Angebote der SAPS
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1290 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, englisch
Project Management - Processes, Activities and Practices
Sie stehen vor der Herausforderung in Ihrem Unternehmen komplexe, interdisziplinäre Aufgaben zu planen, zu realisieren und sie zu überwachen? Sie benötigen ein geeignetes Monitoring-Konzept für Ihre Projekte? Oder Sie koordinieren die Arbeit in Projektteams und übernehmen Requirements und Aufgaben eines Projektmanagers? Sie benötigen ein geeignetes Framework für die Durchführung Ihrer Projekte? Sie koordinieren die Arbeit in Projektteams, die eventuell auf mehrere Standorte aufgeteilt sind? Sie übernehmen Führungsaufgaben im Projekt oder die komplette Verantwortung für den Projekterfolg gegenüber dem Kunden und Ihrer Firma? Im Zertifikatskurs Project Management - Processes, Activities and Practices lernen Sie Techniken und Prozesse auf der Basis von Best Practices der Project Management Community kennen und wenden diese in Beispielen praktisch an. Sie lernen die Herausforderungen kennen, die Ihnen im Projektmangement begegnen, und Sie sind in der Lage Maßnahmen zum Beispiel im Risk- und Opportunity Management oder Qualitätsmanagement abzuwägen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können um den Erfolg Ihres Projekts sicherzustellen. Aufgrund Ihrer im Kurs erworbenen Expertise sind Sie bestens darauf vorbereitet, die volle Verantwortung für ein Projekt zu übernehmen. Kick-off on Campus
- Saturday, 24 October 2026, 10:00–6:00 p.m.
- Saturday, 23 January 2027, 10:00–6:00 p.m.
- Saturday, 6 February 2027, 10:00–6:00 p.m.
- One online meeting will be held in December 2026 and another in mid-January 2027. The dates will be discussed during the kick-off meeting on 24 October.
- will take place in weeks 7 and 8
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1290 €
Psychologie und Pädagogik, Informatik und Mathematik, deutsch
Technische Grundlagen der Medienentwicklung
Für Gestalter von oder Verantwortliche für Weiterbildungs- oder Online-Lernangeboten ist ein grundlegendes Wissen darüber, wie verschiedene Medientypen aufgenommen bzw. erzeugt, verarbeitet, gespeichert, präsentiert und zu einer mediengestützten Benutzungsschnittstelle kombiniert werden, essenziell. Weiterhin ist ein grundlegendes Verständnis der Mensch-Computer-Interaktion für den Entwurf, die Gestaltung und die Evaluation von interaktiven Lehr- und Lernanwendungen notwendig, um effektive, effiziente und zufriedenstellende Benutzungsschnittstellen entwickeln zu können. Das hierfür benötigte Grundlagenwissen sowie einen Einblick in die praktische Umsetzung werden im Rahmen des Moduls „Technische Grundlagen der Medienentwicklung“ vermittelt. Das Modul gehört zum berufsbegleitenden Masterstudiengang „Instruktionsdesign“, der sich mit allen Aspekten des Lehrens und Lernens durch mediale Instruktion beschäftigt. Der Studiengang der Universität Ulm vereint alle dazu notwendigen Kompetenzen in Psychologie, Pädagogik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften sowie Statistik und Forschungsmethoden. Der Fokus liegt dabei auf der Gestaltung von Weiterbildungs- oder Online-Lernangeboten.
Start
- Einführung in die Lernplattform über Videokonferenz, Dozent Steffen Moser
- Kickoff über Videokonferenz am Freitag, 24. April 2026 von 09:00 - 10:30 Uhr
Online-Präsenztermine
- Donnerstag, 16. Juli 2026, 14:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 17. Juli 2026, 09:00 - 18:00 Uhr
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
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, 30. Oktober 2026, 9:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 20. November 2026, 9:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 18. Dezember 2026, 9:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 5. Februar 2027, 9:00 - 17:00 Uhr
Klausur:
- wird noch bekannt gegeben
Zertifikat (3 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 810 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Technologieakzeptanz im Zeitalter der Digitalisierung
Im Modul „Technologieakzeptanz im Zeitalter der Digitalisierung“ werden den Teilnehmern zunächst Grundlagen der Technologieakzeptanz sowie relevante Technologien vermittelt. Auf Basis anschaulicher Fallstudien werden wesentliche Einflussfaktoren sowie Maßnahmen zur Steigerung der Technologieakzeptanz erarbeitet. Die Teilnehmer sollen in die Lage versetzt werden, die wesentlichen Fragestellungen rund um das Phänomen der Technologieakzeptanz selbstständig beantworten zu können, um somit die Chancen der technologischen Neuerungen optimal nutzen zu können. Termine:
- Das Modul wird im SoSe 2026 nicht angeboten.
