Der Weiterbildungsmaster MAS In Data Science richtet sich an Personen, die über einen höheren Bildungsabschluss sowie mehrjährige einschlägige Berufserfahrung verfügen, in den Bereichen Business Intelligence oder Business Analytics arbeiten, öffentliche oder Unternehmensdaten bearbeiten oder mit der Erstellung von datengeschützten Web-Applikationen oder Berichten betraut sind. Angesprochen sind zudem Personen, die künftig wissenschaftliche Daten, unterschiedliche Datenquellen oder Kundendaten im Customer Relationship Management (CRM) auswerten möchten, sowie Personen, die in Datenquellen bestehende Informationen auffinden wollen.

Während des Diplomlehrgangs DAS Data Science erwerben Studierende weitreichende Kompetenzen, die es ihnen ermöglichen, nach Abschluss als Data Scientist, als Data Visualizer oder Data Artist, als Information Broker, als Data Architect oder als Daten-Ingenieur tätig zu werden.

Ein Diplomstudiengang DAS in Data Science unterscheidet sich je nach gewählter Hochschule und bietet unterschiedliche Zertifikatslehrgänge (Certificate of Advanced Studies – CAS), die belegt werden können. So können Studierende für den einen DAS etwa drei Lehrgänge aus einer kleinen Auswahl wählen. Zur Verfügung stehen dabei 2018: CAS Datenanalyse, CAS Information Engineering, CAS Statistical Modelling, CAS Machine Intelligence, CAS Data Product Design. Alternativ sind die zu belegenden Zertifikatslehrgänge an einer anderen Hochschule klar vorgegeben: CAS Big Data, CAS Statistische Datenanalyse und Datenvisualisierung, CAS Datenanalyse. Lassen Sie sich daher von den einzelnen Fachhochschulen alle notwendigen Informationen zu den Diplomlehrgängen ganz einfach per Email zukommen und finden Sie das für Sie passende Angebot schnell und zuverlässig.

Der Master in Data Science setzt sich aus vier CAS-Lehrgängen sowie einer Masterarbeit zusammen. Zu den Pflicht-CAS zählen CAS Datenanalyse sowie CAS Information Engineering. Statistische Grundlagen der Datenanalyse, Multiple Regression und Prognose, Clustering und Klassifikation, Scripting, Datenbanken und Data Warehousing, Information Retrieval sowie Big Data sind dabei die zu belegenden Module. Anschliessend wählen Studierende zwei weitere CAS aus. Zur Auswahl stehen dabei 2018: CAS Maschine Intelligence mit den Modulen Machine Learning, Deep Learning, Text Analytics, Advanced Topica in Big Data; CAS Statistical Modelling mit Information Progressing with R, Advanced Regression Modelling, Analysis of Time to Event Data, Network Analysis; sowie CAS Data Product Design mit den Modulen Data-specific Service Design, Data-specific Business Model Design, Praxis-Workshop sowie Datenschutz und Datensicherheit.

Um zu einem Diplomlehrgang in Data Science an einer Fachhochschule zugelassen zu werden sind mehrjährige qualifizierte Berufserfahrung notwendig, ebenso wie ein höherer Bildungsabschluss, etwa ein eidg. Fachausweis, ein eidg. Diplom einer Höheren Fachprüfung oder Höheren Fachschule oder ein Hochschulabschluss. Personen ohne einen dieser Abschlüsse, die jedoch über umfassende berufliche Qualifikationen verfügen, können meist «sur dossier» aufgenommen werden.

Die Unterrichtsseiten einer Weiterbildung in Data Science ist abhängig von der gewählten Hochschule und dem daraus resultierenden Studienmodell. So findet der Präsenzunterricht des DAS der Fernfachhochschule einmal monatlich an einem Samstag statt, der eines DAS oder MAS ohne E-Learning einmal wöchentlich an festgelegten Tagen pro CAS. Informationen zu den Unterrichtstagen erhalten Sie über das Kontaktformular direkt von den einzelnen Hochschulen.