Titelbild Mas Applied Data Science HWZ

MAS Applied Data Science HWZ

Der MAS Applied Data Science HWZ vermittelt die nötigen Kompetenzen, um den kundenorientierten, digitalen Transformationsprozess innerhalb eines Unternehmens erfolgreich voranzutreiben. Die vermittelten Kompetenzen umfassen das Aufdecken und die Visualisierung vorhandener Prozesse mit Hilfe von Process Mining und Agile Business Engineering sowie deren Optimierung mittels Artificial Intelligence und Machine Learning.

Zur Anmeldung

Key Facts

Abschluss

Master of Advanced Studies (MAS) in Applied Data Science HWZ

Anerkennung

60 ECTS-Kreditpunkte

Start

jeweils zu Beginn eines CAS

Studiengebühren

ab CHF 32'100

Ziele & Zielpublikum

Information

Der MAS Applied Data Science HWZ ersetzt die drei bisherigen MAS Digital Business Engineering, MAS Business Analysis und MAS Business Intelligence. Die entsprechenden CAS sind in diesem MAS zusammengefasst und ermöglichen Ihnen ein maximal flexibles Studium.

Applied Data Science verbindet analytisches, methodisches und technisches Wissen mit einem zielgerichteten Management im Unternehmen.

Neben AI- und Machine Learning-Anwendungen wie Prozessoptimierung, -automatisierung und Predictive Modelling können neue datengetriebene Business Modelle und Datenprodukte konzipiert und entwickelt werden. Agile Methoden helfen dabei, die richtigen Anforderungen kundenorientiert zu definieren und umzusetzen.

Im MAS Applied Data Science HWZ wird Ihnen ein umfassender Ansatz vermittelt, wie digitale Transformationsprojekte erfolgreich umgesetzt werden können. Folgende Schwerpunkte werden behandelt: 

  • Machine Learning und Anwendungen in Business

  • Process Mining und Robotic Process Automation

  • Organisational Transformation

  • Agile Methods & Tools

  • Requirements Engineering

  • User Experience

  • Customer Analytics 

Mit den gewonnenen Erkenntnissen gestalten Sie unter anderem Geschäftsprozesse erfolgreicher, treffen Vorhersagen zum Kundenverhalten oder erkennen Markttrends. Das Studium zeichnet sich dadurch aus, dass Sie neben wissenschaftlichen und theoretischen Grundlagen einen maximalen Praxisbezug erfahren.

Zielsetzung und Perspektiven

Die Teilnehmenden:

  • können aus Daten betriebliches Wissen generieren, um den Entscheidungsprozess im Unternehmen zu unterstützen.

  • lernen, fortgeschrittene Analysemethoden und -tools (Python, R, KNIME, Signavio) für die Entwicklung von Prognose- und Segmentierungsmodellen zu nutzen.

  • lernen, die erstellten Modelle zu interpretieren und daraus Handlungsoptionen abzuleiten.

  • sind in der Lage agile Methoden und Tools anzuwenden.

  • können Anforderungen systematisch mithilfe von modernen Methoden und Tools erheben, analysieren und priorisieren.

  • können Prozesse analysieren, optimieren und automatisieren.

Damit verschaffen Sie sich neue Perspektiven für Ihre berufliche Weiterentwicklung und Ihren nächsten Karriereschritt. 

Zielgruppe

Der Studiengang MAS Applied Data Science HWZ richtet sich an Fach- und Führungskräfte sowie Berater:innen, welche die Konzepte, Techniken und Möglichkeiten Dat Science verstehen und im Business-Kontext anwenden 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).

Die Nachfrage nach Data Scientists auf dem Arbeitsmarkt ist sehr hoch und ist weiterhin am wachsen. Entsprechend vielversprechend sind die Zukunftsperspektiven für qualifizierte Fachpersonen, welche dieses Profil aufweisen. 

Inhalte

Im MAS Applied Data Science HWZ steht die praktische Umsetzung im Zentrum. Der Studiengang kann jederzeit zu Beginn eines CAS gestartet werden. Das Studienmodell beinhaltet den Besuch und erfolgreichen Abschluss von drei CAS sowie das Schreiben der Master Thesis.

Modulaufbau MAS Applied Data Science HWZ

  • Der MAS Applied Data Science HWZ kann nach eigenem Ermessen gestaltet werden.

  • Der MAS umfasst vier verschiedene CAS, die sich auf einen bestimmten Themenbereich fokussieren. Für den erfolgreichen Abschluss des MAS wählen Sie aus diesen CAS drei aus.

  • Dadurch setzen Sie Ihre persönlichen inhaltlichen Schwerpunkte.

