CAS Data Engineering und Analytics

Swiss Distance University of Applied Sciences

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CAS Data Engineering und Analytics

Lernen Sie, wie Sie Big Data in Ihrem Unternehmen einsetzen können, welche Analysemethoden es gibt und wie Sie bei der Planung und der Umsetzung von Big-Data-Projekten vorgehen.

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Zu den aktuellen Herausforderungen in der IT gehört das Management und die Analytik von Big Data. Schlagen auch Sie Profit aus Ihren digitalen Daten und erlernen Sie die nötigen Technologien und Architekturen für das Engineering sowie die Analytik grosser Datenmengen. Dieser Lehrgang zeigt Ihnen die Einsatzmöglichkeiten und die «State-of-the-Art»-Methoden des Data Engineerings bis zu den Analysemethoden auf, um Sie für die Planung, Umsetzung und den Betrieb Ihres nächsten Big-Data-Projektes vorzubereiten.

In diesem CAS lernen Sie das Data Engineering und die Data Analytics grundlegend zu verstehen, sammeln praktische Erfahrungen mit den gängigen Tools, Systemen und Modellen und können die Eignung der einzelnen Systeme für unterschiedliche Anforderungen in Bezug zu Ihrem persönlichen Unternehmensfokus einschätzen.

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Eckdaten

Akadem. Titel: Certificate of Advanced Studies in Big Data

Start: Februar

Dauer: 1 Semester

Studienmodell: Blended Learning

ECTS: 10

Anmeldeschluss: 31. Mai (spätere Anmeldungen nach Verfügbarkeit)

Kosten: CHF 5’700.-

Studium

Aufbau

Das CAS umfasst 10 Leistungspunkte nach dem European Credit Transfer System (ECTS-Credits) und behandelt folgende Themen:

• Theoretische Grundlagen von Datenanalyse-Frameworks und verteilten Systemen
• Erste praktische Erfahrungen mit ausgewählten Open Source Tools, insbesondere aus dem Hadoop-Ökosystem
• Überblick über NoSQL und schemalose Datenbanken
• Abfragesprachen und APIs zur Datenanalyse grosser Datenbestände
• Grundkonzepte der Echtzeitdatenanalyse
• Architekturmuster von Datensystemen und Daten-Pipelines
• Hands-On-Übungen

Im Rahmen einer Semesterarbeit machen Sie erste Schritte mit praktischen Aufgabenstellungen und vertiefen diese Kenntnisse in einer Projektarbeit - das Thema stammt vorzugsweise aus Ihrem beruflichen Umfeld.

Das CAS Big Data ist Teil des Weiterbildungsmasters MAS Data Science und des DAS Data Science und steht Teilnehmenden auch losgelöst vom MAS offen.

Studienmodell

Als einzige Fachhochschule der Schweiz bietet die FFHS alle Studiengänge im Blended Learning-Modell an. Diese innovative Ausbildungsform kombiniert die Vorteile des E-Learning mit jenen des traditionellen Unterrichts - für grösste zeitliche Flexibilität.

Das Studium an der FFHS besteht aus:

• 80% Selbststudium unterstützt durch unsere Online-Lernplattform
• 20% Face-to-Face-Unterricht im FFHS-Campus in Zürich oder Bern (jeden 2. Samstag im Monat)

Mit flex+ kombinieren Sie Ihre Weiterbildung optimal mit Beruf und Privatleben. Egal ob intensives Projekt oder volle Agenda - mit flex+ bestimmen Sie selbst, wie viele Module Sie pro Semester belegen und steuern Ihr Lerntempo. Entdecken Sie die Freiheit, Ihre Weiterbildung nach Ihren Bedürfnissen zu gestalten.

Mehr zum Studienmodell & flex+

Dozierende

Ursula Deriu

Dozentin

Organisatorisches

Termine

• Start: Februar (Frühlingssemester)
• Dauer CAS: 1 Semester
• Anmeldeschluss: 30. November (mit Studienplatzgarantie) spätere Anmeldungen je nach verfügbaren Studienplätzen möglich

Termine: Aktueller Stundenplan

Kosten

CHF 5’500.- (inkl. Online-Betreuung, Lernplattform, Zugang zur digitalen Bibliothek und ordentliche Prüfungsgebühren). Hinzu kommt eine Anmeldegebühr von CHF 200.-.

Zulassung

Folgende Personen werden zu den CAS zugelassen, sofern sie über mehrjährige qualifizierte Berufspraxis verfügen:

• Absolventen von Hochschulen (Universität, ETH, FH, PH)
• Absolventen einer höheren Fachschule
• Inhaber eines eidgenössischen Fachausweises oder eines eidgenössischen Diploms

Über die Zulassung von Personen, die die genannten Anforderungen zum MAS bzw. zu einem CAS nicht erfüllen, jedoch über mehrjährige, relevante Berufserfahrung verfügen, entscheidet die Fernfachhochschule Schweiz «sur dossier».

Kontakt

Markus Geuss

Studiengangsleiter
Telefon 0041 (0)27 510 38 44

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