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CAS Applied Data Analytics HWZ
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CAS Applied Data Analytics HWZ
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16 Präsenztage und E-Learning-Tage
Dauer
Zürich
Standorte
15 ECTS
Punkte
CHF 9'950
Kosten
01.03.2026
01.03.2026
Beginn des Studiengangs
Deutsch
Sprache
Verpflegungsmöglichkeit: Ja
Bistro Sihlhof
Certificate of Advanced Studies (CAS)
Abschluss
Geschätzte Gehälter
CHF 80'000 - 100'000
Vorteile
Der CAS Applied Data Analytics HWZ vermittelt Kenntnisse zur Einschätzung von Big Data in Unternehmen und bietet praxisorientierte Workshops mit R und KNIME. Teilnehmer lernen relevante Data-Science-Techniken und Anwendungen kennen, um Entscheidungen in Unternehmen zu verbessern.
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
Vorausgesetzt wird ein Hochschulabschluss oder ein entsprechender Bildungsabschluss, dazu mindestens zwei Jahre studienrelevante Berufserfahrung. Alternativ sind äquivalente Bildungsabschlüsse mit praktischer Arbeitserfahrung über außerordentliche Zulassungsverfahren anerkennbar.
Weitere Infos
- Das Potenzial sowie die Grenzen von Big Data und Smart Data in einem Unternehmen abzuschätzen.
- Verschiedene Data-Science-Techniken mit dem Programm R anzuwenden, um Daten für die spätere Modellierung aufzubereiten.
- Aussagekräftige Grafiken aus Daten zu erstellen und Hypothesen abzuleiten und zu testen.
- Eine Übersicht über wesentliche Konzepte und Analysen im Data-Science-Bereich zu gewinnen, insbesondere für das Predictive Marketing.
- Statistische Modelle zu erstellen und zu interpretieren sowie daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten.
- Personen mit Freude am analytischen Denken und einem Flair im Umgang mit Zahlen.
- Erfahrung im Umgang mit Daten als betriebliche Entscheidungsgrundlage.
- Personen, die ihre Kompetenzen im Data Analytics Bereich ausbauen wollen.
- Grundkenntnisse in Statistik sind von Vorteil.
- Case-based Data Analytics.
- R-Workshop: Descriptive Statistics, Probabilities, Hypothesis Testing, Regression.
- Tools & Concepts: KNIME, logistische Regression, Data Management, Cloud-based Tools.
- Applications.
- Tätigkeiten in den Bereichen Business Intelligence, Data Science, Business Analysis und Marketing Analytics.
- Verbesserung der Qualität von Unternehmensentscheidungen durch erlangte analytische Fähigkeiten.
- Präsenzunterricht kombiniert mit E-Learning-Tagen.
- Die E-Learning-Tage finden jeweils an einem Montag statt.
Karriere
Karrierechancen
Lohn & Skills
Arbeitsmarkt
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