  • CAS aus dem MAS Digital Business HWZ und der CAS Customer Intelligence können ebenfalls angerechnet werden. 

Grafik Moduluebersicht Mas Applied Data Science Hwz

Modulübersicht MAS Applied Data Science HWZ

Weitere Informationen zu den CAS:

Lernmethoden

Die Unterrichtsform besteht aus einer Kombination aus Präsenzunterricht, Projekt- und Übungsarbeiten sowie E-Learning-Tagen. Studierende ohne Programmierkenntnisse können sich die erforderlichen Kompetenzen im begleiteten Selbststudium aneignen und vertiefen. Das begleitete Selbststudium und die Projektarbeiten ergänzen den vermittelten Lernstoff.

Leistungsnachweis

Die CAS werden in der Regel mit einer benoteten Zertifikatsarbeit abgeschlossen. Für jeden erfolgreich absolvierten CAS erhalten Sie ein Certificate of Advanced Studies (CAS) mit entsprechenden ECTS-Punkten ausgestellt.

Center for Data Science

Die Kernkompetenz des Center for Data Science umfasst alle Aktivitäten an der Schnittstelle zwischen Machine Learning, Data Analytics, Technology und Business. Hierzu bieten wir einen Bachelor-Studiengang in Wirtschaftsinformatik und einen Master of Advanced Studies (MAS) an.

Zulassung

Um diesen MAS (Master of Advanced Studies) abzuschliessen, gelten folgende Regelungen:

Sie bringen einen Hochschulabschluss und mind. 2 Jahre studienrelevante Berufserfahrung mit. Andere äquivalente Bildungsabschlüsse mit entsprechender Praxistätigkeit können mittels ausserordentlichem Zulassungsverfahren anerkannt werden.

«Modul Master Thesis»

Wenn Sie sich für einen Master-Abschluss an der HWZ entscheiden, werden Sie automatisch in das «Modul Master Thesis» eingeschrieben. Je nachdem welchen Abschluss Sie mitbringen, müssen Sie das ganze oder Teile des Moduls besuchen. Es gilt folgende Regelung:

Bei einer ausserordentlichen Zulassung (ohne Hochschulabschluss) zum Studium müssen Studierende beide der zum «Modul Master Thesis HWZ» gehörenden Kurstage (zur Recherche und Methodik) vor dem Verfassen der Master Thesis besuchen.

Bei einer ordentlichen Zulassung (mit Hochschulabschluss) zum Studium müssen Studierende nur den zweiten Kurstag zur Methodik vor dem Verfassen der Master Thesis besuchen, der erste Kurstag zur Recherche ist fakultativ.

Mehr Informationen zum Modul Master Thesis finden Sie hier:

Das Modul Master Thesis ist ein integraler Bestandteil des MAS-Studiums und kostet CHF 4'000. Die Kosten sind im Gesamtpreis eingerechnet.

Downloads

Weitere Informationen

Berufsbegleitender Studiengang

100-prozentige Arbeitstätigkeit möglich

Abschluss

Master of Advanced Studies (MAS) in Applied Data Science HWZ

Zulassung

Hochschulabschluss und mind. 2 Jahre studienrelevante Berufserfahrung. Andere äquivalente Bildungsabschlüsse mit entsprechender Praxistätigkeit können mittels ausserordentlichem Zulassungsverfahren anerkannt werden. Bei einer ausserordentlichen Zulassung zum Studium müssen Studierende beide der zum «Modul Master Thesis HWZ» gehörenden Kurstage besuchen. Bei einer ordentlichen Zulassung zum Studium müssen Studierende nur den zweiten Kurstag zur Methodik besuchen, der erste Kurstag zur Recherche ist fakultativ.

Anerkennung

60 ECTS-Kreditpunkte

Studiengebühren

Ab CHF 32'100 (abhängig vom Wahl-CAS) Preis inklusive Master Thesis CHF 4'000

Start

Jederzeit zu Beginn eines CAS

Dauer

3 Präsenz-Semester plus Master-Thesis-Semester

Anzahl Teilnehmende

Maximal 20 Teilnehmende

Leistungsnachweis

Die CAS werden in der Regel mit einer benoteten Zertifikatsarbeit abgeschlossen. Für jeden erfolgreich absolvierten CAS erhalten Sie ein Certificate of Advanced Studies (CAS) mit entsprechenden ECTS-Punkten ausgestellt. Nach erfolgreichem Abschluss der Studiengänge verfassen Sie die Master Thesis.

Ort

Zürich (Sihlhof, direkt beim HB)

Sprache

Die Unterrichtssprache ist Deutsch. Englischkenntnisse erforderlich.