Angebote der SAPS
Zertifikat — Seminar (vor Ort), 300 €
Ingenieurwissenschaften, deutsch
TETRA-Digitalfunk: TETRA für Techniker
Die Teilnehmer gewinnen Vertrauen und Sicherheit in der Planung und der Struktur der neuen Technik, sie erlernen die wichtigsten Fachbegriffe und Funktionen und bekommen einen vertieften Eindruck, wie sich operative Leistungsmerkmale in technischen Features und umgekehrt abbilden lassen. Termin auf Anfrage
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning, 1170 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Schadenversicherungsmathematik
Die Schadenversicherungsmathematik hat als Ziel die Berechnung adäquater Versicherungsprämien und Schadenreserven in der Schadenversicherung. Dazu werden versicherungstechnische Risiken mathematisch modelliert und analysiert. Das Modul vermittelt Kenntnisse in wesentlichen Teilen der weitläufigen Themengebiete Risikomodelle (z.B. individuelles versus kollektives Modell), Tarifierung, Schadenreservierung (z.B. Chain-Ladder, Cape-Cod-Verfahren) und Risikoteilung (Formen der Risikoteilung, insbesondere Rückversicherung). Das Modul eignet sich zur Einarbeitung in die Thematik sowie zur Vorbereitung auf den Teilbereich der entsprechenden DAV-Grundwissenprüfung. Kursbeginn:
- Mai 2026
- auf Anfrage beim Studiengangkoordinator Ralf Boenke
Teilnahmebestätigung — Seminar (vor Ort)
Management und Wirtschaft, deutsch
Nachhaltigkeit und die planetaren Grenzen
Nicht nur die Weltbevölkerung wächst, sondern auch der Ressourcenverbrauch. Mit der Agenda 2030 und den dort definierten Nachhaltigkeitsentwicklungszielen (sustainable development goals, SDGs) haben die Vereinten Nationen skizziert, wie ein nachhaltiges Leben sozial und umweltgerecht gestaltet werden könnte. Dabei stehen die definierten sozio-ökonomischen Ziele zumindest teilweise im Widerspruch zu den ökologischen Zielen. Unabhängig davon haben Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler den Begriff der „Planetaren Grenzen“ eingeführt und für verschiedene Bereiche diese Grenzen quantitativ definiert. In verschiedenen Bereichen hat die Menschheit die planetaren Grenzen bereits überschritten, wie beispielsweise beim Verlust der genetischen Vielfalt oder beim Einsatz von Düngemitteln. In anderen Bereichen wie dem Klimawandel oder der Landnutzungsänderung kommen wir in Grenzbereiche.
Termine
- 2 Termine zu 2 Stunden
Zertifikat (3 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 135 €
Informatik und Mathematik, deutsch, englisch
Vertiefungskurs Mathematik - Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Der "Vertiefungskurs Mathematik – Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung" vermittelt den Studierenden vertiefende Kenntnisse zu Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung und soll ihnen dadurch den Einstieg in das berufsbegleitende Studium bzw. den studienbedingten Wechsel von einer Hochschule an eine Universität erleichtern. Nach Abschluss des Kurses haben die Studierenden einen Überblick über die Theorie der Integralrechnung und den Grundlagen der elementaren Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. Zusätzlich sind die Studierenden nach Abschluss des Kurses geübt im Umgang mit Zufallsstichproben, Schätzverfahren für Parameter und Hypothesentests. Auf Basis dieses Einführungsmoduls sind die Teilnehmer/Innen in der Lage weiterführende, mathematisch orientierte Veranstaltungen zu besuchen.
