Maximieren Sie Ihr berufliches Potenzial, indem Sie ein Programm absolvieren, das Ihnen hilft, sich als Data Science Manager zu positionieren" 

Das Programm befasst sich mit Datenwissenschaft aus technischer und geschäftlicher Sicht und bietet alle notwendigen Kenntnisse, um das in den Daten verborgene Wissen zu extrahieren. Auf diese Weise können Computeringenieure oder Personen mit einer vergleichbaren Laufbahn, die sich für diesen Bereich interessieren, die aktuellsten Algorithmen, Plattformen und Tools für die Erforschung, Visualisierung, Verarbeitung und Analyse von Daten im Detail untersuchen. 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. Das neue multidisziplinäre Wissen, das der Student nach Abschluss des Programms erwirbt, wird ihm helfen, sich als Data Science Officer (DSO) in Unternehmen jeder Größe zu positionieren.

Der Ansatz der Datenanalyse aus beiden Blickwinkeln macht dieses Programm zu einer modernen und perfekten Fortbildung, die alle Bedürfnisse im Zusammenhang mit der Verarbeitung von Informationen abdeckt, um sie anschließend in ein grundlegendes Plus für jede Organisation umzuwandeln.

Zu Beginn des Programms wird erörtert, wie wichtig es ist, ein gutes Analysesystem im Unternehmen einzusetzen, von dem jede Abteilung profitieren kann. Darüber hinaus wird Fachwissen über die Typologie und den Lebenszyklus der verfügbaren Ressourcen vermittelt, wofür der Student Grundkenntnisse in Statistik erwirbt.

Im weiteren Verlauf des Programms werden Modelle untersucht, die vielseitiger und anpassungsfähiger für die Zeitreihenanalyse sind, wie z.B. Modelle im Zusammenhang mit Wirtschaftsreihen. Gegen Ende des Programms wird eine Vielzahl von Anwendungsfällen und Implementierungen von künstlicher Intelligenz und Data Science in der heutigen Welt vorgestellt.

Mit dem privaten Masterstudiengang können sich Computeringenieure auf Data Science spezialisieren, was die perfekte Gelegenheit ist, ihre berufliche Karriere in Richtung einer leitenden oder wichtigen Position in der Abteilung, in der sie arbeiten, voranzutreiben. All dies wird dank eines 100%igen Online-Programms greifbar, das sich an die täglichen Bedürfnisse der Studenten anpasst, so dass Sie nur ein Gerät mit Internetanschluss benötigen, um mit der Arbeit an einem vollständigen Berufsprofil mit internationaler Projektion zu beginnen. 

Wenn Sie auf der Suche nach einem Programm sind, das es Ihnen ermöglicht, Ihre Fähigkeiten zu erweitern und sich als DSO, Data Science Officer, zu positionieren, dann sind Sie bei TECH genau richtig" 

Dieser Privater Masterstudiengang in Data Science Management (DSO, Data Science Officer) enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von technischen Experten mit Schwerpunkt auf der Datenanalyse vorgestellt wurden
• 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
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Bereiten Sie sich darauf vor, Entscheidungen mit wissenschaftlichem Wert zu treffen und Strategien umzusetzen, die die Funktionen der Abteilungen eines Unternehmens verbessern" 

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d.h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung in realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Studiengangs konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkräfte versuchen müssen, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Dies geschieht mit Hilfe eines innovativen Systems interaktiver Videos, die von anerkannten Experten mit umfassender Erfahrung in Data Science Management 
(DSO, Data Science Officer) erstellt wurden. 

Steigern Sie Ihre Karriere, indem Sie die Erstellung von Dashboards und KPIs abhängig von der Abteilung, in der Sie arbeiten, bestimmen"

Entwickeln Sie Fachwissen in Bezug auf Datenmanagement und -bearbeitung für datenwissenschaftliche Prozesse. Dies wird Sie zu einem erfolgreichen DSO machen"

Da wir uns im Datenzeitalter befinden, ist es wichtig, alle technologischen Implikationen der Entstehung dieser neuen Systeme zu verstehen. Aus diesem Grund müssen Computeringenieure, die eine Führungsposition anstreben, über die richtigen Fähigkeiten verfügen, um die Datenverarbeitung zu optimieren, und zwar nicht nur aus technischer, sondern auch aus geschäftlicher Sicht. Vor diesem Hintergrund hat TECH ein Programm entwickelt, das sich auf das Studium der verschiedenen Techniken, Technologien und Phasen konzentriert, die für die Datenanalyse und die Erschließung von Wissen und Werten erforderlich sind, und zwar aus einer disruptiven, vollständigen und aktuellen Sicht.

