MAS Data Engineering Data Science Umberto Michelucci

Online-Infoveranstaltung

MAS Data Engineering and Data Science Daten in Wirkung verwandeln mit Data Engineering und Analytics

Im MAS Data Engineering and Data Science erwerben Sie das Fachwissen, um in jeder datenzentrierten Rolle zu glänzen. Sie werden als Visionär:in hervorgehen, der/die bereit ist, sich in den technologischen Landschaften von morgen zurechtzufinden und die Entwicklung hin zur neuen Technologie-Ära zu leiten.

Online-Infoveranstaltung

Die Weiterbildung in der Übersicht

Diese Weiterbildung zeichnet sich durch seine einzigartige Mischung aus Data-Engineering- und Data-Science-Methoden aus, die durch Praxiserfahrung mit führenden Cloud-Technologien wie Microsoft Azure unterstrichen werden. Das MAS-Programm ist darauf zugeschnitten, ein umfassendes und abgerundetes Kompetenzspektrum zu vermitteln und die Branchenrelevanz zu gewährleisten. Mit seinem Schwerpunkt auf Innovation und kreativer Problemlösung bereitet diese Weiterbildung die Absolventen sowohl auf die Mitwirkung im Technologiesektor vor, als auch auf Führungspositionen, die die Zukunft von Industrie und Technologie prägen werden.

Mehr Informationen

Aufbau Master of Advanced Studies

Das MAS-Programm ist modular aufgebaut und setzt sich aus drei CAS zusammen. Als Abschluss dient ein Mastermodul, in dem die Teilnehmenden in Form einer Master-Thesis eine reale Problemstellung bearbeiten, die aus ihrem Unternehmen stammt oder ihren Interessen entspricht.

Grafik MAS Data Engineering and Data Science

Durch Klick auf die Grafik gelangen Sie zur Modulübersicht des MAS-Programmes

Facts

Start

Laufend

Anmeldeschluss

Laufend

Dauer

24 Monate

Kosten

Ab CHF 28'200.–

entspricht den Kosten der drei CAS (zwischen CHF 7’900.– und CHF 12'100.– je nach CAS) plus CHF 4‘500.– für die MAS-Thesis. Einschreibegebühr und Unterlagen sind inklusive. Weiterbildungsgutscheine SVEB werden akzeptiert. 

Leitung
Info-Veranstaltungen
Abschluss

Master of Advanced Studies Hochschule Luzern/FHZ in Data Engineering and Data Science

Art

MAS

ECTS

60

Unterrichtssprache
  • Deutsch
  • Englisch
Durchführungsort

Rotkreuz

Zielgruppe
  • Fachkräfte in IT und Informatik, die sich auf Data Engineering und angewandte Datenwissenschaft spezialisieren möchten.
  • Datenanalysten und Business Intelligence Professionals, die bereits mit Daten in Geschäftskontexten arbeiten, ihr technisches Fachwissen vertiefen und lernen möchten, Cloud-Technologien wie Microsoft Azure zu nutzen.
  • Fachleute in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Logistik oder Fertigung, in denen Data Science zunehmend zu einem entscheidenden Werkzeug für Effizienz und Innovation wird.
  • Projektmanager und Berater, die datengesteuerte Projekte leiten und praktische Erfahrungen mit modernsten Data-Science-Methoden sammeln möchten, um einen Mehrwert für ihre Beratungsdienste oder ihr Projektmanagement zu schaffen.
  • Absolventen von MINT-Fächern, die in den Bereich Data Science und Engineering einsteigen möchten und eine umfassende, branchenrelevante Ausbildung anstreben.
  • Führungskräfte und Manager, die mit der Implementierung datengesteuerter Strategien in ihren Unternehmen beauftragt sind und die Fähigkeiten und Anwendungen moderner Data-Science-Tools und -Technologien verstehen müssen.
  • Forschende und Entwickler:innen, die Data Science und Engineering-Praktiken in ihre Forschungsmethoden integrieren möchten.
Voraussetzungen

Ein tertiärer Bildungsabschluss (ETH/Universität, Fachhochschule, Hochschule oder andere) und mindestens zwei Jahre Berufserfahrung nach dem Abschluss (nicht unbedingt in Data Science). Eine begrenzte Anzahl von Personen mit gleichwertiger Qualifikation und mehrjähriger Berufserfahrung kann über ein standardisiertes Aufnahmeverfahren ("sur dossier") zugelassen werden – dies kann mit Auflagen verbunden sein.

Für das MAS-Modul gibt es keine spezifischen Anforderungen. Die Anforderungen pro CAS werden separat beschrieben.

Anbieter

Informatik
Weiterbildung

Methodik

Das Programm wurde speziell für Berufstätige entwickelt und bietet ein flexibles Format, das die Balance zwischen Arbeit und persönlichen Verpflichtungen ermöglicht. Die Ausbildung wird von erfahrenen Dozenten durchgeführt, die reale Praxis mit modernster Forschung verbinden und so die Lernerfahrung verbessern. Der Lehransatz ist fest in der Praxis verankert und ermutigt die Studierenden, reale Projekte in Angriff zu nehmen, wodurch sie nach Abschluss ihres Studiums bestens auf die Arbeitswelt vorbereitet sind.

Bemerkungen

Die Abschlussarbeit kann auf Deutsch oder Englisch verfasst werden. Auch der Austausch mit der Betreuungsperson ist in beiden Sprachen möglich.

Logo Women in Data Science

Das Themenfeld Applied Data Intelligence unterstützt Women in Data Science (WiDS). Die Konferenz bringt Fachexpertinnen zusammen und setzt sich für die Aus- und Weiterbildung im Bereich der Datenwissenschaft ein.