Zeitplan
Woche 1: 04.05. - 10.05.2026- Integralrechnung
- Grundlangen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 1)
- Online-Seminar zu Übungsblatt "Integralrechnung"
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 2)
- Online-Seminar zu Übungsblatt "Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 1)"
- Statistik
- Online-Seminar zu Übungsblatt "Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 2)"
- Online-Seminar zu Übungsblatt "Statistik"
Microcredential (1 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 230 €
Psychologie und Pädagogik, deutsch
Masternugget Lehren (1) „Was bedeutet Lehren?“
Sie wollen Informationen so an andere Personen weitergeben, dass diese verstehen und erkennen können – und das möglichst nachhaltig und motiviert? Dieses Ziel können Sie erreichen, wenn Sie die grundlegenden Mechanismen des Lernens verstehen und das eigene Lehren so „orchestrieren“ dass es dem Lerner, den Zielen und Inhalten aber auch Ihnen als Lehrendem gerecht wird. Wie sie es schaffen, in analogen oder digitalen Lernwelten Ihre Lerner zu begeistern, sie zu befähigen und neugierig zu machen, zeigen wir Ihnen mit diesen Nuggets im Umfang von jeweils einem ECTS-Punkt. Wie wir lehren, hängt entscheidend davon ab, welches Menschenbild wir von unseren Lernenden haben, inwieweit wir Lernende aktiv in den Lernprozess einbinden wollen und welche Lehrtheorien und Modelle wir zu Hilfe nehmen, um Lehre optimal zu planen und zu gestalten. Lehre beginnt mit der Theorie, deshalb ist in diesem Nugget vor allem ein übersichtlicher Grundriss wichtiger theoretischer Lehrkonzepte und Modelle zu finden, wobei die praktische Umsetzung und Reflektion der Theorie ebenfalls relevant sind.
Certificate of Advanced Studies (15 LP/ECTS) — Blended Learning, 2160 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Actuarial Data Analytics (CAS)
Das CAS beinhaltet die Teilnahme am Modul “Angewandte Stochastik” und einer darauf aufbauenden Projektarbeit/Fallstudie. Im Modul erwerben die Teilnehmer die grundlegenden Kenntnisse und erlernen die Anwendung statistischer Verfahren auf Versicherungsdaten. Diese Methoden werden dann im Rahmen der Projektarbeit/Fallstudie auf konkrete Versicherungsdaten angewendet, um dadurch das erlernte Wissen in einem Real-Life-Beispiel umfassend und vertieft zu benutzen und seine Möglichkeiten und Grenzen kritisch zu hinterfragen. Gerne können dabei auch konkrete Fragestellungen aus dem Arbeitsalltag der Teilnehmer in die Projektarbeit/Fallstudie einfließen. Unser Ziel ist es dabei, dass die Teilnehmer lernen, die Möglichkeiten der modernen Datenanalyse zu verstehen, die wichtigen Aspekte und Voraussetzungen für die Anwendung im Versicherungsbereich zu kennen, Erfahrungen im Umgang mit den Methoden zu sammeln und deren Grenzen kennenzulernen.
Master of Science (90 LP/ECTS) — Berufsbegleitendes Weiterbildungsstudium
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Business Analytics (M.Sc.)
Big Data, Data Science, Machine Learning, Industrie 4.0, Internet of Things - Schlagworte, die einem im Unternehmen immer häufiger begegnen, für die vielfach jedoch die Expertinnen und Experten fehlen. Die Analyse stetig wachsender Datenmengen mittels modernster Technologien, die Formulierung der für ein Unternehmen daraus resultierenden richtigen Fragestellungen und die richtungsweisende Interpretation solcher großen Datenmengen sind heute mehr denn je gefragte Fähigkeiten sehr gefragter Spezialisten. Diese Kompetenzen vermittelt Ihnen der berufsbegleitend studierbare Masterstudiengang Business Analytics anhand seines inhaltlich und didaktisch durchdachten curricularen Konzepts. Der Studiengang richtet sich an Berufseinsteiger/innen, an junge Führungskräfte sowie Projektleiter/innen und Berater/innen, die ihre Kompetenzen im Umgang mit den Herausforderungen "Industrie 4.0" und "Big Data" optimal ausbauen und vertiefen wollen. Hierzu werden Ihnen im Studiengang interdisziplinär betriebswirtschaftliche, mathematische und informationstechnische Kompetenzen vermittelt. Neben Themen wie Data Mining, Machine Learning und Prädiktive Methoden bis hin zum strategischen und Business Process Management zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle erhalten Sie das Rüstzeug und fundiertes technisches und betriebswirtschaftliches Fachwissen, das in den Modulen des Studiengangs in praktischen Übungen angewendet und vertieft wird.
