Das DAS Data Science bzw. die darin enthaltenen CAS richten sich an Personen, die

• Unternehmensdaten oder öffentliche Daten bearbeiten
• datengestützte (Entscheidungs-)Grundlagen in Form von Berichten oder Web-Applikationen erstellen
• Kundendaten (im Customer Relationship Management, kurz CRM) auswerten wollen
• wissenschaftliche Daten auswerten wollen
• verschiedenste Datenquellen zusammenführen und auswerten wollen
• bestehende Informationen in einer oder verschiedenen Datenquellen auffinden wollen
• in den Bereichen Business Analytics oder Business Intelligence arbeiten

Wir leben in einer Welt, in welcher die Sammlung, Aufbereitung und Nutzbarmachung von Informationen und Daten zunehmend zentral wird. Unter Information Engineering verstehen wir Methoden und Verfahren zur Gestaltung und Entwicklung von Informationssystemen. In diesem CAS lernen Sie, wie man sowohl mit strukturierten Daten (z. B. aus Datenbanken und Data Warehouses) als auch mit semistrukturierten und unstrukturierten Daten (z. B. Weblogs, Textdokumenten, Bildern, Videos etc.) umgeht.

Folgende Fragestellungen stehen im Zentrum des CAS Information Engineering:

• Welche Scripting-Methoden eignen sich für die Prozessierung von Daten?
• Was sind die Grundlagen einer relationalen Datenbank und wie kann ich Daten mit einer geeigneten Abfragesprache (SQL) filtern?
• Warum braucht man ein Data Warehouse und wie integriert man Daten aus unterschiedlichen Systemen?
• Was verbirgt sind hinter Big Data (Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, STORM etc.) und welche neuen Fragestellungen lassen sich damit beantworten?
• Wie kann ich Sentimentanalyse für meine Unternehmung einsetzen, um neue Erkenntnisse über die Kundenzufriedenheit zu gewinnen und effektiv darauf zu reagieren?

Modul A "Scripting"

Lernziele

• Sie kennen die Grundlagen der Script-Sprache Python sowie der relevanten Bibliotheken
• Sie können die Script-Sprache für unterschiedliche Schritte im Datenanalyseprozess einsetzen

Inhalte

• Einführung in Python mit sciPy und scikit-learn
• Anwendungsmöglichkeiten in den Bereichen Datenextraktion, Datenanalyse und Datenvisualisierung
• Erstellung von Mashups mit externen Web-Services

Modul B "Datenbanken and Data Warehousing"

Lernziele

Wie man strukturierte Daten aufbereitet, modelliert und für die Analyse bereitstellt.

• Sie verstehen die Grundlagen der relationalen Algebra und können die Datenbanksprache SQL anwenden
• Sie verstehen die Wesensmerkmale und den Aufbau, sowie den Zweck von DWH-Systemen
• Sie können Architektur und Design von skalierenden DWH-Systemen entwerfen
• Sie kennen die Technologien und Bausteine von DWH-Systemen und sind in der Lage, diese Bausteine beispielhaft zur Implementation zu nutzen

Inhalte

• Relationale Algebra und Datenbankabfragesprache SQL
• Einführung in Decision Support Systeme: Definition, Abgrenzung, Vergleich OLTP (transaktionsbasierte Systeme) und OLAP (Analysesysteme)
• Architektur und Modellierung: DWH-Aufbau, Datenmodellierung für Analysezwecke
• ETL Prozess: Kopplung von OLTP und Business Intelligence (BI)-Welt,automatisiertes Laden
• Datenqualität: Fehlererkennung und –korrektur, iteratives Vorgehen beim DWH-Entwurf

Modul C "Information Retrieval"

Lernziele

Wie man unstrukturierte Texte aufbereitet und nutzbar macht.

