Experte für Big Data

Die Ausbildung zum Data Scientist macht Sie zu einem begehrten, jedoch selten gefundenen Spezialisten im Bereich Big Data. Nicht nur Versicherungen und Banken, sondern auch Behörden oder KMUs sind auf die Sammlung, Verknüpfung und strukturierte Auswertungen von Datensätzen angewiesen. In diesem Studiengang eignen Sie sich verschiedene Tools und Data-Science-Methoden an, mit deren Hilfe Sie neues und wertvolles Wissen für Ihre Firma extrahieren. Dies wiederum ermöglicht Unternehmen, ihre geschäftlichen Ziele effektiv zu erreichen, einen wirtschaftlichen Vorteil aus den Datenbeständen zu ziehen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Ausbildung zum Umgang mit Big Data

Sind Sie eine Informatik-Fachperson mit analytischem Denkvermögen und möchten Sie neue Aufgaben und Verantwortung als Data Scientist übernehmen? Dann ist die Ausbildung zum Data Scientist NDK HF ideal für Sie. Sie lernen die Data-Science-Methoden korrekt anzuwenden und wie die Funktionen, Tools und Programmiersprachen für Big-Data-Experten optimal einzusetzen sind. Weitere Lernziele sind das Aufbereiten, die Bereinigung, die Analyse und die Visualisierung von Daten sowie die Auswahl, Anbindung und Kombinierung von Datenquellen. All dies sollten Sie unter Berücksichtigung der Schweizer Datenschutzrichtlinien erledigen können.

Welche Inhalte deckt der Nachdiplomkurs ab?

  • Einführung (Data Science Grundlagen, Datenschutz)
  • Transact-SQL (JOINs, SET, APPLY, Funktionen, Datenmodifizierung, Programmierung, Error Handling und Transaktionen)
  • Datenanalyse und -visualisierung mit Excel (Datenmodell und DAX, Imports, Measures, Power BI)
  • Essentielle Statistiken zur Datenanalyse in Excel (beschreibende Statistik,
    Grundwahrscheinlichkeit, Stichproben- und Konfidenzintervalle, Hypothesentest)
  • Fundament Data Science (Wahrscheinlichkeit und Statistik, Simulation und Hypothesentests, Datenbereinigung und -manipulation)
  • Einführung in Data Science mit R (Listen, Funktionen und Pakete, Numpy, Matplotlib, Kontrollfluss und Pandas)
  • Programmierung mit R (Exploring Data, Transforming Data, Data Modeling,
    Evaluating Data)
  • Die Prinzipien von «Machine Learning» (Klassifizierung, Regression, Modelle verbessern, nichtlineare Modellierung, Clustering)
  • Anwendung «Machine Learning» (Zeitreihen und Prognosen, räumliche Datenanalyse, Textanalyse, Bildanalyse)
  • Fallstudie

Ein Data Scientist muss logisch denken

Der Nachdiplomkurs zum Data Scientist ist berufsbegleitend möglich und ohne fachspezifische Grundausbildung zu absolvieren. Allerdings sind ein Flair für Informatik sowie grundlegende Kenntnisse von Datenbanken und IT-Systemen von Vorteil. Basiswissen in Mathematik und Algebra, grundlegende Excel-Kenntnisse sowie Englisch-Kenntnisse sind ebenfalls Voraussetzung. Zudem sollte man logisches und analytisches Denkvermögen mitbringen.

Datenexperten – Oft gesucht, selten gefunden

Die Ausbildung zum Data Scientist macht Sie zu einem begehrten, jedoch selten gefundenen Spezialisten im Bereich Big Data. Nicht nur Versicherungen und Banken, sondern auch Behörden oder KMUs sind auf die Sammlung, Verknüpfung und strukturierte Auswertungen von Datensätzen angewiesen. In diesem Studiengang des IBAW eignen Sie sich verschiedene Tools und Data-Science-Methoden an, mit deren Hilfe Sie neues und wertvolles Wissen für Ihre Firma extrahieren. Dies wiederum ermöglicht Unternehmen, ihre geschäftlichen Ziele effektiv zu erreichen, einen wirtschaftlichen Vorteil aus den Datenbeständen zu ziehen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Selbständigkeit ist Voraussetzung

Dieser Studiengang besteht aus ca. 40% Präsenzunterricht und ca. 60% selbständigem E-Learning (pro Modul $99). Mehrheitlich basiert er auf der Ausbildung der Microsoft Academy «Data Science» auf Edx.org.

Im Anschluss kann der optionale Abschluss «Microsoft Professional Program Certificate in Data Science» erworben werden. Die Sprache im Präsenzunterricht ist Deutsch, die E-Learning-Unterlagen auf Edx.org sind ausschliesslich in Englisch. Während des Studiengangs können auf Wunsch fünf zusätzliche Module à je ca. 24 Lektionen ohne Aufpreis selbständig online absolviert werden:

  • Datenanalyse und -visualisierung mit Power BI
  • Einführung in Data Science mit R
  • Programmierung mit R für Data Scientis
  • Implementierung «Predictive Analytics» mit Spark in Azure HDInsight
  • Analyse «Big Data» mit Microsoft R Server

 

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