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 findet vom 15.03.2027 – 30.09.2027 statt und beinhaltet einen festen wöchentlichen Online-Termin am Donnerstagabend, jeweils von 19:00 – 20:30 Uhr.
Online-Termine 2026:
- 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
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1920 €
Informatik und Mathematik, deutsch
Mathematische Optimierung betrieblicher Prozesse
Welche Produkte in welchem Umfang soll ein Unternehmen wann produzieren, um gleichzeitig die Nachfrage zu befriedigen, die Produktionskapazitäten auszunutzen und den vorhandenen Lagerplatz einzuhalten? Wann soll welcher Produktionsauftrag auf welcher Maschine einer Fabrik ausgeführt werden, um die Produktionslinien optimal auszulasten? Wie sollten die unterschiedlich qualifizierten Mitarbeiter einer Beratung auf die anstehenden Projekte verteilt werden, um diese effizient zu bewältigen? Dies sind gängige Probleme, die oftmals im Firmenalltag von erfahrenen Planern von Hand gelöst werden. Die Komplexität dieser Probleme steigt jedoch gewöhnlich exponentiell, sodass die händische Planung langwierig wird und nur suboptimale Lösungen liefert. Hier setzt mathematische Optimierung an. Sie lernen in diesem Kurs, welche Möglichkeiten es gibt, Produktionsprozesse und Ressourceneinteilungen mathematisch zu modellieren, und welche Algorithmen geeignet sind, diese zu optimieren. Anhand realitätsnaher Beispiele werden Sie unter Einsatz von Python üben, die Theorie in Praxis umzusetzen.
Präsenztermine:
- Samstag, 16. Mai 2026, 09:30 - 17:30 Uhr
- Samstag, 13. Juni 2026, 09:30 - 17:30 Uhr
- Samstag, 11. Juli 2026, 09:30 - 17:30 Uhr
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
Zertifikat (12 LP/ECTS) — Blended Learning, 1500 €
Informatik und Mathematik, deutsch
Aktuarwissenschaften: Vorbereitungskurs für die mathematische Zulassungsprüfung der DAV
Bei den Lernzielen der DAV zur mathematischen Zulassungsprüfung steht einleitend: „Das durch die Eingangsprüfung in Mathematik geprüfte Wissen ist nicht gleichwertig mit den Anforderungen der Zulassungsordnung nach Absatz 2, Satz 1, Abschnitt a). Vielmehr soll durch die Eingangsprüfung in Mathematik der Nachweis geführt werden, dass der (die ) Bewerber(in) über ein solides mathematisches Wissen verfügt, komplexe mathematische Zusammenhänge erfassen und korrekt wiedergeben kann, ein gutes Abstrahierungsvermögen besitzt und in der Lage ist, für praktische Fragestellungen eine mathematische Lösung zu finden. Das geprüfte Wissen soll eine ausreichende Basis bieten, die mathematischen Anforderungen der DAV bzgl. Aus- und Weiterbildung selbständig zu erfüllen.“ Entsprechend eignen sich die Teilnehmenden in diesem Kurs das mathematische Grundwissen, die mathematischen Techniken in Linearer Algebra und Analysis an, welches für die Ausbildung zum Aktuar-DAV und die berufliche Praxis benötigt werden.
Kursbeginn
- Montag, 11. Mai 2026
Begrüßungsveranstaltung
- Dienstag, 12. Mai 2026, 18:00 Uhr online
Zertifikat (9 LP/ECTS) — Blended Learning, 1440 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Finanzmathematik und Risikobewertung
Die Bewertung und Steuerung von Aktienportfolios, derivativen Finanzinstrumenten (z.B. Optionen, Swaps) und strukturierten Produkten steht im Mittelpunkt der Finanzmathematik. Dazu werden verschiedene Modelle (Markowitz, CAPM, Zinsstruktur, Black-Scholes, Binomial) einschließlich der notwendigen mathematischen Voraussetzungen untersucht und auf Beispiele angewendet. Die Absolventen können grundlegende Prinzipien und Techniken der Finanzmathematik verstehen und anwenden. Sie sind in der Lage finanzmathematische Fragestellungen zu bearbeiten und elementare Probleme zu lösen. Sie lernen die zugrundeliegenden probabilistischen Techniken und Resultate kennen und vertiefen diese. Das Modul eignet sich zur Einarbeitung in die Thematik sowie zur Vorbereitung auf die entsprechende DAV-Grundwissenprüfung. Kursbeginn:
- Mai 2026
- auf Anfrage beim Studiengangkoordinator Ralf Boenke