• Sie kennen konkrete Retrievalsysteme (z.B. Websuche/Google, fachspezifische Suche u.a.) und haben einen soliden Einblick in das Gebiet: Grundlagen, Theorie, Stand der Technik, Praxis und Auswertung
• Sie beherrschen die Wahl der richtigen Technologie für Suchaufgaben, und können Information Retrieval-Systeme evaluieren und bewerten
• Sie kennen Methoden der tiefergehenden Textanalyse wie Sentimentanalyse, und können mit maschineller Übersetzung umgehen
• Sie lernen Methoden kennen, um Merkmale aus nicht-textuellen Dokumenten zu extrahieren

Inhalte

• Einführung in Information Retrieval
• Grundlagen: Modelle, Probability Ranking Principle, Rangierungsregeln
• Indizierung/Vergleich: Textanalyse, Gewichtung, Systeme/Architektur
• Sentiment Analyse, Text Summarization, Mehrsprachiges und sprachübergreifendes Retrieval
• Multimedia Information Access

Modul D "Big Data"

Lernziele

Wie man skalierbare Analysesysteme mit Big-Data-Technologie aufbaut und nutzt.

• Sie verstehen die Wesensmerkmale und den Aufbau, sowie den Zweck von Big Data-Systemen
• Sie können Big Data-Systeme beurteilen und evaluieren
• Sie sind in der Lage, ein DWH-Projekt mit beliebiger Datenmenge durchzuführen
• Sie haben in den Praktika Hands-on Erfahrung mit State-of-the-Art Tools wie Apache Hadoop Ecosystem gesammelt

Inhalte

• Big-Data-Überblick: Einsatzkonzepte für grosse und unstrukturierte Daten
• Überblick über NoSQL
• Skalierbare Abfragen und Analysen: MapReduce mit Hadoop, SQL-ähnliche Interfaces mit Pig und Hive
• Real Time Analytics mit STORM

Klassenunterricht, begleitetes Selbststudium (praktische Arbeiten an Fallbeispielen mit Laptop), individuelles Selbststudium, Prüfungsvorbereitungen und Modulendprüfung.

Das CAS Information Engineering wird berufsbegleitend absolviert. Der Unterricht findet einmal pro Woche montags von 9:00 bis 17:00 (8 Lektionen) statt.

Den individuellen Stundenplan erhalten die Studierenden spätestens einen Monat vor Studienbeginn. Die schulfreie Zeit richtet sich nach den Schulferien der Stadt Winterthur.

Das Team der Dozierenden besteht aus ausgewiesenen Fachpersonen mit Kompetenzen im akademischen und praktischen Bereich. Hier ein Auszug der Dozierendenliste:

• Prof. Dr. Martin Braschler
• Dr. Daniel Aebi
• Dr. Josef Spillner
• Dr. Andreas Weiler
• Prof. Dr. Kurt Stockinger

Zulassungsbedingungen für Personen mit Hochschulabschluss

Die Zulassung zum Lehrgang setzt voraus:

• Abschluss (Diplom, Lizentiat, Bachelor- oder Masterabschluss) einer staatlich anerkannten Hochschule beziehungsweise einer der Vorgängerschulen.
• 2 Jahre qualifizierte Berufserfahrung zum Zeitpunkt des Starts der Weiterbildung.

Zulassungsbedingungen für Personen ohne Hochschulabschluss

Die Zulassung zum Lehrgang setzt voraus:

• Nachweis eines Abschlusses in der höheren Berufsbildung (Tertiär-B): Berufsprüfung BP (eidgenössischer Fachausweis) oder Höhere Fachprüfung HFP (eidgenössisches Diplom) oder Höhere Fachschule HF. In Ausnahmefällen können weitere Personen zugelassen werden, wenn sich deren Befähigung zur Teilnahme aus einem anderen Nachweis ergibt.
• 3 Jahre qualifizierte Berufserfahrung zum Zeitpunkt des Starts der Weiterbildung.
• Bestehen eines Zulassungsgesprächs.

Zusätzliche Anforderung: Gute Kenntnisse der Programmierung in einer beliebigen Programmiersprache.

Wir führen keine Wartelisten und bieten keine Platzreservationen an.

Sollte bei der vorangehenden Durchführung ein Platz frei werden, berücksichtigen wir die Reihenfolge gemäss Anmeldeeingang.