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CAS Machine Learning for Software Engineers
OST
2 Auszeichnungen
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CAS Machine Learning for Software Engineers
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Überblick
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Die Angaben wurden kürzlich geprüft
25 Präsenztage oder 50 Abende, 12 Monate
Dauer
Rapperswil-Jona
Standorte
15 ECTS
Punkte
CHF 9800 inkl. Unterlagen und Zertifikat
Kosten
Beginn des Studiengangs
Deutsch, Englisch
Sprache
Verpflegungsmöglichkeit: Ja
Sportmöglichkeit: Ja
Certificate of Advanced Studies (CAS)
Abschluss
Geschätzte Gehälter
CHF 80'000 - 100'000
Vorteile
Diese Weiterbildung vermittelt praktische Machine-Learning-Kompetenzen, die auf die Bedürfnisse der Industrie zugeschnitten sind. Studierende lernen nicht nur die theoretischen Grundlagen, sondern setzen diese in praxisnahen Projekten um. Ein einzigartiges Feature ist der inkludierte Hackathon, der realitätsnahe Erfahrung liefert.
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
Zugelassen sind Personen mit einem anerkannten Tertiärabschluss (Universität, Fachhochschule, Höhere Fachschule sowie Technikerschule oder Höhere Fachprüfung) im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder verwandten Richtungen; mit qualifizierter Berufserfahrung; mit einer Tätigkeit in einem Arbeitsfeld, in dem sie das Gelernte umsetzen können (Prinzip Transferorientierung); mit Programmiererfahrung inkl. Industrieanwendung; mit DevOps-Verständnis; mit Englisch-Kenntnissen. Bewerberinnen und Bewerber, die über vergleichbare Abschlüsse und entsprechende Berufserfahrung verfügen, können auf Basis einer individuellen Prüfung des Dossiers aufgenommen werden.
Weitere Infos
Sie erwerben anwendungsorientiertes Wissen und Fachkompetenzen, die zur selbstständigen Implementierung und zum Betrieb von Machine-Learning-Projekten in der Industrie benötigt werden. Sie sind fähig, Machine-Learning-Problemstellungen zu erkennen und adäquate Modelle zu implementieren und zu betreiben.
Der CAS Machine Learning for Software Engineers richtet sich an Hands-on-Software-Entwicklerinnen und -Entwickler sowie Entwicklungsleiterinnen und -leiter kleiner Software-Firmen, die selbst noch Code schreiben.
Grundlagen, klassische Machine Learning Methoden, probabilistische Methoden, nicht-parametrische Methoden, Clustering, Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), Reinforcement Learning, und Operationalisierung von Machine Learning Projekten.
Absolventen können als wichtige Bindeglieder zwischen Machine-Learning-Ingenieurinnen/-Ingenieuren und der Software-Entwicklung agieren und gegenüber der Geschäftsleitung Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning aufzeigen.
Berufsbegleitend mit Präsenztagen oder Äquivalent an Abendunterricht.
25 Präsenztage oder das Äquivalent an 50 Abenden über einen Zeitraum von 12 Monaten, berufsbegleitend.
Karriere
Karrierechancen
Lohn & Skills
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Auszeichnungen
Transparente Schule
