MAS Applied Data Science HWZ

Der MAS Applied Data Science HWZ vermittelt die nötigen Kompetenzen, um den kundenorientierten, digitalen Transformationsprozess innerhalb eines Unternehmens erfolgreich voranzutreiben. Die vermittelten Kompetenzen umfassen das Aufdecken und die Visualisierung vorhandener Prozesse mit Hilfe von Process Mining und Agile Business Engineering sowie deren Optimierung mittels Artificial Intelligence und Machine Learning.

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Titelbild Mas Applied Data Science HWZ

Key Facts

  • Abschluss

    Master of Advanced Studies (MAS) in Applied Data Science HWZ

  • Start

    Jeweils zu Beginn eines CAS

  • Studiengebühren

    Ab CHF 33'940

  • Dauer

    4 Semester

  • Anmeldeschluss

    6 Wochen vor Start des ersten CAS

  • Sprache

    Die Unterrichtssprache ist Deutsch. Englischkenntnisse erforderlich.

Infoveranstaltung

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Ziele & Zielpublikum

Der MAS Applied Data Science HWZ bietet eine praxisorientierte Weiterbildung für datengetriebene Strategien, KI und Business Intelligence.

Applied Data Science verbindet analytisches, methodisches und technisches Wissen mit einem zielgerichteten Management im Unternehmen.

Neben AI- und Machine Learning-Anwendungen wie Prozessoptimierung, -automatisierung und Predictive Modelling können neue datengetriebene Business Modelle und Datenprodukte konzipiert und entwickelt werden. Agile Methoden helfen dabei, die richtigen Anforderungen kundenorientiert zu definieren und umzusetzen.

In dieser Weiterbildung für AI und Business Analytics wird Ihnen ein umfassender Ansatz vermittelt, wie digitale Transformationsprojekte erfolgreich umgesetzt werden können. Folgende Schwerpunkte werden behandelt: 

  • Machine Learning und Anwendungen in Business

  • Process Mining und Robotic Process Automation

  • Organisational Transformation

  • Agile Methods & Tools

  • Requirements Engineering

  • User Experience

  • Customer Analytics 

Mit den gewonnenen Erkenntnissen gestalten Sie unter anderem Geschäftsprozesse erfolgreicher, treffen Vorhersagen zum Kundenverhalten oder erkennen Markttrends. Das Studium zeichnet sich dadurch aus, dass Sie neben wissenschaftlichen und theoretischen Grundlagen einen maximalen Praxisbezug erfahren.

Zielsetzung und Perspektiven

Die Teilnehmenden:

  • können aus Daten betriebliches Wissen generieren, um den Entscheidungsprozess im Unternehmen zu unterstützen.

  • lernen, fortgeschrittene Analysemethoden und -tools (Python, R, KNIME, Signavio) für die Entwicklung von Prognose- und Segmentierungsmodellen zu nutzen.

  • lernen, die erstellten Modelle zu interpretieren und daraus Handlungsoptionen abzuleiten.

  • sind in der Lage, agile Methoden und Tools anzuwenden.

  • können Anforderungen systematisch mithilfe von modernen Methoden und Tools erheben, analysieren und priorisieren.

  • können Prozesse analysieren, optimieren und automatisieren.

Damit verschaffen Sie sich neue Perspektiven für Ihre berufliche Weiterentwicklung und Ihren nächsten Karriereschritt. 

Zielgruppe

Diese berufsbegleitende Weiterbildung im Bereich Data Science richtet sich an Fach- und Führungskräfte sowie Berater:innen, welche die Konzepte, Techniken und Möglichkeiten Data Science verstehen und im Business-Kontext anwenden wollen.

Voraussetzungen für den Studiengang sind Freude am analytischen Denken, eine Affinität im Umgang mit Zahlen und Daten sowie die Bereitschaft, sich Programmierkenntnisse anzueignen (es werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt).

Die Nachfrage nach Data Scientists auf dem Arbeitsmarkt ist sehr hoch und ist weiterhin am Wachsen. Entsprechend vielversprechend sind die Zukunftsperspektiven für qualifizierte Fachpersonen, welche dieses Profil aufweisen. 

Inhalt & Aufbau

Im MAS Applied Data Science HWZ steht die praktische Umsetzung im Zentrum. Der Studiengang kann jederzeit zu Beginn eines CAS gestartet werden. Das Studienmodell beinhaltet den Besuch und erfolgreichen Abschluss von drei CAS sowie das Schreiben der Master Thesis.

  • Der MAS Applied Data Science HWZ kann nach eigenem Ermessen gestaltet werden.

  • Der MAS umfasst fünf verschiedene CAS, die sich auf einen bestimmten Themenbereich fokussieren. Für den erfolgreichen Abschluss des MAS wählen Sie aus diesen CAS drei aus.

  • Dadurch setzen Sie Ihre persönlichen inhaltlichen Schwerpunkte.

Leistungsnachweis

Die CAS werden in der Regel mit einer benoteten Zertifikatsarbeit abgeschlossen. Für jeden erfolgreich absolvierten CAS erhalten Sie ein Certificate of Advanced Studies (CAS) mit entsprechenden ECTS-Punkten ausgestellt.

Abwechslungsreiche Lernmethoden

Die Unterrichtsform besteht aus einer Kombination aus Präsenzunterricht, Projekt- und Übungsarbeiten sowie E-Learning-Tagen. Studierende ohne Programmierkenntnisse können sich die erforderlichen Kompetenzen im begleiteten Selbststudium aneignen und vertiefen. Das begleitete Selbststudium und die Projektarbeiten ergänzen den vermittelten Lernstoff.

Modulaufbau

Das Studienmodell beinhaltet den Besuch und erfolgreichen Abschluss von drei CAS sowie das Schreiben der Master Thesis.

Zulassung

Sie bringen einen Hochschulabschluss und mind. 2 Jahre studienrelevante Berufserfahrung mit. Andere äquivalente Bildungsabschlüsse mit entsprechender Praxistätigkeit können mittels ausserordentlichem Zulassungsverfahren anerkannt werden.

Bei einer ausserordentlichen Zulassung zum Studium müssen Studierende beide der zum «Modul Master Thesis HWZ» gehörenden Kurstage besuchen. Bei einer ordentlichen Zulassung zum Studium müssen Studierende nur den zweiten Kurstag zur Methodik besuchen, der erste Kurstag zur Recherche ist fakultativ.

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Beratung & Anmeldung

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