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CAS Machine Learning for Software Engineers
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CAS Machine Learning for Software Engineers
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Panoramica
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25 Präsenztage oder 50 Abende, 12 Monate
Durata
Rapperswil-Jona
Località
15 ECTS
Punti
CHF 9800 inkl. Unterlagen und Zertifikat
Costi
Inizio dello studio
Tedesco, Inglese
Lingua
Possibilità di ristorazione: Si
Possibilità sportive: Si
Certificate of Advanced Studies (CAS)
Qualifica professionale
Previsioni salariali
CHF 80'000 - 100'000
Vantaggi
Diese Weiterbildung vermittelt praktische Machine-Learning-Kompetenzen, die auf die Bedürfnisse der Industrie zugeschnitten sind. Studierende lernen nicht nur die theoretischen Grundlagen, sondern setzen diese in praxisnahen Projekten um. Ein einzigartiges Feature ist der inkludierte Hackathon, der realitätsnahe Erfahrung liefert.
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
Zugelassen sind Personen mit einem anerkannten Tertiärabschluss (Universität, Fachhochschule, Höhere Fachschule sowie Technikerschule oder Höhere Fachprüfung) im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder verwandten Richtungen; mit qualifizierter Berufserfahrung; mit einer Tätigkeit in einem Arbeitsfeld, in dem sie das Gelernte umsetzen können (Prinzip Transferorientierung); mit Programmiererfahrung inkl. Industrieanwendung; mit DevOps-Verständnis; mit Englisch-Kenntnissen. Bewerberinnen und Bewerber, die über vergleichbare Abschlüsse und entsprechende Berufserfahrung verfügen, können auf Basis einer individuellen Prüfung des Dossiers aufgenommen werden.
Ulteriori informazioni
Sie erwerben anwendungsorientiertes Wissen und Fachkompetenzen, die zur selbstständigen Implementierung und zum Betrieb von Machine-Learning-Projekten in der Industrie benötigt werden. Sie sind fähig, Machine-Learning-Problemstellungen zu erkennen und adäquate Modelle zu implementieren und zu betreiben.
Der CAS Machine Learning for Software Engineers richtet sich an Hands-on-Software-Entwicklerinnen und -Entwickler sowie Entwicklungsleiterinnen und -leiter kleiner Software-Firmen, die selbst noch Code schreiben.
Grundlagen, klassische Machine Learning Methoden, probabilistische Methoden, nicht-parametrische Methoden, Clustering, Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), Reinforcement Learning, und Operationalisierung von Machine Learning Projekten.
Absolventen können als wichtige Bindeglieder zwischen Machine-Learning-Ingenieurinnen/-Ingenieuren und der Software-Entwicklung agieren und gegenüber der Geschäftsleitung Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning aufzeigen.
Berufsbegleitend mit Präsenztagen oder Äquivalent an Abendunterricht.
25 Präsenztage oder das Äquivalent an 50 Abenden über einen Zeitraum von 12 Monaten, berufsbegleitend.
Karriere
Opportunità di carriera
Salario & Competenze
Mercato del lavoro
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