CAS Applied Data Analytics HWZ

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.