Certificate of Advanced Studies (CAS) Machine Learning
Beschreibung
Das Web umfasst nicht nur Daten in Webseiten und Social Media-Profilen, vielmehr generieren die User einer Website laufend Log-Daten, welche ebenfalls geschäftsrelevante Informationen enthalten. Werden all diese Daten mit geeigneten Hilfsmitteln analysiert, so können daraus wertvolle Informationen als Entscheidungsgrundlagen abgeleitet werden, um die Optimierung des Webauftritts, der Social Media-Strategie und auch der Produktstrategie zu erreichen.
Ziel
Sie lernen die wichtigsten Technologien aus den Bereichen maschinelles Lernen, Empfehlungssysteme und Information Retrieval kennen und erfahren, wie Sie den Einsatz dieser Technologien für unterschiedliche Anwendungen beurteilen können. Ausserdem werden Ihnen entsprechende Tools zur Lösung konkreter Probleme vermittelt.
Inhalt
Das CAS umfasst 10 Leistungspunkte nach dem European Credit Transfer System (ECTS) und behandelt folgende Themen:
- Machine Learning
- Recommender Systems
- Information Retrieval
Dieses CAS ist Teil des Master of Advanced Studies (MAS) Web4Business und des Diploma of Advanced Studies (DAS) Data Science.
Voraussetzung
Folgende Personen werden zu den CAS zugelassen, sofern sie über mehrjährige qualifizierte Berufspraxis verfügen:
- Absolventen von Hochschulen (Universität, ETH, FH, PH)
- Absolventen einer höheren Fachschule
- Inhaber eines eidgenössischen Fachausweises oder eines eidgenössischen Diploms
Über die Zulassung von Personen, die die genannten Anforderungen zum MAS bzw. zu einem CAS nicht erfüllen, jedoch über mehrjährige, relevante Berufserfahrung verfügen, entscheidet die Fernfachhochschule Schweiz "sur dossier".
Kursart
Rund 80% des Studiums erfolgt im begleiteten Selbststudium, unterstützt durch eine Online-Lernplattform. Etwa 20% findet als Face-to-Face-Unterricht im FFHS-Regionalzentrum in Zürich oder Bern statt.
Bemerkung
Als einzige Fachhochschule der Schweiz bietet die FFHS alle Studiengänge in der „Blended Learning“-Methodik an: Diese innovative Ausbildungsform kombiniert die Vorteile des E-Learning mit jenen des traditionellen Unterrichts und ermöglicht ein weitgehend selbstbestimmtes, von Ort und Zeit unabhängiges Studium.
Webseite: www.ffhs.ch
E-Mail: info@ffhs.ch