Der CAS richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus allen Branchen, die grundlegende Datenmanagement-Fähigkeiten und Einblicke in die KI-Compliance suchen. Das Programm ist ideal für Personen in mittleren und höheren Positionen, einschliesslich Projektmanagern, Compliance-Beauftragten und Verantwortlichen für Datenstrategien, und befasst sich mit dem kritischen Bedarf an Daten-Governance und regulatorischer Anpassung im Kontext des kommenden EU-KI-Gesetzes. Die Teilnehmer sollten über ein grundlegendes Verständnis der Geschäftsprozesse und der Datennutzung in ihrem Unternehmen verfügen, müssen aber keine technischen Kenntnisse besitzen. Dieser Kurs ist besonders für Fachleute geeignet, die KI und Daten-Compliance-Praktiken in ihre Geschäftsstrategie integrieren wollen. Er bietet optional eine gute Grundlage und Vorbereitung für den CAS Data Engineering.

Sie können im Anschluss an diesen CAS:

• Verstehen und Anwenden grundlegender Konzepte des Datenmanagements auf der Grundlage der DAMA-DMBOK-Prinzipien.
• Aufbau von Fähigkeiten in den Bereichen Data Governance, Qualität, Sicherheit und Speicherung zur Unterstützung von Geschäftszielen.
• Analysieren und Implementieren von Datenmodellierung, -integration und Datenschutzpraktiken im Einklang mit Best Practices.
• Gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis des EU-KI-Gesetzes und seiner Auswirkungen auf die Geschäftstätigkeit.
• Entwicklung von Compliance-Strategien für die Datennutzung und die KI-Implementierung innerhalb des organisatorischen Rahmens.
• Identifizieren und managen Sie KI-Risiken, um eine ethische und sichere Nutzung von KI-Systemen zu gewährleisten.
• Zusammenarbeit an Gruppenprojekten unter Verwendung eines systemtheoretischen Ansatzes zur Bewältigung von Herausforderungen im Bereich Data Governance und Compliance.
• Verbessern Sie die funktionsübergreifende Ausrichtung innerhalb von Organisationen, um regulatorische Standards effektiv zu erfüllen.
• Präsentation der Projektergebnisse durch strukturierte Kolloquien, um Feedback für kontinuierliche Verbesserungen zu erhalten.
• Ausstattung der Teilnehmer mit umsetzbaren Strategien für die Leitung von KI-konformen Dateninitiativen in ihren Unternehmen.

Dieses Modul vermittelt den Teilnehmern wesentliche Datenmanagement-Fähigkeiten und konzentriert sich dabei auf die im DAMA-DMBOK-Rahmenwerk dargelegten Grundsätze. Die Teilnehmer lernen die Grundlagen von Data Governance, Qualität, Modellierung und Speicherung kennen und erfahren, wie effektive Datenpraktiken die Unternehmensziele unterstützen. Durch praktische Übungen und Diskussionen können die Teilnehmer diese Konzepte auf reale Herausforderungen anwenden und so eine solide Grundlage für ein konformes und effizientes Datenmanagement schaffen. Im Rahmen eines fortlaufenden Gruppenprojekts verwenden sie einen systemtheoretischen Ansatz, um Datenprobleme in ihren Unternehmen zu lösen. Der Kurs endet mit einem Kolloquium, in dem sie ihre Ergebnisse präsentieren und Feedback zur weiteren Verfeinerung in Modul 2 erhalten.

Aufbauend auf den Grundlagen des Datenmanagements bereitet dieses Modul die Teilnehmer auf die Compliance-Anforderungen des EU-KI-Gesetzes und die umfassenderen Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb vor. Zu den Themen gehören KI-Risikomanagement, Compliance-Rahmenwerke und funktionsübergreifende Strategien zur Anpassung der Abteilungen an die regulatorischen Anforderungen. Die Gruppenprojekte werden fortgesetzt, wobei der Schwerpunkt auf der Anpassung von Strategien für die KI-Regulierung liegt, wobei Überlegungen zum Datenschutz, zur Sicherheit und zur Ethik einbezogen werden. Die Teilnehmer wenden systemtheoretische Analysen an, um systemische Compliance-Herausforderungen zu identifizieren, die sie in ihren Projekten angehen werden. Das Modul gipfelt in einem zweiten Kolloquium, in dem in Abschlusspräsentationen die entwickelten Lösungen vorgestellt werden und die Teilnehmer darauf vorbereitet werden, KI-konforme Initiativen in ihren Unternehmen zu leiten.

Der CAS zeichnet sich durch methodische Vielfalt aus. Neben Lehrgesprächen, Referaten, (Gruppen-)Übungen, Fallstudien oder Arbeit an Fallbeispielen aus der Praxis wird grosser Wert auf den Erfahrungsaustausch zwischen den Teilnehmenden gelegt.

Der Leistungsnachweis besteht aus einer Projektarbeit, die den gesamten CAS begleitet und in Gruppen erarbeitet wird. Die Projektarbeit wird pro Modul im Rahmen eines Kolloquiums durch die Gruppen präsentiert und im Plenum diskutiert.

Die Vorlesungen finden jeweils am Freitag und Samstag statt. Änderungen sind möglich.
 

• Prof. Dr. Pasquale Cirillo: Maschinelles Lernen
• Dr. Mario Gellrich: Datenmanagement und -analyse, Maschinelles Lernen
• Dr. Christian Hitz: Datenstrategie und -management, Systemtheorie, Systemtheoretische Anwendungsfälle
• Václav Pechtor: Datenmanagement und -analyse, Maschinelles Lernen
• Maria Pelli: Systemtheorie, Datenmanagement und -analyse, Maschinelles Lernen
• Dr. Alexander Walter: Datenanalyse, Maschinelles Lernen
• Dr. Michael Widmer: Datenethik und -sicherheit

Der Zertifikatslehrgang richtet sich 

• an Absolventinnen und Absolventen von Hochschulen (FH/Universität) mit mind. 3 Jahren Berufserfahrung

sowie

• an Berufsleute ohne Hochschulabschluss mit mind. 5 Jahren Berufserfahrung und entsprechenden Weiterbildungsausweisen (höhere Fachschule oder höhere Fachprüfung mit eidg. Fachausweis/Diplom).

Englischkenntnisse werden vorausgesetzt.
Über die definitive Zulassung entscheidet die Studienleitung.

Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.