Teilnahmebestätigung — Workshop (vor Ort), 1120 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
KI in der Versicherung - Wie Versicherer ihre Daten intelligent nutzen können - Basiskurs
Die Digitalisierung hat inzwischen die Versicherungsbranche erreicht. Sowohl durch verbesserte Services für Kunden (z.B. im Internet) als auch durch optimierte Prozesse im Unternehmen entstehen sehr große Datenmengen (vgl. laufende Big Data Diskussion). Dabei ist zu beobachten, dass oftmals viele Informationen aus den Daten ungenutzt bleiben. Gezielt Informationen aus verfügbaren Daten zu gewinnen, wird zukünftig zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor für Versicherer. Hier bilden Methoden des Predictive Modeling und insbesondere Machine-Learning-Verfahren die Grundlage, um die Daten intelligent zu nutzen. Im Basiskurs geben wir einen Überblick über innovative Methoden in der modernen Datenanalyse und stellen die allgemeine Vorgehensweise sowie die relevanten Verfahren zur Vorhersagemodellierung vor. Alle im Kurs behandelten Modelle werden sorgfältig und vollständig vorgestellt und nicht als bekannt vorausgesetzt. Neben den methodischen Grundlagen und Funktionsweisen werden zu allen Modellen die jeweiligen Eigenheiten im Umgang bei der Modellierung, die konkreten Datenanforderungen sowie Vor- und Nachteile aufgrund der zugrundeliegenden Theorie und der praktischen Erfahrung der Dozenten erläutert. Anhand einer didaktisch schrittweise durchgeführten Einführung in die Modelle erfolgt dabei auch die Erarbeitung allgemeiner theoretischer und praktischer Grundlagen und Konzepte in Data Analytics (wie z.B. Overfitting) sowie die gezielte Besprechung von notwendiger Datenvorverarbeitung und möglichen Validierungskriterien. Daneben gehen wir auf die Möglichkeiten und Grenzen der Nutzung von KI (Generative AI) in diesem Zusammenhang ein. Termin:
- 22. und 23. September 2026
Microcredential (1 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 230 €
Psychologie und Pädagogik, deutsch
Masternugget Design (4) "Visual Experience: Schrift und Layout"
Visual Experience ist ein methodisch aufgebautes Übungsprogramm, das eine nachhaltige und bewusste Auseinandersetzung mit visuellen Elementen und Strukturen fördert. Im Mittelpunkt des Masternuggets „Schrift und Layout“ stehen die ästhetischen Grundlagen der Typografie: Die Teilnehmenden werden darin geschult, ihre visuelle Wahrnehmung gezielt auf Schrift und Layouts zu richten und damit verbundene Fähigkeiten systematisch zu trainieren. Die erarbeiteten Erkenntnisse beziehen wir auf die Gestaltung von Unterrichtsmaterialien, z.B. Whiteboard-Präsentationen, Materialhefte und Arbeitsblätter. Durch den bewussten Einsatz von Zeichen, Formen, Größen, Abständen und Proportionen lernen Sie, didaktische Materialien sowohl emotional ansprechender als auch funktionaler zu gestalten. Visuelle Methoden tragen so dazu bei, die User Experience wirkungsvoll zu verbessern. Termine: Es handelt sich bei diesem Kurs um einen Blended Learning Kurs mit folgenden synchronen Onlineterminen.
| Mi, 10.06.26 | Kick-off Meeting | 17:00 Uhr bis 18:30 Uhr |
| Mi, 17.06.26 | Tutorium 1 | 17:00 Uhr bis 18:30 Uhr |
| Mi, 01.07.26 | Tutorium 2 | 17:00 Uhr bis 18:30 Uhr |
| Mi, 15.07.26 | Tutorium 3 | 17:00 Uhr bis 18:30 Uhr |
| Mi, 22.07.26 | Abschlussmeeting | 17:00 Uhr bis 18:30 Uhr |
- Typografie entdecken: Schrift als Gestaltungsmittel
- Schriftarten im Vergleich: Wirkung und Einsatz
- Schriftwahl für Medien: Digital und Print
- Kontrast und Klarheit: barrierearme Layouts
- Struktur schaffen: Raster und Spalten
- Visuelle Gewichtung: Hierarchie sichtbar machen
Zertifikat (7 LP/ECTS) — Seminar (online oder vor Ort), 3950 €
Ingenieurwissenschaften, deutsch
Aerospace Systems Engineering
Das Ziel des Moduls ist die Vermittlung der technischen und regulatorischen Anforderungen der Luftfahrtbranche. Die Teilnehmenden erlangen ein fundiertes Verständnis von Luftfahrtsystemtechnik, Aerospace Management, Business-Anforderungen und Aircraft Safety-Assessment. Darüber hinaus werden Flugsystemtechnik und -steuerung, Hydraulik und Navigation sowie Kommunikation und Redundanzgrade behandelt. Das Modul schafft die Grundlagen, um sich im Avionikbereich in punkto Sicherheit, Produkttechnologien und Entwicklung technisch versiert und im Anwendungsfall souverän zu bewegen. Termine
- Do, 19.02.2026
- Fr, 20.02.2026
- Do, 05.03.2026
- Fr, 06.03.2026
- Do, 12.03.2026
- Fr, 13.03.2026
- Sa, 14.03.2026
Zertifikat (3 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 810 €
Informatik und Mathematik, Management und Wirtschaft, deutsch
Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python
In diesem Modul erlernen die TeilnehmerInnen grundlegende Methoden des maschinellen Lernens und deren Anwendung in Python. Das Modul vermittelt theoretische Grundlagen zu Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens und verzahnt diese stets mit der Anwendung in Python auf Basis realer Datensätze. Da der Einsatz maschineller Lernverfahren weitreichende Implikationen haben kann, liegt ein besonderes Augenmerk auf der korrekten Evaluation der Modelle und Einordnung der Ergebnisse. Das Modul beinhaltet einen festen wöchentlichen Online-Termin am Dienstagabend, jeweils von 19:00 - 20:30 Uhr.
