Sie werden geeignete Lösungen finden, die es Ihnen ermöglichen, Probleme in jeder Situation aus der richtigen Perspektive anzugehen und ein wichtiges Mitglied Ihres Teams zu werden“ 

Warum an der TECH studieren?

TECH ist die weltweit größte 100%ige Online Business School. Es handelt sich um eine Elite-Business School mit einem Modell, das höchsten akademischen Ansprüchen genügt. Ein leistungsstarkes internationales Zentrum für die intensive Fortbildung von Führungskräften.   

TECH ist eine Universität an der Spitze der Technologie, die dem Studenten alle Ressourcen zur Verfügung stellt, um ihm zu helfen, geschäftlich erfolgreich zu sein“

Bei TECH Technologische Universität

Innovation

Die Universität bietet ein Online-Lernmodell an, das modernste Bildungstechnologie mit höchster pädagogischer Genauigkeit verbindet. Eine einzigartige Methode mit höchster internationaler Anerkennung, die dem Studenten die Schlüssel für seine Entwicklung in einer Welt des ständigen Wandels liefert, in der Innovation der wesentliche Einsatz eines jeden Unternehmers sein muss.

“Die Erfolgsgeschichte von Microsoft Europa” für die Einbeziehung des neuen interaktiven Multivideosystems in unsere Programme. 

Maximalforderung

Das Zulassungskriterium von TECH ist nicht wirtschaftlich. Sie brauchen keine große Investitionen zu tätigen, um bei TECH zu studieren. Um jedoch einen Abschluss bei TECH zu erlangen, werden die Grenzen der Intelligenz und der Kapazität des Studenten getestet. Die akademischen Standards von TECH sind sehr hoch...

95% Der Studenten von TECH schließen ihr Studium erfolgreich ab.

Networking

Fachleute aus der ganzen Welt nehmen an der TECH teil, so dass der Student ein großes Netzwerk von Kontakten knüpfen kann, die für seine Zukunft nützlich sein werden.

+100.000 jährlich spezialisierte Manager, +200 verschiedene Nationalitäten.

Empowerment

Der Student wird Hand in Hand mit den besten Unternehmen und Fachleuten von großem Prestige und Einfluss wachsen. TECH hat strategische Allianzen und ein wertvolles Netz von Kontakten zu den wichtigsten Wirtschaftsakteuren auf den 7 Kontinenten aufgebaut.  

+500 Partnerschaften mit den besten Unternehmen.

Talent

Dieses Programm ist ein einzigartiger Vorschlag, um die Talente des Studenten in der Geschäftswelt zu fördern. Eine Gelegenheit für ihn, seine Anliegen und seine Geschäftsvision vorzutragen.

TECH hilft dem Studenten, sein Talent am Ende dieses Programms der Welt zu zeigen.

Multikultureller Kontext

Ein Studium bei TECH bietet dem Studenten eine einzigartige Erfahrung. Er wird in einem multikulturellen Kontext studieren. In einem Programm mit einer globalen Vision, dank derer er die Arbeitsweise in verschiedenen Teilen der Welt kennenlernen und die neuesten Informationen sammeln kann, die am besten zu seiner Geschäftsidee passen.

Unsere Studenten kommen aus mehr als 200 Ländern.   

Mit den Besten lernen

Das Lehrteam von TECH erklärt im Unterricht, was sie in ihren Unternehmen zum Erfolg geführt hat, und zwar in einem realen, lebendigen und dynamischen Kontext. Lehrkräfte, die sich voll und ganz dafür einsetzen, eine hochwertige Spezialisierung zu bieten, die es dem Studenten ermöglicht, in seiner Karriere voranzukommen und sich in der Geschäftswelt zu profilieren.

Lehrkräfte aus 20 verschiedenen Ländern.

TECH strebt nach Exzellenz und hat zu diesem Zweck eine Reihe von Merkmalen, die sie zu einer einzigartigen Universität machen:  

Analyse

TECH erforscht die kritische Seite des Studenten, seine Fähigkeit, Dinge zu hinterfragen, seine Problemlösungsfähigkeiten und seine zwischenmenschlichen Fähigkeiten.

Akademische Spitzenleistung

TECH bietet dem Studenten die beste Online-Lernmethodik. Die Universität kombiniert die Relearning-Methode (die international am besten bewertete Lernmethode für Aufbaustudien) mit der Fallstudie. Tradition und Avantgarde in einem schwierigen Gleichgewicht und im Rahmen einer anspruchsvollen akademischen Laufbahn.

Skaleneffekt

TECH ist die größte Online-Universität der Welt. Sie verfügt über ein Portfolio von mehr als 10.000 Hochschulabschlüssen. Und in der neuen Wirtschaft gilt: Volumen + Technologie = disruptiver Preis. Damit stellt TECH sicher, dass das Studium nicht so kostspielig ist wie an anderen Universitäten.

