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CAS Applied Data Analytics HWZ
HWZ
CAS Applied Data Analytics HWZ
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Vue d'ensemble
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16 Präsenztage und E-Learning-Tage
Durée
Zurich
Sites
15 ECTS
Points
CHF 9'950
Coûts
01.03.2026
01.03.2026
début du cours
Allemand
Langue
Possibilité de se restaurer: Oui
Bistro Sihlhof
CAS
Diplôme
Prévisions de salaire
CHF 80'000 - 100'000
Avantages
Der CAS Applied Data Analytics HWZ vermittelt Kenntnisse zur Einschätzung von Big Data in Unternehmen und bietet praxisorientierte Workshops mit R und KNIME. Teilnehmer lernen relevante Data-Science-Techniken und Anwendungen kennen, um Entscheidungen in Unternehmen zu verbessern.
eduwo exklusiv
jusqu’à 800 CHF de cash-back
Assistance personnelle lors du processus d’inscription
Soutien pour le remboursement des contributions fédérales jusqu’à 50%
1 réservation = offrir 1 semestre d'éducation en Ouganda
Conditions requises
Vorausgesetzt wird ein Hochschulabschluss oder ein entsprechender Bildungsabschluss, dazu mindestens zwei Jahre studienrelevante Berufserfahrung. Alternativ sind äquivalente Bildungsabschlüsse mit praktischer Arbeitserfahrung über außerordentliche Zulassungsverfahren anerkennbar.
Plus d'infos
- Das Potenzial sowie die Grenzen von Big Data und Smart Data in einem Unternehmen abzuschätzen.
- Verschiedene Data-Science-Techniken mit dem Programm R anzuwenden, um Daten für die spätere Modellierung aufzubereiten.
- Aussagekräftige Grafiken aus Daten zu erstellen und Hypothesen abzuleiten und zu testen.
- Eine Übersicht über wesentliche Konzepte und Analysen im Data-Science-Bereich zu gewinnen, insbesondere für das Predictive Marketing.
- Statistische Modelle zu erstellen und zu interpretieren sowie daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten.
- Personen mit Freude am analytischen Denken und einem Flair im Umgang mit Zahlen.
- Erfahrung im Umgang mit Daten als betriebliche Entscheidungsgrundlage.
- Personen, die ihre Kompetenzen im Data Analytics Bereich ausbauen wollen.
- Grundkenntnisse in Statistik sind von Vorteil.
- Case-based Data Analytics.
- R-Workshop: Descriptive Statistics, Probabilities, Hypothesis Testing, Regression.
- Tools & Concepts: KNIME, logistische Regression, Data Management, Cloud-based Tools.
- Applications.
- Tätigkeiten in den Bereichen Business Intelligence, Data Science, Business Analysis und Marketing Analytics.
- Verbesserung der Qualität von Unternehmensentscheidungen durch erlangte analytische Fähigkeiten.
- Präsenzunterricht kombiniert mit E-Learning-Tagen.
- Die E-Learning-Tage finden jeweils an einem Montag statt.
Karriere
Chances de carrière
Salaire & Compétences
Marché du travail
3 étapes pour ta formation continue
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