ZHAW CAS Big Data Analytics, Blockchain and Distributed Ledger

Page 1

School of Engineering CAS Big Data Analytics, Blockchain and Distributed Ledger

ZĂźrcher Fachhochschule

www.zhaw.ch/engineering/weiterbildung

Weiterbildung

1


Impressum

Text: ZHAW School of Engineering Druck: Druckerei Peter Gehring AG, Winterthur Papier: Lessebo Smooth White, FSC- und PEFC-zertifiziert, CO 2-neutral Dezember 2017 – 500


Kurzbeschreibung Fintech ist das Schlagwort für den technologischen Wandel in der Finanz­­b ranche, 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 werden Führungskräfte und Fachpersonal mit Führungs­aufgaben befähigt, das Funktionieren dieser neuen Technologien zu verstehen, die Technologien zu bewerten, ihr Potenzial 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.

3


Zielpublikum Angesprochen sind Führungskräfte und Fach­kräfte mit Führungsaufgaben in unterschiedlichen Funktionen, die Kompetenzen in der Analytik grosser Datenmengen und in den der Digitalisierung zugrunde liegenden IT-Technologien erwerben oder derartige Kompetenzen vertiefen möchten. Namentlich sind dies Mitarbeitende der Finanzund Versicherungsindustrie in den Bereichen ITManagement, Business Analytics, Business Technology, Business Development, Innovationund Projektmanagement, die in DatenanalyseProjekten und/oder Projekten zur Entwicklung von effizienten und innovativen Geschäfts­pro­z essen in leitender Funktion beschäftigt sind oder im Hinblick auf die technologische Trans­ formation das Unternehmen bzw. das Geschäfts­ modell 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 Themen: – Analytik grosser Datenmengen (Big Data) – Programmiersprachen R und Python zum Rapid Prototyping – Blockchain/Distributed Ledger-Technologie

4

Die Studierenden – kennen die Grundlagen und Eigenschaften dieser Technologien – kennen die Einsatzkonzepte – kennen Beispielanwendungen für den Einsatz zur Problemlösung – können ihr Potenzial abschätzen – sind in der Lage, durch den kombinierten Einsatz der behandelten Technologien für das Unternehmen innovative Handlungsfelder zu erkennen, die technologischen Lösungen zum Erschliessen dieser Handlungsfelder zu entwerfen und Projekte zur Implementierung der Lösung zu konzipieren und zu leiten.


Struktur und Inhalt Modul

Inhalt

ECTS

A: Big Data Analytics

Grundlagen Analytics – D efinition von Analytics – Anwendung von Analytics zur Problemlösung

6

Big Data – Big-Data-Überblick (Einsatzkonzepte) – E insatz von Big Data-Technologie zur Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten Machine Learning Algorithmen vs. Statistical Learning – Predictive Modelling vs. Descriptive Modelling Analyse-Software – E inführung in R und Python – Anwendungsmöglichkeiten in Big Data Analytics, Datenextraktion, Datenanalyse und Datenvisualisierung B: Blockchain and Distributed Ledger

Blockchain – Grundlagen der Blockchain-Technologie (verteilte Architekturen, Sicherheitsinfrastruktur, Merkle Trees, Smart Contracts) – Kryptowährungen – E igenschaften von Blockchains wie z. B. Ethereum

6

Distributed Ledger – Anwendungsmöglichkeiten von blockchain-basierten Lösungen für Unternehmen (Asset Tracking, Zahlungsverkehr, Clearing, Settlement, Digital Identity), Consensus Algorithmen, Proof of Work und alternative Konzepte RegTech Case Study – E rstellung eines Smart Contracts in der Ethereum-Blockchain Total

12

5


Methodik Vorlesungen, praxisorientierte Übungen und Fallbeispiele, Simulationen, Gruppenarbeiten, Selbststudium (Vor- und Nachbereitung) und E-Learning Unterrichtszeiten Der Unterricht findet berufsbegleitend an zehn Frei­t agen (ganztags) und zehn 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. Durchführungsort ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften School of Engineering Lagerstrasse 41 8004 Zürich Voraussetzungen 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. Studienleitung Prof. Dr. Jörg Osterrieder Telefon +41 58 934 45 94 joerg.osterrieder@zhaw.ch Stellvertretender Studienleiter: Prof. Dr. Wolfgang Breymann Telefon +41 58 934 78 14 wolfgang.breymann@zhaw.ch

Dozierende Das Team der Dozierenden besteht aus ausge­ wiesenen Fachpersonen mit Kompetenzen im akademischen und praktischen Bereich. Hier ein Auszug der Dozierendenliste: – Prof. Dr. Wolfgang Breymann – Dr. Jörg Osterrieder – Dr. Flumini Dandolo – Prof. Dr. Kurt Stockinger – Prof. Dr. Marc Wildi – Stephan Meyer Zusätzlich werden in einigen Unterrichtsein­heiten ausgewiesene Expertinnen und Experten aus der Industrie zum Einsatz kommen. Abschluss/ECTS Nach erfolgreichem Abschluss dieses CAS wird das Zertifikat «Certificate of Advanced Studies in Big Data Analytics, Blockchain and Distributed Ledger» erteilt. Die Studienleistung entspricht 12 ECTS-Punkten (European Credit Transfer System). Informationsveranstaltung Sie können sich über folgenden Link zu einer der regelmässig stattfindenden Informationsver­ anstaltungen anmelden: www.zhaw.ch/engineering/weiterbildung Anmeldung Anmelden können Sie sich direkt unter: www.zhaw.ch/engineering/weiterbildung



Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

School of Engineering Sekretariat Weiterbildung Lagerstrasse 41 8004 Zürich Telefon +41 58 934 82 44 weiterbildung.engineering@zhaw.ch

lqua

lpo

st

ich

HB

se

t r.

ras

Mu

Bah

tra

sse

Walchebrücke

Tram

fpla

tz

Central

ass

e

we Lö

ms

fstr

hl

Tram

nho

rn

Si

en

Tram

se tras

Ge

nias Ura sse

cke

Tram

Si

hl

s

a tr

ss

e

r st ra ss e

8

uai

ke l Ta

www.zhaw.ch/engineering/weiterbildung

L im m a t

e

ac

trass

l Ta

Unsere Räumlichkeiten befinden sich in unmittelbarer Nähe zum HB Zürich eg mitten im aufstrebenden Quartier Europaallee.B le ic h e rw

L im m a tq

hofs

u ff a

lbrü

Tram

Bahn

Sta

Sih ustra

rasse

e

Selna

ass

se

che

We r d st

rstr

tras

Uraniastrasse

Schipf e

ene

uss

ai

Bad

gha

rq u

Zeu

ss

ne

ra

lle

e

Bah

se Ka

nho

Lan mu desseu m

Li m m at qu ai

str

as

Tram

seu

Tram

ns

rg.

rst

ite

se

ge

Re

Eis

Tram

se

Sih

. tzg hü isc

ras

Fre

rst

ras

se

ga

sse litä

La

at

Bahnhofqu ai

Mi

AW

llst

Zür

ZH

m

Sih

Zo

Eur o PH paalle e Zür ich

m

i

Li


Turn static files into dynamic content formats.

Create a flipbook
Issuu converts static files into: digital portfolios, online yearbooks, online catalogs, digital photo albums and more. Sign up and create your flipbook.