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DAS Data Science

BFH

Überblick

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Die Angaben wurden kürzlich geprüft

3 Semester

Dauer

Bern

Standorte

36 ECTS

Punkte

CHF 19’800

Kosten

Deutsch, Englisch

Sprache

Verpflegungsmöglichkeit: Ja

Sportmöglichkeit: Ja

Fachhochschule

Schultyp

Voraussetzungen

  • Zugelassen sind Sie als Inhaberin oder Inhaber eines Hochschulabschlusses auf Bachelorstufe mit mindestens  zwei Jahren Berufserfahrung. Zulassungen sind auch ohne Hochschulabschluss möglich, wenn Sie über eine gleichwertige Aus-/Weiterbildung und zusätzliche Berufserfahrung verfügen.


Schulische Voraussetzungen     

  • Sie bringen eine Ausbildung in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medizininformatik oder vergleichbaren Studiengängen auf Hochschulstufe mit und haben entsprechende Berufserfahrung.

Kenntnisse + Fähigkeiten     

  • Sie verstehen mathematische Gesetze, können diese anwenden und gehen gerne mit vielseitigen und komplexen Datenbeständen um.

Ausnahmen     

  • Die Studienleitung kann in allen Fällen eine Dossierprüfung vornehmen und – eventuell mit Auflagen zur Modulwahl - über die Zulassung entscheiden.

Über den Lehrgang

Das Diploma of Advanced Studies in Data Science vermittelt Ihnen alle Fähigkeiten, um Datenanalysen zu konzipieren, zu automatisieren und in IT-Prozesse zu integrieren.

Der Studiengang:

  • richtet sich an Fachleute aus der (Wirtschafts-)Informatik,  Data-Warehouse- und Informationsfachleute sowie wissenschaftliche Mitarbeitende,
  • bietet Ihnen einen Einblick in Datenanalyse, Business Intelligence, Big Data, Practical Machine Learning und Data Visualization als thematische Eckpfeiler,
  • lehrt Sie, Studien und explorative Datenanalysen durchzuführen sowie Ergebnisse zu visualisieren,
  • vermittelt Ihnen die Konzeption, Planung und Umsetzung der IT-Infrastruktur für Datenanalyse-Systeme,
  • besteht aus 3 CAS-Modulen, die je ein Semester dauern,
  • kann später zu einem MAS-Abschluss in Data Science erweitert werden.

Weitere Infos

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Inhalt + Aufbau

Portrait

Data Science-Spezialistinnen und -Spezialisten finden Muster und Zusammenhänge in verschiedensten Datenquellen des Unternehmens. Sie können Datenanalysen konzipieren, automatisieren und in IT-Prozesse  integrieren. Zudem haben sie hohe Kompetenzen in Informatik, Business Intelligence, Kommunikation und Visualisierung. Data Science-Fachpersonen spielen deshalb eine wichtige Rolle in Unternehmen – entsprechend gross ist die Nachfrage nach ihnen auf dem Arbeitsmarkt. Das Diploma of Advanced Studies in Data Science vermittelt Ihnen alle Kompetenzen.


Ausbildungsziel

Als Data Science-Spezialistin und Data Science-Spezialist können Sie folgende Aufgaben und Tätigkeiten wahrnehmen:

Datenbestände analysieren, Zusammenhänge und Muster in Daten finden, Hypothesen überprüfen

Anforderungserhebung an Datenanalyse-Systeme

Konzeption, Planung und Umsetzung der IT-Infrastruktur für Datenanalyse-Systeme

Aufbau automatisierter Datenanalyse-Prozesse im Unternehmen

Beratung des Business in der Optimierung und Durchführung von Datenanalysen

Beratung beim Aufbau von Studien und Auswertungen in ausgewählten  Bereichen der Datenanalyse, in bestimmten Branchen oder Fachgebieten

Einbindung unterschiedlichster Datenquellen in Datenanalysen

Ziel- und Stakeholder-orientierte Visualisierung von Daten


Sie haben solide Fachkompetenz in folgenden Gebieten:

Data Warehouse und Big Data

Document und Enterprise Content Management

Statistics, Data Analytics, Visualization

Text Analytics und Information Retrieval

Data Mining und Machine Learning

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Zielpublikum

Fachleute aus der Informatik und Wirtschaftsinformatik, die in  ihrem Beruf für die IT-Infrastruktur und das Know-how betreffend  Datenanalyse-Projekten verantwortlich sind.


Data-Warehouse- und Informationsspezialistinnen und -spezialisten,  die ihre Data-Science-Kompetenzen erweitern und vertiefen möchten, um  ihr Unternehmen in Datenanalyse-Projekten unterstützen und beraten zu  können.


Wissenschaftliche Mitarbeitende, die für die Analyse, das Auffinden  und Erforschen von Zusammenhängen in Geschäftsdaten und öffentlichen  Datenquellen mit modernen Methoden des Data Mining und Machine Learning  verantwortlich sind.

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