Online-Termine:
- 17./24./31. März 2026
- 1./8./14./21./28. April 2026
- 5./12./19. Mai 2026
- Pause wegen Pfingsten 26.5. und 2.6.
- 9./16./23. Juni 2026
- 30. Juni und 7. Juli 2026, Projekte und am 14. Juli 2026 (und ggf. 21. Juli 2026) Präsentationen
Microcredential (6 LP/ECTS) — Blended Learning, 1290 €
Informatik und Mathematik, englisch
Control System Theory and Control Engineering
To an increasing degreee, requirements on safety, sustainability and economic feasibility of technical products and production plants call for modern approaches of control-theory-based methods. Especially in the environment of control theory, simple and heuristically designed controllers have been reaching their limits. Systematic design of model-based controllers in time domain allows considering of non-linearities and has the potential to achieve significantly improved controller results.
- Date 1 (online kick-Off): Wednesday, 08.04.2026 (15:30 - 18:00)
- Date 2 (Chapter 3): Wednesday, 22.04.2026 (15:30 - 18:00)
- Date 3 (Chapter 4): Wednesday, 13.05.2026 (15:30 - 18:00)
- Date 4 (Chapter 5 + 6): Wednesday, 27.05.2026 (15:30 - 18:00)
- Date 5 (Discussion of open questions / exam preparation): Wednesday, 10.06.2026 (15:30 - 18:00)
- Oral exams: Thursday, 09.07.2026 and Friday, 10.07.2026
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1920 €
Informatik und Mathematik, deutsch
Big (Social) Data Analytics - Methoden und Anwendungen
Heutzutage stehen Unternehmen enorme Datenmengen bspw. aus Online Social Networks zur Verfügung. Die zielgerichtete und fundierte Analyse dieser Daten ermöglicht eine verbesserte Entscheidungsunterstützung und birgt großes Potenzial, bspw. in den Bereichen Produktentwicklung, Marketing und Customer Relationship Management. Im Modul „Big (Social) Data Analytics“ werden hierfür zentrale Methoden vermittelt und fallstudienbasiert illustriert.
Präsenztermine:
- Donnerstag, 21. Mai 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 22. Mai 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
- Donnerstag, 9. Juli 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 10. Juli 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
Microcredentialreihe (4 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 920 €
Psychologie und Pädagogik, deutsch
Microcredentialreihe Lernen
Haben Sie heute schon gelernt?
Vier Masternuggets für erfolgreiches Lernen
-
- Masternugget (1) “Was bedeutet Lernen?” Start: aktuell keine Termine
- Masternugget (2) “Was macht einen erfolgreichen Lernenden aus?” Start: aktuell keine Termine
- Masternugget (3) “Wie werde ich zum erfolgreichen Lernenden?” Start: 09.12.2025, 17:30-19:00 Uhr | Abschluss: 19.01.2026, 17:00-18:15 Uhr
- Masternugget (4) "Selbstreguliert Lernen in analogen und digitalen Welten" Start: 21.10.2025, 17:45-19:15 Uhr | Abschluss: 08.12.2025, 17:45-19:00 Uhr Nachzügler-Kickoff: 17.11. 2025, 17:45-19:15 Uhr Dieses Nugget ist kostenfrei für schulische Lehrkräfte aus allen deutschen Bundesländern.
