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Hintergrundbild des Studiengangs MSc in Data Analytics for Renewable Energy der Tomorrow University of Applied Sciences Tomorrow University

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MSc in Data Analytics for Renewable Energy

Tomorrow University

MSc in Data Analytics for Renewable Energy

Überblick

Logo der Tomorrow University of Applied Sciences Tomorrow University

Dieses Profil ist aktuell

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Hoch

Karrierechancen

Datenanalyst, Nachhaltigkeitsberater, Innovationsstratege

18-24 Monate

Dauer

remote

Standorte

90 ECTS

Punkte

max. 10'000 CHF

Kosten

2025-09-15

Beginn des Studiengangs

Anmeldeschluss

Bis 18. Februar 2024

Online

Englisch

Sprache

Master

Abschluss

Geschätzte Gehälter

CHF 70'000 - 90'000

Voraussetzungen

Zulassung erfordert einen Bachelor-Abschluss in einem verwandten Fachgebiet und grundlegende Kenntnisse in Datenanalyse.

Weitere Infos

1

Ziele

Die Hauptziele des Programms bestehen darin, den Übergang zu nachhaltigen Energiesystemen zu leiten, Fähigkeiten in Datenanalyse und Interpretation zu entwickeln, und technologische Innovationen für gesellschaftlichen und ökologischen Nutzen voranzutreiben.

2

Zielgruppe

Das Programm richtet sich an Fachleute, die sich auf nachhaltige Energielösungen fokussieren möchten, wie Datenwissenschaftler, Technologieberater, Nachhaltigkeitsanalysten und Führungskräfte in der Energiebranche.

3

Inhalte

Zu den behandelten Themen gehören Datenstrukturen und Steuerfluss in der Programmierung, Techniken für die Datenmanipulation, erneuerbare Energiequellen, grüne Mobilitätslösungen und die Rolle von grünem AI im Energiemanagement.

4

Berufliche Perspektive

Absolventen können unter anderem als Datenanalyst für erneuerbare Energien, Nachhaltigkeitsberater, Innovationsstratege oder als leitende Angestellte im Bereich der sauberen Technologien tätig werden.

5

Unterichtsmodell

Das Programm ist zu 100% online verfügbar und bietet sowohl Teilzeit- als auch Vollzeitoptionen, um den berufstätigen Studenten Flexibilität zu bieten.

6

Unterrichtszeiten

Durch die flexible Struktur mit On-Demand-Lektionen können die Teilnehmer ihre Studienstunden nach Belieben einteilen, oftmals auch in Zusammenarbeit mit Mentoren und Industrieexperten.

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