Zum Inhalt

Data Science and Big Data

abstrakte Darstellung eines Kopfes © Pixabay

Steckbrief

  • nächster Start: 10. Februar 2023
  • Bewerbungsschluss: 11. November 2022
  • Dauer: 10 Präsenztage
  • Kosten: 6.900 EUR (zahlbar in 3 Raten)
  • Veranstaltungsort: zhb; Hohe Str. 141; Dortmund
  • Teilnehmendenbegrenzung: 16
  • Wissenschaftliche Leitung: Prof. Dr. Claus Weihs, Fakultät Statistik, TU Dortmund

Worum geht es?

Daten stehen heutzutage in unendlichem Maße zur Verfügung: interne Kundendaten, externe Daten aus sozialen Medien, Markt-, Produktions- oder Logistikdaten, Daten aus dem Internet der Dinge oder aus öffentlich verfügbaren Quellen. Allein das Sammeln von Daten reicht aber nicht aus, um richtungsweisende Antworten auf drängende Fragen vieler Unternehmen geben zu können. Es braucht Expertinnen und Experten, die die Daten aufbereiten, analysieren, auswerten und vor allem auch darstellen und interpretieren können, kurzum: Data Scientists. Diese müssen die Fähigkeiten und Kompetenzen der Informatik, Statistik und Journalistik in sich vereinen.
Sie erwerben Wissen rund um die Grundlagen des Datenmanagements und der Datenwissenschaft, begleitet von vertiefenden Übungsaufgaben. Anschließend analysieren die Teilnehmerinnen und Teilnehmer große Datensätze und lernen, die Ergebnisse in verschiedenen Medien zu präsentieren. Bei der Abschlussarbeit können eigene Daten analysiert werden.


Übersicht


Bewerbung

Eine Bewerbung ist bis zum 11. November 2022 möglich. Die Stornierungsfrist endet am 18. November 2022. Für eine Bewerbung senden Sie bitte folgende Unterlagen an das zhb:

  • vollständig ausgefülltes Bewerbungsformular
  • beglaubigte Kopie Ihres Hochschulzeugnisses oder Nachweis der dreijährigen beruflichen Tätigkeit

Die Teilnehmerplätze werden bei Erfüllen der Zulassungsvoraussetzungen nach Eingang der Anmeldung vergeben. Bitte haben Sie Verständnis, dass die Prüfung der Zulassungsvoraussetzungen je nach Qualifikation einige Zeit in Anspruch nehmen kann.

Eine Stornierung nach Ablauf der gesetzlichen Widerrufsfrist von 2 Wochen ist gegen eine Bearbeitungsgebühr von 300,- Euro möglich. Bei Stornierungen zwei Wochen nach Bewerbungsschluss  oder bei vorzeitigem Abbruch der Weiterbildung wird der volle Betrag fällig.

Mit Ihrer Anmeldung stimmen Sie den AGB des Vereins Wissenschaftliche Weiterbildung an der TU Dortmund e.V. zu.

Zum Bewerbungsformular


Weitere Informationen

Der Kurs soll als Präsenzveranstaltung statt­finden, jedoch wer­den wir, sofern es die Umstände bedingt durch die Co­ro­na-Pan­de­mie erfordern, den Kurs zu den bekannten Terminen und Zeiten online via Videokonferenzen und einer webbasierten Lernplattform durchführen.

Durch Ihr Studium er­ar­bei­ten Sie sich ausführliche moderne Kennt­nisse in Theorie und Praxis von Data Science- und Big Data-Projekten. Die Lehreinheiten dienen Ihnen zur Einführung in neueste Erkennt­nisse zu Management und Analyse großer Datenmengen und zum Üben dieser Methoden am Rechner mit realen Datensätzen. Die Übungen und Haus­auf­gaben fördern Ihre Fähigkeit, datenwissenschaftliche An­for­der­ungen im Berufsleben praktisch umzusetzen. Im Rahmen Ihres 9-monatigen Kurzstudiums erweitern Sie Ihr Netz­werk mit Teil­neh­men­den, Dozentinnen und Dozenten und fachlichen Leitungen entscheidend. Nach bestandener Ab­schluss­prü­fung er­hal­ten Sie ein aussagekräftiges Universitätszertifikat. Damit bauen Sie Ihre Kom­pe­ten­zen nachweislich aus.

Das Zerti­fi­kats­studium richtet sich an alle Personen, die über einen natur-  oder ingenieurwissenschaftlich/ statistische Studienhintergrund verfügen oder aufgrund ihrer mehrjährigen Berufserfahrung mit  Fragestellungen zum The­ma Daten­ana­lyse vertraut sind.

