Werden Sie ein Experte für Cybersicherheit, indem Sie Informatik und Datenanalyse beherrschen und so Ihre Beschäftigungsfähigkeit in einem zunehmend boomenden Sektor erheblich verbessern“ 

Angetrieben durch die ständigen Fortschritte in der Informatik hat sich nicht nur die Technologie stark verbessert, sondern auch die digitalen Werkzeuge selbst, mit denen viele Aufgaben heute erledigt werden. Die Kehrseite der Medaille ist, dass diese Fortschritte auch zu einem Anstieg der IT-Schwachstellen geführt haben. Aus diesem Grund suchen immer mehr Unternehmen nach Fachleuten, die auf Cybersicherheit spezialisiert sind und ihnen einen angemessenen Schutz gegen alle Arten von Computerangriffen bieten können.  

In diesem Informatik, Cybersecurity und Datenanalyse wird der Informatiker in der Lage sein, sich mit Aspekten wie der Sicherheit bei der Entwicklung und dem Design von Systemen, den besten kryptographischen Techniken oder der Sicherheit in Cloud Computing-Umgebungen zu befassen. Dieses Programm konzentriert sich unter anderem auf die Grundlagen der Programmierung und Datenstruktur, Algorithmen und Komplexität sowie auf den fortgeschrittenen Entwurf von Algorithmen, fortgeschrittene Programmierung, Sprachprozessoren und Computergrafik. All dies mit zahlreichen multimedialen Lehrmitteln, unterrichtet von den renommiertesten und spezialisiertesten Dozenten auf diesem Gebiet. 

Andererseits befasst sich diese Qualifizierung aus technischer und geschäftlicher Sicht mit der Datenwissenschaft und bietet alle notwendigen Kenntnisse, um das in ihnen verborgene Wissen zu extrahieren. Auf diese Weise können Informatiker die verschiedenen Algorithmen, Plattformen und aktuellsten Tools für die Erforschung, Visualisierung, Manipulation, Verarbeitung und Analyse von Daten im Detail analysieren. All das, ergänzt durch die Entwicklung von betriebswirtschaftlichen Fähigkeiten, die notwendig sind, um ein Niveau auf Führungsebene zu erreichen, das es ermöglicht, wichtige Entscheidungen in einem Unternehmen zu treffen.   

Diese Weiterbildung vermittelt den Fachleuten also die spezifischen Werkzeuge und Fähigkeiten, um ihre berufliche Tätigkeit in der breiten Umgebung der Informatik erfolgreich zu entwickeln. Es wird an Schlüsselkompetenzen wie der Kenntnis der Realität und der täglichen Praxis in verschiedenen IT-Bereichen und die Entwicklung von Verantwortung bei der Überwachung und Beaufsichtigung ihrer Arbeit sowie von spezifischen Fähigkeiten in jedem Bereich gearbeitet. 

Mit dieser Qualifikation können sich Informatiker auf Informatik, Cybersecurity und Datenanalyse spezialisieren und so ihre berufliche Karriere vorantreiben. All dies wird dank eines 100%igen Online-Programms greifbar, das sich an die täglichen Bedürfnisse von Berufstätigen anpasst, so dass Sie nur ein Gerät mit Internetanschluss benötigen, um mit der Arbeit an einem vollständigen Berufsprofil mit internationaler Projektion zu beginnen. 

Erwerben Sie auf bequeme und einfache Weise die notwendigen Kenntnisse in Informatik, Cybersicherheit und Datenanalyse, um eine qualitativ hochwertige Computerprogrammierung durchzuführen“ 

Dieser Weiterbildender Masterstudiengang in Informatik, Cybersecurity und Datenanalyse enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. 
Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten der Informatik präsentiert werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln 
• Er enthält praktische Übungen in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann um das Lernen zu verbessern 
• Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden für Cybersecurity und Datenanalyse 
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss 

TECH stellt Ihnen ein umfangreiches und übersichtliches didaktisches Material zur Verfügung, das alle aktuellen Themen von Interesse enthält, damit Sie sich im Bereich der Informatik weiterentwickeln können"

Das Dozententeam besteht aus Fachleuten aus dem Bereich der Informatik, die ihre Berufserfahrung in dieses Programm einbringen, sowie aus anerkannten Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, ermöglichen den Fachleuten ein situiertes und kontextbezogenes Lernen, d.h. eine simulierte Umgebung, die ein immersives Studium ermöglicht, das auf die Fortbildung in realen Situationen ausgerichtet ist. 

