15 Datavitenskap Degree Programs in Sveits

Datavitenskap spiller en avgjørende rolle i dag ved å gjøre det mulig for organisasjoner å trekke ut verdifull innsikt og ta informerte beslutninger basert på enorme mengder data: med sin tverrfaglige tilnærming som kombinerer statistikk, matematikk, programmering og domenekunnskap, styrker datavitenskap forskere, profitt og non-profit organisasjoner for å avdekke mønstre, trender og sammenhenger som ellers kan forbli skjult.

Data er ressursen til det 21. århundre, og søken etter å utnytte dets økonomiske og sosiale potensial krever et økende antall spesialister og ledere som ikke bare har solid teknisk, analytisk og AI-kunnskap, men også er i stand til å bruke dem som kreative gründere. Evnen til å gjenkjenne relasjoner i store datasett og til å frigjøre deres verdi ved hjelp av datavitenskap og kunstig intelligens blir i økende grad en nøkkelkompetanse som bedrifter og organisasjoner er ivrige etter å tilegne seg, noe som resulterer i sterk etterspørsel etter talentfulle eksperter som kan utnytte dette potensialet best mulig. \n \n Det tverrfaglige masterstudiet forbereder studentene på utfordringene de vil møte som spesialister og ledere i den digitale økonomien. Som dataforskere med sterke anvendte ferdigheter, vil de ha et bredt spekter av karrieremuligheter i SMB, selskaper, offentlige institusjoner og ideelle organisasjoner.

Forretningsanalyse og datavitenskap er avgjørende for effektiv drift av bedrifter i dag, og fagfolk med kompetanse på disse områdene er svært ettertraktet av bedrifter. Dette programmet bruker en praktisk, erfaringsbasert metodikk for å gi studentene praktiske ferdigheter og kunnskap om bransjeledende programvare, verktøy og applikasjoner, samt en omfattende forståelse av nøkkelemner fra big data til maskinlæring og AI.

I dagens datadrevne verden er evnen til å sømløst kombinere teknisk ekspertise med forretningsinnsikt avgjørende. Den internasjonale mastergraden i data for business og den internasjonale mastergraden i data for finance er utviklet for personer som er ivrige etter å akselerere karrieren sin ved å mestre både dataferdigheter og forretnings- eller finanskunnskap. Disse programmene er ideelle for de med et sterkt grunnlag på bachelornivå som ønsker å utdype sin forståelse av hvordan data kan brukes i virkelige forretningssammenhenger. Disse programmene er utviklet i samarbeid med Mines Paris – PSL, en av Frankrikes ledende ingeniørhøyskoler, og kombinerer akademisk dyktighet med bransjerelevans, og gir studentene uovertrufne muligheter til å lære av toppeksperter og tilegne seg banebrytende ferdigheter innen data og business.

Vår MBA i datavitenskap er for ledere og ledere som ønsker å utforske verden av data, AI, maskinlæring og vitenskapen bak dataadministrasjon. Dette MBA-programmet omhandler ikke komplekse statistiske eller matematiske grunnlag bak datavitenskap, men snarere med å hjelpe deg med å forstå data, forstå hvordan datavitenskap fungerer og hva AI eller maskinlæring handler om.

IBBA-programmet ved Albert School speiler strukturen til bachelorprogrammet vårt, med den ekstra fordelen at studentene fordypes i tre forskjellige land, beriker deres kulturelle perspektiver og utvider deres globale nettverk.

Teknologifremskritt har dramatisk endret måten virksomheter fungerer på, og ekspertise innen forretningsanalyse og datavitenskap er avgjørende for å utnytte teknologien for optimale resultater. Ved å bruke en praktisk tilnærming, gir dette programmet studentene en omfattende datavitenskap ved å bruke bransjeledende programvare, verktøy og applikasjoner. Studentene vil få praktisk erfaring med avanserte nettbaserte applikasjoner og verktøysett, forstå hvordan man bruker data som en strategisk ressurs, og lære hvordan man kan bruke datahåndteringsferdigheter til en forretningssetting for å effektivt implementere datadrevne løsninger.

I en tid definert av datadrevet beslutningstaking, er vårt Bachelor of Data Science-program din inngangsport til en dynamisk og spennende karriere i skjæringspunktet mellom teknologi, matematikk og business. Ettersom verden blir stadig mer avhengig av data for å informere og forme fremtiden vår, er det stor etterspørsel etter fagfolk som kan utnytte kraften i data.

ESDSTs doktorgrad i bedriftsøkonomi i datavitenskap fokuserer på å skape forretningsledere med eksepsjonelle datastøttede beslutningsprosesser. Programmet tar sikte på å utvide tankegangen til å gå gjennom datasettet og anbefale meningsfulle løsninger for det gitte scenariet. Programmet innebærer å generere bevissthet om hvert trinn i statistisk analyse som inkluderer rengjøring av data, vurdering av påliteligheten og gyldigheten av dataene. Dette programmet forbereder deg spesielt på å designe og utføre en forskningsmetodikk som er kvantitativ for å løse et reelt forretningsproblem.

Data Science Certificate består av 4-kurs som gir et konsentrert perspektiv på det komplekse feltet datavitenskap og forretningsanalyse. Den er designet for å gi studentene ferdigheter til å utvikle datavitenskapelig programmering, analyse og beslutningsteknikker, samt prediktiv analyse og datavisualisering.

Datavitenskap har dukket opp som det raskest voksende karrierefeltet det siste tiåret. Uavhengig av bransjens art, har datavitenskap dyrket helt ukonvensjonelle måter å se og arbeide med data på basert på statistiske og matematiske standardprinsipper. Det som er fascinerende er den dype innsikten vi får med dette- "Data er det nye drivstoffet"- som kjent. Datavitenskap og maskinlæring er buzz -ordene som går hånd i hånd. Dette en i sitt slag MBA -programmer er en blanding av datavitenskap og maskinlæring for å gjøre det mulig for studenter å ta beslutninger og analyser. MBA er et erfaringsstudium som fokuserer på å transformere deg til en praktisk ferdighetsdrevet, strategisk Data Science Manager i dagens datadrevne økonomi.

Det er et økende behov for eksperter som har spesifikk kunnskap innen en vitenskapelig disiplin kombinert med ferdigheter innen datavitenskap, modellering og beregning. Programmering, algoritmer, datastrukturer, matematisk modellering, maskinlæring, mønstergjenkjenning, databaser, dataarkitektursystemer, håndtering og visualisering av data, nevrale nettverk og dyp læring er de relevante nøkkelordene. De som behersker dette innholdet har sentrale kvalifikasjoner for fremtiden.

Datavitenskap, maskinlæring og kunstig intelligens har dukket opp som de raskest voksende karrierefeltene det siste tiåret. Uavhengig av bransjens natur, har datavitenskap dyrket helt ukonvensjonelle måter å se på og arbeide med data på veiledet av standard statistiske og matematiske prinsipper. Det som er fascinerende er den dype innsikten vi får med dette – «Data er det nye drivstoffet» – som allment kjent.

Kunstig intelligens og maskinlæring har dukket opp som en disiplin som legger vekt på utvikling av avanserte datadrevne dataprogrammer som kan få tilgang til data og lære av seg selv. Dette er rettet mot å fjerne menneskelig innblanding i de mest kjedelige oppgavene.