Ihre Zukunft beginnt hier. Werden Sie zum Spezialisten für Datenanalyse und positionieren Sie sich als Senior Manager"

Allgemeine Ziele

• Analysieren der Vorteile der Anwendung von Datenanalysetechniken in jeder Abteilung des Unternehmens
• Entwickeln der Grundlagen für das Verständnis der Bedürfnisse und Anwendungen der einzelnen Abteilungen 
• Erzeugen von Fachwissen, um das richtige Werkzeug auszuwählen
• Vorschlagen von Techniken und Zielen, um je nach Abteilung so produktiv wie möglich zu sein

Spezifische Ziele

Modul 1. Datenanalytik in der Unternehmensorganisation

• Entwickeln analytischer Fähigkeiten, um hochwertige Entscheidungen zu treffen
• Untersuchen von effektiven Marketing- und Kommunikationskampagnen
• Bestimmen der Erstellung von abteilungsspezifischen Dashboards und KPI 
• Erzeugen von Fachwissen, um prädiktive Analysen zu entwickeln
• Vorschlagen von Geschäfts- und Loyalitätsplänen auf der Grundlage von Marktstudien
• Entwickeln der Fähigkeit, dem Kunden zuzuhören
• Anwenden statistischer, quantitativer und technischer Kenntnisse in realen Situationen 

Modul 2. Datenverwaltung, Datenbearbeitung und Informationen für die Datenwissenschaft

• Durchführen einer Datenanalyse 
• Vereinheitlichen verschiedener Daten: Konsistenz der Informationen erreichen 
• Bereitstellen relevanter, effektiver Informationen für die Entscheidungsfindung 
• Bestimmen der besten Praktiken für die Datenverwaltung je nach Typologie und Verwendungszweck 
• Festlegen von Richtlinien für den Datenzugriff und die Wiederverwendung 
• Gewährleisten von Sicherheit und Verfügbarkeit: Verfügbarkeit, Integrität und Vertraulichkeit von Informationen 
  Untersuchen von Tools zur Datenverwaltung mit Hilfe von Programmiersprachen 

Modul 3. IoT-Geräte und -Plattformen als Grundlage für die Datenwissenschaft

• Identifizieren, was IoT (Internet of Things) und IIoT (Industrial Internet of Things) ist 
• Untersuchen des Industrial Internet Consortiums 
• Analysieren der IoT-Referenzarchitektur
• Besprechen von IoT-Sensoren und -Geräten und deren Klassifizierung
• Identifizieren der im IoT verwendeten Kommunikationsprotokolle und Technologien 
• Untersuchen der verschiedenen Cloud-Plattformen im IoT: Allzweck, Industrie, Open Source
• Entwickeln von Mechanismen zum Datenaustausch
• Festlegen von Sicherheitsanforderungen und -strategien
• Präsentieren der verschiedenen IoT- und IIoT-Anwendungsbereiche

Modul 4. Grafische Darstellung für die Datenanalyse 

• Erzeugen von Fachwissen über Datendarstellung und -analyse 
• Untersuchen der verschiedenen Arten von gruppierten Daten  
• Ermitteln der am häufigsten verwendeten grafischen Darstellungen in verschiedenen Bereichen 
• Bestimmen der Gestaltungsprinzipien bei der Datenvisualisierung 
• Präsentieren der grafischen Erzählung als Werkzeug 
• Analysieren der verschiedenen Softwaretools für die grafische Darstellung und explorative Datenanalyse 

Modul 5. Tools der Datenwissenschaft

• Entwickeln von Fähigkeiten zur Umwandlung von Daten in Informationen, aus denen Wissen gewonnen werden kann 
• Bestimmen der Hauptmerkmale eines Datasets, seiner Struktur, seiner Komponenten und der Auswirkungen seiner Verteilung auf die Modellierung 
• Unterstützen der Entscheidungsfindung durch eine vollständige vorherige Analyse der Daten 
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Lösung von Fallstudien mit Hilfe von Techniken der Datenwissenschaft 
• Festlegen der am besten geeigneten allgemeinen Tools und Methoden für die Modellierung jedes Datasets auf der Grundlage der durchgeführten Vorverarbeitungen 
• Bewerten der Ergebnisse auf analytische Weise und Verstehen der Auswirkungen der gewählten Strategie auf verschiedene Metriken 
• Demonstrieren der Fähigkeit, die nach Anwendung von Vorverarbeitungs- oder Modellierungsmethoden erzielten Ergebnisse kritisch zu beurteilen 

