Description de la formation

CAS: Certificate of Advanced Studies (CAS) ist eine Nachdiplomausbildung der Hochschulen und entspricht mindestens 10 ECTS.

Heutzutage liegt der Fokus im Bereich der Geoinformation zunehmend auf komplexen räumlichen Analysen. Ihre Reproduzierbarkeit und automatisierte Integration in die Arbeitsprozesse einer Organisation gewinnen an Relevanz. Räumliche Methoden und Prozesse werden verstärkt direkt in die Digitalisierungsprozesse integriert und neue Werkzeuge ermöglichen ein einfacheres Arbeiten mit Geodaten.

Räumliche Datenanalysen im Bereich Data Science und Geoinformation leisten dabei einen wesentlichen Beitrag zur Entscheidungsfindung. Etwa bei Fragen zu einer nachhaltigen Zukunft, Location Intelligence, Smart Cities, klimafreundlichen Supply Chains, zur Sicherheit oder zu digitalen Infrastrukturen. Zudem ermöglichen Geodaten in vielen Disziplinen und Branchen durch Datenintegration, Analyse, Visualisierung und Kommunikation die Auswahl der passenden Optionen.

Die Teilnehmenden werden im Kurs theoretisch und praktisch lernen, welche Werkzeuge und Prozesse in der Praxis für die räumliche Datenanalyse verwendet werden. Dies umfasst den vollständigen Weg über die Anforderungsanalyse, das Data Engineering, die Replizierbarkeit bis hin zur Integration in Betriebsprozesse. Sie erhalten vertiefte Einblicke in die Methoden der Geoinformationswissenschaft, der räumlichen Statistik und dem Machine Learning mit Geodaten.
Ein Schwerpunkt bildet zudem der interdisziplinäre Einbezug und praxisnahe Austausch von Spatial Data Analytics aus unterschiedlichen Sektoren mit ihren fachspezifischen Fragestellungen, Herausforderungen und Lösungen. Kenntnisse in Python oder R sind hilfreich, aber keine Voraussetzung.

Plan de la formation

10 ECTS-Punkte

1 ECTS-Kreditpunkt entspricht einem Arbeitsaufwand von 25 – 30 Arbeitsstunden.

Die Weiterbildung startet mit einem zweitägigen Einstieg und findet danach immer am Montags und Dienstags in Modulen statt (siehe Inhaltsübersicht). Der Unterrichtsstil ist eine Mischung aus Vorträgen, Fallstudien, Gruppenarbeiten und praktischen Übungen unter Anleitung von ausgewiesenen Expert*innen und Verwendung entsprechender Software. Im Selbststudium werden die erlernten Inhalte vertieft. Ein wichtiger Bestandteil ist die Zertifikatsarbeit, die in Gruppenarbeit ausgeführt und am Ende des CAS vor allen präsentiert wird. Die Leistungen werden auch bei Gruppenarbeit individuell beurteilt. Es besteht auch die Möglichkeit auf die Zertifikatsarbeit zu verzichten. Anstelle eines Zertifikats wird dann eine Weiterbildungsbestätigung ausgestellt.

Module:

• Einstieg
• Geovisualisierung
• Künstliche Intelligenz
• Data Engineering und Big Data
• Abschluss