MAS Data Science | |
Lieu | Bern, Zürich, Zurich region, Suisse |
Catégorie | Informatique |
type | MAS |
Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts. In diesem MAS lernen Sie Daten statistisch auszuwerten und zu analysieren, um daraus für Ihr Unternehmen die richtigen Schlüsse zu ziehen. Dank zahlreichen Wahlmodulen setzen Sie Ihre persönlichen Schwerpunkte, etwa in Open Data, Deep Learning oder Bild- und Sprachverarbeitung. Immer mehr Unternehmen erkennen den immensen Wert ihrer Daten und suchen entsprechend nach Spezialisten mit interdisziplinären Skills aus Informatik (Programmierung, Algorithmen, Datenbanken) und Mathematik (insbesondere Statistik und lineare Algebra). Dieser Master legt eine breite Wissensbasis für die Herausforderungen des Berufsfeldes Data Scientist. Sie haben im Studium die Möglichkeit, Ihren eigenen beruflichen Kontext in Praxisprojekten zu bearbeiten. Der MAS Data Science vermittelt Ihnen die notwendigen statistischen Methoden, um empirische Daten auszuwerten und ökonomische Fragestellungen zu modellieren. Sie lernen die relevanten Techniken zur Datenvisualisierung kennen und bauen sich praxisbezogenes Wissen auf in Machine Learning und Big Data. Unsere Auswahl an Wahlmodulen erlaubt es Ihnen, sich einzelne Fachgebiete der Data Science näher anzueignen oder sich branchenspezifischen Fragestellungen zu widmen. Für Quereinsteiger ohne Programmierkenntnisse bieten wir ein Einstiegssemester als Einführung an. Akadem. Titel: Master of Advanced Studies in Data Science Start: Februar und August Dauer: 6 Semester Studienorte: Bern, Zürich Studienmodell: Blended Learning: 80% Online-Studium und 20% Präsenzunterricht ECTS: 60 Anmeldeschluss: 30. November und 31. Mai (spätere Anmeldungen nach Verfügbarkeit) Kosten: CHF 33'200.- Der MAS Data Science ist ein modular aufgebautes Studium, das Sie je nach Vorwissen und Präferenzen zusammenstellen können, bis gesamthaft 60 ECTS-Kreditpunkte erreicht sind. Einführung (empfohlen für Quereinsteiger ohne Programmierkenntnisse) CAS Grundlagen Data Science (10 ECTS) Grundstudium (DAS Data Science) CAS Statistische Datenanalyse & Datenvisualisierung (10 ECTS) CAS Machine Learning (10 ECTS) CAS Big Data (10 ECTS) (HS: Herbstsemester; FS: Frühlingssemester) Masterthesis (10 ECTS) *Modulpläne und Lehrmittel können sich aufgrund von Modulüberarbeitungen ändern. Die aktuelle Literaturliste wird vor Semesterbeginn auf dem Studierendenportal publiziert. WahlmoduleBig Data Streaming
Deep Learning
Reinforcement Learning
Information Retrieval & Natural Language Processing
Geoinformationssysteme
Netzwerkanalyse
Advanced Business Analytics and Process Automation
Wissensrepräsentation und Semantische Netze
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: Dr. André Kurt BodmerDozent Ursula DeriuDozentin Markus GeussDozent Dr. Urs-Martin KünziDozent Reto SchneiderDozent Prof. Dr. Joachim SteinwendnerDozent Peter TellenbachDozent Sabine VargasDozentin Stefan EggelDozent Dr. Ilir FetaiDozent Marc GarbelyDozent Hannah InstenbergDozentin Dr. Ivan MoserDozent Dr. Jasmina SmokvinaDozentin Anmeldeschluss: Ende Mai (mit Studienplatzgarantie im Herbstsemester) bzw. Mitte Dezember (mit Studienplatzgarantie im Frühlingssemester). Spätere Anmeldungen je nach verfügbaren Studienplätzen möglich. Präsenzen: durchschnittlich 1 Samstag im Monat (abhängig von Modulbelegung) im FFHS-Campus in Zürich oder Bern. Für detaillierte Daten wenden Sie sich bitte an die Studiengangsleitung. Gesamter MAS in Data Science (60 ECTS-Credits): CHF 33’000.- inklusive Online-Betreuung, Lernplattform, Zugang zur digitalen Bibliothek, ordentliche Prüfungsgebühren und Master-Thesis inkl. Kolloquium. Hinzu kommt eine Einschreibegebühr von CHF 200.- «Sur dossier» können auch Absolventen einer Höheren Fachschule sowie Inhaber eines eidgenössischen Diploms einer höheren Fachprüfung zugelassen werden. | |
Dans votre inscription, veuillez vous référer à myScience.ch et indiquer la référence edu.myScience.ch/id3402 |
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