Welches Studium passt zu mir? Sehen Sie auf einen Blick, welche Studiengänge für Sie in Frage kommen

Oliver Ittig
Studiengangsleiter
Tel.: +41 27 922 38 24
oliver.ittig@ffhs.ch

Anfrage

Infoanlässe

Interessiert an diesem Studiengang? Besuchen Sie unsere nächsten Infoanlässe in Zürich, Basel, Bern oder Brig.

  • 14.12.Infoanlass Brig

     

    Studium und Berufstätigkeit vereinen - Erfahren Sie mehr über die FFHS, unser flexibles Studienmodell und das Studienangebot.

     

    Der Infoanlass findet in unserem Regionalzentrum in Brig von 17.00 Uhr - ca. 18.30 Uhr statt. Die Raumangabe werden Sie vor Ort an einem Aushang im Eingangsbereich entnehmen können.

     

    Wir freuen uns auf Ihre Anmeldung zum Infoanlass!

     

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  • 09.01.Infoanlass Brig

     

    Studium und Berufstätigkeit vereinen - Erfahren Sie mehr über die FFHS, unser flexibles Studienmodell und das Studienangebot.

     

    Der Infoanlass findet in unserem Regionalzentrum in Brig von 17.00 Uhr - ca. 18.30 Uhr statt. Die Raumangabe werden Sie vor Ort an einem Aushang im Eingangsbereich entnehmen können.

     

    Wir freuen uns auf Ihre Anmeldung zum Infoanlass!

     

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  • 11.01.Infoanlass Basel

     

    Studium und Berufstätigkeit vereinen - Erfahren Sie mehr über die FFHS, unser flexibles Studienmodell und das Studienangebot.

     

    Der Infoanlass findet in unserem Regionalzentrum in Basel von 17.00 Uhr - ca. 18.30 Uhr statt. Die Raumangabe werden Sie vor Ort an einem Aushang im Eingangsbereich entnehmen können.

     

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CAS Datenanalyse

Certificate of Advanced Studies (CAS)

Das CAS Datenanalyse thematisiert die Methoden zur Analyse und Auswertung von Daten. Sie lernen die wichtigsten Technologien aus den Bereichen maschinelles Lernen, Empfehlungssysteme und Information Retrieval kennen und erfahren, wie Sie den Einsatz dieser Technologien für unterschiedliche Anwendungen beurteilen können. Ausserdem werden Ihnen entsprechende Tools zur Lösung konkreter Probleme vermittelt.

 

Inhalte

Machine Learning

Im Machine Learning werden Algorithmen besprochen, die aus Trainingsdaten Gesetzmässigkeiten erlernen, um Daten zu klassieren. Diese Gesetzmässigkeiten können dann auf neue Daten angewendet werden, ein bekanntes Beispiel dafür sind Spamfilter.

  • Methodik der Analyse im Machine Learning
  • Klassifikation von Daten (Naive Bayesfilter z.B. Spam-Filter, Entscheidungsbäume und Random Forests, Support Vektor Maschinen, Neuronale Netzwerke)
  • Clusteranalyse
  • Feature Engineering und Preprocessing von Daten

 

Recommender Systems

Empfehlungssysteme analysieren und Vergleichen das Verhalten von Kunden und unterbreiten den Kunden dann personalisierte Vorschläge. In vielen Online-Shops werden Empfehlungssysteme eingesetzt, um die User Experience zu verbessern und den Umsatz zu steigern.

  • Ähnlichkeitsbasierte Verfahren
  • Kollaboratives Filtern

 

Information Retrieval

Im Information Retrieval geht es darum, Informationen in grossen Datenmengen zu finden, wie das zum Beispiel von Suchmaschinen geleistet wird. Methodisch kann das durch Indexierung geschehen, aber auch durch die Analyse natürlicher Sprachen oder mit semantischen Technologien.

  • Indizierung von Daten
  • Scoring, Weighting und Ranking
  • Natural Language Processing
  • Semantische Technologien
  • Open Data

 

Im CAS wird eine Semesterarbeit geschrieben, vorzugsweise zu einem Thema aus Ihrem beruflichen Umfeld.

Zulassung

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Termine & Gebühren

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Anmeldung

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