Berufsbegleitendes Zertifikatsstudium Data Science and Big Data

 

Einzigartig an diesem Weiterbildungsstudium ist die Vermittlung der neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse bzgl. des Managements und der Analyse von großen Datenmengen zusammen mit ihrer Umsetzung in der Praxis, insbesondere auf eigenen Daten, und der zielgerichteten Darstellung der Ergebnisse. Um das zu erreichen, konnten Dozenten aus den Fächern Informatik, Statistik und Journalistik gewonnen werden.

Ziele des Studiums

  • Erwerb von modernen Kenntnissen in Theorie und Praxis von Data Science und Big Data-Analytics
  • Befähigung zur Umsetzung datenwissenschaftlicher Anforderungen im Berufsleben
  • Erweiterung des Netzwerks zu Data Science
  • Demonstration der eigenen Fähigkeiten in einem anspruchsvollen Projekt während der Zertifikatsarbeit

Ihr Nutzen

Durch Ihr Studium erarbeiten Sie sich ausführliche moderne Kenntnisse in Theorie und Praxis von Data Science- und Big Data-Projekten.

Die Lehreinheiten dienen Ihnen zur Einführung in neueste Erkenntnisse zu Management und Analyse großer Datenmengen und zum Üben dieser Methoden am Rechner mit realen Datensätzen.

Die Übungen und Hausaufgaben fördern Ihre Fähigkeit, datenwissenschaftliche Anforderungen im Berufsleben praktisch umzusetzen.

Im Rahmen Ihres 9-monatigen Kurzstudiums erweitern Sie Ihr Netzwerk mit Teilnehmern, Dozenten und fachlichen Leitern entscheidend.

Nach bestandener Abschlussprüfung erhalten Sie ein aussagekräftiges Universitätszertifikat. Damit erweitern Sie Ihre Kompetenzen nachweislich.

Modulinhalte

  • Modulelement 1: Datenmanagement
    Informations-/Datensysteme, (No)SQL, Hadoop, Map-Reduce und Batchjobs mit der Software R
    Kurzeinführung in Software R, effiziente Programmierung
  • Modulelement 2: Datenwissenschaft Theorie
    Datenanalyse Regression: Grundlagen, Big-Data, Analysen, Evaluation
    Datenanalyse Klassifikation: Grundlagen und Verfahren, Evaluation
  • Modulelement 3: Präsentation und Praxis
    Visualisierung: metrisch skalierte Merkmale, kategorielle Merkmale, räumliche Strukturen, Zusammenhänge, Visualisierung großer Datensätze
    Storytelling: Bericht, Management Zusammenfassung, Online-Darstellung, Pressemitteilung
    Fallstudie mit großem Datensatz
  • Modulelement 4: Abschlussprüfung
    Zertifikatsarbeit (bring your own data), schriftliche Ausarbeitung eines Big-Data Falls und mündliche Disputation mit anschließender Diskussion
  • Zu jedem Modulelement Hausaufgaben mit ausführlicher Diskussion
    Zwischen den Präsenztagen: Übungsaufgaben zur eigenständigen Bearbeitung
    Reflexions- und Transferfähigkeit der Teilnehmenden steht im Vordergrund

 

Termine des Zertifikatsstudiums

Modulelement 1: Datenmanagement

Informationssysteme 26.01.2018

Bearbeitung großer Datenmengen mit R: 27.01.2018

Übung zu Modulelement 1: 15.03.2018

Modulelement 2: Datenwissenschaft Theorie

Datenanalyse –Regression 16.03.18

Datenanalyse – Klassifikation 17.03.2018

Übung zu Modulelement 2: 03.05.2018

 

Modulelement 3:Präsentation und Praxis

Storytelling und Datenvisualisierung 04.05.18

Fallstudie Big Data Analyse 05.05.2018

Übung zu Modulelement 3: 22.06.2018

Einzelberatung zur Erstellung der Zertifikatsarbeit

 

Abschlusspräsentation & Zertifikatsübergabe 10.11.2018

 

Dozententeam

Prof. Dr. Claus Weihs (Studienleitung), Lehrstuhl für Computergestützte Statistik (Fakultät Statistik) an der TU Dortmund

Prof. Katja Ickstadt, Lehrstuhl für Mathematische Statistik und biometrische Anwendungen (Fakultät Statistik) an der TU Dortmund

Prof. Henrik Müller, Lehrstuhl für wirtschaftspolitischen Journalismus (Fakultät Kulturwissenschaften) an der TU Dortmund

Prof. Jörg Rahnenführer, Lehrstuhl für Statistische Methoden in der Genetik und Chemotherapie (Fakultät Statistik) an der TU Dortmund

Prof. Jens Teubner, Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme (Fakultät Informatik) an der TU Dortmund

Dr. Michel Lang, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl Statistische Methoden in der Genetik und Chemotherapie
Dirk Surmann, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Computergestützte Statistik

 

Studiendauer und Prüfungsleistung

Die Studienzeit umfasst einschließlich der Prüfungsleistungen ca. 9 Monate mit einem Studienumfang von insgesamt ca. 300 Arbeitsstunden, d.h. im Durchschnitt ca. 8 h pro Woche. Das Studium ist berufsbegleitend.

Die Studienmodule dauern jeweils von Donnerstag oder Freitag bis Samstag. Sie  bestehen aus der Diskussion von Hausaufgaben (Übungen donnerstags) und aus 2 Lehreinheiten inkl. begleitender Präsenzübungen (freitags und samstags).

Die Unterrichtssprache ist Deutsch. In einigen Veranstaltungen werden die Unterlagen auf Englisch zur Verfügung gestellt.

Die Prüfungsleistung umfasst die Erstellung einer Zertifikatsarbeit auf Basis von eigenen Daten und deren Präsentation und Diskussion.

Zertifikat

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmer ein Zertifikat der Technischen Universität Dortmund, Fakultät Statistik.

 

Teilnahmeentgelt

Das Entgelt beträgt  € 6.900,-

(zahlbar in drei Raten à € 2.300,-).

 

Anmeldeschluss/ Stornierung

Anmeldeschluss ist am 8.11.2017
Eine Stornierung nach Ablauf der gesetzlichen Widerrufsfrist von 2 Wochen ist gegen eine Bearbeitungsgebühr von 300,- Euro möglich. Bei Stornierungen nach dem 22.11.2018 oder bei vorzeitigem Abbruch der Weiterbildung wird der volle Betrag fällig.

Bitte senden Sie den ausgefüllten Anmeldebogen an: zhb-wb@tu-dortmund.de

Ansprechpartner

Für organisatorische Fragen:

Dr. Jörg Teichert

M.Sc. Simona Maier

Technische Universität Dortmund

Zentrum für HochschulBildung

Hohe Straße 141

44139 Dortmund

Tel.:         (0231) 755 – 6610

Fax:          (0231) 755 – 6619

Email: simona.maier@tu-dortmund.de

Für inhaltliche Fragen:

Dipl.-Stat. Dirk Surmann
Tel.:          (0231)755 – 7901

Email: surmann@statistik.tu-dortmund.de

 

Nähere Informationen finden Sie unter: www.zhb.tu-dortmund.de/datascience