Das Konzept dieses Studiengangs konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem der Student versuchen muss, die verschiedenen Situationen der beruflichen Praxis zu lösen, die im Laufe des akademischen Jahres auftreten. Dabei wird die Fachkraft durch ein innovatives interaktives Videosystem unterstützt, das von anerkannten Experten entwickelt wurde.    

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Erfahren Sie aus erster Hand mehr über die besten Sicherheitstechniken für Cloud Computing-Umgebungen oder die Blockchain-Technologie"

Der Weiterbildender Masterstudiengang in Informatik, Cybersecurity und Datenanalyse wurde speziell für Informatiker entwickelt, die in diesem Bereich schnell und mit echter Qualität vorankommen wollen. Aus diesem Grund wurde ein Programm mit realistischen und hochwertigen Zielen organisiert, das Sie auf eine neue Ebene der Arbeit in diesem Bereich bringen wird. Die Fachkraft wird sich auf das Studium der verschiedenen Techniken, Technologien und Phasen konzentrieren, die für die Informatik notwendig sind, und zwar aus einer störungsfreien, vollständigen und aktuellen Perspektive. 

TECH bietet Ihnen eine hochwertige Qualifikation, die es Ihnen ermöglicht, mit Solvenz in die Informatik einzugreifen und die Sicherheit Ihres Unternehmens zu gewährleisten“ 

Allgemeine Ziele

• Wissenschaftlich und technologisch auf dem neuesten Stand zu sein, sowie sich auf die berufliche Praxis der Informatik und der Sprachen in einer transversalen und vielseitigen Weise vorzubereiten, die an die neuen Technologien und Innovationen in diesem Bereich angepasst ist 
• Fachwissen über ein Informationssystem, Typen und Sicherheitsaspekte, die berücksichtigt werden müssen, generieren 
• Die Schwachstellen eines Informationssystems identifizieren 
• Entwicklung der gesetzlichen Bestimmungen und Typisierung von Verbrechen, die ein Informationssystem angreifen 
• Bewertung der verschiedenen Sicherheitsarchitekturmodelle, um das für das Unternehmen am besten geeignete Modell zu ermitteln 
• Identifizierung der regulatorischen Rahmenbedingungen für die Anwendung und deren Rechtsgrundlagen 
• Analyse der organisatorischen und funktionalen Struktur eines Informationssicherheitsbereichs (das Büro des CISO) 
• Analyse und Entwicklung des Konzepts des Risikos und der Ungewissheit in der Umwelt, in der wir leben 
• Prüfung des Risikomanagementmodells auf der Grundlage von Iso 31.000 
• Untersuchung der Wissenschaft der Kryptologie und der Beziehung zu ihren Zweigen: Kryptographie, Kryptoanalyse, Steganographie und Stegoanalyse 
• Analyse der Arten von Kryptographie nach der Art des Algorithmus und nach ihrer Verwendung 
• Digitale Zertifikate prüfen 
• Untersuchung der Public Key Infrastructure (PKI) 
• Entwicklung des Konzepts des Identitätsmanagements 
• Identifizierung von Authentifizierungsmethoden 
• Spezialwissen über das Ökosystem der IT-Sicherheit generieren 
• Wissen in Bezug auf Cybersicherheit auswerten 
• Die Sicherheitsbereiche in der Cloud identifizieren 
• Analyse der Dienste und Tools in jedem der Sicherheitsbereiche 
• Entwicklung der Sicherheitsspezifikationen für jede LPWAN-Technologie 
• Vergleichende Analyse der Sicherheit von LPWAN-Technologien 
• Analyse der Vorteile der Anwendung von Datenanalysetechniken in jeder Abteilung des Unternehmens  
• Die Grundlage für das Verständnis der Bedürfnisse und Anwendungen der einzelnen Abteilungen entwickeln  
• Fachwissen generieren, um das richtige Werkzeug auszuwählen  
• Techniken und Ziele vorschlagen, um je nach Abteilung so produktiv wie möglich zu sein 