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1920 €
Informatik und Mathematik, deutsch
Numerische Methoden für Data Science
Durch das Wachstum an Datenvolumen stehen Unternehmen vor der Herausforderung, diese extrem großen Datenmengen ("Big Data") speichern und analysieren zu können. Dies ist entscheidend, um sie für weitere Prozesse zu verwenden. Herkömmliche algorithmische Methoden, die alle Daten betrachten, sind entweder nicht mehr anwendbar oder benötigen zu lange Rechenzeiten. In diesem Modul werden Sie numerische Methoden, Verfahren und Algorithmen kennenlernen, die auch für große Datenmengen noch effizient arbeiten und so erlauben, aus größeren Datenmengen Muster zu erkennen und wichtige Informationen zu extrahieren.
Präsenztermine:
- Freitag, 17. Oktober 2025, 9:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 21. November 2025, 9:00 - 17:00 Uhr
- Samstag, 6. Dezemeber 2025, 9:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 9. Januar 2026, 9:00 - 17:00 Uhr
Klausur:
- wird noch bekannt gegeben
Teilnahmebestätigung — Workshop (vor Ort), 1120 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
KI in der Versicherung - Wie Versicherer ihre Daten intelligent nutzen können - Intensivkurs
Die Digitalisierung hat inzwischen die Versicherungsbranche erreicht. Sowohl durch verbesserte Services für Kunden (z.B. im Internet) als auch durch optimierte Prozesse im Unternehmen entstehen sehr große Datenmengen (vgl. laufende Big Data Diskussion). Dabei ist zu beobachten, dass oftmals viele Informationen aus den Daten ungenutzt bleiben. Gezielt Informationen aus verfügbaren Daten zu gewinnen, wird zukünftig zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor für Versicherer. Hier bilden Methoden des Predictive Modeling und insbesondere Machine-Learning-Verfahren die Grundlage, um die Daten intelligent zu nutzen. Im Intensivkurs richten wir unseren Fokus auf das sog. Modelltuning für die im Basiskurs vorgestellten Data-Analytics-Verfahren. Nach kurzen Wiederholungen der einzelnen Modelle zur Auffrischung für die Verwendung im weiteren Workshop vermitteln wir, wie in einem einheitlichen automatisierten Prozess eine Fülle an verschiedenen Data-Analytics-Verfahren trainiert, optimiert und miteinander verglichen werden, um ein bestmögliches Vorhersagemodell herzuleiten. Dazu wird aufgezeigt, wie das Modelltraining der verschiedenen Modelle samt der daten-, anwendungs- und modellgetriebenen Datenvorverarbeitung übergreifend in konsistente Validierungsstrategien und -kriterien eingebettet wird. Zentraler Bestandteil des Kurses sind dabei die Bedeutung und Wechselwirkung der Hyperparameter der Modelle sowie die verschiedenen Möglichkeiten und das grundsätzliche performante Vorgehen beim Modelltuning. Weiterer Fokus des Intensivkurses sind grafische Möglichkeiten, die Güte der entstandenen Modelle zu vergleichen und die Einflüsse einzelner Merkmale approximativ zu erklären. Bei all diesen Aspekten (Datenaufbereitung, Modellkalibrierung, Hyperparametertuning, Visualisierungen etc.) kann der Einsatz von Generative AI hilfreich und effizienz-steigernd sein. Termin:
- geplant für Herbst 2026 Anmeldung für Warteliste möglich
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1920 €
Informatik und Mathematik, deutsch
Stochastische Modellierung und Simulation
Im Modul „Stochastische Modellierung und Simulation“ werden die zentralen Begriffe, Zusammenhänge und Methoden der Stochastik intuitiv eingeführt und anhand zahlreicher Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungen, die von den Studierenden selbstständig bearbeitet und zu den Präsenzterminen gemeinsam mit dem Mentor besprochen werden, sollen ein tieferes Verständnis für die vermittelte Thematik schaffen. Die in diesem Modul gelehrten Inhalten bilden nicht nur die Grundlage für weitere mathematische Module, insbesondere „Angewandte Statistik und prädiktive Methoden“, sondern werden auch in den meisten Modulen der Bereiche Wirtschaftswissenschaften und Informatik als zentrale Bestandteile wieder aufgegriffen.
