65 技术课程 Degree Programs in 瑞士

数据科学证书包括 4 门课程，提供对数据科学和业务分析复杂领域的集中视角。它旨在为学生提供开发数据科学编程、分析和决策技术以及预测分析和数据可视化的技能。

硕士治疗技术（迈特科技，生物医学IT，制药技术）提供了在制药张婷婷，医疗技术和生物医学IT进行了深入的工程为基础的培训。

您是否拥有自然科学或工程学的理学学士学位（包括数学和建筑学），并且正在寻求对政策分析和管理很重要的职业？ ETH的科学，技术和政策研究所提供科学，技术和政策硕士学位课程，适合于完成自然科学或工程科学（包括建筑和数学）学士学位并至少获得180个ECTS积分的学生。

大数据管理已占据全球领先地位。无论是工业界还是学术界，大数据管理都是首要关注点。原因是数据一直在突飞猛进地增长。因此，企业越来越需要能够快速分析和理解大量信息含义的候选人。大数据分析 MBA 课程将使学生能够对数据进行排序和分析，并从中获取有价值的组织见解。大数据分析的应用扩展到金融、营销、供应链等多个业务领域。大数据分析研究生课程涉及多学科方法，其中特别关注新兴的大数据工具，如 Hadoop 和云架构。该计划是人们进行有效的职业转变和深入研究大数据分析世界所需的一切。

机器学习已经成为一门强调开发可以访问数据并自行学习的高级数据驱动计算机程序的学科。这旨在消除对最繁琐任务的人工干预。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 与之相似。无论是哪个行业，ML 和 AI 都已经彻底改变了格局，并发明了查看数据的新方法。所有这些都得到标准统计和数学原理的支持。 AL 和 ML 的科学硕士课程结合了这两个学科的细微差别，为学生提供在工具和理论方面理解数据世界所需的确切信息。机器学习使学生的业务决策和分析成为可能。

大数据管理 MBA 已占据全球顶尖地位。无论行业的性质如何，大数据都培养了在标准统计和数学原理指导下查看和使用数据的完全非常规的方式。令人着迷的是我们由此获得的深刻见解——众所周知，“数据是新的燃料”。无论是工业界还是学术界，大数据管理和分析都是主要焦点。

人工智能 (AI) 和机器人技术已成为数据科学和机器学习领域中具有影响力的发现。人工智能在机器人技术中的应用从内部到外部重型工业环境，即自动化任务，否则需要大量的人力和时间。在过去几年中，人工智能在机器人解决方案中的日益普及为以前刚性机器人解决方案的灵活性和学习能力开辟了空间。机器人技术是电气工程、机械工程和计算机科学的融合，当与人工智能相结合时，机器人技术的工作方式改变了，直到现在。本课程将使学生能够接受人工智能的概念并了解它们对机器人技术的扩展。学生将从事涉及开发面部识别系统和操作的项目。

信息技术管理控制和审计证书包括 4 门课程，提供对 IT 管理和控制复杂领域的集中视角。它为您提供作为团队领导、主管或更高管理级别的 IT 专业人员所需的技能和知识。该证书专为需要了解在关键环境中管理 IT 团队的核心能力和要求的 IT 专业人员而设计。

大数据分析已经成为一门学科，强调开发可以访问全球数据的先进数据驱动计算机程序。数据分析工具、技术和多种技术为企业提供了令人震惊的数据分析和洞察见解的方法。

对具有科学学科专业知识并结合数据科学，建模和计算技能的专家的需求日益增长。编程，算法，数据结构，数学建模，机器学习，模式识别，数据库，数据架构系统，处理和可视化数据，神经网络和深度学习是相关的关键字。掌握这些内容的人具有未来的关键资格。

数据科学已成为过去十年中增长最快的职业领域。不管行业的性质如何，数据科学已经培养出完全非常规的方式来查看和处理以标准统计和数学原理为指导的数据。令人着迷的是我们从中获得的深刻见解——众所周知，“数据是新的燃料”。数据科学和机器学习是相辅相成的流行词。这个独一无二的 MBA 课程融合了数据科学和机器学习，使学生能够做出商业决策和分析。 MBA 是一个体验式学位课程，专注于在当今数据驱动的经济中将您转变为实践技能驱动的战略数据科学经理。

大数据分析包括高级分析，涉及统计、数学概念与高级算法的复杂应用。这种达成业务决策的乐观和实践风格具有变革性，因为它使决策者能够做出明智的决策以实现实时业务目标。大数据分析理学硕士课程将使学生了解各种数据源，并使他们能够研究、理解和分析跨源产生的数据。该大数据分析计划在其中心遵循多学科方法，专注于流行和不断发展的大数据工具，如 Hadoop 和云架构。该计划是进行有效职业转变和深入大数据分析领域所需的一切。

ESDST 的数据科学工商管理博士学位专注于培养具有卓越数据支持决策能力的商业领袖。该计划旨在拓宽思维方式，以审查数据集并为给定场景推荐有意义的解决方案。该计划涉及提高对统计分析每一步的认识，包括清理数据、评估数据的可靠性和有效性。该计划专门为您设计和执行定量研究方法做好准备，以解决实际业务问题。

人工智能和机器学习已经成为一门学科，强调开发可以访问数据并自行学习的先进数据驱动计算机程序。这样做的目的是消除最繁琐任务中的人为干预。

硕士课程的重点是学生在复杂的工作环境中的资格，无论是在实践/公司，安置/沟通或研究/创新领域。硕士生不仅要加深和拓宽他们的知识和技能，还要为自己的职业生涯做好准备。学习过程和自己的主项目相应地是个人和项目导向的。硕士论文也可以与商业，科学或教育合作伙伴共同创建。 ZHdK的个人工作站促进了与同学和讲师更深入的专业对话。丰富的实验室，工作室和媒体基础设施为实验和实现自己的工作提供了空间。