Die Weiterbildung in der Übersicht
Prozesse und Routinen verändern sich durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Gleichzeitig erhöhen das Internet der Dinge (IoT) und die wachsende Anzahl an Cloud Plattformen das Volumen von Daten und ihrer Struktur. Daten werden heute in sehr grossen Mengen produziert und nehmen eine bedeutende Rolle ein. Um diesen Umständen gerecht zu werden, sind neue innovative Daten-Ökosysteme unumgänglich.
Dabei sind diese Ökosysteme mehr als informationstechnologische Umgebungen. Sie sind selbstwachsend und keine statischen und zentralisierten IT-Systeme wie noch vor wenigen Jahren. Ausserdem können Nutzende heute direkten Einfluss auf ihre Daten nehmen. Es entstehen digitale Ökosysteme, die hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit wechselnden und wandelnden Anforderungen unterliegen. Nicht nur bei Business Intelligence und Data Analytics steht die Verlässlichkeit der Informationen im Vordergrund.
Das heutige Data Management erfordert neue fachliche Kompetenzen und ein erweitertes Verständnis von Technologie und deren Einsatz. Die Erkenntnisgewinnung mit Multi-Dimensionalität und ein hohes Integrationsverständnis gelten in immer mehr Branchen als Wettbewerbsvorteil. Fachpersonen benötigen das Know-how, um Datenspuren zu erfassen, zu analysieren und zielorientiert nutzen zu können.
Mit der Weiterbildung MAS Data Management & Ecosystems erweitern die Teilnehmenden ihre Berufserfahrung um das notwendige, technologische Fachwissen. Sie erlangen das konzeptionelle Verständnis von Technologie und können dieses praxisorientiert im Umgang mit smarten Lösungen und Plattformen anwenden.
Aufbau Master of Advanced Studies
Der Master of Advanced Studies (MAS) Data Management & Ecosystems besteht aus drei CAS-Modulen und einem abschliessenden MAS-Modul.
Das MAS-Modul dient als Qualifikationsschritt im Lehrgang. Im Rahmen einer schriftlichen MAS-Thesis mit einem Umfang von 300 Stunden zeigen die Absolventinnen und Absolventen, dass sie sich umfassend und in theoretisch-wissenschaftlicher Weise mit der Thematik Business Intelligence und IoT Technologien auseinandersetzen können. Absolventinnen und Absolventen, welche alle drei CAS-Module bestanden haben und die übrigen Voraussetzungen gemäss Studienreglement Weiterbildung erfüllen, werden zum MAS-Modul zugelassen.
Eine Spezialisierung in der MAS-Thesis ist in der Vielfalt von Themenfeldern möglich: Data-Affinität, Interesse an Daten-Analyse und Manipulation sind dabei nur eine Perspektive. Digital Kompetenz, Geschäftsmodelle oder Künstliche Intelligenz inspirieren Software oder Data Ingenieure ebenso wie Analysten, Controller oder Fachverantwortliche.
