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Hintergrundbild des Studiengangs Master of Advanced Studies ZFH in Data Science der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften ZHAW

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MAS Data Science

ZHAW

Überblick

Logo der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften ZHAW

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1 - 2 Jahre

Dauer

Winterthur

Standorte

60 ECTS

Punkte

26'800 CHF

Kosten

Deutsch

Sprache

Verpflegungsmöglichkeit: Ja

Sportmöglichkeit: Ja

ASVZ

Fachhochschule

Schultyp

Voraussetzungen

Reguläre Zulassung:

  • Abschlussdiplom einer staatlich anerkannten Fachhochschule bzw. einer Vorgängerschule wie ZHW, HWV, HTL oder Abschlusszeugnis einer staatlich anerkannten Universität oder einer Technischen Hochschule (Diplom, Lizentiat, Bachelor- oder Masterabschlüsse)
  • Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung zum Zeitpunkt der Anmeldung

Personen, die nicht über einen Hochschulabschluss verfügen, werden zugelassen, wenn sie folgende Voraussetzungen erfüllen:

  • Befähigung zur Teilnahme ergibt sich aus einem anderen Nachweis (z.B. Abschluss einer höheren Fachausbildung)
  • Mindestens 4 Jahre Berufserfahrung zum Zeitpunkt der Anmeldung
  • Nachweis über die Fähigkeit zu wissenschaftsbasiertem Arbeiten

Hinweis: Gemäss kantonalen Vorgaben beträgt in einem MAS-Programm die maximale Quote an «sur dossier»-Aufnahmen (Aufnahmen ohne Hochschulabschluss) 50%.

 Grundkenntnisse der Programmierung in einer beliebigen Programmiersprache sind Voraussetzung. Ebenfalls sind Affinität zu Datenbanken und zur Datenanalyse von Vorteil.

Über den Lehrgang

Mit Data Science wird die Wissenschaft zur Extraktion von Wissen aus Daten bezeichnet. Data Science verwendet Techniken und Theorien aus den Bereichen der Mathematik, der Statistik und der Informationstechnologie.

Der Marktbedarf im Bereich Data Science ist bereits heute sehr hoch. Mit der zunehmenden Digitalisierung der Gesellschaft, Wirtschaft und Industrie wird sich diese Nachfrage auch in den kommenden Jahren weiter verstärken.

Viele Unternehmen haben den hohen Wert von Daten erkannt und entwickeln sich immer mehr zu datengetriebenen Unternehmen. Um diesen Wandel aktiv und nachhaltig zu gestalten, benötigen sie gut ausgebildete Spezialisten – Data Scientists – die in der Lage sind, aus der immensen Datenmenge automatisiert aussagekräftige Erkenntnisse zu ziehen, Entwicklungen schnell vorherzusagen und wichtige Entscheidungen vorzubereiten. Die im MAS Data Science erworbenen Kenntnisse ermöglichen es, komplexe Fragestellungen an der Schnittstelle zwischen Daten, IT und Business zu beantworten, neue Lösungswege aufzuzeigen und sie alleine oder im Team zu erarbeiten.

Das Angebot im Bereich Data Science ist modular aufgebaut und besteht aus insgesamt fünf Certificates of Advanced Studies (CAS). Um den MAS Data Science zu erlangen, müssen vier der fünf CAS sowie das abschliessende Masterarbeitsmodul absolviert werden.

Weitere Infos

1

Zielpublikum

Der MAS Data Science bzw. die darin enthaltenen CAS richten sich an Personen, die

  • Unternehmensdaten oder öffentliche Daten bearbeiten
  • datengestützte (Entscheidungs-)Grundlagen in Form von Berichten oder Web-Applikationen erstellen
  • Kundendaten (im Customer Relationship Management, kurz CRM) auswerten wollen
  • wissenschaftliche Daten auswerten wollen
  • verschiedenste Datenquellen zusammenführen und auswerten wollen
  • bestehende Informationen in einer oder in verschiedenen Datenquellen auffinden wollen
  • in den Bereichen Business Analytics oder Business Intelligence arbeiten
2

Ziele

Die Absolventen erwerben sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Fähigkeiten in den folgenden Bereichen:

  • Data Warehousing & Big Data
  • Information Retrieval & Text Analytics
  • Statistik & Machine Learning
  • Design & Entwicklung von Data Products
  • Datenschutz & Datensicherheit


Die Studierenden sind in der Lage, aus strukturierten und unstrukturierten Daten Informationen zu extrahieren, zur Analyse bereitzustellen und für weitere Aufgaben nutzbar zu machen. Des Weiteren besitzen sie die Fähigkeiten, statistische Analysen von komplexen Daten zu machen, und sind imstande, skalierbare Lösungen zu entwickeln, um die immer grösser werdenden Datenmengen in Unternehmen zu bewältigen. Dadurch sind sie in der Lage, durch datengetriebene Enscheidungsunterstützung massgeblich zum Erfolg ihres Unternehmens beizutragen.

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