Data Science & Intelligent Analytics* BB
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Data Science & Intelligent Analytics* BB

Masterstudiengang

* Start vorbehaltlich der Genehmigung durch das FH-Kollegium

Profil des Studiengangs

Die Bedeutung digitaler Fakten zur realen Arbeitswelt nimmt in Zeiten der Digitalisierung stetig zu. Obwohl Daten schon seit jeher dazu genutzt wurden, unternehmerische Prozesse zu unterstützen, bieten wachsende Datenspeicher und die sich stetig verbessernden Möglichkeiten zur automatisierten Datenanalyse neue und oft ungenutzte Potentiale. Um bestmögliche Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen zu erzielen, müssen sich Data Scientists zudem an Anwendungsdisziplinen orientieren.

Highlights

  • Top Karrierechancen durch Kombination von fachlichem Knowhow und Anwendungswissen
  • Training mit realen Daten und neuesten Auswertungstools
  • Praxisorientiertes Spezialwissen in z.B.: Visual Analytics, Big Data Processing, Machine Learning, Business Intelligence
  • Anwendungsorientiertes Spezialwissen in z.B.: Leadership, Projektmanagement, innovative Geschäftsmodelle, Businessethik

Berufsfelder

  • Big Data Application Developer
  • Data Engineer
  • Big Data & BI Consultant
  • Data Scientist
  • Manager für Data Science Teams
  • AnalystIn für Big Data
  • SpezialistIn für Business Intelligence & Analytics

Studienschwerpunkte

  • 54 % Fachkenntnisse Data Science & Intelligent Analytics
  • 13 % Management, Führung & Businessethik
  • 15 % Vertiefende Lehrveranstaltungen & Anwendung von Data Science
  • 18 % Eigenständigkeit & Problemlösungskompetenz

Im Zentrum der nächsten digitalen Revolution

Der Studiengang ist interdisziplinär ausgerichtet und vereint Fachkompetenzen aus Informatik, Statistik, Mathematik und verwandten Anwendungsdisziplinen. Die AbsolventInnen besitzen anwendungsbereite Kompetenzen in Daten, den Technologien dahinter, den Anwendungsdomänen im Unternehmenskontext und der Entwicklung und Implementierung innovativer Lösungen für die nachhaltige und profitable Nutzung der Daten. Diese vier ineinander verzahnten Kernaspekte bilden die wesentlichen Triebkräfte des Studiengangs und entfalten erst in der gemeinsamen Nutzung entsprechende Wirkung. Die besondere Herausforderung besteht darin, einen ausreichend hohen Komplexitätsgrad in der Betrachtung von Daten und Technologie zu erreichen, ab dem die Effekte von Data Science überhaupt erst praktisch erlebbar werden. Um dies sicherzustellen, setzt das Studium auf Data Science-Labs mit speziell für diesen Zweck aufbereiteten Datensets und projektgestütztes Lernen. Der Master vermittelt ein Portfolio an Kompetenzen, die Abschnitte der Wertschöpfungskette adressieren: von den Rohdaten über Querschnittsfunktionen (z.B. Management) bis hin zum wirtschaftlichen Erfolg.

Freiraum durch Vertiefung

Durch die einzigartige Verflechtung mit anderen Masterstudiengängen* lernen Studierende während der Ausbildung interdisziplinär zu arbeiten und sind damit auf die Herausforderungen von heterogenen Arbeitsfeldern vorbereitet. Um Personen mit unterschiedlichen Bildungsbiographien den Einstieg in das Studium zu erleichtern, wird ein optionaler Vorbereitungskurs angeboten.

*Kooperation in Wahlpflichtfächern mit den Mastern: Web Communication & Information Systems, Smart Products & Solutions und ERP-Systeme & Geschäftsprozessmanagement.

facts

Dauer

4 Semester

Akademischer Grad

Master of Science in Engineering (MSc)

Unterrichtssprache

71 % Deutsch, 29 % Englisch

Auslandssemester

Betreute Studienreise im 2. Semester

Kosten

Euro 363,36* (zzgl. ÖH-Beitrag)

Organisationsform

Berufsbegleitend

Studienplätze pro Jahr

25

Zugangsvoraussetzungen
Zugang mit mind. 6 ECTS Informatik und 8 ECTS Mathematik/Statistik

Niveau der Qualifikation
Stufe 2

Wichtiger Hinweis
Sonderstipendium für BewerberInnen des Masterstudiengangs Data Science & Intelligent Analytics:
Gleichstellungsstipendium für BürgerInnen aus Drittstaaten (Non EU, Non EWR, Non CH)

* Infos für Studierende aus Drittstaaten