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CAS Applied Data Analytics HWZ
HWZ
CAS Applied Data Analytics HWZ
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Panoramica
Questo profilo è attuale
I dati sono stati controllati di recente
16 Tage inklusive E-Learning
Durata
Zürich
Località
15 ECTS
Punti
Studiengebühren CHF 9'950
Costi
Data Città Online 01.03.2027 — No
| Data | Città | Online |
|---|---|---|
| 01.03.2027 | — | No |
Inizio dello studio
Tedesco
Lingua
Possibilità di ristorazione: Si
Bistro Sihlhof
Certificate of Advanced Studies (CAS)
Qualifica professionale
Previsioni salariali
CHF 80'000 - 110'000
Vantaggi
Die Teilnehmenden lernen das Potenzial von Big Data im Unternehmen abzuschätzen. Anwendung von R für Datenanalyse und Modellierung. Höhere Qualität von Unternehmensentscheidungen. Kombiniert Präsenzunterricht mit E-Learning.
eduwo exklusiv
fino a 800 CHF di rimborso
Supporto personale durante il processo di iscrizione
Supporto per il rimborso dei contributi federali fino al 50%
1 prenotazione = donare 1 semestre di istruzione in Uganda
Requisiti
Hochschulabschluss / höherer Abschluss plus zwei Jahre studienrelevante Berufskompetenz. Andere äquivalente Bildungsabschlüsse mit entsprechender Praxistätigkeit können anerkannt werden.
Ulteriori informazioni
Die Teilnehmenden lernen das Potenzial sowie die Grenzen von Big Data und Smart Data in einem Unternehmen abzuschätzen. Sie sind in der Lage, verschiedene Data-Science-Techniken mit dem Programm R anzuwenden, um Daten für die spätere Modellierung aufzubereiten. Es wird erwartet, dass sie anhand von Daten aussagekräftige Grafiken erstellen und daraus Hypothesen ableiten und testen können. Die Teilnehmer bekommen eine Übersicht über wesentliche Konzepte und Analysen im Data-Science-Bereich, insbesondere für das Predictive Marketing. Sie werden imstande sein, statistische Modelle zu erstellen und zu interpretieren, sowie daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Der CAS Applied Data Analytics HWZ richtet sich an Personen mit Freude am analytischen Denken, einem Flair im Umgang mit Zahlen und Erfahrung im Umgang mit Daten als betriebliche Entscheidungsgrundlage. Auch Personen, die ihre Kompetenzen im Data Analytics Bereich ausbauen wollen, gehören zur Zielgruppe. Grundkenntnisse in Statistik sind von Vorteil.
Folgende Schlüsselinhalte sind Teil dieses Studiengangs: Case-based Data Analytics, R-Workshop (Descriptive Statistics, Probabilities, Hypothesis Testing, Regression), Tools & Concepts (KNIME, logistische Regression, Data Management, Cloud-based Tools), sowie verschiedene Anwendungsgebiete.
Mit den erworbenen Skills haben Absolventen die Voraussetzung für Tätigkeiten in den Bereichen Business Intelligence, Data Science, Business Analysis und Marketing Analytics in verschiedenen Branchen. Das erarbeitete Wissen führt zu einer höheren Qualität der Unternehmensentscheidungen und damit zu einem höheren Unternehmenswert.
Der Studiengang besteht aus insgesamt 16 Tagen, die aus Präsenzunterricht und E-Learning-Tagen bestehen. An den E-Learning-Tagen werden Aufgaben gemacht, die größtenteils mit der Statistiksoftware R gelöst werden.
Die E-Learning-Tage finden jeweils an einem Montag statt. Die genauen Termine entnehmen Sie bitte den angehängten Studiendaten.
Karriere
Opportunità di carriera
Salario & Competenze
Mercato del lavoro
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Domande frequenti
Die Zulassung erfordert einen Hochschulabschluss oder einen höheren Abschluss plus zwei Jahre studienrelevante Berufserfahrung. Andere Bildungsabschlüsse mit entsprechender Praxistätigkeit können mittels eines besonderen Zulassungsverfahrens anerkannt werden.
Die Unterrichtssprache ist Deutsch. Englischkenntnisse sind ebenfalls erforderlich, da einige Materialien und Tools in Englisch sein können.
Der Studiengang dauert insgesamt 16 Tage, verteilt auf Präsenzunterricht und E-Learning-Tage.
Im Kurs werden unter anderem das Programm RStudio und die Data-Science-Plattform KNIME für Datenanalysen und Modellierung verwendet.
Der Kurs beginnt jeweils im März. Der Anmeldeschluss ist Ende Januar. Kurzfristige Anmeldungen sind möglich, wenn es noch freie Plätze gibt.
Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie ein Certificate of Advanced Studies (CAS) in Applied Data Analytics HWZ, anerkannt mit 15 ECTS Kreditpunkten.
Der Kurs umfasst Schlüsselthemen wie Case-based Data Analytics, Descriptive Statistics, Probabilities, Hypothesis Testing, Regression sowie Tools und Konzepte im Bereich Data Science.