Spezifische Ziele

Modul 1. Grundlagen der Programmierung 

• Die Grundstruktur eines Computers, Software und allgemeine Programmiersprachen verstehen 
• Algorithmen entwerfen und interpretieren lernen, die die notwendige Grundlage für die Entwicklung von Computerprogrammen sind 
• Die wesentlichen Elemente eines Computerprogramms verstehen, wie z.B. die verschiedenen Datentypen, Operatoren, Ausdrücke, Anweisungen, E/A- und Steueranweisungen 
• Verstehen der verschiedenen Datenstrukturen, die in allgemeinen Programmiersprachen zur Verfügung stehen, sowohl statisch als auch dynamisch, und Erwerb der wesentlichen Kenntnisse für den Umgang mit Dateien 
• Die verschiedenen Softwaretesttechniken und die Bedeutung der Erstellung einer guten Dokumentation zusammen mit einem guten Quellcode verstehen
• Erlernen der grundlegenden Konzepte der Programmiersprache C++, einer der am häufigsten verwendeten Sprachen der Welt 

Modul 2. Datenstruktur 

• Die Grundlagen der Programmierung in der Sprache C++, einschließlich Klassen, Variablen, bedingte Ausdrücke und Objekte 
• Abstrakte Datentypen, lineare Datenstrukturtypen, einfache und komplexe hierarchische Datenstrukturen und deren Implementierung in C++ verstehen 
• Verstehen der Funktionsweise von fortgeschrittenen Datenstrukturen, die nicht den üblichen entsprechen 
• Die Theorie und Praxis im Zusammenhang mit der Verwendung von Prioritätsheaps und Prioritätswarteschlangen verstehen 
• Die Funktionsweise von Hash-Tabellen als abstrakte Datentypen und Funktionen kennenlernen 
• Die Graphentheorie sowie fortgeschrittene Graph-Algorithmen und Konzepte verstehen 

Modul 3. Algorithmen und Komplexität 

• Erlernen der wichtigsten Strategien für den Entwurf von Algorithmen sowie der verschiedenen Methoden und Maße für die Berechnung von Algorithmen 
• Die wichtigsten Sortieralgorithmen, die in der Softwareentwicklung verwendet werden, kennenlernen 
• Verstehen, wie verschiedene Algorithmen mit Bäumen, Heaps und Graphen arbeiten 
• Die Funktionsweise von Greedy-Algorithmen, ihre Strategie und Beispiele für ihre Anwendung bei den wichtigsten bekannten Problemen verstehen Die Verwendung von Greedy-Algorithmen auf Graphen kennenlernen 
• Die wichtigsten Strategien der Suche nach minimalen Pfaden kennen, mit der Annäherung an wesentliche Probleme des Feldes und Algorithmen zu deren Lösung 
• Verstehen der Backtracking-Technik und ihrer wichtigsten Anwendungen sowie anderer alternativer Techniken 

Modul 4. Fortgeschrittener Algorithmusentwurf 

• Vertiefung in den fortgeschrittenen Entwurf von Algorithmen, Analyse von rekursiven Algorithmen und Divide-and-Conquer-Algorithmen sowie Durchführung von amortisierten Analysen 
• Konzepte der dynamischen Programmierung und Algorithmen für NP-Probleme verstehen 
• Die Funktionsweise der kombinatorischen Optimierung, sowie die verschiedenen Randomisierungsalgorithmen und parallelen Algorithmen verstehen 
• Die Funktionsweise der verschiedenen lokalen und Kandidaten-Suchmethoden kennen und verstehen 
• Erlernen der Mechanismen der formalen Verifikation von Programmen und iterativen Programmen, einschließlich der Logik erster Ordnung und des formalen Systems von Hoare 
• Die Funktionsweise einiger der wichtigsten numerischen Methoden wie die Bisektionsmethode, die Newton-Raphson-Methode und die Sekantenmethode kennen lernen 

