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MAS Data Science
FFHS
MAS Data Science
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Vue d'ensemble

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Chances de carrière
Data Scientist, Datenanalyst, Machine Learning Engineer
Dauer: 6 Semester
Durée
Berne, Zurich
Sites
60 ECTS
Points
max. 35'000 CHF
Coûts
2024-02-01 2025-02-01
2024-02-01 2025-02-01
début du cours
Date limite d'inscription
Anmeldeschluss: 31. Mai oder 30. Nov.
Online
Allemand
Langue
Possibilité de se restaurer: Oui
Possibilité de faire du sport: Oui
MAS
Diplôme
Prévisions de salaire
CHF 80'000 - 100'000
Conditions requises
Absolventen einer Universität oder Fachhochschule sind zugelassen. Sur dossier auch Absolventen einer Höheren Fachschule. Berufstätigkeit wird empfohlen.
Plus d'infos
Der MAS Data Science vermittelt Ihnen die notwendigen statistischen Methoden, um empirische Daten auszuwerten und ökonomische Fragestellungen zu modellieren. Sie lernen die relevanten Techniken zur Datenvisualisierung kennen und bauen sich praxisbezogenes Wissen auf in Machine Learning und Big Data.
Dieser Master richtet sich an Spezialisten mit interdisziplinären Skills aus Informatik und Mathematik, die in ihrem Unternehmen die richtigen Schlüsse aus Daten ziehen möchten und nach einer breiten Wissensbasis im Bereich Data Science suchen.
Das Studium beinhaltet Module wie Statistische Datenanalyse & Datenvisualisierung, Machine Learning, Big Data, AI Engineering, Advanced Machine Learning und KI, sowie eine Masterthesis. Es werden auch spezialisierte Wahlmodule wie Deep Learning, Reinforcement Learning und Netzwerkanalyse angeboten.
Absolventen des MAS Data Science können in verschiedenen Branchen als Data Scientists tätig werden, um Unternehmensdaten effektiv zu analysieren und zu nutzen. Sie sind in der Lage, komplexe Datenprobleme zu lösen und innovative datengetriebene Lösungen zu entwickeln.
Der MAS wird im Blended Learning-Modell durchgeführt, das aus 80% Online-Selbststudium und 20% Präsenzunterricht im FFHS-Campus in Zürich oder Bern besteht. Diese flexible Struktur erlaubt es den Studierenden, Beruf und Weiterbildung miteinander zu vereinbaren.
Der Unterricht findet durchschnittlich an einem Samstag im Monat statt, abhängig von der Modulbelegung. Für detaillierte Stundenpläne sollten sich die Studierenden an die Studiengangsleitung wenden.