6 Data Science Masterabschlüsse Studiengänge in Schweiz

Der technologische Fortschritt hat die Art und Weise, wie Unternehmen funktionieren, dramatisch verändert, und Fachwissen in Geschäftsanalysen und Datenwissenschaft ist unerlässlich, um Technologie für optimale Ergebnisse zu nutzen. Durch die Anwendung eines praxisorientierten Ansatzes vermittelt dieses Programm den Studierenden umfassende Kenntnisse in der Datenwissenschaft unter Verwendung branchenführender Software, Tools und Anwendungen. Die Studierenden sammeln praktische Erfahrungen mit fortschrittlichen webbasierten Anwendungen und Toolsets, verstehen, wie sie Daten als strategische Ressource nutzen und lernen, wie sie Datenmanagementfähigkeiten auf ein Geschäftsumfeld anwenden können, um datengesteuerte Lösungen effektiv umzusetzen.

In der heutigen datengetriebenen Welt ist die Fähigkeit, technisches Fachwissen nahtlos mit betriebswirtschaftlichen Erkenntnissen zu verbinden, unerlässlich. Der International Master in Data for Business und der International Master in Data for Finance richten sich an Personen, die ihre Karriere durch die Aneignung von Datenkompetenzen und betriebswirtschaftlichen oder finanzwirtschaftlichen Kenntnissen vorantreiben möchten. Diese Programme eignen sich ideal für Personen mit einem soliden Bachelor-Abschluss, die ihr Verständnis für die Anwendung von Daten in realen Geschäftskontexten vertiefen möchten. Diese Programme wurden in Zusammenarbeit mit Mines Paris – PSL, einer der führenden Ingenieurschulen Frankreichs, entwickelt und verbinden akademische Exzellenz mit Branchenrelevanz. Sie bieten Studierenden einzigartige Möglichkeiten, von Top-Experten zu lernen und sich modernste Fähigkeiten in den Bereichen Daten und Wirtschaft anzueignen.

Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und KI haben sich im letzten Jahrzehnt zu den am schnellsten wachsenden Berufsfeldern entwickelt. Unabhängig von der Art der Branche hat die Datenwissenschaft völlig unkonventionelle Methoden zur Betrachtung und Arbeit mit Daten entwickelt, die sich an statistischen und mathematischen Standardprinzipien orientieren. Das Faszinierende sind die tiefen Erkenntnisse, die wir dabei gewinnen – „Daten sind der neue Treibstoff“ – wie allgemein bekannt ist.

Es besteht ein wachsender Bedarf an Experten mit spezifischen Kenntnissen in einer wissenschaftlichen Disziplin, kombiniert mit Kenntnissen in den Bereichen Datenwissenschaft, Modellierung und Berechnung. Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen, mathematische Modellierung, maschinelles Lernen, Mustererkennung, Datenbanken, Datenarchitektur-Systeme, Umgang und Visualisierung von Daten, neuronale Netze und Deep Learning sind die relevanten Schlüsselwörter. Wer diese Inhalte beherrscht, hat Schlüsselqualifikationen für die Zukunft.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben sich zu einer Disziplin entwickelt, die sich auf die Entwicklung fortschrittlicher datengesteuerter Computerprogramme konzentriert, die auf Daten zugreifen und selbst lernen können. Ziel ist es, menschliche Eingriffe bei den mühsamsten Aufgaben zu vermeiden.