Zertifikatsprogramm in Experimentierung und datenbasierter Entscheidungsfindung
Online-Postgraduiertendiplom mit 800 Stunden in Experimentierung und datengestützten Entscheidungen, gegliedert in 8 Module: Statistik für Experimente, Gestaltung von A/B-Tests, fortgeschrittene Analyse, Kausalinferenz, Experimentierung in der Mobilität und Entscheidungsfindung mit ISO 3534-3, der DSGVO und Python (statsmodels), mit einem zugewiesenen technischen Tutor.
Zertifikatsprogramm in Experimentierung und datenbasierter Entscheidungsfindung — Studium aus der Schweiz
Produktdesign und Benutzerschnittstellen haben in der Schweiz traditionell einen hohen Stellenwert, etwa in der Uhren-, Medizintechnik- und Konsumgüterindustrie. Hochschulen wie die ZHdK, die HSLU und die ECAL bilden Designerinnen und Designer aus, während Unternehmen wie Swatch Group oder Logitech auf Usability und Ästhetik setzen. Normen für Usability und Ergonomie werden über die Schweizerische Normen-Vereinigung (SNV) und internationale ISO-Standards geregelt. Die Verbindung von Technik und Gestaltung ist in vielen Branchen gefragt.
Gebühren für die Schweiz: CHF 1’190 (Schweizer Franken), mit Ratenzahlung und Arbeitgeberunterstützung.
Zuständige Stellen in der Schweiz
Typische Funktionen
Fragen aus der Schweiz
Wird ein Abschluss in Design, HMI & Product in der Schweiz anerkannt?
SEIUM-Abschlüsse sind private Qualifikationen und keine staatlichen Titel. Für Designberufe gibt es in der Schweiz keinen geschützten Titel, die Anerkennung hängt daher von Arbeitgebern und Kunden ab. Hochschulen wie die ZHdK oder die HGK sind bekannte Ausbildungswege mit staatlicher Anerkennung. Ein SEIUM-Abschluss ist eine ergänzende Qualifikation.
Welche Arbeitgeber in der Schweiz suchen Fachleute für HMI und Produktdesign?
Gefragt sind Medtech-, Uhren- und Maschinenbauunternehmen, Software-Firmen und Designagenturen. Wichtig sind Kenntnisse in Benutzerforschung, Interaktionsdesign und Prototyping. Arbeitgeber schauen vor allem auf Portfolios und Projekterfahrung. Ein Abschluss unterstützt Ihre Bewerbung, ersetzt jedoch kein überzeugendes Portfolio.
Ist das Studium neben der Arbeit praktikabel und brauche ich Englisch-Kenntnisse?
Das Studium ist vollständig online und auf Englisch, daher sind gute Englischkenntnisse nötig. Ein Visum ist nicht erforderlich, wenn Sie von zu Hause aus studieren. Die Programme reichen von 300 bis 1900 Stunden. Sie erhalten einen technischen Tutor. Die Gebühren sind in Raten zahlbar, und eine Arbeitgeberfinanzierung ist möglich.
Übernehmen Sie die Kontrolle.
Führen Sie einen echten ingenieurtechnischen Zielkonflikt aus diesem Fachgebiet durch. Bewegen Sie die Regler, beobachten Sie die Reaktion des Modells in Echtzeit und meistern Sie die Herausforderung.
Was Sie danach können
Prüfbare Hypothesen formulieren und mit geschäftlichen Entscheidungen abstimmen.
Statistische Grundlagen auf die Gestaltung von Experimenten anwenden.
A/B-Tests entwerfen, die gegenüber gängigen Verzerrungen und Fehlern robust sind.
Experimente mit fortgeschrittenen Techniken zur Varianzreduktion analysieren.
Kausale Effekte schätzen, wenn kein Experiment möglich ist.
Experimentierung an Fahrzeuge und Mobilitätsdienste anpassen.
Experimentelle Ergebnisse in dokumentierte Entscheidungen übersetzen.
Für wen es gedacht ist
- Data Scientists, die sich auf Experimentierung spezialisieren.
- Produktanalysten, die A/B-Tests entwerfen und auswerten.
- Produktmanager, die Entscheidungen auf Evidenz stützen möchten.
