Der Lehrgang
Wir leben in einer Welt, in welcher die Sammlung, Aufbereitung und Nutzbarmachung von Informationen und Daten zunehmend zentral wird. Unter Information Engineering verstehen wir Methoden und Verfahren zur Gestaltung und Entwicklung von Informationssystemen. In diesem CAS lernen Sie, wie man sowohl mit strukturierten Daten (z.B. aus Datenbanken und Data Warehouses) als auch mit semistrukturierten und unstrukturierten Daten (z.B. Weblogs, Textdokumenten, Bildern, Videos etc.) umgeht. Das CAS Information Engineering ist Bestandteil des DAS Data Science und des MAS Data Science.
Zielpublikum
Das DAS Data Science bzw. die darin enthaltenen CAS richten sich an Personen, die
- Unternehmensdaten oder öffentliche Daten bearbeiten
- datengestützte (Entscheidungs-)Grundlagen in Form von Berichten oder Web-Applikationen erstellen
- Kundendaten (im Customer Relationship Management, kurz CRM) auswerten wollen
- wissenschaftliche Daten auswerten wollen
- verschiedenste Datenquellen zusammenführen und auswerten wollen
- bestehende Informationen in einer oder verschiedenen Datenquellen auffinden wollen
- in den Bereichen Business Analytics oder Business Intelligence arbeiten
Ausbildungsschwerpunkte
Modul A: Scripting
- Einführung in Python mit sciPy und scikit-learn
- Anwendungsmöglichkeiten in den Bereichen Datenextraktion, Datenanalyse und Datenvisualisierung
- Erstellung von Mashups mit externen Web-Services
Modul B: Datenbanken and Data Warehousing
- Relationale Algebra und Datenbankabfragesprache SQL
- Einführung in Decision Support Systeme: Definition, Abgrenzung, Vergleich OLTP (transaktionsbasierte Systeme) und OLAP (Analysesysteme)
- Architektur und Modellierung: DWH-Aufbau, Datenmodellierung für Analysezwecke
- ETL Prozess: Kopplung von OLTP und Business Intelligence (BI)-Welt,automatisiertes Laden
- Datenqualität: Fehlererkennung und –korrektur, iteratives Vorgehen beim DWH-Entwurf
Modul C: Information Retrieval
- Einführung in Information Retrieval
- Grundlagen: Modelle, Probability Ranking Principle, Rangierungsregeln
- Indizierung/Vergleich: Textanalyse, Gewichtung, Systeme/Architektur
- Sentiment Analyse, Text Summarization, Mehrsprachiges und sprachübergreifendes Retrieval
- Multimedia Information Access
Modul D: Big Data
- Big-Data-Überblick: Einsatzkonzepte für grosse und unstrukturierte Daten
- Überblick über NoSQL
- Skalierbare Abfragen und Analysen: MapReduce mit Hadoop, SQL-ähnliche Interfaces mit Pig und Hive
- Real Time Analytics mit STORM
Aufnahme und Zugangsvoraussetzungen
Die Zulassung zu einem CAS setzt grundsätzlich einen Hochschulabschluss (Fachhochschule, HTL, HWV, Uni, ETH) voraus. Es können aber auch Praktikerinnen und Praktiker mit vergleichbarer beruflicher Kompetenz zugelassen werden, wenn sich die Befähigung zur Teilnahme aus einem anderen Nachweis ergibt. Grundkenntnisse der Programmierung in einer beliebigen Programmiersprache sind Voraussetzung.
Kosten: CHF 5'900.00
Methodik
- Klassenunterricht
- begleitetes Selbststudium (praktische Arbeiten an Fallbeispielen mit Laptop)
- individuelles Selbststudium
- Prüfungsvorbereitungen und Modulendprüfung
Unterricht
Das CAS Information Engineering wird berufsbegleitend absolviert. Der Unterricht findet einmal pro Woche montags von 9:00 bis 17:00 (8 Lektionen) statt. Den individuellen Stundenplan erhalten die Studierenden spätestens einen Monat vor Studienbeginn. Die schulfreie Zeit richtet sich nach den Schulferien der Stadt Winterthur.
Unsere Hochschule ist eine der führenden Hochschulen für Angewandte Wissenschaften in der Schweiz. In Forschung und Entwicklung orientiert sich die ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften an zentralen gesellschaftlichen Herausforderungen – mit den Schwerpunkten Energie und Gesellschaftliche Integration. Die ZHAW ist mit ihren Standorten in Winterthur, Zürich und Wädenswil regional verankert und kooperiert mit internationalen Partnern. Die Hochschule umfasst acht Departemente: Angewandte Linguistik, Angewandte Psychologie, Architektur, Gestaltung und Bauingenieurwesen, Gesundheit, Life Sciences und Facility Management, School of Engineering, School of Management and Law sowie Soziale Arbeit.