Data Science Zertifikatsprogramm

Die Fakultät für Mathematik bietet das Zertifikats­programm Data Science am TUM Institute for LifeLong Learning. "Data Science" führt in moderne computer­gestützte Methoden ein, um Daten zu verwalten, zu verarbeiten, zu visualisieren und ihre Ergebnisse zu kommunizieren.

Inhalt und Ablauf

Das Programm verbindet neueste Forschungsergebnisse mit Erkenntnissen und Heraus­forderungen aus der Praxis. Erfahrene Dozenten aus unserem Fachbereich demonstrieren die Relevanz der erworbenen Fähigkeiten an ausgewählten Anwendungsbeispielen. Die Teilnehmer lernen

• grundlegende statistische Prinzipien,
• weit verbreitete statistische Methoden,
• modernste Methoden zur Vorhersage aus dem maschinellen Lernen sowie
• Tools zur Optimierung und Randomisierung, die ihnen helfen, große Daten-analytische Probleme zu bewältigen.

Das hybride Format kombiniert Möglichkeiten zur Vernetzung auf dem Campus mit digitalen Elementen. Der Kurs ist in sechs Module unterteilt. Die Termine finden im Zeitraum vom 24. Juni bis 23. Juli 2022 statt. Wissenschaftlich verantwortlich sind Prof. Mathias Drton und Prof. Matthias Scherer.

Nach bestandener Abschlussprüfung erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat der Technischen Universität München. Weitere Informationen finden Sie unter Zertifikatsprogramm Data Science.

An wen richtet sich das Programm?

Das Data Science-Zertifikatsprogramm richtet sich an Berufstätige, die ihre Expertise im Bereich Data Science ausbauen oder vertiefen wollen, weil sie etwa als Data Scientist oder Data Analyst im Consulting, Finanz-, Versicherungs- oder Tech-Sektor arbeiten oder es künftig wollen.

Das TUM Institute for LifeLong Learning hat dieses einzigartige Zertifikatsprogramm in enger Zusammenarbeit mit Professor*innen unserer Fakultät entwickelt. Unsere Expert*innen unterstützen die Teilnehmenden beim Aufbau von geschäftsrelevantem Know-how in den Datenwissenschaften - von der Entwicklung fundierter Methodenkompetenzen bis hin zu einem tiefen Verständnis statistischer Grundlagen.