Postgraduate Diploma in Datenpipelines für Elektrofahrzeugflotten und Predictive Maintenance
Online-Postgraduiertendiplom in Datenpipelines für Elektrofahrzeugflotten und Predictive Maintenance mit 800 Stunden. 8 Module zu Verordnung (EU) 2016/679 (DSGVO), Verordnung (EU) 2023/2854 (Data Act) und Apache Kafka. Persönlicher Tutor und offene Einschreibung.
Postgraduate Diploma in Datenpipelines für Elektrofahrzeugflotten und Predictive Maintenance — Studium aus der Schweiz
Die Schweiz setzt stark auf Elektromobilität, Batteriesysteme und Wasserstofftechnologien. Forschungseinrichtungen wie die Empa und das Paul Scherrer Institut arbeiten an Batteriematerialien, Brennstoffzellen und Ladeinfrastruktur. Unternehmen im Mittelland und in der Westschweiz entwickeln Komponenten, Antriebe und Speichersysteme. Regulatorisch sind das Bundesamt für Energie (BFE) und das Bundesamt für Strassen zuständig.
Gebühren für die Schweiz: CHF 1’000 (Schweizer Franken), mit Ratenzahlung und Arbeitgeberunterstützung.
Zuständige Stellen in der Schweiz
Typische Funktionen
Fragen aus der Schweiz
Wird ein Abschluss in Electromobility, Batteries & Hydrogen in der Schweiz anerkannt?
SEIUM vergibt private Qualifikationen, die nicht staatlich oder akkreditiert sind. Anerkennung entscheiden Arbeitgeber oder zuständige Stellen. Für Ingenieurtitel sind in der Schweiz der SIA und Swissengineering relevant. Im Bereich Batterien und Wasserstoff sind Sicherheitsnormen wichtig, die Arbeitgeber häufig selbst prüfen. Klären Sie die Anerkennung daher vorab mit Ihrem Zielunternehmen.
Welche Arbeitgeber in der Schweiz arbeiten in Elektromobilität, Batterie und Wasserstoff?
Die Schweiz hat Unternehmen im Bereich Brennstoffzellen, Energiespeicher, E-Mobilität und Zulieferung sowie Forschungsinstitute. Gefragt sind Kenntnisse in Batteriesystemen, Thermomanagement und Sicherheit. Arbeitgeber gewichten Projekterfahrung hoch. Ein privates Zertifikat sollte durch praktische Nachweise ergänzt werden.
Wie viel Zeit braucht das Studium und kann ich es mit Job und Finanzierung kombinieren?
Das Studium ist online und auf Englisch, mit einem zugewiesenen technischen Tutor. Ein Weiterbildungsprogramm umfasst 1900 Stunden, ein Zertifikatsprogramm 800 und ein Kurs 300 Stunden. Neben einer Vollzeitstelle ist die Planung anspruchsvoll. Die Gebühren lassen sich in Raten zahlen, und Ihr Arbeitgeber kann die Weiterbildung ganz oder teilweise finanzieren. Ein Visum ist nicht nötig.
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
Relevante Datenquellen einer Elektrofahrzeugflotte identifizieren.
Skalierbare Datenpipelines für Telematikdaten entwerfen.
Datenqualität und Einsatzbereitschaft der Daten sicherstellen.
Modelle der Predictive Maintenance entwickeln.
Modelle mit MLOps bereitstellen und überwachen.
Vorhersagen in den Flottenbetrieb integrieren.
Europäische Vorschriften zu Daten und künstlicher Intelligenz anwenden.
Für wen es gedacht ist
- Data Engineer, der sich auf Datenpipelines für Elektrofahrzeugflotten und Predictive Maintenance spezialisieren möchte.
- Flotten-Data-Scientist, der sich auf Datenpipelines für Elektrofahrzeugflotten und Predictive Maintenance spezialisieren möchte.
- MLOps-Ingenieur, der sich auf Datenpipelines für Elektrofahrzeugflotten und Predictive Maintenance spezialisieren möchte.