Modul 6. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation

• Erzeugen von Fachwissen über die vorherige Statistik für die Datenanalyse und -auswertung  
• Entwickeln der notwendigen Fähigkeiten zur Identifizierung, Vorbereitung und Umwandlung von Daten  
• Bewerten der verschiedenen vorgestellten Methoden und Identifizieren von Vor- und Nachteilen 
• Untersuchen von Problemen in hochdimensionalen Datenumgebungen 
• Entwickeln der Implementierung der Algorithmen für die Datenvorverarbeitung
• Demonstrieren der Fähigkeit, Datenvisualisierungen für die deskriptive Analyse zu interpretieren 
• Entwickeln fortgeschrittener Kenntnisse über die verschiedenen vorhandenen Datenaufbereitungstechniken zur Datenbereinigung, Normalisierung und Datentransformation 

Modul 7. Vorhersagbarkeit und Analyse von stochastischen Phänomenen

• Analysieren von Zeitreihen  
• Entwickeln der Formulierung und der grundlegenden Eigenschaften von univariaten Zeitreihenmodellen 
• Untersuchen der Methodik der Modellierung und Vorhersage von Echtzeitreihen 
• Bestimmen von univariaten Modellen einschließlich Ausreißern 
• Anwenden dynamischer Regressionsmodelle und der Methodik zur Erstellung solcher Modelle aus beobachteten Reihen 
• Ansprechen der Spektralanalyse von univariaten Zeitreihen sowie der grundlegenden Aspekte im Zusammenhang mit periodogrammbasierten Schlussfolgerungen und deren Interpretation 
• Schätzen der Wahrscheinlichkeit und des Trends einer Zeitreihe für einen bestimmten Zeithorizont 

Modul 8. Design und Entwicklung von intelligenten Systemen 

• Analysieren des Übergangs von Informationen zu Wissen  
• Entwickeln der verschiedenen Arten von Techniken des maschinellen Lernens 
• Untersuchen von Metriken und Scores zur Quantifizierung der Qualität von Modellen 
• Implementieren der verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen 
• Identifizieren der probabilistischen Argumentationsmodelle  
• Die Grundlagen des Deep Learning legen 
• Nachweisen der erworbenen Kompetenzen zum Verständnis der verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens. 

Modul 9. Datenintensive Architekturen und Systeme 

• Festlegen der Anforderungen für datenintensive Systeme  
• Untersuchen verschiedener Datenmodelle und Analysieren von Datenbanken 
• Analysieren der wichtigsten Funktionen für verteilte Systeme und ihrer Bedeutung in verschiedenen Systemtypen 
• Bewerten, welche weit verbreiteten Anwendungen die Grundlagen verteilter Systeme nutzen, um ihre Systeme zu gestalten 
• Analysieren, wie Datenbanken Informationen speichern und abrufen 
• Identifizieren der verschiedenen Replikationsmodelle und der damit verbundenen Probleme  
• Entwickeln von Möglichkeiten der Partitionierung und verteilten Transaktionen 
• Identifizieren von Batch-Systemen und (nahezu) Echtzeit-Systemen 

Modul 10. Praktische Anwendung der Datenwissenschaft in Geschäftsbereichen 

• Analysieren des Stands der Technik bei Künstlicher Intelligenz (KI) und Datenanalyse 
• Entwickeln von Fachwissen über die am häufigsten verwendeten Technologien 
• Erzeugen eines besseren Verständnisses der Technologie durch Anwendungsfälle 
• Analysieren der gewählten Strategien zur Auswahl der besten Technologien für die Implementierung 
• Festlegen der Anwendungsbereiche  
• Untersuchen der tatsächlichen und potenziellen Risiken der angewandten Technologie 
• Vorschlagen der Vorteile, die sich aus der Nutzung ergeben 
• Identifizieren von Zukunftstrends in bestimmten Sektoren 

Ein einzigartiges, wichtiges und entscheidendes Fortbildungserlebnis zur Förderung Ihrer beruflichen Entwicklung"