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CAS Data Competence for Business

Aktuelle Herausforderungen für viele Schweizer Unternehmen sind die Digitalisierung und Vereinfachung der internen Prozesse sowie die Modernisierung der IT-Infrastruktur. Zusätzliche Herausforderungen ergeben sich durch die anhaltend niedrigen Zinssätze, eine sich verändernde Risikolandschaft, neue Vorschriften, den durch digitale Technologien getriebenen Wandel bei der Verbrauchernachfrage sowie die schnell wachsende Konkurrenz durch flexible, schnell auf Marktanforderungen reagierende Startups. Den genannten Herausforderungen zu begegnen, erfordert ein professionelles und ganzheitliches Vorgehen bei der Umsetzung der IT-Strategie.

Im CAS Data Competence lernen Sie, in Ihrem Umfeld Chancen und Risiken von Data Science zu erkennen und damit umzugehen. Sie werden befähigt, ein «Shared Domain Knowledge» im Data Science Bereich aufzubauen. Unter «Shared Domain Knowledge» wird verstanden, dass gemeinsame Schnittmengen von Skillsets definiert und gelebt werden.

Der CAS kann einzeln oder als Teil des MAS Business Engineering absolviert werden.

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Auf einen Blick

Abschluss:

Certificate of Advanced Studies in Data Competence for Business (12 ECTS)

Start:

25.02.2022

Dauer:

Kosten:

CHF 8'000.00

Bemerkung zu den Kosten: 

Im Preis inbegriffen sind die Kursunterlagen, die vorgeschriebene Literatur und die Prüfungsgebühren (exkl. Nachprüfungskosten).

Die gesamten Kursgebühren werden ca. 30 Tage vor Beginn des Lehrgangs in Rechnung gestellt.

Durchführungsort: 

Campus ZHAW School of Management and Law, Winterthur.

Unterrichtssprache:

  • Deutsch
  • Das Unterrichtsmaterial ist teilweise in englischer Sprache.

Ziele und Inhalt

Zielpublikum

Der CAS richtet sich primär an folgende Rollen aus dem klassischen «Middle Management» im Daten-Umfeld eines Unternehmens:

  • Management
  • Data Owner
  • Product Manager
  • Business Owner
  • Product Owner
  • Cross-Product Manager
  • Business Analysten

Ziele

Der CAS Data Competence for Business befähigt Sie dazu,

  • ein Bewusstsein zu entwickeln für den Wert und die Potentiale von vorhandenen oder zu erhebenden Daten im Geschäftskontext.
  • ein «Datengefühl» zu entwickeln und entlang der strategischen Prämisse «Data by Design» zu denken.
  • in Ihrem Umfeld Chancen und Risiken von Data Science zu erkennen.
  • den Wert und die Einsatzmöglichkeiten von «Data Technologien» zu erkennen.
  • Potential zur Weiterentwicklung des eigenen Unternehmens zu sehen und zu wissen, wie dieses entlang der «Data Science Roadmap» in der Realität umgesetzt werden kann.
  • die im Datenumfeld kursierende Schlagwörter und Begriffe korrekt nach Ihrem Wert und Einsatzgebiet einzuordnen (Stichwort «Entmystifizierung»).
  • Probleme und Aufgabenstellungen mit modernen und innovativen Methoden anzugehen, zu verstehen, was Prototyping bedeutet, wie man es umsetzt und welchen Mehrwert diese Vorgehensweisen für das eigene Unternehmen generieren.
  • den Wert einer kontinuierlichen Pflege von Firmendaten in Ihrem Verantwortungsbereich zu verstehen und zu wissen wie dies umgesetzt werden kann.

Inhalt

Modul 1: Einführung in Data Competence for Business

Teil 1: Einführung in Data Science

  • Paradigmen-Wechsel im Data Management
  • Personas in Data Science
  • Serviceorientierte Architektur
  • Unternehmensarchitektur
  • Vermittlung von Kreativitätsmethoden

Teil 2: Data Awareness in Data Science

  • Data by Design: Mehrwert, Prinzipien, Best Practice
  • Mögliche Quellen für Daten
  • Datenerhebungstechniken
  • Prozessanalyse
  • Konkreter Prozess mit Unternehmensdaten
  • Risk & Compliance

Modul 2: Advanced Data Management

Teil 1: Advanced Data Management

  • Data Ingestion & Management
  • Data Preparation & Annotation
  • Explorative Datenanalyse (EDA) & Quality Assessment
  • Partitioning

Teil 2: Machine Learning Grundlagen

  • Feature Engineering
  • Modelling & Model Tuning
  • Model Evaluation & Selection
  • Software Construction
  • Model Deployment & Maintenance

Methodik

Der CAS zeichnet sich durch eine methodische Vielfalt aus. Neben Lehrgesprächen, Referaten, (Gruppen-) Übungen, Fallstudien und der Arbeit an Fallbeispielen aus der Praxis wird grossen Wert auf den Erfahrungsaustausch zwischen den Teilnehmern gelegt.

Mehr Details zur Durchführung

Vorlesungen / Präsenzlektionen jeweils Freitags und Samstags (Ausnahmen möglich).

Beratung und Kontakt

Veranstalter

Anmeldung

Zulassungskriterien

Der Zertifikatslehrgang richtet sich an

  • Absolventinnen und Absolventen von Hochschulen (FH/Universität) mit mind. 3 Jahren Berufserfahrung
  • sowie an Berufsleute ohne Hochschulabschluss mit mind. 5 Jahren Berufserfahrung und entsprechenden Weiterbildungsausweisen (höhere Fachschule oder höhere Fachprüfung mit eidg. Fachausweis/Diplom).

Englischkenntnisse werden vorausgesetzt, weil im Studiengang mit englischer Literatur gearbeitet wird.

Über die definitive Zulassung entscheidet die Studienleitung.

Anmeldeinformationen

  • Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.

Startdaten und Anmeldung

Start Anmeldeschluss Anmeldelink
25.02.2022 25.01.2022 Anmeldung

Downloads und Broschüre

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