- Quantitative Forschende, die mit Beobachtungsdaten arbeiten.
- Entscheidungsanalysten, die Führungsteams unterstützen.
- Ingenieure, die Experimentierplattformen entwickeln.
- Absolventinnen und Absolventen der Ingenieur- oder Naturwissenschaften, die in digitale Produktteams einsteigen möchten.
Womit Sie arbeiten
- ISO 3534-3 (Statistik – Vokabular der Versuchsplanung)
- Verordnung (EU) 2016/679 (Datenschutz-Grundverordnung)
- ISO 3534-1 (Statistik – allgemeine statistische Begriffe und Wahrscheinlichkeit)
- ISO 5725-2 (Wiederhol- und Vergleichpräzision von Messverfahren)
- ISO/IEC 25012 (Datenqualitätsmodell)
- Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung)
- Richtlinie 2005/29/EG (unlautere Geschäftspraktiken)
- Python (statsmodels)
- R
- GrowthBook
- Optimizely
- Eppo
8 Module
1.1Evidenzbasierte Entscheidungen1.2Kognitive Verzerrungen bei der Entscheidungsfindung1.3Hypothesen und die wissenschaftliche Methode1.4Hierarchie der Evidenz1.5Experimentierung in führenden digitalen Unternehmen1.6Reifegrad der Experimentierung1.7Ethik des Experimentierens mit Nutzenden1.8Kommunikation von Unsicherheit1.9Entscheidungen mit unvollständigen Daten1.10Workshop: Formulierung prüfbarer Hypothesen
2.1Verteilungen und Variabilität2.2Hypothesentests2.3Interpretation des p-Werts2.4Konfidenzintervalle2.5Statistische Power und Stichprobengröße2.6Minimal nachweisbarer Effekt2.7Fehler 1. und 2. Art2.8Der Bayes-Ansatz zur Inferenz2.9Mehrfachvergleiche und Korrektur2.10Praxis: Berechnung der Stichprobengröße
3.1Randomisierungseinheit3.2Primäre Kennzahlen und Schutzmetriken3.3Dauer und Saisonalität3.4A/A-Kalibrierungstests3.5Verhältnisabweichung der Stichproben (Sample Ratio Mismatch)3.6Neuheits- und Lerneffekte3.7Interferenz und Netzwerkeffekte3.8Multivariate und faktorielle Tests3.9Experimentierplattformen3.10Labor: Gestaltung eines Onboarding-A/B-Tests
4.1Varianzreduktion mit CUPED4.2Sequenzielle Analyse mit vorzeitigem Abbruch4.3Heterogenität der Behandlungseffekte4.4Verhältniskennzahlen und die Delta-Methode4.5Bootstrap-Resampling von Kennzahlen4.6Segmentanalyse4.7Langfristige Effekte4.8Multi-Armed-Bandit-Algorithmen4.9Metaanalyse von Experimenten4.10Fallstudie: Analyse eines Tests mit Verhältnisabweichung der Stichproben
5.1Beobachtungsdaten und Confounding5.2Differenz-von-Differenzen5.3Regression-Discontinuity-Designs5.4Schätzung mit Instrumentalvariablen5.5Propensity-Score-Matching5.6Synthetische Kontrollmethode5.7Bayessche strukturelle Zeitreihenmodelle5.8Gerichtete azyklische kausale Graphen5.9Annahmen und Grenzen5.10Praxis: Differenz-von-Differenzen mit Python
6.1Experimente in vernetzten Fahrzeugen6.2Funktionstests über OTA-Updates6.3Flottenexperimente6.4Sicherheitsgrenzen beim Experimentieren6.5Experimente in HMI-Studien6.6Preisexperimente6.7Geografische Experimente nach Zonen6.8Experimente mit kleinen Stichproben6.9Nutzerversuche im Labor6.10Fallstudie: Test einer Assistenzfunktion in einer Flotte
7.1Entscheidungsrahmen7.2Überprüfung von Experimenten7.3Repositorium der Erkenntnisse7.4Kommunikation mit Stakeholdern7.5Visualisierung der Ergebnisse7.6Opportunitätskosten7.7Priorisierung von Experimenten7.8Governance der Experimentierung7.9Typische Entscheidungsfehler7.10Workshop: simuliertes Entscheidungsgremium
8.1Geschäftsproblem8.2Hypothesen und Kennzahlen8.3Detailliertes Versuchsdesign8.4Power-Berechnung8.5Analyse der Ergebnisse8.6Ergänzende Kausalinferenz8.7Entscheidungsempfehlung8.8Plan für die Nachverfolgung8.9Bericht und Präsentation8.10Abschlussprojekt: finale Überprüfung mit dem Tutor
Wie Sie lernen
Das Programm findet zu 100 % online auf dem Campus von SEIUM statt und umfasst herunterladbare Materialien, aufgezeichnete Unterrichtseinheiten und einen zugewiesenen technischen Tutor. Es gibt keine festen Stundenpläne: Innerhalb jedes Durchgangs schreiten Sie in Ihrem eigenen Tempo voran, sodass sich das Studium gut in Ihren Beruf integrieren lässt.
