Überblick
- Studiendauer 12 - 36 Monate
-
Gesamtkosten
5.814 € (MwSt.-befreit)
- Abschluss & Abschlusstitel Zeugnis
- Sprache Deutsch
-
Zertifizierungen
AZAV 
HZA TÜV Süd -
Studienbeginn
jederzeit
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- Vollständige Studieninhalte und Studienabläufe
Kursinfos
Studienmodelle
Geförderte Vollzeit: 12 Monate
-
Studiendauer
12 Monate
-
Studienbeginn
jederzeit
- Gesamtkosten 0,00 € (MwSt.-befreit)
- Preisinformationen 100% förderbar über den Bildungsgutschein
Gefördert Teilzeit: 24 Monate
-
Studiendauer
24 Monate
-
Studienbeginn
jederzeit
- Gesamtkosten 0,00 € (MwSt.-befreit)
- Preisinformationen 100% förderbar über den Bildungsgutschein
Berufsbegleitend: 36 Monate
-
Studiendauer
36 Monate
-
Studienbeginn
jederzeit
- Gesamtkosten 5.814,00 € (MwSt.-befreit)
Inhalte und Lehrmethodik
-
Studieninhalte
- Data Science
- Programmieren mit Python
- Big-Data-Technologien
- Software Engineering für Datenwissenschaften
- Weiterführende Mathematik
- Weiterführende Statistik
- Machine Learning
- Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning
- Deep Learning
- Data Engineering
- IT Sicherheit und Datenschutz
- Ethische und rechtliche Fragen
- Model Engineering
- Optimierung und Evaluierung von Modellen
-
Lernmethoden
- Online
-
Prüfungsformate
- Fallstudien / Fallaufgaben
-
Prüfungsform
- Online
-
Online-Campus
Ja
-
Studienmaterialien
- (Fach-)literatur
- (Online-)Bibliothek
- Lernplattform
- Virtuelle Arbeitsgruppen
-
Betreuung
- Persönliche:r Studiencoach
-
(Digitale) Serviceleistungen
- 100% online absolvierbar
- Studienbeginn jederzeit möglich
- Flexibilität bei Klausuren und Abgaben
Zulassung
-
Zielgruppen
- Interessierte an fortschrittlichen Technologien
Kosten, Förderungen und Rabatte
- Gesamtkosten 5.814 € (MwSt.-befreit)
-
Förderung
- Bildungsgutschein (AZAV-Förderung)
Berufsaussichten und Vorteile des Studiums
-
Vorteile des Studiums
- Maschinelles Lernen ist in unserem heutigen Zeitalter das Nonplusultra
- Unternehmen und Organisationen setzen auf fortschrittliche Technologien
-
Berufsaussichten
- Maschinen effizienter machen
- Erkenntnisse aus Daten gewinnen
- Vorhersagen treffen und komplexe Probleme lösen
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