Modul 5. Fortgeschrittene Programmierung 

• Die Kenntnisse der Programmierung vertiefen, insbesondere in Bezug auf die objektorientierte Programmierung und die verschiedenen Arten von Beziehungen zwischen bestehenden Klassen 
• Die verschiedenen Entwurfsmuster für objektorientierte Probleme kennenlernen 
• Ereignisgesteuerte Programmierung und die Entwicklung von Benutzer-Interfaces mit Qt erlernen 
• Grundlegende Kenntnisse über nebenläufige Programmierung, Prozesse und Threads erwerben 
• Die Verwendung von Threads und Synchronisierung sowie die Lösung gängiger Probleme bei der gleichzeitigen Programmierung 
• Die Bedeutung von Dokumentation und Tests bei der Softwareentwicklung verstehen 

Modul 6. Theoretische Informatik 

• Die wesentlichen theoretischen mathematischen Konzepte der Informatik verstehen, wie z.B. Aussagenlogik, Mengenlehre und numerierbare und nicht numerierbare Mengen 
• Die Konzepte von formalen Sprachen und Grammatiken sowie von Turing-Maschinen in ihren verschiedenen Varianten verstehen 
• Die verschiedenen Arten von unentscheidbaren und unlösbaren Problemen kennenlernen, einschließlich ihrer verschiedenen Varianten und Annäherungen 
• Die Funktionsweise verschiedener randomisierungsbasierter Sprachen und anderer Arten von Klassen und Grammatiken verstehen 
• Andere fortschrittliche Rechensysteme wie z.B. Membran-Computing, DNA-Computing und Quanten-Computing verstehen 

Modul 7. Automatentheorie und formalen Sprachen 

• Verständnis der Automatentheorie und der formalen Sprachen, Erlernen der Konzepte von Alphabeten, Zeichenketten und Sprachen sowie der Durchführung von formalen Demonstrationen 
• Die verschiedenen Arten von endlichen Automaten kennenlernen, sowohl deterministische als auch nicht-deterministische 
• Die grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte im Zusammenhang mit Sprachen und regulären Ausdrücken sowie die Anwendung des Pumping-Lemmas und die Schließung regulärer Sprachen erlernen 
• Verstehen kontextunabhängiger Grammatiken sowie der Funktionsweise von Stapelautomaten 
• Vertiefung der Normalformen, des Pump-Lemmas der kontextunabhängigen Grammatiken und der Eigenschaften kontextunabhängiger Sprachen 

Modul 8. Sprachprozessoren 

• Einführung in die Konzepte im Zusammenhang mit dem Kompilierungsprozess und den verschiedenen Arten der Analyse: lexikalisch, syntaktisch und semantisch 
• Die Funktionsweise eines lexikalischen Analysators, seine Implementierung und Fehlerbehebung lernen 
• Vertiefung der Kenntnisse der syntaktischen Analyse, sowohl top-down als auch bottom-up, aber mit besonderem Schwerpunkt auf den verschiedenen Arten von bottom-up syntaktischen Analysatoren 
• Verstehen, wie semantische Parser funktionieren, die syntaxorientierte Tradition, die Symboltabelle und die verschiedenen Arten von Parsern 
• Die verschiedenen Mechanismen der Codegenerierung kennenlernen, sowohl in Laufzeitumgebungen als auch für die Generierung von Zwischencode 
• Die Grundlagen der Code-Optimierung, einschließlich der Neuordnung von Ausdrücken und der Optimierung von Schleifen 

Modul 9. Computergrafik und Visualisierung 

• Einführung in die grundlegenden Konzepte der Computergrafik und Computervisualisierung, wie z.B. die Theorie der Farbe und ihrer Modelle und die Eigenschaften des Lichts 
• Die Funktionsweise der Ausgabeprimitive und ihrer Algorithmen zu verstehen, sowohl für das Zeichnen von Linien als auch für das Zeichnen von Kreisen und Füllungen 
• Vertiefung des Studiums der verschiedenen Transformationen, sowohl 2D als auch 3D, und ihrer Koordinatensysteme und Computervisualisierung 
• Das Erstellen von Projektionen und Schnitten in 3D sowie das Eliminieren von verdeckten Flächen erlernen 
• Erlernen der Theorie im Zusammenhang mit Interpolation und parametrischen Kurven, sowie Bézier-Kurven und B-Splines 

