Data Science NDK HF

Die praxisnahe Ausbildung zur effizienten Nutzung von Big Data

Die Ausbildung in Data Science macht Sie zu einem begehrten, jedoch selten gefundenen Spezialisten im Bereich Big Data. Nicht nur Versicherungen und Banken, sondern auch Behörden oder KMUs sind auf die Sammlung, Verknüpfung und strukturierte Auswertungen von Datensätzen angewiesen. In diesem Studiengang des IBAW eignen Sie sich verschiedene Tools und Data-Science-Methoden an, mit deren Hilfe Sie neues und wertvolles Wissen für Ihre Firma extrahieren. Dies wiederum ermöglicht Unternehmen, ihre geschäftlichen Ziele effektiv zu erreichen, einen wirtschaftlichen Vorteil aus den Datenbeständen zu ziehen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Preis CHF 5'900.00
(inkl. Lehrmittel, exkl. externe Zertifikate und eLearning; siehe unten)
Lektionen 300 Lektionen à 50 Minuten
(40% Präsenzunterricht und ca. 60% selbständiges eLearning)
Dauer ca. 9 Monate
Abschluss Data Science NDK HF

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 Schweizer Datenschutzrichtlinien erledigen können.

Welche Inhalte deckt der Nachdiplomkurs ab?

  • Einführung (Data Science Grundlagen, Datenschutz)
  • Datenanalyse und -visualisierung mit Excel (Datenmodell und DAX, Imports, Measures, Power BI)
  • 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

Ein Data Scientist muss logisch denken

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; wir empfehlen als Vorkurs den Mathematik Grundlagen Crash-Kurs), 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 «Infoveranstaltungen höhere Berufsbildung» an den diversen Standorten des IBAW in der Schweiz teil, um mehr über unseren Nachdiplomkurs in Data Science zu erfahren.

Selbständigkeit ist Voraussetzung

Dieser Studiengang besteht aus ca. 40% Präsenzunterricht und 60% selbständigem Lernen (eLearnings, Repetition, zwei Transferarbeiten, eine Fallstudie). Die eLearnings (zwei eLearnings à $149, 5 à $99 und 3 à $50) 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

Nächste Infoveranstaltungen
27.
Okt 2022
Infoveranstaltung Betriebswirtschafter*in HF
Online (Deutsch)
18:30 - 20:00
16.
Nov 2022
Infoveranstaltung Informatiker*in (System- Netzwerktechnik)
Online (Deutsch)
18:30 - 20:00
Persönliches Gespräch vereinbaren
Jurka Brunner
Bildungsberatung / Produktmanagement / Koordination
Nächste Starttermine
Journal
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Datenmodellierung

Mit Datenmodellierung zu einsatzfähigen Datenbanken

Die Datenmodellierung hat Ihr Interesse geweckt und Sie möchten sich Grundlagen in diesem Bereich erarbeiten? Unser Seminar «Datenmodellierung» bietet Ihnen genau dies. An den vier Seminarterminen erhalten Sie Einblicke in die Prinzipien der Datenmodellierung. Schwerpunktmässig werden die Bereiche Daten modellieren und bearbeiten sowie Datenmodelle entwickeln und umsetzen behandelt. Das Seminar gilt als Vorkurs zu den unterschiedlichsten Ausbildungen der höheren Berufsbildung Informatik. Nach der Teilnahme verfügen Sie also nicht nur über Grundkenntnisse in der Datenmodellierung: die Türe zu vertieften Informatik-Ausbildungen steht Ihnen ebenfalls offen.
Preis CHF 500.00
(inkl. Lehrmittel)
Lektionen 16 Lektionen à 50 Minuten
Dauer 4 Seminartermine
Abschluss Seminarbestätigung (Attest)

Datenmodelle verstehen und einführen

Nach dem Seminar sollten Sie in der Lage sein, bestehende Datenmodelle zu verstehen und neue Modelle einzuführen. Entsprechend lauten die Lernziele: Sie interpretieren ein vorgegebenes Datenmodell, stimmen sich mit den Nutzer*innen ab, passen Modelle an, implementieren und testen Datenmodelle und dokumentieren die Prozesse rund um die Datenmodellierung. Anforderungen von Kund*innen für Informationen und Informationsbestände nehmen Sie auf und Sie analysieren diese. Sie spezifizieren die Datenhaltung und entwickeln, implementieren und testen ein Datenmodell.

Das lernen Sie im Datenmodellierung-Seminar

  • Bezug zwischen Nutzer*innenbedürfnissen und daraus abgeleiteter Lösung aufzeigen
  • Datenmodell anpassen und implementieren
  • Daten- und Zugriffsschutz bei der Implementierung berücksichtigen
  • Formulare für Datenmanipulation und Datenpräsentation erstellen
  • Datenmodell auf korrekte Umsetzung der Benutzerbedürfnisse überprüfen
  • Datenmodell dokumentieren und dabei auf Wartbarkeit und Nachvollziehbarkeit achten
  • Informationsbedürfnisse und Anforderungen an die Datenhaltung zusammen mit den Kund*innen aufnehmen, analysieren, sowie Schutz- und Sicherheitsbedürfnisse der Daten definieren und dokumentieren
  • ER-Diagramme erstellen und fehlende Informationen ermitteln bzw. Redundanzen klären
  • Datenmodell vervollständigen
  • Datenmodell zusammen mit den Kund*innen überprüfen und allfällige Anpassungen vornehmen
  • Für das Datenmodell das erforderliche Datenbankschema erarbeiten, dokumentieren und in einer Testumgebung implementieren
  • Testdaten erzeugen und Datenbank testen

Vorkurs für Informatik-Ausbildungen

Das Datenmodellierung-Seminar am IBAW bietet Ihnen eine gute Grundlage, um vertiefte Informatik-Ausbildungen in Angriff zu nehmen. Kenntnisse in der Datenmodellierung sind hilfreich für Informatiker*innen, die sich künftig mit Daten auseinandersetzen möchten. Unser Seminar dient zur Vorbereitung einer Weiterbildung mit eidgenössischem Fachausweis oder an einer höheren Fachschule im Bereich Informatik. Es gilt als Vorkurs für diverse weiterführende Ausbildungen in der höheren Berufsbildung Informatik. Welche Möglichkeiten Ihnen nach dem Besuch des Seminars «Datenmodellierung» offenstehen, sehen Sie im folgenden Abschnitt. Mit der Seminarbestätigung, die wir Ihnen am Ende des Kurses aushändigen, stehen Ihnen viele Türen offen.

Diese Anschluss-Ausbildungen bieten sich an

Am IBAW können Sie sich nicht nur die Grundlagen erarbeiten. Wir führen diverse Aus- und Weiterbildungen im Fachbereich Informatik durch, mit denen Sie den eidgenössischen Fachausweis oder einen HF-Abschluss (höhere Fachschule) erwerben können. Diese Weiterbildungen bietet das IBAW an:

Nächste Infoveranstaltungen
27.
Okt 2022
Infoveranstaltung Betriebswirtschafter*in HF
Online (Deutsch)
18:30 - 20:00
16.
Nov 2022
Infoveranstaltung Informatiker*in (System- Netzwerktechnik)
Online (Deutsch)
18:30 - 20:00
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