CAS Applied Data Science

Mathematisches Institut

Mit der Explosion von Daten in Wissenschaft, Wirtschaft, Verwaltung, Medizin und vielen anderen Bereichen, steigt die Bedeutung und der Bedarf an Data Science Kenntnissen. Dabei handelt es sich um die wissenschaftlichen Methoden und Prozesse der Extraktion von Wissen und Erkenntnissen aus Daten. Vor diesem Hintergrund bietet die Universität Bern ein Certificate of Advanced Studies (CAS) in Applied Data Science (ADS) an.

Es gibt einen starken Fokus auf das gemeinsame Arbeiten, es werden jedoch alle Veranstaltungen im dualen Modell durchgeführt, d.h. eine Fernteilnahme ist jederzeit möglich. Das Niveau setzt eigene Erfahrung und einen Hochschulabschluss mit etwas mathematischem Hintergrund voraus. Das Programm ist anwendungsorientiert und setzt auf Konzepte und Nutzung gängiger Data Science Infrastrukturen und Software Tools.

 

Durchführung des CAS findet in englischer Sprache statt. Um die genauen Stundenpläne für den CAS zu sehen, bitte oben rechts auf die englische Version der Webseite wechseln.

 

Überblick
Abschluss Certificate of Advanced Studies in Applied Data Science ADS (CAS ADS Unibe)
Start 08/2024
Dauer August 2024 - Juli 2025
Umfang 16 ECTS
Turnus Jährlich
Flexibler Einstieg möglich Ja
Einzelmodul besuchbar Ja
Ort Universität Bern Bern, Mürren, Berner Oberland (Modul 6); Mittelmeerküste (Modul 3)
Sprache Englisch
Zulassung Studierende und Fachkräfte aus dem öffentlichen oder privaten Sektor, die einen Abschluss an einer Universität / Fachhochschule haben oder «sur Dossier».
Anmeldung bis 01.08.2024
Kosten CHF 9'600
Spezialpreise Für Mitarbeitende und Studierende der Universität Bern CHF 5`600
Trägerschaft Mathematisches Institut
Anmeldung

ANSCHLUSSMÖGLICHKEITEN

CAS Natural Language Processing - AI for Language

Abschluss CAS
Start 08/2024
Sprache Englisch
Kosten CHF 9'600

The interest in Natural Language Processing (NLP) and its AI applications has increased massively in recent years. NLP belongs to both computational linguistics as its engineering domain and artificial intelligence as an increasingly important subdomain. The applications based on deep neural networks have reached a performance level which cannot be ignored by any field that is processing natural languages, see Large Language Models like BERT, ChatGPT, Gemini etc.

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