Data Science und Business Analytics (berufsbegleitend)
Hochschulzertifikat

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Junger Mann, der zwei anderen jungen Menschen etwas am Computer erklärt

Lernen Sie im berufsbegleitenden Zertifikatslehrgang Data Science und Business Analytics große Datenmengen zu erheben, zu verarbeiten und zu analysieren.

Unabhängig von der Größe eines Unternehmens ist der Bedarf an Fähigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz größer denn je.

Neue Technologien und Anwendungssysteme bieten Ihnen hierfür innovative Lösungsansätze und sind Teil dieser Weiterbildung. Themen sind u.a.:

  • Künstliche Intelligenz, Business Intelligence und Business Analytics
  • Big Data und Datenbanken
  • Datamining
  • R als Werkzeug für Data Science
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning mit Python
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Auf einen Blick

  • Abschluss

    Hochschulzertifikat

  • Studientyp

    berufsbegleitend

  • Regelstudienzeit

    4 Monate

  • Studienbeginn

    Wintersemester

  • Zulassungsbeschränkung

    ja

  • Unterrichtssprache

    Deutsch

  • Fakultät

    Professional School of Business and Technology

  • Studiengebühren

    3.790,00 € für das gesamte Studium

  • International studieren

    Nein

  • Teilnehmerzahl

    20

  • Akkreditierung

    nicht vorgesehen

Details zum Studiengang

Studieninhalte

Der berufsbegleitende Zertifikatslehrgang Data Science und Business Analytics setzt sich aus folgenden Modulen zusammen:

  • Modul 1: Business Intelligence und Business Analytics
    • Methodische und technische Ansätze von Business Intelligence
    • Strategische und organisatorische Aspekte z.B. Self Service BI
    • Extraktion, Integration und Analyse von verteilten Daten
    • Fallstudie zu Business Intelligence und Analytics
  • Modul 2: Big Data und Datenbanken
    • Grundlagen von Big Data und Datenbanken
    • Datenmodellierung und Datenbankabfrage SQL
    • Einführung in NoSQL-Datenbanken wie MongoDB
    • Big-Data-Anwendungen und -Szenarien
  • Modul 3: Business Intelligence Workshop
    • Es gilt den prinzipiellen Aufbau eines BI-Stacks zu verstehen und die dafür zum Einsatz kommenden Technologien und Werkzeuge zu benennen. Anhand eines Fallbeispiels - entlehnt aus typischen Anwendungsfällen des Big Data, Social Media und IoT (Internet of Things) - wird etappenweise ein BI-Stack aufgebaut und die Programmierung eingeübt.
  • Modul 4: Datamining zur Entscheidungsunterstützung
    • Definition, Aufgaben und Methoden des Data Mining
    • Grundlagen einer professionellen Data Mining-Software
    • Fallstudien zu Undirected und Directed Data Mining
  • Modul 5: R als Werkzeug für Data Science
    • R Kompaktkurs: Datenstrukturen in R, Import und Export von Daten, Kontrollstrukturen, ...
    • R für Data Preprocessing (inkl. Fallstudie)
    • Visualisierung von Daten mit R und ggplot2
    • Regressionsanalysen mit R
  • Modul 6: Maschinelles Lernen mit Python
    • Einführung in das Skripting mit Python
    • Grundlagen des Machine Learning
    • Praktischer Einsatz von ausgewählten MachineLearning-Algorithmen mit Hilfe von scikit-learn
  • Modul 7: Deep Learning mittels Python
    • Überblick zu Deep Learning, Gründe für den Boom
    • Technische Neuronale Netze, Lernalgorithmen
    • Convolutional Neural Networks (CNN), LSTM Modelle
    • Realisierung der Modelle mittels TensorFlow und Keras
  • Modul 8: Projekt Data Science und Business Analytics
    • Mit Hilfe einfacher Präsentationstechniken erstellt der Teilnehmende eine Entscheidungsvorlage für das Management. Das gewählte Fallbeispiel wird erläutert, das DataScience-Lösungskonzept vorgestellt und in der anschließenden Diskussion verteidigt.

Sie erhalten für die Zeit des Lehrgangs Zugang zu allen relevanten Programmen, arbeiten jedoch an Ihrem eigenen Laptop, den Sie zu den Vorlesungen mitbringen müssen. Ihr Laptop muss über keine besondere technische Ausstattung verfügen und alle Programme sind kompatibel für Windows und macOS. 

Zeitlicher Ablauf:

Der Zertifikatslehrgang umfasst 199,5 Unterrichtsstunden, die in acht Wochenendblöcken innerhalb von sechs Monaten behandelt werden.

Zeitplan des Kurses

Vorlesungszeiten:

Freitags, 14.00 Uhr – ca. 19.00 Uhr
Samstags, 09.00 Uhr – ca. 17.15 Uhr (bei Modul 3 und 8 bis 16.30 Uhr)
Sonntags, 09.00 Uhr – ca. 17.15 Uhr (bei Modul 3 und 8 bis 16.30 Uhr)

Zielgruppe:

Berufstätige aus den Bereichen Betriebswirtschaft, (Wirtschafts-) Informatik, Ingenieurwesen und Naturwissenschaften mit dem Wunsch nach einer Zusatzqualifikation im Bereich Data Science und Business Analytics.