Präsenztermine:
- Freitag, 7. November 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 12. Dezember 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 16. Januar 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 13. Februar 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
Zertifikat (4 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 180 €
Informatik und Mathematik, deutsch, englisch
Grundlagen der Mathematik
Der Einführungskurs “Grundlagen der Mathematik” vermittelt den Studierenden Grundkenntnisse der höheren Mathematik und soll ihnen dadurch den Einstieg in das berufsbegleitende Studium bzw. den studienbedingten Wechsel von einer Hochschule an eine Universität erleichtern. Nach Abschluss des Kurses haben die Studierenden einen Überblick über die wichtigsten Themengebiete der Analysis und Linearen Algebra. Insbesondere beherrschen die Studierenden elementare Beweistechniken und sind mit den grundlegenden Begriffen der Mengenlehre, Vektorräumen und Matrizen vertraut. Zusätzlich haben die Studierenden einen Überblick über die Eigenschaften, die eine Funktion charakterisieren, hierzu zählen vor allem die Stetigkeit und Differenzierbarkeit einer Funktion. Außerdem machen sich die Studierenden mit den Definitionen der Konvergenz für Folgen und Reihen und dem Rechnen mit Grenzwerten vertraut. Auf Basis dieses Einführungsmoduls sind die Teilnehmer/Innen in der Lage weiterführende, mathematisch orientierte Veranstaltungen zu besuchen.
Zeitplan
Woche 1: 23.03. - 29.03.2026- Elementare Beweistechniken
- Mengenlehre
- Vektorräume
- Online-Seminar zu Übungsblatt 1 und Übungsblatt 2
- Matrizen
- Online-Seminar zu Übungsblatt 3
- Folgen und Reihen
- Online-Seminar zu Übungsblatt 4
- Funktionen
- Online-Seminar zu Übungsblatt 5
- Online-Seminar zu Übungsblatt 6
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1590 €
Naturwissenschaften, Medizin, deutsch
Pharmazeutische Grundlagen & Antikörper-Engineering - HBC
Das Modul Pharmazeutische Grundlagen & Antikörper-Engineering vermittelt den Studierenden Kompetenzen in der Pharmakologie und Toxikologie, pharmazeutischen Biologie, pharmazeutischen Chemie und pharmazeutischen Technologie. Studierende lernen die modernen Prozesse und
Qualitätsanforderungen bei der Arzneimittelentwicklung und - herstellung von z.B. Biopharmazeutika kennen. Es werden die verschiedene pharmazeutische Darreichungsformen und die Verwendung von Hilfsstoffen vorgestellt. Verschiedene physiologische Abläufe werden erläutert und man wird in die Lage versetzt deren Verwendung als Arzneimitteltarget zu bewerten.
Desweitern werden die Wirkung, Anwendung und Risiken von Arzneimitteln (im Speziellen Biopharmazeutika), von Medizinprodukten, sowie von Arzneimittel- und Medizinproduktkombinationen sowie deren Analyse vermittelt. Sie werden in die Lage versetzt anhand vorgegebener Fragestellungen die Prinzipien der Funktion des Immunsystems und immunologischer Nachweisverfahren zu erläutern, sowie Problemfelder der Biomedizin und biotechnologischer Anwendungen, insbesondere bei der Therapie mit Biopharmazeutika zu erklären.
Certificate of Advanced Studies (15 LP/ECTS) — Blended Learning, 2160 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Pensionsversicherungsmathematik (CAS)
Das CAS setzt sich aus dem Modul „Grundlagen der Personenversicherungsmathematik“ und einer darauf aufbauenden Projektarbeit zusammen. Die Projektarbeit stammt aus dem Teilbereich Pensionsversicherung. Idealerweise bringen die Teilnehmer ein aktuelles Problem aus ihrem Arbeitsalltag in die Projektarbeit ein und lösen dieses anhand der im Modul erlernten Methoden und Praktiken. Sie gewinnen dabei ein vertieftes Wissen und Verständnis in demjenigen Teilgebiet, in dem sie sich spezialisieren, und erwerben dadurch wichtige weiterführende Kompetenzen in diesem Bereich.