Modul 10. Bio-inspiriertes Rechnen 

• Einführung in das Konzept des bio-inspirierten Computings sowie Verständnis für die Funktionsweise der verschiedenen Arten von sozialen Anpassungsalgorithmen und genetischen Algorithmen 
• Vertiefung des Studiums der verschiedenen Modelle der evolutionären Berechnung, Kenntnis ihrer Strategien, Programmierung, Algorithmen und Modelle, die auf der Schätzung von Verteilungen basieren 
• Die wichtigsten Strategien zur Erkundung und Ausnutzung des Raums für genetische Algorithmen verstehen 
• Die Funktionsweise der evolutionären Programmierung bei Lernproblemen und Mehrzielproblemen verstehen 
• Die grundlegenden Konzepte neuronaler Netze kennen und verstehen Sie die Funktionsweise realer Anwendungsfälle in so unterschiedlichen Bereichen wie medizinische Forschung, Wirtschaft und künstliches Sehen erlernen 

Modul 11. Sicherheit in Design und Entwicklung von Systemen 

• Die Sicherheit eines Informationssystems in all seinen Komponenten und Schichten bewerten 
• Identifizierung aktueller Arten von Sicherheitsbedrohungen und Trends 
• Festlegung von Sicherheitsrichtlinien durch Definition von Sicherheits- und Notfallrichtlinien und -plänen 
• Analyse von Strategien und Tools zur Gewährleistung der Integrität und Sicherheit von Informationssystemen 
• Anwendung spezifischer Techniken und Tools für jede Art von Angriff oder Sicherheitsschwachstelle 
• Schutz der im Informationssystem gespeicherten vertraulichen Informationen 
• Den rechtlichen Rahmen und die Typisierung des Verbrechens kennen, um die Vision mit der Typisierung des Täters und seines Opfers zu vervollständigen 

Modul 12. Architekturen und Modelle für die Informationssicherheit 

• Abstimmung des Sicherheitsmasterplans auf die strategischen Ziele des Unternehmens 
• Einrichtung eines kontinuierlichen Risikomanagement-Rahmens als integraler Bestandteil des Master Security Plan 
• Festlegung geeigneter Indikatoren für die Überwachung der Umsetzung des ISMS 
• Einrichtung einer richtlinienbasierten Sicherheitsstrategie 
• Analyse der Ziele und Verfahren im Zusammenhang mit dem Plan zur Sensibilisierung von Mitarbeitern, Lieferanten und Partnern 
• Identifizierung der in jeder Organisation geltenden Vorschriften, Zertifizierungen und Gesetze innerhalb des gesetzlichen Rahmens 
• Entwicklung der Schlüsselelemente, die in der Norm ISO 27001:2013 gefordert werden 
• Implementierung eines Modells zur Verwaltung des Datenschutzes in Übereinstimmung mit der europäischen GDPR/RGPD-Verordnung 

Modul 13. IT-Sicherheitsmanagement 

• Die verschiedenen Strukturen, die ein Bereich der Informationssicherheit haben kann, identifizieren 
• Entwicklung eines Sicherheitsmodells, das auf drei Verteidigungslinien basiert 
• Vorstellung der verschiedenen periodischen und außerordentlichen Ausschüsse, in denen der Bereich Cybersicherheit vertreten ist 
• Angabe der technologischen Hilfsmittel, die die Hauptfunktionen des Security Operations Team (SOT) unterstützen 
• Bewertung der für jedes Szenario geeigneten Maßnahmen zur Kontrolle der Schwachstellen 
• Entwicklung des Rahmenwerks für Sicherheitsoperationen auf der Grundlage des NIST CSF 
• Den Umfang der verschiedenen Arten von Audits festlegen (Red Team, Pentesting, Bug Bounty, usw.) 
• Vorschläge für die Aktivitäten nach einem Sicherheitsvorfall 
• Einrichtung einer Kommandozentrale für Informationssicherheit, die alle relevanten Akteure (Behörden, Kunden, Lieferanten usw.) einbezieht 

