Data-Science-Zertifikat an der FHDW Hannover

Praktische Anwendung

Das Modul Machine Learning behandelt die Theorie verschiedener Machine Learning­-Verfahren und deren mathematische Grundlagen (lineare Algebra und Optimierungsverfahren), legt aber den Schwerpunkt auf
die praktische Anwendung dieser Verfahren und auf Fallbeispiele mit Hilfe entsprechender Software-­Frameworks  (Python, Numpy, Scikit­Learn, Tensorflow/Keras). Die Themen sind unter anderem:

• überwachtes Lernen: lineare Regression, logistische Regression, künstliche neuronale Netzwerke (Deep Learning), Support Vector Machines, baumbasierte Verfahren
• unüberwachtes Lernen: Clustering, Anomalienerkennung
• Over­ und Underfitting, Hyperparameter­Tuning
• Reinforcement Learning

Allgemeine Entwicklungstätigkeiten

Das Modul Data Science Programmierung behandelt allgemeine Entwicklungstätigkeiten beim Einsatz von Data­ Science-Methoden:

• Import aus Datenquellen
• Prüfung von Daten auf Lücken und Ausreißer mit Unterstützung von Datenvisualisierung und weitere Datenanalyse
• Filtern, Bereinigen und Aufbereiten von Daten, inklusive der Bildung von Ersatzwerten
• Transformation von Daten zum Training und Einsatz von ML­-Modellen und deren Auswertung
• Ermittlung von Kennzahlen zur Beurteilung der Modellqualität

Vertiefung in Spezialthemen

Das Seminar rundet den Studiengang ab. Die Studierenden untersuchen Spezialthemen und Forschungsrichtungen aus dem Bereich Data Science, Machine Learning, aus speziellen Anwendungsbereiche oder dem Bereich Ethik. Zu den Tätigkeiten gehören Literaturrecherchen, die Evaluation oder der Vergleich von aktuellen Verfahren oder Frameworks und das Verfassen eines Seminarberichts. In einer Präsentation werden die Ergebnisse in der Gruppe präsentiert und diskutiert.

Die Teilnehmer*innen erlernen innerhalb eines Jahres nicht nur praktisch anwendbare Fertigkeiten im Bereich Data Science, sondern erlangen auch akademische Kompetenzen auf Masterstudiengangs-Niveau. Bei Bestehen der Prüfungsleistung erlangen die Teilnehmer*innen ein entsprechendes Zertifikat über erreichten Credit Points. Diese können bei Bedarf in einem fortgeführten Masterstudiengang im Bereich Informatik/Data Science angerechnet werden.

Programmier-Vorkenntnisse sind von Vorteil, aber nicht zwingend notwendig. Sie können die benötigten Kenntnisse jederzeit im optional angebotenem Vorkurs erwerben.

Der Zertifikatsstudiengang ist akkreditiert. Daher können Sie die erworbenen Credit Points für ein Master-Studium an der FHDW Hannover oder an einer anderen Hochschule anrechnen lassen.

Ja, auch wenn Ihr Studium bereits längere Zeit zurückliegt, wird der Zertifikats-Studiengang Ihre Wissensbasis im Bereich IT und Data Science grundlegend erweitern.

Zum Auffrischen Ihrer Mathematik- und Programmierkenntnisse bieten wir übrigens einen Vorkurs „Grundlagen der Mathematik und Informatik für Data Science“ an.