Titelbild Cas Machine Learning Hwz

CAS Machine Learning HWZ

Im CAS Machine Learning erhalten Sie aktuelles Wissen zum maschinellen Lernen im Zusammenhang mit der Verarbeitung grosser Datenmengen und lernen, dies selbst umzusetzen.

Zur Anmeldung

Key Facts

Abschluss

«Certificate of Advanced Studies in Machine Learning HWZ»

Anerkennung

15 ECTS-Kreditpunkte

Start

jeweils im November

Studiengebühren

CHF 9'800

Ziele & Zielpublikum

Das maschinelle Lernen ist in den meisten Branchen nicht mehr wegzudenken. Selbstlernende Algorithmen können die Rekrutierung im Personalmanagement optimieren, den Kundendienst automatisieren und individualisieren, Betrügereien aufdecken, die Qualitätskontrolle in der Fertigung übernehmen und Kundengefühle in den Daten aufspüren. Die Vielfalt der Anwendungsfälle und der damit verbundene Nutzen solcher Applikationen machen Machine Learning zu einer der wichtigsten Disziplinen im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Nach Abschluss des Studiengangs kennen Sie nicht nur die wesentlichen Grundlagen und die Best Practice von Machine Learning (ML), sondern können geeignete Verfahren auswählen und anwenden, einfache Systeme zur automatischen Textanalyse einsetzen und selbstlernende Skripte entwickeln. Darüber hinaus lernen Sie die Methoden des Deep Learning und kennen die neuesten Entwicklungen in diesem Bereich.

Kursziele

Die Teilnehmenden

  • kennen die wesentlichen Grundlagen und Best Practice zum Einsatz von Machine Learning-Verfahren.

  • können mit Modellen entsprechende Vorhersagen machen und ihre Genauigkeit beurteilen.

  • können für einen gegebenen Datensatz ein geeignetes ML-Verfahren auswählen und die Features entsprechend aufbereiten.

  • sind in der Lage, mit Python zu programmieren und ML-Modelle zu entwickeln.

  • können selbstlernende Skripte unter Verwendung von Python entwickeln.

  • sind in der Lage, die grafische Benutzeroberfläche von KNIME zum Zweck der Datenvorbereitung, der Modellierung, der Analyse und der Visualisierung einzusetzen.

  • kennen die wesentlichen Methoden zur Textanalyse und deren Anwendungen.

  • können einfache Systeme zur automatischen Textanalyse implementieren und deren Qualität evaluieren.

  • können Daten geeignet beschreiben und grafisch darstellen.

  • kennen und verstehen die Grundlagen, Konzepte und Entwicklungen des Deep Learning.

Zielgruppe

Der CAS Machine Learning richtet sich an ambitionierte Mitarbeitende von Grossunternehmen und KMU, die ihre fachlichen Fähigkeiten in diesem zukunftsorientierten Gebiet methodisch und fundiert verbessern wollen.

Voraussetzungen für den Studiengang sind Freude am analytischen Denken, eine Affinität im Umgang mit Zahlen und Daten sowie die Bereitschaft, sich Programmierkenntnisse anzueignen (es werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt).

Inhalte

Folgende Schlüsselinhalte sind im CAS Machine Learning HWZ enthalten:

Schlüsselinhalte

  • Machine-Learning-Konzepte

  • Grundlagen Python-Programmierung

  • Entwicklung von Machine-Learning-Modellen

  • Text Mining und Sentiment-Analysen

  • Datenarchitektur und Datenmanagement

  • Data Engineering und Tools

Unterrichtsform

Der Studiengang besteht aus insgesamt 16 Tagen. Davon sind 14 Tage Präsenzunterricht und 2 Beratungstage. Während den Beratungstagen stehen ausgewählte Dozierende bei Fragen zur Zertifikatsarbeit beratend zur Verfügung.

Leistungsnachweis

Diese Weiterbildung wird mit einer benoteten Zertifikatsarbeit abgeschlossen. Dabei haben Sie die Möglichkeit, Themen und Cases aus dem eigenen beruflichen Umfeld zu behandeln.

Anrechnung

Der CAS Machine Learning 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.

Beratung & Anmeldung

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

Leitung

Ich freue mich darauf, Sie kennenzulernen. Gerne gebe ich Ihnen persönlich darüber Auskunft, ob der CAS Machine Learning HWZ die richtige Wahl ist.

Organisation

Gerne berate ich Sie rund um die administrativen Belange oder organisiere Ihr Beratungsgespräch.

Weitere Informationen

Berufsbegleitender Studiengang

Ein 100-prozentiges Arbeitspensum ist möglich.

Abschluss

«Certificate of Advanced Studies in Machine Learning 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-Kreditpunkte

Studiengebühren

CHF 9'800

Start

jeweils im November

Dauer

16 Tage

Unterrichtstage

Die Unterrichtstage sind Donnerstag, Freitag und Samstag. Die genauen Termine entnehmen Sie bitte den angehängten Studiendaten.

Anzahl Teilnehmende

Maximal 20 Teilnehmende

Leistungsnachweis

Den Studiengang schliessen Sie mit einer Zertifikatsarbeit ab.

Studienmodell

Präsenzunterricht in Kombination mit Online-Beratungstagen.

Ort

Zürich; Sihlhof (direkt beim HB)

Sprache

Die Unterrichtssprache ist Deutsch. Englischkenntnisse erforderlich.

Durchführung

freie Plätze