Unterschiedliche Hintergründe der Teilnehmenden sind bewusst erwünscht.

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Duale Studienmöglichkeiten

Der Zertifikatslehrgang Data Science und Business Analytics ist ein berufsbegleitendes Angebot.

Was heißt das?

Diesen Zertifikatslehrgang können Sie parallel zu Ihrer Berufstätigkeit absolvieren. Die Vorlesungen finden am Wochenende statt.

Bewerbung und Zulassung

Bewerbungsfrist:

15. Juli jeden Jahres

Zulassungsvoraussetzungen:

Für die Zulassung sollte eine der folgenden Voraussetzungen erfüllt sein:

  • erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium (Uni, FH, Duale Hochschule Baden-Württemberg)
  • erfolgreich abgeschlossene Berufsausbildung und eine mindestens dreijährige einschlägige qualifizierte Berufspraxis

Bei abweichender Qualifikation erfolgt eine Einzelfallprüfung.

Bewerbungsunterlagen:

Bitte halten Sie für Ihre Bewerbung folgende Unterlagen bereit:

Alle BewerberInnen 
  • Tabellarischer Lebenslauf
  • Passbild (im JPEG-Format)
  • Akademisches Abschlusszeugnis
  • Nachweis Ihrer Berufserfahrung
 

Hier geht's zur Online-Bewerbung.

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Übrigens:

Die Professional School of Business & Technology ist als Bildungseinrichtung nach § 10 Absatz 3 Bildungszeitgesetzt Baden-Württemberg anerkannt. Die Anerkennung berechtigt uns, Bildungsmaßnahmen im Sinne des BzG BW durchzuführen.

Was bedeutet das für Sie? Wenn Sie in Baden-Württemberg arbeiten, können Sie ab sofort Ihre fünftägige Bildungszeit für eine Weiterbildung bei Ihrem Arbeitgeber beantragen. Super, oder? Sichern Sie sich jetzt Ihren Platz in Ihrer Wunschweiterbildung. 

Internationales

Ein Auslandsaufenthalt ist nicht vorgesehen. 

Downloads
Studien- und Prüfungsordnung

Alle Studiengangs- und Prüfungsordnungen stellen wir Ihnen zentral zusammen. Dort finden Sie alle Versionen und Änderungen. weiter …

Termine

Termine

Bewerbungsschluss:

15. Juli jeden Jahres

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Info-Abende:

Datum

Uhrzeit

Ort

29. Oktober 2020

18:30 Uhr

virtuell

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8. Dezember 2020

18:30 Uhr

virtuell

Jetzt anmelden

Eine Übersicht aller Termine der Professional School finden Sie hier

Ansprechpartner & Beratung

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Sie benötigen noch mehr Informationen oder wünschen eine persönliche Beratung? Melden Sie sich gerne bei uns.

Ihre Ansprechpartnerin ist:

Anette Ohrtmann-Oerthel
Seminarorganisation

Tel.: +49 831 2523-9582
 anette.ohrtmann-oerthel(at)hs-kempten.de

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  • Es hat sich absolut gelohnt, die Komfortzone „Job“, auch in einem etwas gesetzteren Alter, zu verlassen, um berufsbegleitend den Zertifikatslehrgang Data Science und Business Analytics zu belegen. Ja, es war anstrengend aber die tiefen Einblicke in Datenanalyse, Machine Learning und Künstliche Intelligenz bringen neue Inspirationen und Lösungsansätze für die täglichen Aufgaben. Und nicht zuletzt lernt man interessante und gleichgesinnte Menschen kennen und erweitert sein Netzwerk.

    - Thomas Weizenegger (Alumnus)
  • Der Data Science und Business Analytics Zertifikatskurs bietet eine hervorragende Chance, sich auf die Herausforderungen des digitalen Wandels vorzubereiten. Der Kurs lässt sich optimal in den Berufsalltag integrieren und schafft durch den Austausch mit Kommilitonen unterschiedlicher Berufsbereiche einen zusätzlichen Mehrwert.

    - Simone Witzigmann (Alumna)
  • Künstliche Intelligenz: eines der großen Themen unserer Zeit. Den Zertifikatslehrgang haben wir konzipiert, um Berufstätigen dieses wichtige, zukunftsweisende Thema in kompakter Form zu vermitteln. Spannend ist dabei, dass Data Science wirklich für alle Branchen relevant ist.

    - Prof. Dr. Stefan Wind (Kursleiter)
  • Durch die Teilnahme am Zertifikatslehrgang Data Science and Business Analytics habe ich verstanden wie man die große Datenmengen, die im Unternehmen anfallen, strukturieren und draus wertvolles Wissen generieren kann.

    - Raphael Kostas (Alumnus)