Data Science

  • Englisch
  • München
  • Online & vor Ort
  • Februar 2022
  • 3.500 €, Ermäßigungen verfügbar

Unser Zertifikatsprogramm “Data Science”  führt in moderne computergestützte Methoden zur Analyse, Vorhersage und Visualisierung von Daten und zur Kommunikation ihrer Ergebnisse ein. Dieses umfassende Programm kombiniert die neuesten Forschungsergebnisse mit Erkenntnissen und Herausforderungen aus der Praxis. Die Teilnehmer lernen grundlegende statistische Prinzipien, breit einsetzbare statistische Methoden, modernste Vorhersagemethoden aus dem maschinellen Lernen sowie Optimierungs- und Randomisierungswerkzeuge kennen, die ihnen helfen, große datenanalytische Probleme zu lösen.

Dieses einzigartige Zertifikatsprogramm wurde in enger Zusammenarbeit mit Professor*innen der Fakultät für Mathematik der TUM entwickelt. Das hybride Format kombiniert Vernetzungsmöglichkeiten auf dem Campus mit digitalen Elementen.

Warum dieses Programm?

Im Jahr 2018 betrug das Volumen der weltweit erzeugten digitalen Daten 33 Zettabyte. Im Jahr 2025 wird dieses Volumen auf 175* ansteigen. Die wesentliche Herausforderung für Unternehmen und Organisationen besteht mehr denn je darin, aus dieser riesigen Datenmenge Erkenntnisse zu gewinnen und auf dieser Basis strategische Entscheidungen treffen zu können. Gut ausgebildete Data Scientists spielen in dieser Konstellation eine zentrale Rolle.

Dieses einzigartige Zertifikatsprogramm wurde in enger Zusammenarbeit mit Professoren der Fakultät für Mathematik der TUM entwickelt – einem der europaweit führenden Institute an der Schnittstelle von Mathematik und ihren Anwendungen. Unsere Experten unterstützen die Teilnehmer beim Aufbau wettbewerbsrelevanter Kernkompetenzen in Data Science – von der Entwicklung fundierter Methodenkompetenzen bis hin zu einem umfangreichen Verständnis statistischer Grundlagen.

*Quelle: Statista 2021/IDC: https://t1p.de/cun7

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Details

  • Anbieter: TUM Institute for LifeLong Learning
  • Abschluss: Nach erfolgreicher Abschlussprüfung erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat der Technischen Universität München.
  • Dauer (in Wochen): 7
  • Sprache: Englisch
  • Akademische Verantwortung: Prof. Dr. Matthias Scherer, Chair of Risk and Insurance, TUM
    Prof. Dr. Mathias Drton, Chair of Mathematical Statistics, TUM
  • Modul/e & Termine: Modul 1 und 2: 24. und 25. Februar 2022
    Modul 3/ Teil l: 4. März 2022
    Modul 3 / Teil II: 11. März 2022
    Modul 4 / Teil I: 18. März 2022
    Modul 4 / Teil II: 25. März 2022
    Modul 5 und 6: 7. und 8. April 2022
  • Zielgruppe: Fachexperten, die ihr Fachwissen im Bereich Data Science ausbauen oder vertiefen möchten, z. B. weil sie derzeit eine Position als Data Scientist/Analyst in der Beratung, im Finanz-, Versicherungs- oder Technologiesektor innehaben oder anstreben.
  • Format: blended-learning
  • Ort: München/Garching
  • Preis: 3.500 €, 10% Rabatt für TUM Alumni und Mitarbeiter*innen der BMW Group in Deutschland*
  • Zulassungs-bedingungen: Die Teilnehmer sollten über eine fundierte Ausbildung in Mathematik, Informatik oder einem eng verwandten Bereich verfügen. Der Umfang der Berufserfahrung spielt keine Rolle.

*Unserer Erfahrung nach helfen Steuervergünstigungen in Deutschland vielen unserer Programmteilnehmenden, ihre Ausbildung zu finanzieren, da diese bis zu 50 % der Studiengebühren und programmbezogenen Reisekosten in der Steuererklärung angeben können. Bitte sprechen Sie mit Ihren Steuerberater*innen für eine Einschätzung Ihrer Situation. Für Teilnehmende unserer Programme, die ihren Wohnsitz außerhalb Deutschlands haben, kann dies ebenfalls zutreffen, bitte klären Sie die Situation mit den lokalen Steuerbehörden.

DOZENT*INNEN

  • Prof. Ph.D. Claudia Czado, Chair of Applied Mathematical Statistics, TUM
  • Prof. Dr. Mathias Drton, Chair of Mathematical Statistics, TUM
  • Dr. Stephan Haug, Chair of Mathematical Statistics, TUM
  • Prof. Dr. Blanka Horvath, Chair of Mathematical Finance, TUM
  • Prof. Dr. Oliver Junge, Chair of Numerics of Complex Systems, TUM
  • Prof. Dr. Christian Karpfinger, Chair of Algorithmic Algebra, TUM
  • Prof. Dr. Felix Krahmer, Chair of Applied Numerical Analysis, TUM
  • Dr. Florian Lindemann, Chair of Mathematical Optimization, TUM
  • Prof. Dr. Matthias Scherer, Chair of Risk and Insurance, TUM
  • Prof. Dr. Elisabeth Ullmann, Chair of Scientific Computing and Uncertainty Quantification, TUM
  • Prof. Dr. Michael M. Wolf, Chair of Mathematical Physics, TUM

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Unsere Teilnahme- und Rücktrittsbedingungen finden Sie hier.

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Bitte beachten: Bei sämtlichen Programmdurchführungen gelten die aktuellen Corona-Regelungen. Über etwaige Änderungen, welche bspw. die Durchführung von Präsenzveranstaltungen betreffen, informieren wir die angemeldeten Teilnehmer*innen kontinuierlich. Bei Fragen können Sie sich jederzeit an unsere Program Manager wenden.

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