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Data Science NDK HF

Die praxisnahe Ausbildung zur effizienten Nutzung von Big Data
Luzern, Schweizerhofquai 1 Blended Learning
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Sind Sie eine Informatik-Fachperson mit analytischem Denkvermögen und möchten Sie neue Aufgaben und Verantwortung als Data Scientist übernehmen? Dann ist die Ausbildung Data Science NDK HF ideal für Sie. Sie lernen die Data-Science-Methoden korrekt anzuwenden und wie die Funktionen, Tools und Programmiersprachen für Big-Data-Experten optimal einzusetzen sind. Weitere Lernziele sind das Aufbereiten, die Bereinigung, die Analyse und die Visualisierung von Daten sowie die Auswahl, Anbindung und Kombinierung von Datenquellen. All dies sollten Sie unter Berücksichtigung der Datenschutzrichtlinien erledigen können.

Inhalt

  • Einführung (Data Science Grundlagen, Datenschutz)
  • SQL (JOINs, SET, APPLY, Funktionen, Datenmodifizierung, Programmierung, Error Handling und Transaktionen)
  • Fundament zur Datenanalyse (Wahrscheinlichkeit und Statistik, Stichproben- und Konfidenzintervalle, Simulation und Hypothesentests, Datenbereinigung und -manipulation)
  • Ethische und rechtliche Fragen bei der Datenanalyse
  • Programmierung mit R (Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionale Programmierung)
  • Einführung in Data Science mit R (Explorative Datenanalyse und Datentransformationen mit tidyverse, Visualisierung mit ggplot2, statistische Modellierung, Machine Learning)
  • Die Prinzipien von «Machine Learning» (Klassifizierung, Regression, Modelle verbessern, nichtlineare Modellierung, Clustering)
  • Anwendung «Machine Learning» (Zeitreihen und Prognosen, räumliche Datenanalyse, Textanalyse, Bildanalyse)
  • Transferarbeiten und Fallstudie

Lernziele

  • Sie können die Data-Science-Methoden korrekt anwenden
  • Sie wissen, wie Sie die Funktionen, Tools und Programmiersprachen für Big-Data-Experten optimal einsetzen
  • Sie können Daten aufbereiten, bereinigen, analysieren und visualisieren
  • Sie verstehen es Datenquellen auszuwählen, anzubinden und zu kombinieren
  • Sie können all dies unter Berücksichtigung der Schweizer Datenschutzrichtlinien erledigen

Voraussetzung

Der Nachdiplomkurs in Data Science ist berufsbegleitend möglich und ohne fachspezifische Grundausbildung zu absolvieren. Allerdings sind ein Flair für Informatik sowie grundlegende Kenntnisse von Datenbanken und IT-Systemen wichtig. Basiswissen in Mathematik (Algebra und Statistik, grundlegende Excel-Kenntnisse sowie Englisch-Kenntnisse, Programmiererfahrung sind ebenfalls Voraussetzung. Zudem sollte man logisches und analytisches Denkvermögen mitbringen.
Haben Sie Zweifel, ob diese Ausbildung für Sie richtig ist? Nehmen Sie an einer unserer Online-Infoveranstaltungen teil, um mehr über unseren Nachdiplomkurs in Data Science zu erfahren. Haben Sie Zweifel, ob diese Ausbildung für Sie richtig ist? Nehmen Sie an einer unserer Infoveranstaltungen am IBAW teil, um mehr über unseren Nachdiplomkurs in Data Science zu erfahren.

Methodik/Didaktik

Dieser Studiengang besteht aus ca. 40% Präsenzunterricht und 60% selbständigem Lernen (eLearnings, Repetition, zwei Transferarbeiten, eine Fallstudie). Die eLearnings (2 eLearnings à $219, 5 à $149 und 2 à $30) basieren mehrheitlich auf der Ausbildung der Harvard University «Data Science» auf edX.org*.
Im Anschluss haben Sie optional die Möglichkeit mit nur zwei zusätzlichen eLearnings das Harvard Data Science Programm mit dem ‹Capstone Project› abzuschliessen*.
Die Sprache im Präsenzunterricht ist Deutsch, die eLearning-Unterlagen sind ausschliesslich in Englisch.
*Änderungen vorbehalten

Abschluss

Data Science NDK HF

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