Bei TECH werden Sie Zugang zu den präzisesten und aktuellsten Fallstudien im akademischen Bereich haben" 

Ein Programm, das die berufliche Entwicklung der Studenten fördert, ist für jede Einrichtung von grundlegender Bedeutung, und bei TECH ist dies keine Ausnahme. Mit der vollen Unterstützung eines hochqualifizierten Lehrkörpers wurde ein Programm entwickelt, das Sicherheit und die Garantie bietet, dass die Studenten aus erster Hand alle Kenntnisse erlernen, die sie für die Analyse von Zeitreihen und die Anwendung von Data-Mining-Techniken benötigen, um den größtmöglichen Wert aus ihnen herauszuholen, und dass sie sich dem Prozess ihrer Untersuchung mit verschiedenen Techniken nähern.  

Machen Sie die fachkundige Datenanalyse zu Ihrem größten Verbündeten, um das Gehalt und die berufliche Verbesserung zu erreichen, die Sie anstreben“ 

Lehrplan

Um diesen Universitätsexperte in Verarbeitung und Extraktion von Wissen aus Daten eingehend zu studieren, wurde ein Lehrplan erstellt, der alle wichtigen Punkte in diesem Bereich behandelt. Um stochastische Phänomene, die sich im Laufe der Zeit entwickeln, zu analysieren, ist es notwendig, die Zeitreihenmodelle zu kennen, damit man ein Muster und Merkmale erkennen und darauf reagieren kann.  

Andererseits muss man dann einen Prozess in Gang setzen, der dazu beiträgt, den größten Wert und das meiste Wissen aus den gesammelten Informationen zu extrahieren. Die mit dieser Aufgabe betraute Person muss alle Daten optimal „bereinigen“ und umwandeln, um die Qualität der Daten zu gewährleisten. Schließlich müssen Entscheidungen getroffen werden, die zu zufriedenstellenden Ergebnissen für das Unternehmen führen.  

Während des sechsmonatigen Kurses wird der Student anhand praktischer Fälle den oben beschriebenen Prozess verstehen, was eine intensive Erfahrung in Situationen garantiert, die in einem realen Geschäftsumfeld auftreten können. Auf diese Weise werden Datenanalyseszenarien identifiziert und die geeigneten Techniken für jede Art von Problem eingesetzt.  

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Lehrplan auf den Studenten zugeschnitten ist und sich auf den zukünftigen Absolventen konzentriert und ihn darauf vorbereitet, hervorragende Leistungen in einem Unternehmen zu erzielen. Durch das Verständnis der Bedürfnisse von Studenten und Unternehmen ist es möglich, wertvolle Inhalte zu präsentieren, die auf den neuesten technologischen Trends basieren und von einem hervorragenden Lehrkörper unterstützt werden. Auf diese Weise werden die notwendigen Kompetenzen vermittelt, um kritische Situationen auf kreative und effiziente Weise zu lösen.    

Dieser Universitätsexperte erstreckt sich über 6 Monate und ist in 3 Module unterteilt: 

Modul 1 Zeitreihen und Forecast für die Datenanalyse

Modul 2 Datenverarbeitung. Explorative Analyse und Vorverarbeitung

Modul 3 Data Mining: vom Machine Learning zum Deep Learning 

Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, diesen Universitätsexperte in Verarbeitung und Extraktion von Wissen aus Daten vollständig online zu absolvieren. Während der 6-monatigen Spezialisierung wird der Student jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen können, was ihm die Möglichkeit gibt, seine Studienzeit selbst zu verwalten.