- Flottenwartungsleiter, der sich auf Datenpipelines für Elektrofahrzeugflotten und Predictive Maintenance spezialisieren möchte.
- Betriebsanalyst, der sich auf Datenpipelines für Elektrofahrzeugflotten und Predictive Maintenance spezialisieren möchte.
- Data Architect, der sich auf Datenpipelines für Elektrofahrzeugflotten und Predictive Maintenance spezialisieren möchte.
- Absolventen technischer oder naturwissenschaftlicher Studiengänge, die in Flottenbetreiber einsteigen möchten.
Womit Sie arbeiten
- Verordnung (EU) 2016/679 (DSGVO)
- Verordnung (EU) 2023/2854 (Data Act)
- Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung)
- UNECE-Regelung Nr. 155
- ISO 13374
- OCPP 2.0.1
- ISO 55000
- ISO/IEC 27001
8 Module · 800 Std.
1.1Flottentypen: Lieferung, Bus, Taxi und Carsharing1.2Zentrale Signale von Fahrzeug, Batterie und Ladeinfrastruktur1.3Datenquellen für Telematik und Laden1.4Protokolle OCPP und OCPI beim Laden1.5Datenvolumen, Geschwindigkeit und Vielfalt1.6Eigentum und Zugang zu Fahrzeugdaten1.7Datenschutz und Anonymisierung von Fahrten1.8Geschäftliche Anforderungen der Betreiber1.9Anwendungsfälle der Predictive Maintenance1.10Workshop: Inventar der Datenquellen einer Flotte
2.1Lambda- und Kappa-Architekturen2.2Streaming-Erfassung mit Apache Kafka2.3Batch-Verarbeitung mit Apache Spark2.4Data Lake, Data Warehouse und Lakehouse2.5Spaltenorientierte Formate Parquet und Delta2.6Orchestrierung mit Apache Airflow2.7Datenschemata und Verträge2.8Gestaltung für Skalierbarkeit und Kosten2.9Infrastruktur als Code2.10Praxis: Erfassungspipeline mit Kafka und Spark
3.1Automatisierte Validierung mit Great Expectations3.2Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern3.3Synchronisierung von Signalen mit unterschiedlichen Frequenzen3.4Resampling und zeitliche Aggregation3.5Feature Engineering für Batterien und Motoren3.6Kennzeichnung von Fehlerereignissen3.7Datenherkunft und Katalog3.8Versionierung von Datensätzen3.9Dokumentation und Datenwörterbuch3.10Labor: Bereinigung von BMS-Daten mit pandas
4.1Korrektive, präventive und prädiktive Strategien4.2Fehlerklassifikation mit Gradient Boosting4.3Überlebens- und Risikomodelle4.4Prognose der Restnutzungsdauer von Komponenten4.5Anomalieerkennung in Zeitreihen4.6Wartung von Reifen, Bremsen und Batterie4.7Klassenungleichgewicht bei Fehlerdaten4.8Geschäftsorientierte Bewertungskennzahlen4.9Interpretierbarkeit mit SHAP-Werten4.10Praxis: Fehlerprognosemodell mit XGBoost
5.1Lebenszyklus von Modellen im Produktivbetrieb5.2Modellregister mit MLflow5.3Bereitstellung im Batch- und Echtzeitbetrieb5.4Überwachung von Data Drift5.5Automatisches Neutraining von Modellen5.6Tests von Modellen und Daten5.7Container und Kubernetes5.8Kosten des Cloud Computing5.9Sicherheit von Pipelines5.10Workshop: Bereitstellung eines Modells mit MLflow
6.1Integration in Flottenmanagementsysteme6.2Planung von Arbeitsaufträgen6.3Optimierung der Fahrzeugverfügbarkeit6.4Ersatzteilmanagement mit Prognose6.5Optimierung von Ladevorgängen und Energie6.6Dashboards für Werkstattleiter6.7Warnungen und Benachrichtigungen für Fahrer6.8Messung der erzielten Einsparungen6.9Change Management in Werkstätten6.10Fallstudie: Flotte von 200 Lieferfahrzeugen
