CAS Machine Learning
- 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.
Im CAS Machine Learning erhalten Sie aktuelles Wissen zum maschinellen Lernen im Zusammenhang mit der Verarbeitung grosser Datenmengen und lernen, dies selbst umzusetzen.
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Berufsbegleitender Studiengang
100-prozentiges Arbeitspensum möglich
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Abschluss
«Certificate of Advanced Studies in Machine Learning»
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Anerkennung
15 ECTS-Kreditpunkte
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Beginn
Oktober 2020
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Dauer
14 Präsenztage und 2 Projekt-Beratungstage
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Anzahl Teilnehmende
Maximal 20 Teilnehmende
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Gut zu wissen
Anrechnung an MAS Business Intelligence und MAS Digital Business Engineering
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Studienort
Zürich; Sihlhof (direkt beim HB)
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Sprache
Deutsch
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Zulassung
Hochschulstudium oder adäquater Bildungsabschluss sowie mindestens 2 Jahre studienrelevante Berufserfahrung.
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Studiengebühren
CHF 9'800
Beschreibung
Nach Abschluss des Studiengangs kennen Sie nicht nur die wesentlichen Grundlagen und Best Practice von Machine Learning, 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
Sie
- kennen die wesentlichen Grundlagen und Best Practice zum Einsatz von ML-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 graphische Benutzeroberfläche von KNIME zum Zweck der Datenvorbereitung, der Modellierung, der Analyse und der Visualisierung einsetzen
- kennen die wesentlichen Methoden zur Textanalyse und deren Anwendung
- 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 Fachgebiet 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).
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Aufbau und Inhalt
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
Der CAS-Kurs wird mit einer benoteten Zertifikatsarbeit abgeschlossen. Dabei haben Sie die Möglichkeit, Themen und Cases aus dem eigenen beruflichen Umfeld zu behandeln.
Karriere
Anrechnung
Der CAS Machine Learning ist ein in sich geschlossener Zertifikatslehrgang mit Leistungsnachweis. Studierenden mit MAS-Zulassung kann er als Modul des MAS Business Intelligence oder MAS Digital Business Engineering 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.
Aktuell
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