Modul 1. Zeitreihen und Forecast für die Datenanalyse

1.1. Zeitreihen  

1.1.1. Ziele  
1.1.2. Anwendbarkeit 

1.2. Bestandteile einer Zeitreihe  

1.2.1. Trendkomponente - saisonal 
1.2.2. Zyklus 
1.2.3. Abfall 

1.3. Arten von Zeitserien   

1.3.1. Stationäre Zeitreihen 
1.3.2. Nichtstationäre Zeitreihen 
1.3.3. Box-Cox-Transformation 

1.4. Grundlegende Methoden des Forecast   

1.4.1. Durchschnitt 
1.4.2. Naive 
1.4.3. Saisonal Naive 
1.4.4. Vergleich der Methoden 

1.5. Residuale Analyse  

1.5.1. Autokorrelation 
1.5.2. ACF der Residuen 
1.5.3. Korrelationstest  

1.6. Prädiktive Zeitreihenmodelle   

1.6.1. ARIMA 
1.6.2. RMA 
1.6.3. Exponentiale Glättung  

1.7. Maße für die Prognosegenauigkeit 

1.7.1. MAE 
1.7.2. MSE 
1.7.3. RMSE 
1.7.4. MAPE 

1.8. Phasen des Forecasting   

1.8.1. Identifizierung des Modells 
1.8.2. Schätzung 
1.8.3. Überprüfung und Vorhersage

1.9. Zeitreihenmanipulation und -analyse mit R   

1.9.1. Vorbereitung der Daten 
1.9.2. Muster-Identifizierung 
1.9.3. Modell-Analyse
1.9.4. Vorhersage

1.10. Grafische Analyse kombiniert mit R  

1.10.1. Anwendung der grafischen Analyse kombiniert mit R 

Modul 2. Datenverarbeitung. Explorative Analyse und Vorverarbeitung

2.1. Statistik  

2.1.1. Deskriptive Statistik 
2.1.2. Statistische Inferenz
2.1.3. Parametrische Tests 
2.1.4. Nichtparametrische Tests

2.2. Explorative Datenanalyse   

2.2.1. Explorative Datenanalyse. Deskriptive Analyse
2.2.2. Datenvisualisierung 
2.2.3. Datenmanipulation

2.3. Vorbereitung der Daten   

2.3.1. Integration der Daten 
2.3.2. Datenbereinigung
2.3.3. Normalisierung
2.3.4. Transformation

2.4. Fehlende und leere Werte   

2.4.1. Beseitigung fehlender Werte 
2.4.2. Maximum-Likelihood-Verfahren
2.4.3. Imputation von fehlenden Werten

2.5. Datenrauschen   

2.5.1. Arten von Rauschen  
2.5.2. Erkennung und Entfernung von Rauschen  
2.5.3. Lernen mit Rauschen  

2.6. Das Dimensionalitätsproblem   

2.6.1. Überabtastung  
2.6.2. Unterabtastung 
2.6.3. Hauptkomponentenanalyse

2.7. Diskretisierung   

2.7.1. Prozess der Diskretisierung
2.7.2. Diskretisierungsmethoden
2.7.3. Merkmale und Eigenschaften von Diskretisierungsmethoden

2.8. Auswahl der Merkmale   

2.8.1. Auswahlkriterien
2.8.2. Methoden der Merkmalsauswahl

2.9. Auswahl der Instanzen 

2.9.1. Klassifizierung von Methoden zur Instanzauswahl
2.9.2. Auswahl von Prototypen
2.9.3. Andere Methoden zur Instanzauswahl

2.10. Vorverarbeitung von Daten in Big-Data-Umgebungen   

2.10.1. Big Data
2.10.2. Vorverarbeitung von Daten in Big-Data-Umgebungen
2.10.3. Smart Data

Modul 3. Data Mining: vom Machine Learning zum Deep Learning 

3.1. Wissen aus Daten (KDD)  

3.1.1. Auswahl
3.1.2. Vorverarbeitung
3.1.3. Transformation
3.1.4. Data Mining 
3.1.5. Auswertung und Beurteilung

3.2. Maschinelles Lernen  

3.2.1. Überwachtes Lernen 
3.2.2. Unüberwachtes Lernen
3.2.3. Lernen durch Verstärkung
3.2.4. Andere Lernparadigmen

3.3. Klassifizierung des überwachten Lernens   

3.3.1. Entscheidungsbaum
3.3.2. Regelbasiertes Lernen
3.3.3. Support Vector Machines (SVM)
3.3.4. K-Nearest-Neighbor-Algorithmus
3.3.5. Metriken  

3.4. Regression im überwachten Lernen  

3.4.1. Lineare Regression
3.4.2. Logistische Regression
3.4.3. Nichtlineare Modelle
3.4.4. Zeitreihen
3.4.5. Metriken

3.5. Clustering im überwachten Lernen   

3.5.1. Hierarchisches Clustering 
3.5.2. Distanzbasiertes Clustering. Partitional 
3.5.3. Dichtebasiertes Clustering. Partitional 
3.5.4. Metriken

3.6. Assoziationsregeln im überwachten Lernen   

3.6.1. Assoziationsregeln. Maßnahmen 
3.6.2. Methoden der Regelextraktion
3.6.3. Metriken  

3.7. Ensemble-Methoden   

3.7.1. Bagging
3.7.2. Random Forests
3.7.3. Boosting

3.8. Probabilistisches Schlussfolgern  

3.8.1. Probabilistisches Schlussfolgern
3.8.2. Bayes'sche Netze
3.8.3. Versteckte Markov-Modelle (Hidden Markov Models)

3.9. Künstliche neuronale netze   

3.9.1. Mehrschichtiges Perzeptron
3.9.2. Regression und Klassifizierung
3.9.3. Gradientenabstieg
3.9.4. Backpropagation
3.9.5. Aktivierungsfunktionen
3.9.6. Beispiel für ein neuronales Netz vom Typ Feedforward

3.10. Deep Learning    

3.10.1. Tiefe neuronale Netze vom Typ Feedforward 
3.10.2. Convolutional Neural Networks 
3.10.3. Rekurrente und rekursive neuronale Netze
3.10.4. Tools für die Programmierung tiefer neuronaler Netze

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