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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 Präsenztage und E-Learning-Tage
Durata
Zürich
Località
15 ECTS
Punti
CHF 9'950
Costi
01.03.2026
01.03.2026
Inizio dello studio
Tedesco
Lingua
Possibilità di ristorazione: Si
Bistro Sihlhof
Certificate of Advanced Studies (CAS)
Qualifica professionale
Previsioni salariali
CHF 80'000 - 100'000
Vantaggi
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
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
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.
Ulteriori informazioni
- 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
Opportunità di carriera
Salario & Competenze
Mercato del lavoro
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