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

Masterstudiengang

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
  • Analyst:in für Big Data
  • Spezialist:in für Business Intelligence & Analytics

Studienschwerpunkte

  • 36 % Data-Science-Grundlagen
  • 22 % Data-Science-Anwendungskompetenz
  • 8 % Management & international Skills
  • 9 % Fachspezifische Vertiefungen & Wahlfächer
  • 25 % Praxistransfer & Masterarbeit

Im Zentrum der nächsten digitalen Revolution

Der Studiengang ist interdisziplinär ausgerichtet und vereint Fachkompetenzen aus Informatik, Statistik, Mathematik und verwandten Anwendungsdisziplinen. Die Absolvent:innen 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 Engineering & IT Solutions, Smart Products & Solutions und ERP-Systeme & Geschäftsprozessmanagement.

Gestaltung Künstlicher Intelligenz

Der Einsatz von KI-Anwendungen, -Tools und -Methoden revolutioniert derzeit viele Branchen und bietet Unternehmen neue Möglichkeiten, Innovationen voranzutreiben und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen. Im Studiengang Data Science & Intelligent Analytics blicken wir hinter die Kulissen von KI. KI ist hier nicht nur ein Schlagwort. Studierende erwerben fundierte Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse und können so selbst KI-Tools entwickeln. Die Absolvent:innen des Studiengangs tragen so dazu bei, dieses noch junge, aber schnell wachsende Berufsfeld voranzutreiben.

Anerkennung von Vorkenntnissen

Studierende haben die Möglichkeit, sich vor dem jeweiligen Semesterstart Lehrveranstaltungen durch bereits vorab erworbene Kompetenzen anrechnen zu lassen. Die Anrechnung erfolgt über einen Antrag direkt bei der Studiengangsleitung. 

Fakten

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) pro Semester

Organisationsform

Berufsbegleitend***

Studienplätze pro Jahr

33

* Infos für Studierende aus Drittstaaten
** Die Reisekosten sind von den Studierenden selbst zu tragen oder werden von einer Förderung unterstützt.
*** Die Beschäftigung in einem Unternehmen ist keine Voraussetzung. Unterrichtszeiten: vorwiegend Freitagmittag bis Samstagabend.

 

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

 

 

Niveau der Qualifikation:
Stufe 2, Master