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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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12 Monate, 25 Präsenztage berufsbegleitend
Dauer
Rapperswil-Jona
Standorte
15 ECTS
Punkte
CHF 9800 inkl. Unterlagen und Zertifikat
Kosten
05.03.2026
Beginn des Studiengangs
Deutsch, Englisch
Sprache
Verpflegungsmöglichkeit: Ja
Sportmöglichkeit: Ja
Certificate of Advanced Studies (CAS)
Abschluss
Geschätzte Gehälter
CHF 80'000 - 100'000
Vorteile
Der CAS Machine Learning for Software Engineers bildet Softwareentwickler praxisorientiert in Machine Learning aus. Es vermittelt Fähigkeiten, um eigenständig ML-Projekte zu implementieren und zu betreiben. Studierende erarbeiten sich zudem umfassende Kenntnisse in klassischen ML-Methoden und Deep Learning. Ein besonderes Merkmal dieser Weiterbildung ist die Verbindung von Theorie und praktischer Anwendbarkeit, was durch Projektausarbeitungen und Hackathons unterstrichen wird, die reale Problemstellungen behandeln.
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
Ein anerkannter Tertiärabschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder verwandten Bereichen ist notwendig. Mehrjährige qualifizierte Berufserfahrung wird vorausgesetzt. Des Weiteren müssen Bewerber Programmiererfahrung inklusive Industrieanwendung sowie DevOps-Verständnis haben. Englischkenntnisse werden ebenso vorausgesetzt. Interessierte können sich bei Fragen an Martin Stypinski wenden: martin.stypinski@ost.ch.
Weitere Infos
Im CAS Machine Learning for Software Engineers erwerben Sie Kompetenzen, um Machine-Learning-Projekte selbständig zu implementieren und zu betreiben. Sie lernen, ein passendes Modell zu einer gegebenen Problemstellung zu finden und Machine-Learning-Modelle in bestehende Software zu integrieren.
Der Kurs richtet sich an Hands-On-Software-Entwicklerinnen und Entwickler sowie Entwicklungsleiterinnen und -leiter kleiner Software-Firmen, die immer noch selbst Code schreiben.
Der Kurs umfasst Grundlagen des maschinellen Lernens, klassische Machine Learning Methoden, Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), Reinforcement Learning sowie die Operationalisierung und das Deployment von Machine Learning Projekten.
Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie fähig, Machine-Learning-Problemstellungen zu erkennen und zu bearbeiten, Machine-Learning-Projekte zu leiten und als Bindeglied zwischen Machine-Learning-Ingenieuren und der Software-Entwicklung zu fungieren.
Berufsbegleitendes Modell mit 25 Präsenztagen oder Äquivalent an Abendunterricht (insgesamt 50 Abende) über 12 Monate hinweg. Lehr- und Lernformen variieren je nach aktuellem Terminplan.
Die Unterrichtstermine stehen im aktuellen Terminplan und variieren je nach Lehrform; Details sind über die Koordinatoren erhältlich.
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