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Übersicht

Certificate of Advanced Studies (CAS)
Certificate
20
Leuphana University Lüneburg
Lüneburg
–
German
6.840,00 €
WochenendkursBerufsbegleitender Kurs
2 Semester
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Wissensgruppen und Schwerpunkte

Wissensgruppen und Wissensbereiche

Data Science
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Der Wissensbereich gehört zur Wissensgruppe: Digitalisierung, Informatik
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Schwerpunkte

Zu den Schwerpunkten des Weiterbildungsangebotes gehören: Mathematik & Statistik, Grundlagen des maschinellen Lernens, Deep Learning / Neuronale Netze, Vertiefung des maschinellen Lernens

Gesamtkosten

Die Gesamtkosten des Weiterbildungsangebots belaufen sich auf 6.840,00 Euro.
6.840 Euro insgesamt zzgl. ca. 210 Euro Semesterbeiträge pro Semester
website-icon Kostenübersicht

Lehr- und Lernformate

WochenendkursBerufsbegleitender Kurs
Seminare (Synchron, Präsenz)Selbstlernphasen (Asynchron)Vorlesungen (Synchron, Präsenz)
Information
  • Asynchron: Bei einem asynchronen Konzept werden die Kursmaterialien (Texte, Präsentationen, Podcasts, Screencasts, Videos) zur Verfügung gestellt und die Teilnehmer können diese zu einem anderen Zeitpunkt abrufen bzw. bearbeiten.
  • Synchron: Bei einer synchron stattfindenden Veranstaltung sind Sie und Ihre Studierenden gleichzeitig in einem virtuellen Raum oder auf einer Plattform anwesend.
  • Präsenz: Bei einer Veranstaltung vom Typ 'Präsenz' ist die Teilnahme am Standort der weiterbildenden Hochschule erforderlich.
Das Zertifikat können Sie in einem Blended Learning-Format studieren. Präsenzveranstaltungen finden jeweils an Wochenenden statt und werden mit E-Learning ergänzt, sodass Sie Ihre Weiterbildung flexibel neben Job und Familie absolvieren können.
Angebotsdauer: 2 Semester

Fristen und Termine

Angebotszeitraum

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 – 

Der Studienstart ist jedes Jahr im Oktober. Dauer 2 Semeser

Anmeldefrist

termin-icon bis 

Bewerbungen sind jederzeit online möglich.

Spätere Angebotszeiträume

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Der Studienstart ist jedes Jahr im Oktober. Dauer 2 Semester

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Der Studienstart ist jedes Jahr im Oktober. Dauer 2 Semester

Zugang und Zulassung

Eine Zulassung ist ausschließlich mit erstem berufsqualifizierendem Hochschulabschluss und praktischer Erfahrung möglich.

Bei mehreren ersten Hochschulabschlüssen reicht es in der Regel einen der genannten Hochschulabschlüsse vorweisen zu können.

Baccalaureate / BachelorDiplomMagisterMaster/MagisterState Examination
Gilt auch für die als gleichwertig anerkannten Abschlüsse
1 Jahr Berufserfahrung im Bereich Machine Learning, Informatik und weitere einschlägige Fachrichtungen
Abgeschlossenes Erststudium, mind. einjährige Berufserfahrung, ausreichende Englischkenntnisse (mindestens Sprachniveau B2), sowie Fachkenntnisse in den Bereichen Statistik und Informatik im Umfang von 10 ECTS

Zu erwerbende Kompetenzen

Kompetenzen in: linearer Algebra, Analysis, Statistik und Stochastik in Hinblick auf Data Science relevante Themen; Probleme aus dem Bereich des maschinellen Lernens analysieren, formalisieren und geeignete Verfahren zum Lernen von Daten auswählen; maschinelle Lernalgorithmen selbstständig konzipieren, implementieren und deren Ergebnisse evaluieren; Deep Learning Schlüsselarchitekturen nach Lernszenarien unterscheiden und ordnen, sowie Neuronale Netze zur Lösung von Lernproblemen implementieren

Anerkennung hochschulisch erbrachter Leistungen

Bei Fragen zur Anerkennung wenden Sie sich bitte an folgende Ansprechperson(en) bzw. Kontaktstelle(n)

website-iconInformationen zur Anerkennung

Anrechnung außerhochschulisch erbrachter Leistungen

Keine Angabe

Individuelle Anrechnung

website-icon Individuelle Anrechnung

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