Mit dem CAS AI in Process Mining HWZ erhalten Teilnehmende auf den Gebieten Artificial Intelligence, Machine Learning und Process Management in kurzer Zeit fundiertes und praxisorientiertes Fachwissen.
Zur AnmeldungAbschluss
Certificate of Advanced Studies (CAS) AI in Process Mining HWZ
Anerkennung
15 ECTS-Punkte
Start
Jeweils im Juni
Studiengebühren
CHF 9'800
Unternehmen, die in der Lage sind, Big Data effektiv zu nutzen, können auf dynamische Marktanforderungen gezielt reagieren. Die Analyse von Big Data kann dabei nicht nur zur Gewinnung von Erkenntnissen über potenzielle oder bestehende Kunden oder zur Optimierung von Marketing-Massnahmen genutzt werden, sondern wird auch im operativen Bereich eines Unternehmens zur Optimierung von Prozessen eingesetzt.
Mittels Process Mining werden die vorhandenen Unternehmensdaten zur automatisierten Erkennung und Optimierung IT-basierter Geschäftsprozesse genutzt. Dabei werden traditionelle Business-Process-Management-Techniken mit datenorientierten Analysetechniken wie Machine Learning und Data Mining verbunden.
Nach Abschluss der Weiterbildung CAS AI in Process Mining HWZ kennen Sie Techniken zur Erkennung, Visualisierung, Beurteilung und Erweiterung von Prozessmodellen und können diese in der Praxis anwenden.
Die Teilnehmenden
beschreiben und erstellen Prozessmodelle.
kennen den Aufbau von datenzentrierten Modellen und können die Qualität der Ergebnisse einschätzen.
kennen Quellen und Tools des Process Minings.
können ein Organizational Mining durchführen.
führen anhand eines Use Case ein beispielhaftes Process Mining durch und bewerten die Resultate.
Der CAS AI in Process Mining HWZ richtet sich an technologie- und prozessaffine Fach- und Führungskräfte, welche die Kundenorientierung in ihrem Unternehmen vorantreiben möchten.
Nachfolgende Inhalte sind Bestandteil des CAS AI in Process Mining HWZ:
Process Modelling
Artificial Intelligence & Process Management
Process Mining & Tools
Analyse von Prozessdaten (Event Logs)
Prozesserweiterung und -optimierung
Der CAS-Lehrgang wird mit einer benoteten Zertifikatsarbeit und einer Präsentation abgeschlossen. Dabei haben Sie die Möglichkeit, Themen und Fälle aus dem eigenen beruflichen Umfeld zu behandeln.
Der CAS AI in Process Mining HWZ ist Bestandteil des MAS Applied Data Science HWZ. Sie können diesen CAS selbstverständlich auch separat absolvieren. Er ist ein in sich geschlossener Zertifikatslehrgang mit Leistungsnachweis.
Die Kernkompetenz des Center for Data Science & Technology richtet sich auf die Schnittstellen zwischen Business Analytics, Systemen und Daten. Hierzu bieten wir einen Bachelor-Studiengang in Wirtschaftsinformatik und zwei Master of Advanced Studies (MAS) an. Alle Master-Studiengänge sind modular auf mehreren Certificate of Advanced Studies (CAS) aufgebaut.
Wir stehen Ihnen gerne beratend zur Seite. Nehmen Sie mit uns Kontakt auf.
Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen. Gerne geben wir Ihnen persönlich Auskunft über diesen Studiengang.
Gerne berate ich Sie rund um die administrativen Belange oder organisiere Ihr Beratungsgespräch.
Berufsbegleitender Studiengang
Ein 100-prozentiges Arbeitspensum ist möglich.
Abschluss
Certificate of Advanced Studies (CAS) AI in Process Mining HWZ
Zulassung
Hochschulabschluss / höherer Abschluss plus zwei Jahre studienrelevante Berufskompetenz nach Abschluss. Andere äquivalente Bildungsabschlüsse mit entsprechender Praxistätigkeit können mittels ausserordentlichem Zulassungsverfahren anerkannt werden. Eine allfällige Zulassung zu einem oder mehreren CAS erfolgt grundsätzlich unabhängig zu einer möglichen Zulassung zum MAS. Letztere wird in einem Zulassungsverfahren separat geprüft.
Anerkennung
15 ECTS-Punkte
Studiengebühren
CHF 9'800
Start
Jeweils im Juni
Dauer
18 Präsenztage
Unterrichtstage
Die Unterrichtstage sind Freitag und Samstag. Die genauen Termine entnehmen Sie bitte den angehängten Studiendaten.
Gut zu wissen
Anrechnung an MAS Digital Business Engineering HWZ.
Anzahl Teilnehmende
Maximal 20 Teilnehmende
Leistungsnachweis
Den Studiengang schliessen Sie mit einer Zertifikatsarbeit und einer Präsentation ab.
Studienmodell
Präsenzunterricht
Ort
Zürich; Sihlhof (direkt beim HB)
Sprache
Die Unterrichtssprache ist Deutsch. Englischkenntnisse erforderlich.
Durchführung
freie Plätze
HWZ Hochschule für Wirtschaft Zürich Lagerstrasse 5, Postfach, 8021 Zürich kundencenter@fh-hwz.ch, +41 43 322 26 00
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