Jedes Modul verbindet Theorie, angeleitete Lektüre der Originalnorm und praktische Übungen. Sie arbeiten mit Python (statsmodels), R, GrowthBook, Optimizely und Eppo, in kostenlosen, akademischen oder Evaluierungsversionen. Die Übungen orientieren sich an realen Verfahren: Entwurf und Analyse von A/B-Tests in digitalen Produkten, Studien zur Kausalinferenz mit Beobachtungsdaten sowie Funktionsexperimente in vernetzten Flotten. Die Bewertung erfolgt laufend pro Modul sowie durch das abschließende integrierende Projekt.
Behandelte Normen: ISO 3534-3, Verordnung (EU) 2016/679, ISO 3534-1, ISO 5725-2, ISO/IEC 25012, Verordnung (EU) 2024/1689, Richtlinie 2005/29/EG.
Von Anfang bis Ende umsetzen
Ihr Abschlussprojekt folgt dem realen Ingenieursablauf Schritt für Schritt und wird von Ihrem Tutor begleitet und geprüft.
Wohin es Sie führt
Voraussetzungen
- Vorherige technische Ausbildung oder Berufserfahrung im Sektor. Ein Hochschulabschluss ist nicht erforderlich.
- Internetverbindung und ein Computer, der die Software des Programms ausführen kann.
- Englischkenntnisse, die zum Lesen technischer Normen ausreichen.
Bereit zu starten?
Senden Sie noch heute Ihre Bewerbung. Unser Zulassungsteam antwortet Ihnen innerhalb von 72 Stunden mit Ihrem Studienplan und den Finanzierungsmöglichkeiten.
Häufig gestellte Fragen
Das Programm umfasst insgesamt 800 Stunden über 6–8 Monate. Innerhalb jedes Durchgangs bestimmen Sie Ihr eigenes Tempo, und Ihr Tutor hilft Ihnen, die Arbeitsbelastung mit Ihrem Beruf in Einklang zu bringen.
Sie arbeiten mit Python (statsmodels), R, GrowthBook, Optimizely und Eppo, und zwar in kostenlosen, akademischen oder Testversionen. Ihr Tutor nennt die kostenlose Alternative überall dort, wo es eine gibt.
Ein Zertifikatsprogramm des SEIUM Institute, das nach bestandener kontinuierlicher Bewertung und dem Abschlussprojekt verliehen wird. Es handelt sich um eine eigene Qualifikation von SEIUM, nicht um einen staatlich anerkannten Studienabschluss; ihre Anerkennung hängt vom absolvierten Programm und den Bestimmungen des jeweiligen Landes ab.
Ja. Bestandene Module werden in einem weiterführenden Programm im selben Bereich (Postgraduiertendiplom oder Weiterbildungsprogramm) anerkannt. Erkundigen Sie sich bei der Einschreibung nach der Anerkennungsregelung.
Vorherige fachliche Ausbildung oder Berufserfahrung im Sektor (kein Hochschulabschluss erforderlich), ein Computer, der die Programmsoftware ausführen kann, sowie Englischkenntnisse, die für das Lesen technischer Normen ausreichen.
Die Starttermine werden für jeden Jahrgang vom Lehrkörper von SEIUM festgelegt. Unser Zulassungsteam bestätigt Ihnen bei der Bewerbung den nächsten verfügbaren Termin.
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