Zertifikatskurs
Certificate of Advanced Studies (CAS)
Data Science – Architectures for Analytical Systems
Möchten Sie Ihre Daten in wertvolle Erkenntnisse verwandeln? Verstehen Sie die Bedeutung eines durchdachten architektonischen Ansatzes für Ihre analytischen Systeme?
In der heutigen datengetriebenen Welt ist die effektive Gestaltung von analytischen Systemen entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens. Das CAS geht nach einem Einblick in die Grundlagen tief in die Architekturprinzipien, die es Ihnen ermöglichen, Daten effizient zu sammeln, zu verarbeiten und in aussagekräftige Erkenntnisse zu verwandeln.
Unsere Highlights im Zertifikatskurs
Praxisnahe Einblicke: Lernen Sie anhand von praxisnahen Beispielen und Fallstudien, wie erfolgreiche analytische Systeme entwickelt und implementiert werden.
Design von Datenarchitekturen: Erfahren Sie, wie Sie robuste Datenarchitekturen entwerfen, die eine optimale Datennutzung und -verarbeitung ermöglichen.
Einführung in ETL-Prozesse: Vertiefen Sie Ihr Verständnis für Extract, Transform, Load (ETL)-Prozesse und lernen Sie bewährte Methoden für die Datenintegration kennen.
Real-Time Analytics: Entdecken Sie Methoden für die Implementierung von Echtzeitanalysen und verstehen Sie, wie Sie schnelle Entscheidungen auf Grundlage aktueller Daten treffen können.
Sicherheit und Compliance: Erfahren Sie, wie Sie Ihre analytischen Systeme sicher gestalten und dabei alle relevanten Compliance-Anforderungen erfüllen.
Machine Learning Operations (MLOps): Lernen Sie die praktischen Aspekte des Betriebs von Machine Learning (ML)-Systemen in einer produktiven Umgebung kennen. Wie lassen sich ML-Modelle effizient entwickeln, bereitstellen und verwalten?
Business Analytical Models: Lernen Sie moderne, quantitative Methoden und Werkzeuge kennen, die in Unternehmen eingesetzt werden, um datengestützte Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Modelle nutzen Analysen, Algorithmen und andere analytische Techniken, um Geschäftsdaten zu interpretieren, Muster zu identifizieren und Prognosen abzuleiten. Dadurch können Sie neue Geschäftsfelder identifizieren, Prozesse verbessern, Probleme diagnostizieren und Prognosemodelle erstellen.
Zielgruppe sind Mitarbeitende in Fach- und IT-Abteilungen, die sich mit Datenarchitektur beschäftigen und ihre Kenntnisse im Bereich effektiver Datenmodellierung, -integration und -verarbeitung vertiefen möchten, um innovative und skalierbare Lösungen für die Herausforderungen in der datengetriebenen Umgebung zu entwickeln. Rollen könnten sein: Datenarchitekt_innen, Business Intelligence-Expert_innen, Datenanalyst_innen sowie IT-Professionals, die ihre Kenntnisse im Bereich Datenarchitektur erweitern möchten.
Module des CAS
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Machine Learning Operations (MLOps) ist eine funktionsübergreifende Disziplin, die sich auf die Bereitstellung, Prüfung, Überwachung und Automatisierung von Machine Learning-Modellen konzentriert. MLOps hat zum Ziel, das Trainieren, Bereitstellen und Überwachen von Machine Learning Modellen mit Hilfe von Prozessen und Tools zu erleichtern und gleichzeitig sicherzustellen, dass sie zuverlässig, skalierbar und sicher sind. Dies kann Unternehmen dabei helfen, die Entwicklung von Modellen wesentlich zu beschleunigen und gleichzeitig deren Leistung und Zuverlässigkeit zu verbessern.
Das Modul Machine Learning Operations (MLOps) vermittelt einen Überblick über die Grundkonzepte von MLOps. Zudem werden methodische Ansätze und Werkzeuge zur manuellen und automatischen Erstellung, Verwaltung, Bereitstellung und Überwachung von Machine Learning-Modellen vermittelt. Teilnehmer lernen darüber hinaus, welche Governance-Aspekte durch MLOps betroffen sind und wie die Qualitätssicherung von betrieblich genutzten Machine Learning-Modellen sichergestellt werden kann.
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Die Digitalisierung impliziert massive Veränderungen in den Bereichen Prozesse, Produkten, und Geschäftsmodellen und stellt damit völlig neue Anforderungen an die Steuerung von Unternehmen. Business Analytics Models spielen eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung von Daten in strategische Erkenntnisse und unterstützen Unternehmen dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Effizienz zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Das Modul Advanced Business Analytics Models adressiert diese veränderten Anforderungen im Bereich Unternehmenssteuerung/ Controlling und vermittelt die erforderliche Methodenkompetenz in den Bereichen Daten und Analytics für eine Neuausrichtung der Unternehmenssteuerung.
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Im Modul BI- and Big-Data-Architectures werden skalierbare analytische Architekturen aus den Bereichen Business lntelligence (BI) und Big Data behandelt.
Dabei werden sowohl die Herausforderungen in der Gestaltung anforderungsgerechter Systeme sowie die theoretischen Grundlagen aus den Bereichen BI und Big Data diskutiert, als auch in Übungen und einem umfangreichen Projekt die entsprechenden (Cloud-)Technologien praktisch angewendet, konfiguriert und programmiert.
Die Teilnehmenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, für verschiedene Anwendungsfälle entsprechende analytische Architekturen zu gestalten und zu bewerten.
Sie haben keinen ersten Hochschulabschluss oder auch Interesse an einzelnen Weiterbildungen? Neben diesen Angeboten können auch weitere über das Kontaktstudium besucht werden.
