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Institut für Informatik

Anerkennung

Das Kursangebot ist in die beiden Module „Data Science und Grundlagen des Machine Learning“ und „Data Science und Anwendungen des Machine Learning“ aufgeteilt.

Um den CAS erfolgreich zu erwerben, sind total 10 ECTS Credits nötig. Jedes Modul ergibt 5 ECTS Credits. Ein ECTS Credit entspricht einem Arbeitsaufwand von 30 Stunden. Dieser setzt sich zusammen aus Präsenzzeiten während den Kurstagen sowie der Vor- und Nachbereitung.

Aufbau und Bewertung

Pro Modul muss ein Leistungsnachweis erbracht werden: 

- Modul 1 muss man erfolgreich mit einem schriftlichen Test abschliessen.

- Im Anschluss an Modul 2 muss man eine schriftliche Arbeit verfassen zu einem frei gewählten Thema aus Modul 1 oder 2. 

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer entscheiden sich im Laufe des Moduls für ein Thema nach Absprache mit einem Dozierenden. Die Arbeit soll einen Umfang von bis zu 20 Seiten haben und ist in Deutsch oder Englisch zu verfassen.

Dozierende und Termine

Die Dozierenden gehören dem Lehrkörper der Universität Zürich an. Bei einzelnen Themen referieren externe Expertinnen und Experten.

Unterrichtssprache

Deutsch und Englisch

Weiterführende Informationen

Erfahren Sie mehr über Machine Learning in Market Design. Es ist eines der 10 Kursthemen im CAS "Data Science and Machine Learning".

Erfahren Sie mehr über Machine Learning in Market Design. Es ist eines der 10 Kursthemen im CAS "Data Science and Machine Learning".