Mögliche Berufsgruppen sind:

  • Data Analyst
  • Consultant/ Unternehmensberater
  • Business Analyst
  • Software-Entwickler

Die Studienzeit umfasst einschließlich der Prüfungsleistungen ca. 9 Monate mit ei­nem Studienumfang von ins­ge­samt ca. 300 Arbeitsstunden, d.h. im Durchschnitt ca. 8 h pro Woche. Das Studium ist berufsbegleitend.

Die Studienmodule dauern jeweils von Donnerstag oder Freitag bis Sams­tag. Sie  bestehen aus der Diskussion von Haus­auf­gaben (Übungen donnerstags) und aus 2 Lehreinheiten inkl. begleitender Präsenzübungen (freitags und samstags).

Die Unterrichtssprache ist Deutsch. In einigen Ver­an­stal­tun­gen wer­den die Unterlagen auf Englisch zur Ver­fü­gung gestellt.

In der Übung zu Modulelement 3 wird eine Fallstudie vorgestellt, die von den Teil­neh­men­den analysiert wer­den soll. Die Fallstudie dient als Vorbereitung auf die Zertifikatsarbeit, sie ist aber weniger umfangreicht. Die Erstellung der Fallstudie ist verpflichtend.

  • 09:00 - 10:30 Uhr - 2 Unterrichtsstunden/Vorlesung
  • 15 Minuten Pause
  • 10:45 - 12:15 Uhr - 2 Unterrichtsstunden/Vorlesung
  • 1 Stunde Mittagspause
  • 13:15 - 14:45 Uhr - 2 Unterrichtsstunden/Vorlesung
  • 15 Minuten Pause
  • 15:00 - 16:30 Uhr - 2 Unterrichtsstunden/Vorlesung

Veranstaltungszeiten

Die Seminare und Übungen dauern von 9:00 - 16:30 Uhr. Am Eröffnungstag wer­den einige organisatorische In­for­ma­ti­onen über das Zerti­fi­kats­studium erläutert. Daher dauert der Eröffnungstag von 9:00 - 17:30 Uhr. Mittags gibt es eine einstündige Mittagspause.

Teilnehmen kann, wer

  • ein er­folg­reich abgeschlossenes Hochschulstudium mit überwiegend mathematisch/informatisch-sta­tis­tischen Inhalten, oder
  • eine mindestens dreijährige be­ruf­li­che Tätigkeit in ei­nem für das Studium relevanten Bereich

vorweisen kann.

Weihs, C., Ligges, U. (2016): Datenwissenschaftler: Gefragte Köpfe dank Big-Data-Hype; ManagementKompass 01, 2016: Data Science; S. 29-31

Passend zum "Data Science and Big Data" Zertifikatskurs bietet die Fakultät Statistik in Zusammenarbeite mit dem zhb Bereich Weiterbildung Tagesseminare zur Weiterbildung in der Programmiersparche R an. Die Kurse sind auch als Inhouse Schulungen buchbar.
Weitere Informationen zu den R-Kursen.

Kontakt

Dr. Jörg Teichert
Geschäftsführer Verein "Wissen­schaft­liche Wei­ter­bil­dung an der TU Dort­mund e. V."
Tel.: (+49) 231 755 6639
E-Mail senden

Daniel Neubauer
Verein "Wissen­schaft­liche Wei­ter­bil­dung an der TU Dort­mund e. V."
Tel.: (+49) 231 755 6632
E-Mail senden

Ansprechpartner für inhaltliche Fragen



Das Studium wird in Trägerschaft des Vereins ‚Wissenschaftliche Weiterbildung an der TU Dortmund e.V.’ durchgeführt.

Anfahrt & Lageplan

Der Campus der Technischen Universität Dortmund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dortmund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dortmund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Campus Süd, die Abfahrt Dortmund-Dorstfeld auf der A40 zum Campus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Universität ausgeschildert.

Direkt auf dem Campus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dortmund Universität“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 20- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dortmund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duisburg. Außerdem ist die Universität mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, außerdem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
 

Zu den Wahrzeichen der TU Dortmund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dortmund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Campus Süd und Dortmund Universität S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Campus Nord und Campus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zurück.

Vom Flughafen Dortmund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dortmunder Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Universität. Ein größeres Angebot an internationalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Kilometer entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Universität zu erreichen ist.

Die Einrichtungen der TU Dortmund verteilen sich auf den größeren Campus Nord und den kleineren Campus Süd. Zudem befinden sich einige Bereiche der Hochschule im angrenzenden Technologiepark. Genauere Informationen können Sie den Lageplänen entnehmen.