Modul 14. Risikoanalyse und IT-Sicherheitsumgebung 

• Das Umfeld, in dem wir tätig sind, mit einem ganzheitlichen Blick zu untersuchen 
• Die wichtigsten Risiken und Potenziale identifizieren, die das Erreichen unserer Ziele beeinträchtigen können 
• Analyse der Risiken auf der Grundlage der besten uns zur Verfügung stehenden Methoden 
• Bewertung der potenziellen Auswirkungen dieser Risiken und Chancen 
• Entwicklung von Techniken, um die Risiken und Potenziale so anzugehen, dass der Mehrwert maximiert wird 
• Vertiefung der verschiedenen Techniken zur Übertragung von Risiko und Wert 
• Wertschöpfung durch die Entwicklung eigener Modelle für agiles Risikomanagement 
• Prüfung der Ergebnisse, um kontinuierliche Verbesserungen im Projekt- und Prozessmanagement auf der Grundlage risikoorientierter oder Risk-Driven Managementmodelle vorzuschlagen 
• Innovation und Umwandlung allgemeiner Daten in relevante Informationen für eine risikobasierte Entscheidungsfindung 

Modul 15. Kryptographie in der IT 

• Die grundlegenden Operationen (XOR, große Zahlen, Substitution und Transposition) und die verschiedenen Komponenten (One-Way-Funktionen, Hash, Zufallszahlengeneratoren) zusammenstellen 
• Analyse kryptographischer Techniken 
• Verschiedene kryptographische Algorithmen entwickeln 
• Demonstration der Verwendung digitaler Signaturen und ihrer Anwendung in digitalen Zertifikaten 
• Bewertung von Schlüsselverwaltungssystemen und der Bedeutung von kryptographischen Schlüssellängen 
• Untersuchung von Algorithmen zur Schlüsselableitung 
• Analyse des Lebenszyklus von Schlüsseln 
• Auswertung von Blockchiffre- und Stromchiffre-Modi 
• Pseudo-Zufallszahlengeneratoren bestimmen 
• Entwicklung realer Kryptographie-Anwendungen, wie Kerberos, PGP oder Smart Cards 
• Prüfung verwandter Verbände und Gremien, wie ISO, NIST oder NCSC 
• Die Herausforderungen in der Kryptographie des Quantencomputings bestimmen  

Modul 16. Identitäts- und Zugriffsmanagement in der IT-Sicherheit 

• Das Konzept der digitalen Identität entwickeln 
• Bewertung der physischen Zugangskontrolle zu Informationen 
• Grundlagen der biometrischen Authentifizierung und MFA-Authentifizierung 
• Bewertung von Angriffen auf die Vertraulichkeit von Informationen 
• Analyse des Identitätsverbundes 
• Netzwerkzugangskontrolle einrichten 

Modul 17. Sicherheit bei Kommunikation und Softwarebetrieb 

• Entwicklung von Fachwissen über physische und logische Sicherheit 
• Demonstration von Kenntnissen über Kommunikation und Netzwerke 
• Identifizierung größerer bösartiger Angriffe 
• Einen sicheren Entwicklungsrahmen einrichten 
• Nachweis von Kenntnissen über die wichtigsten Vorschriften zum Management von Informationssicherheitssystemen 
• Demonstration der Gründe für den Betrieb eines Betriebszentrums für Cybersicherheit 
• Die Bedeutung von Cybersicherheitspraktiken für organisatorische Katastrophen demonstrieren 

Modul 18. Sicherheit in Cloud-Umgebungen 

• Identifizierung der Risiken bei der Bereitstellung einer öffentlichen Cloud-Infrastruktur 
• Sicherheitsanforderungen definieren 
• Entwicklung eines Sicherheitsplans für eine Cloud-Bereitstellung 
• Identifizierung der Cloud-Dienste, die für die Ausführung eines Sicherheitsplans eingesetzt werden sollen 
• Bestimmung der operativen Anforderungen für Präventionsmechanismen 
• Festlegung von Richtlinien für ein Protokollierungs- und Überwachungssystem 
• Maßnahmen zur Reaktion auf Vorfälle vorschlagen 

Modul 19. Sicherheit der Kommunikation von IoT-Geräten 

• Einführung in die vereinfachte IoT-Architektur 
• Erklärung der Unterschiede zwischen allgemeinen Konnektivitätstechnologien und Konnektivitätstechnologien für das IoT 
• Das Konzept des Eisernen Dreiecks der IoT-Konnektivität etablieren 
• Analyse der Sicherheitsspezifikationen der LoRaWAN-Technologie, NB-IoT-Technologie und WiSUN-Technologie 
• Die Wahl der richtigen IoT-Technologie für jedes Projekt begründen 

