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Fachvertiefungsmodule Data Science

Absolvierende des CAS Data Science oder Personen mit Data-Science-Grundkenntnissen haben die Möglichkeit, mit dem Besuch dieser weiterführenden Fachvertiefungsmodule ihre Kenntnisse gezielt zu vertiefen. Diese frei wählbaren Fachvertiefungen sind ebenfalls Bestandteil des DAS und MAS Data Science.

Modulübersicht Frühlingssemester

Advanced Machine Learning (3 ECTS)

Du lernst komplexere und weiterführende Machine Learning Algorithmen & Ansätze kennen und erfährst, wie du mit den häufigsten in der Praxis auftretenden Problemen im Datenbestand umgehen kannst.

Containerisierung & Cloud (4 ECTS)

Container & Public Cloud Services für den produktiven Betrieb deiner Applikationen und Infrastruktur nutzen

Datenbanken und Data Warehousing (2,5 ECTS)

Lerne die Grundlagen einer nachhaltigen Data-Management-Strategie. Mit dem Wissen über die wichtigsten Technologien des Daten-Managements kannst du deren Einsatz für Data-Science-Projekte in der Praxis richtig einschätzen.

Decision Intelligence (2,5 ECTS)

Mit Decision Intelligence treffen wir optimale Entscheidungen, basierend auf Daten.

ML in Production (2 ECTS)

Ein permanent verfügbarer und überwachter Betrieb deiner ML-Projekte sind die Grundbausteine für einen professionellen Betrieb.

Software Engineering für Data Scientists (2,5 ECTS)

Dank Software-Engineering-Prinzipien wie Versionskontrolle, Coding-Prinzipien, Software-Testing, Logging, und Build-Systemen robusten, korrekten wiederverwendbaren und leicht verständlichen Code schreiben. Zudem lernst du, deine Applikationen als überwachter Service Dritten zur Verfügung zu stellen.

Zeitreihenanalyse (2,5 ECTS)

In der Zeitreihenanalyse werden Ereignisse analysiert, welche in mehr oder weniger regelmässigen Abständen nacheinander und daher über eine Zeitskala gesehen auftreten.

Modulübersicht Herbstsemester

Advanced NLP (2,5 ECTS)

Lerne praxisnah zeitgemässe NLP-Verfahren und erfahre, wie vortrainierte Modelle mit Prompting-Techniken und Fine Tuning für Retrieval Augmented Generation (RAG) eingesetzt werden können, um eigene NLP-Projekte erfolgreich umzusetzen.

Computer Vision mit Deep Learning (3 ECTS)

Die automatische Interpretation von Bild und Video-Daten hat viele Anwendungsgebiete und liefert dank Deep Learning beeindruckende Ergebnisse.

Containerisierung & Cloud (4 ECTS)

Container & Public Cloud Services für den produktiven Betrieb deiner Applikationen und Infrastruktur nutzen

Data Storytelling (2 ECTS)

Überzeuge Kunden und Vorgesetzte, indem du dein Ergebnisse in Form einer packenden Geschichte klar verständlich und zielgruppengerecht kommunizierst!

Datenbanken und Data Warehousing (2,5 ECTS)

Lerne die Grundlagen einer nachhaltigen Data-Management-Strategie. Mit dem Wissen über die wichtigsten Technologien des Daten-Managements kannst du deren Einsatz für Data-Science-Projekte in der Praxis richtig einschätzen.

Deep Learning Grundlagen (2,5 ECTS)

Deep Learning beginnt da, wo klassische Methoden des Machine Learnings an seine Grenzen stossen. Lerne das Potenzial und die Grenzen verschiedener Deep Learning Arten und deren Anwendungsgebiete kennen und umzusetzen.

Explainable AI (2,5 ECTS)

Schaffe Vertrauen in dein (Blackbox-)Modell und finde weitere Optimierungsmöglichkeiten dank dem Verständnis, welche Kriterien der Algorithmus bei seiner Entscheidung wie stark gewichtet hat.

ML in Production (2 ECTS)

Ein permanent verfügbarer und überwachter Betrieb deiner ML-Projekte sind die Grundbausteine für einen professionellen Betrieb.

Software Engineering für Data Scientists (2,5 ECTS)

Dank Software-Engineering-Prinzipien wie Versionskontrolle, Coding-Prinzipien, Software-Testing, Logging, und Build-Systemen robusten, korrekten wiederverwendbaren und leicht verständlichen Code schreiben. Zudem lernst du, deine Applikationen als überwachter Service Dritten zur Verfügung zu stellen.

Semesterunabhängige Module

Individuelle Projektarbeit (3 ECTS)

In diesem Modul erarbeitest du eine individuelle Projektarbeit selbständig oder mit fachlicher Betreuung.

Selbständige Wissenserarbeitung (3 ECTS)

In diesem Modul eignen Sie sich eigenständig Wissen aus einem von Ihnen gewählten Themenbereichs aus Data Science oder Data Engineering an.

Übersicht Weiterbildungsangebote im Bereich Data Science

Data Science, Data Engineering und Artificial Intelligence

Weiterbildungsangebote in Data Science, Data Engineering und Artificial Intelligence

Weiterbildung

Weiterbildung Informatik

Weiterbildung Informatik

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