Titelbild Cas Ai Process Mining Hwz

CAS AI in Process Mining HWZ

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 Anmeldung

Key Facts

Abschluss

Certificate of Advanced Studies (CAS) AI in Process Mining HWZ

Anerkennung

15 ECTS-Punkte

Start

Jeweils im Juni

Studiengebühren

CHF 9'800

Ziele & Zielpublikum

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.

Kursziele

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.

Zielgruppe

Der CAS AI in Process Mining HWZ richtet sich an technologie- und prozessaffine Fach- und Führungskräfte, welche die Kundenorientierung in ihrem Unternehmen vorantreiben möchten.

Inhalte

Nachfolgende Inhalte sind Bestandteil des CAS AI in Process Mining HWZ:

Inhalte

  • Process Modelling

  • Artificial Intelligence & Process Management

  • Process Mining & Tools

  • Analyse von Prozessdaten (Event Logs)

  • Prozesserweiterung und -optimierung

Leistungsnachweis

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.

Anrechnung

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.

Center for Data Science & Technology

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.

Beratung & Anmeldung

Wir stehen Ihnen gerne beratend zur Seite. Nehmen Sie mit uns Kontakt auf.

Leitung

Ich freue mich darauf, Sie kennenzulernen. Gerne geben wir Ihnen persönlich Auskunft über diesen Studiengang.

Organisation

Ich freue mich darauf, Sie kennenzulernen. Gerne gebe ich Ihnen persönlich Auskunft über Fragen zu organisatorischen und administrativen Belangen.

Weitere Informationen

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