Modul 20. Business Continuity Plan in Verbindung mit Sicherheit 

• Die wichtigsten Elemente jeder Phase vorstellen und die Merkmale des Business Continuity Plan (BCP) analysieren 
• Die Notwendigkeit eines Business Continuity Plans begründen 
• Bestimmung der Erfolgs- und Risikokarten für jede Phase des Business Continuity Plans 
• Festlegung eines Aktionsplans für die Umsetzung 
• Bewertung der Vollständigkeit eines Business Continuity Plans (BCP) 
• Entwicklung des Plans für die erfolgreiche Implementierung eines Business Continuity Plans 

Modul 21. Datenanalytik in der Unternehmensorganisation 

• Entwicklung analytischer Fähigkeiten, um hochwertige Entscheidungen zu treffen  
• Untersuchung von effektiven Marketing- und Kommunikationskampagnen  
• Die Erstellung von abteilungsspezifischen Dashboards und KPIs bestimmen  
• Fachwissen generieren, um prädiktive Analysen zu entwickeln  
• Vorschlagen von Geschäfts- und Loyalitätsplänen auf der Grundlage von Marktstudien  
• Die Fähigkeit entwickeln, dem Kunden zuzuhören  
• Statistisches, quantitatives und technisches Wissen in realen Situationen anwenden 

Modul 22. Datenmanagement, Datenmanipulation und Informationen für Data Science 

• Durchführen der Datenanalyse 
• Verschiedene Daten vereinheitlichen: Konsistenz der Informationen erreichen 
• Bereitstellung relevanter, effektiver Informationen für die Entscheidungsfindung 
• Bestimmung der besten Praktiken für die Datenverwaltung je nach Typologie und Verwendungszweck 
• Festlegung von Richtlinien für den Datenzugriff und die Wiederverwendung 
• Gewährleistung von Sicherheit und Verfügbarkeit: Verfügbarkeit, Integrität und Vertraulichkeit von Informationen 
• Untersuchung von Tools zur Datenverwaltung mit Hilfe von Programmiersprachen 

Modul 23. IoT-Geräte und Plattformen als Grundlage für Data Science 

• Identifizierung, was IoT (Internet of Things) und IIoT (Industrial Internet of Things) ist 
• Das industrielle Internet-Konsortium untersuchen 
• Analyse der IoT-Referenzarchitektur  
• Besprechung von IoT-Sensoren und -Geräten und deren Klassifizierung
• Identifizierung der im IoT verwendeten Kommunikationsprotokolle und Technologien 
• Untersuchung der verschiedenen Cloud-Plattformen im IoT: Allzweck, Industrie, Open Source  
• Entwicklung von Mechanismen zum Datenaustausch  
• Festlegung von Sicherheitsanforderungen und -strategien  
• Einführung in die verschiedenen IoT- und IIoT-Anwendungsbereiche 

Modul 24. Grafische Darstellung für die Datenanalyse 

• Fachwissen über Datendarstellung und -analyse aufbauen 
• Die verschiedenen Arten von gruppierten Daten untersuchen 
• Ermittlung der am häufigsten verwendeten grafischen Darstellungen in verschiedenen Bereichen 
• Bestimmung der Gestaltungsprinzipien bei der Datenvisualisierung 
• Einführung in die grafische Erzählung als Werkzeug 
• Analyse der verschiedenen Softwaretools für die grafische Darstellung und explorative Datenanalyse 

Modul 25. Data Science Tools 

• Entwicklung von Fähigkeiten zur Umwandlung von Daten in Informationen, aus denen Wissen gewonnen werden kann 
• Bestimmung der Hauptmerkmale eines Dataset, seiner Struktur, seiner Komponenten und der Auswirkungen seiner Verteilung auf die Modellierung 
• Unterstützung der Entscheidungsfindung durch eine vollständige vorherige Analyse der Daten 
• Entwicklung von Fähigkeiten zur Lösung von Fallstudien mit Hilfe von Data Science-Techniken 
• Festlegung der am besten geeigneten allgemeinen Tools und Methoden für die Modellierung jedes Datasets auf der Grundlage der durchgeführten Vorverarbeitungen 
• Ergebnisse analytisch auswerten und die Auswirkungen der gewählten Strategie auf die verschiedenen Metriken verstehen 
• Demonstration der Kritikfähigkeit an den Ergebnissen, die nach Anwendung von Vorverarbeitungs- oder Modellierungsmethoden erzielt wurden 

