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MAS Applied Data Science HWZ
HWZ
MAS Applied Data Science HWZ
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Überblick

Dieses Profil ist aktuell
Die Angaben wurden kürzlich geprüft
3 Präsenz-Semester plus Master-Thesis-Semester
Dauer
Zürich
Standorte
60 ECTS
Punkte
ab CHF 32'100
Kosten
Jederzeit zu Beginn eines CAS
Beginn des Studiengangs
Deutsch
Sprache
Verpflegungsmöglichkeit: Ja
Bistro Sihlhof
Master of Advanced Studies (MAS)
Abschluss
Voraussetzungen
Hochschulabschluss und mind. 2 Jahre studienrelevante Berufserfahrung. Andere äquivalente Bildungsabschlüsse mit entsprechender Praxistätigkeit können mittels ausserordentlichem Zulassungsverfahren anerkannt werden.
Weitere Infos
Information
Der MAS Applied Data Science HWZ ersetzt die drei bisherigen MAS Digital Business Engineering, MAS Business Analysis und MAS Business Intelligence. Die entsprechenden CAS sind in diesem MAS zusammengefasst und ermöglichen Ihnen ein maximal flexibles Studium.
Applied Data Science verbindet analytisches, methodisches und technisches Wissen mit einem zielgerichteten Management im Unternehmen.
Neben AI- und Machine Learning-Anwendungen wie Prozessoptimierung, -automatisierung und Predictive Modelling können neue datengetriebene Business Modelle und Datenprodukte konzipiert und entwickelt werden. Agile Methoden helfen dabei, die richtigen Anforderungen kundenorientiert zu definieren und umzusetzen.
Im MAS Applied Data Science HWZ wird Ihnen ein umfassender Ansatz vermittelt, wie digitale Transformationsprojekte erfolgreich umgesetzt werden können. Folgende Schwerpunkte werden behandelt:
- Machine Learning und Anwendungen in Business
- Process Mining und Robotic Process Automation
- Organisational Transformation
- Agile Methods & Tools
- Requirements Engineering
- User Experience
- Customer Analytics
Mit den gewonnenen Erkenntnissen gestalten Sie unter anderem Geschäftsprozesse erfolgreicher, treffen Vorhersagen zum Kundenverhalten oder erkennen Markttrends. Das Studium zeichnet sich dadurch aus, dass Sie neben wissenschaftlichen und theoretischen Grundlagen einen maximalen Praxisbezug erfahren.
Zielsetzung und Perspektiven
Die Teilnehmenden:
- können aus Daten betriebliches Wissen generieren, um den Entscheidungsprozess im Unternehmen zu unterstützen.
- lernen, fortgeschrittene Analysemethoden und -tools (Python, R, KNIME, Signavio) für die Entwicklung von Prognose- und Segmentierungsmodellen zu nutzen.
- lernen, die erstellten Modelle zu interpretieren und daraus Handlungsoptionen abzuleiten.
- sind in der Lage agile Methoden und Tools anzuwenden.
- können Anforderungen systematisch mithilfe von modernen Methoden und Tools erheben, analysieren und priorisieren.
- können Prozesse analysieren, optimieren und automatisieren.
Damit verschaffen Sie sich neue Perspektiven für Ihre berufliche Weiterentwicklung und Ihren nächsten Karriereschritt.
Zielgruppe
Der Studiengang MAS Applied Data Science HWZ richtet sich an Fach- und Führungskräfte sowie Berater:innen, welche die Konzepte, Techniken und Möglichkeiten Dat Science verstehen und im Business-Kontext anwenden wollen.
Voraussetzungen für den Studiengang sind Freude am analytischen Denken, eine Affinität im Umgang mit Zahlen und Daten sowie die Bereitschaft, sich Programmierkenntnisse anzueignen (es werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt).
Die Nachfrage nach Data Scientists auf dem Arbeitsmarkt ist sehr hoch und ist weiterhin am wachsen. Entsprechend vielversprechend sind die Zukunftsperspektiven für qualifizierte Fachpersonen, welche dieses Profil aufweisen.
Im MAS Applied Data Science HWZ steht die praktische Umsetzung im Zentrum. Der Studiengang kann jederzeit zu Beginn eines CAS gestartet werden. Das Studienmodell beinhaltet den Besuch und erfolgreichen Abschluss von drei CAS sowie das Schreiben der Master Thesis.
Modulaufbau MAS Applied Data Science HWZ
Der MAS Applied Data Science HWZ kann nach eigenem Ermessen gestaltet werden.
Der MAS umfasst vier verschiedene CAS, die sich auf einen bestimmten Themenbereich fokussieren. Für den erfolgreichen Abschluss des MAS wählen Sie aus diesen CAS drei aus.
Dadurch setzen Sie Ihre persönlichen inhaltlichen Schwerpunkte.
CAS aus dem MAS Digital Business HWZ und der CAS Customer Intelligence können ebenfalls angerechnet werden.
Folgende CAS können an den MAS angerechnet werden:
CAS AI in Process Mining HWZ
CAS Agile Business Engineering HWZ
CAS Applied Data Analytics HWZ
CAS Machine Learning HWZ
CAS Customer Intelligence HWZ (anrechenbar)