Bild: shutterstock.com/rawpixel

FFHS mit neuem Studiengang CAS Grundlagen Data Science

Mit dem neuen Studiengang CAS Grundlagen Data Science vermittelt die FFHS Ferfachhochschule Schweiz, allen, die als Quereinsteiger ans Thema Data Science herantreten die grundlegenden Techniken und Methodiken für die Arbeit mit Daten. Der Studiengang bereitet einerseits auf weiterführende Angebote wie das DAS Data Science vor, andererseits gibt es Teilnehmenden die Möglichkeit, die erworbene Tech-Kompetenz sofort praktisch anzuwenden und so am eigenen Leib zu erfahren, was es heisst als Data Scientist zu arbeiten.

«Blended Learning»-Modell

Eine sinnvolle Kombination verschiedener Lernformen, das so genannte «Blended Learning», ermöglicht ein weitgehend selbstbestimmtes von Ort und Zeit unabhängiges Studium − so wie es Ihrer persönlichen Lebenssituation am besten entspricht. 80% des Studiengangs finden als Selbststudium statt und 20% sind Face-to-Face-Unterricht in Zürich oder Bern (jeweils 1 Samstag pro Monat). So können berufstätige Erwachsene ihr berufliches Engagement mit den familiären Verpflichtungen oder Spitzensport vereinbaren.

Inhalt und Zulassung

Behandelt werden entsprechend Grundkenntnisse in der Programmierung mit Python und R, Technologien zur Bereitstellung von Daten, verschiedene Cloud-Lösungen zur Durchführung von Data Science-Projekten, und es wird ein Überblick über die verschiedenen Technologien der Datenanalyse vermittelt.

Für den CAS zugelassen werden Personen, die 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».

Dozent
Als Dozent leitet Dr. Beat Tödtli, Physiker, Dozent und Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Laboratory for Web Science (LWS) an der FFHS den neuen Studiengang. Er forscht auf den Gebieten des Machine Learning und Deep Learning und unterrichtet Datenanalsye und Machine Learning. In der Industrie hat er Sensordaten analysiert und Algorithmen zur Klassifikation von Banknoten entwickelt.

Weitere Informationen finden Sie hier.

Illustrationsbild: shutterstock.com/rawpixel