7.1Datenschutz-Grundverordnung7.2Europäische Data-Act-Verordnung7.3Cybersicherheit von Telematik nach R1557.4Datenzugangsverträge mit Herstellern7.5Ethik und Verzerrungen in Vorhersagemodellen7.6Europäische Verordnung über künstliche Intelligenz7.7Aufbewahrungs- und Löschrichtlinien7.8Prüfung und Nachvollziehbarkeit von Modellen7.9Unternehmensweite Datenverwaltung7.10Fallstudie: Datenschutz-Folgenabschätzung
8.1Definition des Geschäftsfalls8.2Architektur der Datenpipeline8.3Vorbereitung des Datensatzes8.4Ausgewähltes Prognosemodell8.5MLOps-Plan8.6Integration in die Werkstatt8.7Wirkungskennzahlen8.8Plan zur Datenverwaltung8.9Bericht und Präsentation8.10Abschlussbesprechung mit dem Tutor
Wie Sie lernen
Vollständig 100 % online auf dem Campus von SEIUM, mit herunterladbarem Material, aufgezeichneten Unterrichtseinheiten und einem persönlichen technischen Tutor. Es gibt keine festen Stundenpläne: Die Studierenden schreiten innerhalb des Jahrgangs in ihrem eigenen Tempo voran, sodass sich das Studium mit Berufstätigkeit kombinieren lässt.
Jedes Modul verbindet Theorie, angeleitete Lektüre der Originalnorm und praktische Übungen. Die eingesetzte Software ist Apache Kafka, Apache Spark, Apache Airflow, MLflow, Python mit scikit-learn, in kostenlosen, akademischen oder Testversionen. Die Prüfverfahren werden anhand realer Verfahren zur Fehlerprognose in elektrischen Lieferflotten, dem Aufbau von Telematik-Datenpipelines und der Bereitstellung von Modellen mit MLOps behandelt. Die Bewertung erfolgt modulweise laufend sowie durch das abschließende integrierende Projekt.
Von Anfang bis Ende umsetzen
Ihr Abschlussprojekt folgt dem realen Ingenieursablauf Schritt für Schritt und wird von Ihrem Tutor begleitet und geprüft.
Ermitteln Sie die relevanten Datenquellen einer Elektroflotte.
Entwerfen Sie skalierbare Datenpipelines für Telematikdaten.
Sicherstellung der Datenqualität und Verarbeitungsbereitschaft.
Entwickeln Sie Modelle für die vorausschauende Wartung.
Stellen Sie Modelle mithilfe von MLOps bereit und überwachen Sie diese.
Wohin es Sie führt
Voraussetzungen
- Vorherige technische Ausbildung oder Berufserfahrung in der Branche. Ein Hochschulabschluss ist nicht erforderlich.
- Internetanschluss und ein Computer, der die Software des Programms ausführen kann.
- Ausreichende Englischkenntnisse, um technischen Regulierungstexten folgen zu können.
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, verteilt auf 6 bis 8 Monate. Das entspricht durchschnittlich 10 bis 15 Stunden pro Woche und ist mit einer Vollzeitbeschäftigung vereinbar.
Sie arbeiten mit Apache Kafka, Apache Spark, Apache Airflow, MLflow und Python mit scikit-learn. Es werden kostenlose, akademische oder Testversionen verwendet; wo es eine kostenlose Alternative gibt, nennt der Tutor diese.
Ein eigenes Zertifikat von SEIUM nach bestandener kontinuierlicher Bewertung und dem integrierenden Projekt. Es handelt sich um eine institutionelle Weiterbildung und nicht um einen offiziellen staatlichen Abschluss.
Ja. Module, die in einem Kurs oder einem Zertifikatsprogramm im gleichen Bereich bestanden wurden, werden auf das Aufbauprogramm angerechnet. Prüfen Sie bei der Einschreibung die Richtlinien zur Anrechnung.
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