Modul 26. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation 

• Fachwissen über die vorherige Statistik für die Datenanalyse und -auswertung generieren 
• Die notwendigen Fähigkeiten zur Identifizierung, Vorbereitung und Umwandlung von Daten entwickeln 
• Die verschiedenen vorgestellten Methoden bewerten und Vor- und Nachteile identifizieren 
• Untersuchung von Problemen in hochdimensionalen Datenumgebungen 
• Entwicklung der Implementierung der Algorithmen für die Datenvorverarbeitung 
• Demonstration der Fähigkeit, Datenvisualisierungen für die deskriptive Analyse zu interpretieren 
• Entwicklung fortgeschrittener Kenntnisse über die verschiedenen vorhandenen Datenaufbereitungstechniken zur Datenbereinigung, Normalisierung und Datentransformation 

Modul 27. Vorhersagbarkeit und Analyse von stochastischen Phänomenen 

• Zeitreihen analysieren 
• Entwicklung der Formulierung und der grundlegenden Eigenschaften von univariaten Zeitreihenmodellen 
• Untersuchung der Methodik der Modellierung und Vorhersage von Echtzeitreihen 
• Bestimmung von univariaten Modellen einschließlich Ausreißern 
• Anwendung dynamischer Regressionsmodelle und der Methodik zur Erstellung solcher Modelle aus beobachteten Reihen 
• Spektralanalyse von univariaten Zeitreihen sowie die Grundlagen der periodogrammbasierten Inferenz und deren Interpretation 
• Schätzung der Wahrscheinlichkeit und des Trends einer Zeitreihe für einen bestimmten Zeithorizont 

Modul 28. Design und Entwicklung von intelligenten Systemen 

• Den Übergang von Informationen zu Wissen analysieren 
• Entwicklung der verschiedenen Arten von Techniken des maschinellen Lernens 
• Untersuchung von Metriken und Scores zur Quantifizierung der Qualität von Modellen 
• Implementierung der verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen 
• Probabilistische Argumentationsmodelle identifizieren 
• Die Grundlagen des Deep Learning legen 
• Demonstration der erworbenen Fähigkeiten, um die verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstehen 

Modul 29. Datenintensive Architekturen und Systeme 

• Anforderungen für datenintensive Systeme festlegen 
• Untersuchung verschiedener Datenmodelle und Analyse von Datenbanken 
• Analyse der wichtigsten Funktionen für verteilte Systeme und ihrer Bedeutung in verschiedenen Systemtypen 
• Bewertung, welche weit verbreiteten Anwendungen die Grundlagen verteilter Systeme nutzen, um ihre Systeme zu gestalten 
• Analyse, wie Datenbanken Informationen speichern und abrufen 
• Die verschiedenen Replikationsmodelle und die damit verbundenen Probleme identifizieren 
• Entwicklung von Möglichkeiten der Partitionierung und verteilten Transaktionen 
• Identifizierung von Batch-Systemen und (nahezu) Echtzeit-Systemen 

Modul 30. Praktische Anwendung von Data Science in Geschäftsbereichen 

• Analyse des Stands der Technik bei Künstlicher Intelligenz (KI) und Datenanalyse 
• Entwicklung von Fachwissen über die am häufigsten verwendeten Technologien 
• Ein besseres Verständnis der Technologie durch Anwendungsfälle schaffen 
• Analyse der gewählten Strategien zur Auswahl der besten Technologien für die Implementierung 
• Anwendungsbereiche festlegen 
• Untersuchung der tatsächlichen und potenziellen Risiken der angewandten Technologie 
• Vorschläge zu den Vorteilen, die sich aus der Nutzung ergeben 
• Identifizierung von Zukunftstrends in bestimmten Sektoren 

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