Dank dieses revolutionären Praktikums werden Sie die fortschrittlichsten technologischen Instrumente im Bereich des Data Science Management beherrschen und Dienstleistungen von höchster Qualität erbringen“

Mit dem Aufkommen der Industrie 4.0 wurde der Bereich des Data Science Management durch die Einführung neuer Technologien der künstlichen Intelligenz erheblich bereichert. Data Mining beispielsweise ermöglicht es Fachleuten, Daten zu analysieren und wertvolle Informationen zu extrahieren, die für Vorhersagen, Entscheidungen und sogar für die Automatisierung von Prozessen genutzt werden können. Angesichts dieser Fortschritte müssen Fachleute ihr Wissen und ihre Fähigkeiten regelmäßig aktualisieren, um mit den anspruchsvollsten Tools umgehen zu können. Nur so können die Fachleute ihre Praxis optimieren und effiziente und skalierbare Datenverwaltungssysteme entwickeln. 

In diesem Zusammenhang stellt TECH ein innovatives Programm vor, das aus einem 120-stündigen Praktikum in einem führenden Unternehmen im Bereich des Data Science Management besteht. Die Studenten arbeiten drei Wochen lang in einem Team hochrangiger Spezialisten mit, mit denen sie Aufgaben wie die Konzeption und Entwicklung intelligenter Systeme durchführen. Auf diese Weise können sich die Studenten mit den neuesten Techniken des Datenmanagements und der Datenmanipulation vertraut machen. Sie werden auch fortgeschrittene Fähigkeiten erwerben, um anspruchsvolle technologische Werkzeuge wie das maschinelle Lernen zu beherrschen. Dadurch werden die Studenten einen erheblichen Qualitätssprung in ihrer beruflichen Laufbahn erleben. 

Während des Aufenthalts werden die Studenten von einem Tutor unterstützt, dessen Aufgabe es ist, die Erfüllung aller Anforderungen zu gewährleisten, für die dieses Praktikum konzipiert wurde. Auf dieser Grundlage werden die Studenten mit absoluter Garantie und Sicherheit im Umgang mit der modernsten Computertechnologie arbeiten. Dadurch vervollkommnen sie ihre Fähigkeiten und erreichen Spitzenleistungen in ihrer beruflichen Tätigkeit. 

Die von diesen Fachleuten ausgearbeiteten didaktischen Materialien dieses Studiengangs haben vollständig auf Ihre Berufserfahrung anwendbare Inhalte"

Die Praktische ausbildung dieses Studiengangs in Data Science Management besteht aus einem dreiwöchigen Praktikum in einer renommierten Einrichtung, das von Montag bis Freitag mit 8 aufeinanderfolgenden Arbeitsstunden an der Seite eines Spezialisten stattfindet. Diese Erfahrung ermöglicht es den Studenten, ihre Kenntnisse in einem realen Arbeitsszenario zu aktualisieren und sich in ein multidisziplinäres Team von Experten mit umfassender Berufserfahrung im Bereich der Datenwissenschaft zu integrieren. 

In diesem vollständig praktischen Ausbildungsangebot zielen die Aktivitäten auf die Entwicklung und Verbesserung der für die Erbringung von Dienstleistungen im Bereich der Datenerfassung und Kundenwerbung erforderlichen Fähigkeiten ab und sind auf eine spezifische Ausbildung für die Ausübung der Tätigkeit ausgerichtet.

Zweifellos ist dies eine ideale Gelegenheit für Studenten, kontextuelles Lernen in einem hochmodernen technologischen Szenario zu genießen, in dem sie die Realität eines Berufs voller Herausforderungen schätzen lernen. Gleichzeitig werden die Studenten die neuesten Trends in Bereichen wie Management, Daten- und Informationsverarbeitung in ihre tägliche Praxis einbeziehen. In diesem Sinne werden die Studenten fortgeschrittene Kompetenzen erwerben, die es ihnen ermöglichen, ihre Produktivität und Arbeitsleistung zu maximieren. Auf diese Weise werden sie in der Lage sein, ihren Kunden ausgezeichnete Qualitätsdienstleistungen zu bieten. 

Der praktische Unterricht wird unter aktiver Beteiligung des Studenten durchgeführt, der die Aktivitäten und Verfahren der einzelnen Kompetenzbereiche ausführt (lernen, zu lernen und zu tun), mit der Begleitung und Anleitung von Dozenten und anderen Ausbildungskollegen, die die Teamarbeit und die multidisziplinäre Integration als transversale Kompetenzen für die Programmierpraxis erleichtern (lernen, zu sein und zu lernen, mit anderen in Beziehung zu treten). 

Die im Folgenden beschriebenen Verfahren bilden die Grundlage für den praktischen Teil der Ausbildung. Ihre Durchführung hängt von der Verfügbarkeit und Arbeitsbelastung des Zentrums ab:

Handhabung von IoT-Geräten und -Plattformen als Grundlage für die Datenwissenschaft

• Handhaben von IoT-Sensoren und -Geräten
• Arbeiten mit OSI-Modell-Protokollen
• Arbeiten mit Cloud-Plattformen für IoT und IIoT
• Vertiefen der Verwaltung von Datenmodellen mit offenen Daten
• Implementieren von Sicherheitsstrategien im IIoT
• Entwickeln von IoRT-Protokollen (Internet of Robotics Things)

Verwenden von Tools der Datenwissenschaft

• Durchführen von Datenanalysen in verschiedenen Kontexten
• Detailliertes Erlernen der Analysetypen durch praktische Übungen
• Verwenden der Extraktion von Informationen aus einem Datensatz
• Angehen des Datasets von der Basis bis zu seiner umfassenden Bearbeitung
• Durchführen des Ausgleichs im Dataset

Entwerfen und Entwickeln intelligenter Systeme und datenintensiver Systeme und Architekturen

• Arbeiten an der Verarbeitung und Umwandlung von Daten
• Verwenden von Klassifizierungsalgorithmen
• Einüben der wichtigsten Strategien der linearen Regression, der logistischen Regression und der nichtlinearen Modelle
• Umsetzen von Bagging-Algorithmen in der Praxis
• Arbeiten mit relationalen, Dokumenten- und Netzwerkmodellen
• Verwenden von Datenbanken für die Datenspeicherung und Datenwiederherstellung
• Detailliertes Verstehen der Datenverschlüsselungsformate

Praktische Anwendung der Datenwissenschaft in Geschäftsbereichen

• Anwenden von Datenwissenschaft in verschiedenen Geschäftsbereichen
• Behandeln der verschiedenen Phasen und Elemente der Datenanalytik
• Entwickeln von Datenanalysen, die auf eine Abteilung innerhalb eines Unternehmens angewendet werden
• Beherrschen verschiedener Fälle durch Strategien, Prognosen und Kampagnenmanagement
• Beherrschen von Zeitreihen
• Detailliertes Verstehen von Zeitreihenschemata 
• Anwenden grundlegender Forecast-Methoden
• Beherrschen der Analyse von Abfällen

Bilden Sie sich an einer Einrichtung aus, die Ihnen all diese Möglichkeiten bietet, mit einem innovativen akademischen Programm und einem menschlichen Team, das in der Lage ist, Sie optimal zu fördern“