CAS Applied Data Analytics

Aufgrund der Verfügbarkeit grosser Datenmengen, sind Unternehmen fast aller Branchen bestrebt, diese Daten zu nutzen um mehr Kenntnisse über ihr Unternehmen und ihre Kunden zu gewinnen und um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Diese Begebenheit hat dazu geführt, dass die Anwendung von Data Mining Techniken in Unternehmen enorm gestiegen ist und die Nachfrage nach Data Scientists stetig zunimmt.

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Portrait Gabriel Wüst

Studiengangsleiterin

Melanie Knobelspies
+41 43 322 26 88
melanie.knobelspies@fh-hwz.ch

  • Berufsbegleitender Studiengang

    Berufsbegleitender Studiengang 100-prozentiges Arbeitspensum möglich

  • Abschluss

    «Certificate of Advanced Studies in Applied Data Analytics»

  • Anerkennung

    15 ECTS-Kreditpunkte

  • Beginn

    6. September 2019
    Februar 2020
    September 2020

  • Dauer

    1 Semester (10 Präsenztage und 8 E-Learning-Tage)

  • Anzahl Teilnehmende

    Maximal 20 Teilnehmende

  • Studienort

    Zürich; Sihlhof (direkt beim HB)

  • Sprache

    Deutsch

  • Zulassung

    Hochschulabschluss, höherer Abschluss plus zwei Jahre Berufskompetenz

  • Studiengebühren

    CHF 8'500

Beschreibung

Mit den erworbenen Skills (kombiniert mit Ihren Vorkenntnissen) haben Sie die Voraussetzung für Tätigkeiten in den Bereichen Business Intelligence, Data Science, Business Analysis und Marketing Analytics in verschiedenen Branchen. Sie können mittels des Programms R statistische Analysen durchführen und Modelle erstellen, welche die Entscheidungsfindung unterstützen und somit die Basis für einen datengetriebenen Ansatz sind.

Kursziele

  • Sie lernen das Potenzial, sowie die Grenzen von Big Data und Smart Data in einem Unternehmen abzuschätzen.
  • Nach diesem Kurs sind sie in der Lage, verschiedene Data Science Techniken mit dem Programm R anzuwenden, um Daten für die spätere Modellierung aufzubereiten.
  • Sie werden anhand von Daten aussagekräftige Grafiken erstellen und daraus Hypothesen ableiten und testen können.
  • Sie 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.
  • Sie sind in der Lage unstrukturierte Daten zu analysieren und können Methoden des Text Minings und der Sentiment Analyse selbstständig durchführen.

Teilnehmende

Angesprochen sind Personen mit Freude am analytischen Denken, einem Flair im Umgang mit Zahlen und Erfahrung im Umgang mit Daten als betriebliche Entscheidungsgrundlage. Sowie Personen, die ihre Kompetenzen im Data Analytics Bereich ausbauen wollen. Grundkenntnisse in Statistik sind von Vorteil.

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Die folgenden CAS können ebenfalls an den MAS Business Intelligence angerechnet werden:

Aufbau und Inhalt

Schlüsselinhalte

  • Bedeutung und Wichtigkeit von Daten in Unternehmen
  • Von Big Data zu Smart Data
  • Rechtliche und ethische Aspekte auf Basis DSGVO
  • Technologien und Software für Big Data Analytics
  • Datenmanagement mit dem Statistikprogramm R
  • Statistische Kennzahlen und Verteilungen
  • Datenvisualisierung, Grafiken in R
  • Zufallsstichproben, Simulationen
  • Testtheorie und ausgewählte Hypothesentests
  • Signifikanz und Relevanz von Testergebnissen
  • Statistische Zusammenhänge, Korrelation, und Kausalität
  • Predictive Marketing mittels Linearer Regression und Logistischer Regression
  • Klassifizierung und Entscheidungshilfe anhand Entscheidungsbäumen
  • Dimensionsreduktion mittels Faktorenanalyse
  • Gruppierungen und Clusterbildung im Marketing und sozialen Netzen
  • Web Analysen und Social Net Analysen
  • Text Mining und Sentimentanalysen
  • Einführung Machine Learning und Neuronale Netze

Unterrichtsform

Der Studiengang besteht aus insgesamt 18 Tagen. Davon sind 10 Tage Präsenzunterricht und 8 Tage E-Learning. An den E-Learning Tagen müssen neben der Vertiefung des Präsenzunterrichts Aufgaben gemacht werden, die zum grössten Teil mit der Statistiksoftware R gelöst werden. Grundkenntnisse des Programms R sind von Vorteil, aber nicht zwingend, da die benötigten Analysetechniken mittels exemplarischer Daten im Unterricht geübt werden.

Leistungsnachweis

Sie verfassen eine Zertifikatsarbeit, die benotet wird.

Karriere

Information is the oil of the 21st century, and analytics is the combustion engine.

Peter Sondergaard, Senior Vice President, Gartner Research

Anrechnung

Der CAS Applied Data Analytics ist ein in sich geschlossener Zertifikatslehrgang mit Leistungsnachweis. Studierenden mit MAS-Zulassung kann er als Modul des MAS Business Intelligence der HWZ angerechnet werden.

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.

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Antworten zu oft gestellten Fragen finden Sie auch in unseren FAQ.

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Studiengangsleiterin

Melanie Knobelspies
+41 43 322 26 88
melanie.knobelspies@fh-hwz.ch

Ursula Knobel

Studiengangsorganisation

Ursula Knobel
+41 43 322 26 20
ursula.knobel@fh-hwz.ch

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