Beschreibung
Durch die Digitalisierung ist das maschinelle Lernen („Machine Learning“) zu einem Megatrend geworden. Unternehmen sind auf aussagekräftige Datenanalysen zur Entscheidungsunterstützung angewiesen. Bei steigenden Datenmengen stoßen einfache Datenanalysen jedoch an ihre Grenzen.
Beim Machine Learning werden Modelle mit IT-Systemen trainiert, eigenständig wertvolle Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren, Muster zu erkennen und Prognosen zu erstellen. Dies verschafft Unternehmen einen höheren Erkenntnisgewinn, mehr Effizienz und damit Wettbewerbsvorteile.
In unserem Zertifikatsstudium zum Machine Learning Expert vermitteln wir Ihnen, wie Sie das maschinelle Lernen in der Praxis einsetzen. Anhand von Fallstudien lernen Sie, geeignete Verfahren auszuwählen, in Python zu implementieren und zu evaluieren.
Inhalte / Module
Das Zertifikatsstudium besteht aus zwei Modulen.
- Einzelbuchung:Bei punktuellem Interesse können die Module auch einzeln gebucht werden.
- Beliebige Reihenfolge:Sie können die beiden Kursmodule in beliebiger Reihenfolge besuchen.
- Anrechnung:Die Hälfte des Zertifikatsstudiums (ein Modul) kann durch außerhochschulische Leistungen (Berufserfahrung, andere Fort- und Weiterbildung) angerechnet werden.
- Hochschulzertifikat:Nach dem Besuch beider Module und das erfolgreiche Bestehen der Prüfungsleistungen erhalten Sie das Hochschulzertifikat „Certificate of Advanced Studies“ (CAS).
Nutzen & Mehrwert
Nach dem Zertifikatsstudium sind Sie in der Lage,
- grundlegende Konzepte und Verfahren zur Datenauswertung und -analyse darzustellen und zieladäquat einzusetzen
- State-of-the-Art-Methoden auf Unternehmensprobleme anzuwenden
- Datenvisualisierungen adressatengerecht vor- und aufzubereiten
- systematisch Ansatzpunkte für die unternehmensinterne Verbesserung aufzudecken
- die Grundlagen für unternehmenseigene Datenanalyse-Applikationen zu verstehen und diese zu implementieren
- die Programmiersprache Python für die Datenanalyse einzusetzen.
Aufbau & Organisation
Online-Weiterbildung: Kombination aus selbstständigem E-Learning und Live-Online-Seminaren
Zielgruppe / Voraussetzungen
Zielgruppe
Das Zertifikatsstudium eignet sich für Fach- und Führungskräfte aller Branchen, die sich mit Datenanalysen und -auswertungen beschäftigen und Vorkenntnisse in der Strukturierung und Harmonisierung von Datenquellen mitbringen. Sie lernen geeignete Methoden des maschinellen Lernens auf Unternehmensprobleme anzuwenden und mit Python zu implementieren.
Teilnahmevoraussetzungen
• Erstes abgeschlossenes Studium oder abgeschlossene Berufsausbildung/Studium
• Mind. einjährige Berufserfahrung
• Grundlegende Kenntnisse in Data Engineering (vorheriger Besuch des Moduls „Data Engineering – Grundlagen“ empfohlen)
• Kenntnisse einer Programmiersprache (z. B. R, Java, C#) vorteilhaft
• Zahlenaffinität und Interesse an statistischen Fragestellungen
Abschlussqualifikation / Zertifikat
- Certificate of Advanced Studies (CAS)
nach bestandenen Prüfungsleistungen - 12 ECTS-Leistungspunkte, sofern eine Hochschulzugangsberechtigung vorhanden ist
- Teilnahmebescheinigung, wer die Modulprüfungen nicht ablegen möchte
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Die Graduate & Professional School der Hochschule Bremen bietet Weiterbildungen vom Seminar bis zum Masterstudium für Berufstätige an. Zusätzlich stellt das International Graduate Center (IGC) ein umfassendes Angebot an internationalen MBA- und Masterstudiengängen in Vollzeit für Studierende aus dem Aus-...
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