CAS Big Data Analytics, Blockchain and Distributed Ledger

Kurzbeschreibung

Fintech ist das Schlagwort für den technologischen Wandel in der Finanzbranche, der durch die Verfügbarkeit grosser Datenmengen (“Big Data“) zusammen mit der rasch fortschreitenden Digitalisierung, insbesondere Data Driven Automation (das Pendant von Industrie 4.0 in der Finanzwelt), getrieben ist.

In den letzten Jahren sind zahlreiche neue Firmen entstanden mit neuartigen, von der Verschmelzung von Analytik und Digitalisierung getriebenen Produkten. Beispiele sind Peer-to-Peer Lending, Kryptowährungen wie Bitcoin, Robo-Advisor und unzählige neue Internetanwendungen. Diese Entwicklung wird die Finanzbranche in den kommenden Jahren einschneidend umgestalten.

Das CAS Big Data Analytics, Blockchain and Distributed Ledger hat zum Ziel, die Finanzbranche bei diesem Transformationsprozess zu unterstützen. Da die beiden Technologiefelder Analytik grosser Datenmengen und Automatisierung durch Digitalisierung in Kombination wesentlich für die technologische Transformation des Finanzsektors sind, ist es wichtig, diese beiden Themenblöcke in einem Weiterbildungsangebot zu vereinen. Dadurch können Führungskräfte und Fachpersonal mit Führungsaufgaben befähigt werden, das Funktionieren dieser neuen Technologien zu verstehen, die Technologien zu bewerten, ihr Potential für das Unternehmen abzuschätzen, an das Unternehmen angepasste Lösungen zu entwickeln sowie den Einsatz im Unternehmen zu planen und zu leiten.

Das CAS Big Data Analytics, Blockchain and Distributed Ledger kann einzeln oder als Teil des MAS Business Innovation Engineering for Financial Services absolviert werden.

Auf einen Blick

Abschluss: Certificate of Advanced Studies in Big Data Analytics, Blockchain and Distributed Ledger (12 ECTS)

Start: 21.09.2018, 01.03.2019, 20.09.2019

Dauer: 7 Monate

Kosten: CHF 7'000.00

Durchführungsort: ZHAW School of Engineering - Lagerstrasse 41 - 8004 Zürich

Unterrichtssprachen: Deutsch, Englisch

Ziele und Inhalt

Zielpublikum

Angesprochen sind Führungskräfte und Fachkräfte mit Führungsaufgaben in unterschiedlichen Funktionen, die Kompetenzen in der Analytik grosser Datenmengen und den der Digitalisierung zugrundeliegenden IT-Technologien erwerben oder derartige Kompetenzen vertiefen möchten. Namentlich sind dies Mitarbeitende der Finanz- und Versicherungsindustrie in den Bereichen IT-Management, Business Analytics, Business Technology, Business Development, Innovation- und Projektmanagement, die in Datenanalyse-Projekten und/oder Projekten zur Entwicklung von effizienten und innovativen Geschäftsprozessen in leitender Funktion beschäftigt sind oder im Hinblick auf die technologische Transformation das Unternehmen bzw. Geschäftsmodell innovieren möchten.

Ziele

Das CAS Big Data Analytics, Blockchain and Distributed Ledger befähigt die Teilnehmenden, komplexe fachliche Führungsaufgaben im Bereich Business Analytics und IT-Management wahrzunehmen. Fachlich konzentriert sich das CAS auf folgende Technologien bzw. Techniken:

Die Studierenden

Inhalt

Modul A: Big Data Analytics

Lerninhalte

Grundlagen Analytics

Big Data

Machine Learning Algorithmen vs Statistical Learning

Analysesoftware

 

 

Modul B: Blockchain and Distributed Ledger

Lerninhalte

Blockchain

Distributed Ledger

Consensus Algorithmen, Proof of Work und alternative Konzepte

RegTech

Case Study

Methodik

Vorlesungen, praxisorientierte Übungen und Fallbeispiele, Simulationen, Gruppenarbeiten, Selbststudium (Vor- und Nachbereitung) und E-Learning

Unterricht

Der Unterricht findet berufsbegleitend an 10 Freitagen (ganztags) und 10 Samstagen (halbtags) statt.

Den individuellen Stundenplan erhalten die Studierenden spätestens einen Monat vor Studienbeginn. Die schulfreie Zeit richtet sich nach den Schulferien der Stadt Zürich.

Beratung und Kontakt

Veranstalter

Dozierende

Das Team der Dozierenden besteht aus ausgewiesenen Fachpersonen mit Kompetenzen im akademischen und praktischen Bereich. Hier ein Auszug der Dozierendenliste:

Zusätzlich werden in einigen Unterrichtseinheiten ausgewiesene Expertinnen und Experten aus der Industrie zum Einsatz kommen.

Anmeldung

Zulassung

Die Zulassung zu einem CAS setzt grundsätzlich einen Hochschulabschluss (Fachhochschule, HTL, HWV, Uni, ETH) voraus. Es können aber auch Praktikerinnen und Praktiker mit vergleichbarer beruflicher Kompetenz zugelassen werden, wenn sich die Befähigung zur Teilnahme aus einem anderen Nachweis ergibt.

Grundkenntnisse der Programmierung in einer beliebigen Programmiersprache und Affinität zu quantitativer Analytik sowie IT-technischen Themen sind von Vorteil.

AGB

Zulassungs- und Teilnahmebedingungen

Startdaten und Anmeldung

Start Anmeldeschluss  
21.09.2018 21.08.2018 Anmeldung
01.03.2019 01.02.2019 Anmeldung
20.09.2019 20.08.2019 Anmeldung

Downloads und Broschüre

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Links

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