschätzen. Sie sind in der Lage, verschiedene Data-Science-Techniken mit dem Programm R anzuwenden, um Daten für die spätere Modellierung aufzubereiten. Es wird erwartet, dass sie anhand von Daten aussagekräftige Grafiken erstellen und daraus Hypothesen ableiten und testen können. Die Teilnehmer bekommen eine Übersicht über wesentliche Konzepte und Analysen im Data-Science-Bereich, insbesondere für das Predictive Marketing. Sie werden imstande sein, statistische Modelle zu erstellen und zu interpretieren, sowie daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Der CAS Applied Data Analytics HWZ richtet sich an Personen mit Freude am analytischen Denken, einem Flair im Umgang mit Zahlen und Erfahrung im Umgang mit Daten als betriebliche Entscheidungsgrundlage. Auch Personen, die ihre Kompetenzen im Data Analytics Bereich ausbauen wollen, gehören zur Zielgruppe. Grundkenntnisse in Statistik sind von Vorteil.
Folgende Schlüsselinhalte sind Teil dieses Studiengangs: Case-based Data Analytics, R-Workshop (Descriptive Statistics, Probabilities, Hypothesis Testing, Regression), Tools & Concepts (KNIME, logistische Regression, Data Management, Cloud-based Tools), sowie verschiedene Anwendungsgebiete.
Mit den erworbenen Skills haben Absolventen die Voraussetzung für Tätigkeiten in den Bereichen Business Intelligence, Data Science, Business Analysis und Marketing Analytics in verschiedenen Branchen. Das erarbeitete Wissen führt zu einer höheren Qualität der Unternehmensentscheidungen und damit zu einem höheren Unternehmenswert.
Der Studiengang besteht aus insgesamt 16 Tagen, die aus Präsenzunterricht und E-Learning-Tagen bestehen. An den E-Learning-Tagen werden Aufgaben gemacht, die größtenteils mit der Statistiksoftware R gelöst werden.
Die E-Learning-Tage finden jeweils an einem Montag statt. Die genauen Termine entnehmen Sie bitte den angehängten Studiendaten.
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Häufig gestellte Fragen
Zur Zulassung ist ein Hochschulabschluss oder ein höherer Abschluss plus zwei Jahre studienrelevante Berufskompetenz erforderlich. Andere äquivalente Bildungsabschlüsse können nach einem ausserordentlichen Zulassungsverfahren anerkannt werden.
Der Unterricht erfolgt in Deutsch, jedoch sind Englischkenntnisse erforderlich.
Der Studiengang startet jeweils im März, mit einem Anmeldeschluss Ende Januar. Kurzfristige Anmeldungen sind möglich, wenn Plätze verfügbar sind.
Im Kurs werden Tools wie RStudio und die Data-Science-Plattform KNIME eingesetzt, um Datenanalysen und Modelerstellungen durchzuführen.
Der Studiengang umfasst 16 Tage, die sich aus Präsenzunterricht und E-Learning-Tagen zusammensetzen. An den E-Learning-Tagen werden zusätzlich Aufgaben mit der Statistiksoftware R gelöst.
Die Teilnehmenden erarbeiten Projekte aus ihrem beruflichen Umfeld, um die erlernten Data-Science-Techniken praxisnah umzusetzen. Der Studiengang schließt mit einer zertifizierten Projektarbeit ab.
Ja, der CAS Applied Data Analytics ist als berufsbegleitender Studiengang konzipiert, sodass Teilnehmende weiterhin Vollzeit arbeiten können.