Zertifikat (9 LP/ECTS) — Blended Learning, 1440 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Modellierung und Enterprise Risk Management
Das Modul erklärt die Entwicklung und den Einsatz von Modellen in der Versicherung. Dabei vermittelt er die mathematischen Grundlagen und Modelle des Asset-Liability-Managements in der Lebens- und in der Kompositversicherung. Er interpretiert den Risikobegriff aus unterschiedlichen Sichtweisen und beschreibt die Prozesse im Enterprise Risk Management. Ein weiterer Schwerpunkt sind die aufsichtsrechtlichen Konzepte in Europa. Es eignet sich zur Einarbeitung in die Thematik sowie zur Vorbereitung auf die entsprechende DAV-Grundwissenprüfung. Auf spezielle Umsetzungsprobleme oder verwendbare Softwarepakete geht der Kurs nicht ein. Kurs-Beginn:
- Dezember 2026
- Der Klausurtermin wird zeitnah festgelegt.
Zertifikat (3 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 810 €
Informatik und Mathematik, Management und Wirtschaft, deutsch
Recht und Ethik in der IT
Das Modul behandelt die grundlegenden rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen zum Umgang mit personenbezogenen Daten im Unternehmen und weiteren Aspekten. Die Studierenden lernen einerseits die grundlegenden Begriffe, rechtlichen Regelungen sowie Hintergründe und Zusammenhänge des Datenschutzrechts kennen. Andererseits werden Frameworks und Tools bereit gestellt, um allgemeinere ethische Fragen in den Blick zu bekommen und praktisch angehen zu können. Im Rahmen der rechtsbezogenen Übungen werden spezifische Verarbeitungssituationen und deren rechtliche Behandlung diskutiert. Im Rahmen der ethikbezogenen Übungen wird entweder ein Fallbeispiel anhand des VCIO-Modells oder eine Methode aus dem Ansatz der Socio-Technical Integration Research (STIR) zur Entscheidungsfindung durchgespielt. Die Studierenden sind nach erfolgreicher Absolvierung für datenschutzrelevante Fragestellungen sensibilisiert und in der Lage grundlegende Fragestellungen zu Verarbeitungssituationen und weiteren Vorgängen im Unternehmen zu beurteilen sowie anhand der gesetzlichen Regelungen und ethischen Ansätze eigene Lösungen zu erarbeiten.
Termine:
- Montag, 28. April 2025, 18:00 - 20:00 Uhr, virtueller Kick-Off Ethik
- Samstag, 21. Juni 2025, ca. 08:30 - 17:00 Uhr
- Samstag, 26. Juli 2025, ca. 09:00 - 17:00 Uhr, Abschluss mit Klausur
Master of Science (90 LP/ECTS) — Berufsbegleitendes Weiterbildungsstudium
Ingenieurwissenschaften, deutsch
Sensorsystemtechnik (M.Sc.)
Die Sensorik, das Kernthema des Masterstudiengangs „Sensorsystemtechnik“, ist eine der Schlüsseltechnologien unserer modernen Welt. Sensorsystemtechnik beinhaltet Entwurfsmethoden sowie Regelungs-, Kommunikations- und Informationstechniken, die es ermöglichen, die Komplexität von Systemen beherrschbar zu machen. Der Trend in der Sensortechnik geht zu immer komplexeren Systemen. Diese Systeme werten vielfältige Sensoren aus, fassen deren Daten geeignet zusammen und stellen sie in aufbereiteter Form dem Nutzer zur Verfügung. Immer mehr Signale werden maschinell (automatisch) ausgewertet, um Schlüsse aus vorhandenen Daten zu ziehen und Handlungsabläufe zu initiieren. Sensorsysteme sorgen in Regelkreisen für den effizienten Umgang mit Ressourcen, erhöhen die Sicherheit von Fahrzeugen, schützen Gesundheit und Leben in der Medizin, bilden einen Schutzschild gegen terroristische Übergriffe
Zertifikat (4 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 860 €
Ingenieurwissenschaften, deutsch
Radarsensoren
Dieses Modul soll die Lernenden in die Thematik einführen und den Blickpunkt auch auf neuere Entwicklungen lenken. Nach Abschluss des Moduls sollen die Studierenden in der Lage sein, Prinzipien der Hochfrequenztechnik und Mikrowellentechnik zum Entwurf und der messtechnischen Überprüfung von Systemen der Funkmesstechnik (Radartechnik) anzuwenden. Einführung in das Modul