CAS Urbane Daten

Der CAS Urbane Daten richtet sich an alle, die Stadtlandschaften datenbasiert verstehen, analysieren und transformieren wollen. Dies umfasst Personen, die sich in Architektur-, Landschaftsarchitektur, Planungs- und Beratungsbüros, in kantonalen und kommunalen Verwaltungen, bei Behörden oder auch im Hochschulbereich und an Berufsschulen mit Fragen, Projekten und Prozessen zu datengestützten Komponenten der planerischen Praxis auseinandersetzen. 

Die Teilnehmenden erwerben praxisorientiertes Wissen und anwendungsnahe Fähigkeiten im Umgang mit urbanen Daten. Nach Abschluss des CAS können die Teilnehmenden:

• Fragestellungen zu Stadträumen datenbasiert beantworten – durch den Einsatz aktueller Methoden der Datenanalyse.
• Open-Source-Programme (QGIS, R/ Python) anwenden, um reproduzierbare und belastbare Analysen zu erstellen.
• Räumliche und nicht-räumliche Data-Science-Ansätze kombinieren, um komplexe urbane Zusammenhänge sichtbar zu machen.
• Datenquellen nutzen oder selbst erheben, von Open Government Data bis zu partizipativen Formaten mit der Bevölkerung.
• Datenqualität und Repräsentation kritisch beurteilen, ihre Aussagekraft evaluieren und Grenzen datenbasierter Verfahren erkennen.
• Verstehen, wie Daten in gesellschaftliche Prozesse eingebettet sind – von der Analyse über die Interpretation bis zur Mitwirkung.
• Erkenntnisse klar kommunizieren, indem sie Daten in Karten, Modellen, Diagrammen oder Storyboards verständlich visualisieren.
• Daten reflektiert in der Planungspraxis einsetzen, als Grundlage für Erkenntnis, Gestaltung und Beteiligung im städtischen Kontext.

Das Einstiegsmodul vermittelt grundlegende Kenntnisse im Umgang mit räumlichen und nicht-räumlichen Datensätzen. Die Teilnehmenden lernen Methoden und Werkzeuge kennen, um datengetrieben urbane Forschungsfragen zu entwickeln und zu beantworten. Nebst der Vermittlung von Programmkenntnissen in R, Python und QGIS werden die Teilnehmenden mit geeigneten Datentypen und dem Umgang mit quantitativen und qualitativen Datenquellen vertraut gemacht, lernen Daten im “Feld” selbst zu erfassen und werden mit ethischen und erkenntnistheoretischen Fragestellungen konfrontiert, die im Umgang mit verschiedenen Formen urbaner Daten zu beachten sind.

Die Teilnehmenden erlernen in diesem Block die grundlegenden Techniken der Datenanalyse, um ihre Fragestellungen über den urbanen Raum zu beantworten. Sie erkunden Daten deskriptiv und inferenzstatistisch, formulieren kausale Modelle, und können statistische Fehlschlüsse vermeiden. 

Der Block vermittelt, wie Daten in digitalen Mitwirkungsverfahren der Stadtplanung generiert, genutzt und interpretiert werden können: von Citizen Science bis zu interaktiven Stadtmodellen. Im Fokus steht das Verständnis der Wechselwirkung zwischen Daten, Öffentlichkeit und gebautem Raum – und die Bereitschaft, den Umgang mit solchen Prozessen aktiv zu lernen und anzuwenden. 

Erst wenn urbane Daten lesbar gemacht, passend visualisiert und erzählt werden, entfalten sie ihr Potential, Debatten auszulösen und Veränderungen anzustossen. In diesem Block geht es um Modelle, Karten, Diagramme, Storyboards und weitere Möglichkeiten, die Resultate datengestützter Erkundungen und Projekte so aufzubereiten, dass sie sich klar, griffig und reizvoll vermitteln lassen.

Das Ausbildungsprogramm umfasst einen thematischen Teil, in dessen Rahmen Inputreferate, vertiefende Diskussionen mit Fachleuten und in der Gruppe, praxisorientierte Fallbeispiele, Präsentationen und Exkursionen methodische Grundlagen und spezifisches Wissen zu Daten im urbanen Kontext und vermittelt werden.

Daneben ziehen sich transversale, methodische Lab-Elemente durch das Programm. Wir sind der Überzeugung, dass Arbeit mit Daten nur dann vertieft gelernt werden kann und anfängt Spass zu machen, wenn sie regelmässig erprobt werden kann (“Data Jam”). An jedem Veranstaltungstag findet ein “Lab” zu räumlicher Datenanalyse mit GIS oder Python und nicht-räumlicher Data-Science in R statt. Im Lab vertiefen die Teilnehmenden im Beisein von Experten gelernte Themen und Techniken und erarbeiten eine individuelle Zertifikatsarbeit.

Das Zertifikat (Certificate of Advanced Studies CAS) wird erteilt, wenn die vorgeschriebenen Kontaktlektionen absolviert und die Zertifikatsarbeit abgenommen wurde. Die Studienleistung entspricht 12 ECTS-Punkten (European Credit Transfer System).

Der CAS Urbane Daten besteht aus vier Blöcken und umfasst 20 Tage mit 160 Kontaktlektionen. Der Unterricht wird berufsbegleitend durchgeführt und findet in der Regel an einem Tag pro Woche statt. Ein Unterrichtstag besteht aus acht Lektionen (eine Lektion entspricht 50 Minuten). Zusätzlich ist mit 200 Stunden Selbststudium zu rechnen. Im Selbststudium vertiefen die Teilnehmenden das Gelernte an Fallstudien und an einer Zertifikatsarbeit. Fallstudien und Zertifikatsarbeit werden in kleinen Teams oder individuell bearbeitet und in regelmässigen Zwischenbesprechungen mit den CAS-Leitende und externen Expert:innen weiterentwickelt.

Das Weiterbildungsangebot ist am Institut Urban Landscape am Departement Architektur, Gestaltung und Bauingenieurwesen entwickelt worden. Die Dozierenden und Forschenden aus unterschiedlichen Disziplinen wie Urbanistik, Architektur, Landschaftsarchitektur, Stadt- und Landschaftsplanung, Fotografie, Politologie, Baurecht, Architekturgeschichte und -theorie prägen seit über 20 Jahren den Diskurs über die nachhaltige Weiterentwicklung heutiger Stadtlandschaften mit.

Das Team wird ergänzt durch Fachreferierende, unter anderem aus den Bereichen parametrisches Design, künstliche Intelligenz, Game Design, räumliche Datenanalyse, Planung, Partizipation, Projektkommunikation, Theorie und Technikgeschichte.

Vorausgesetzt wird grundsätzlich ein Hochschulabschluss (Fachhochschule, Uni, ETH). Es können aber auch Praktizierende mit vergleichbaren beruflichen Kompetenzen zugelassen werden, wenn sich die Befähigung zur Teilnahme aus einem anderen Nachweis ergibt. Alle Teilnehmenden verfügen über eine mindestens zweijährige relevante Praxiserfahrung. Über die definitive Zulassung entscheidet die Studienleitung.

Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs fortlaufend geprüft. Sie erhalten in der Regel innerhalb zwei bis drei Wochen Bescheid, ob Sie aufgenommen wurden.

Dauer: 20. August 2026 bis 22. Januar 2027