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.

LÖSUNGEN FÜR ZUNEHMENDE DATENVIELFALT

Die Bedeutung digitaler Fakten zur realen Arbeits- und Lebenswelt 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 für unternehmerisches Handeln. 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:in
• Data Engineer:in
• Big Data & BI Consultanting
• Data Scientist
• Manager:in für Data Science Teams
• Analyst:in für Big Data
• Spezialist:in für Business Intelligence & Analytics

IM ZENTRUM DER NÄCHSTEN DIGITALEN REVOLUTION

Dieser 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 gewonnenen Daten. Diese vier ineinander verzahnten Kernaspekte bilden die wesentlichen Triebkräfte des Studiengangs und entfalten erst in der gemeinsamen Nutzung entsprechende Wirkung.

STUDIENSCHWERPUNKTE

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

MASTER DATA SCIENCE & INTELLIGENT ANALYTICS

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 problemgestütztes Lernen mit speziell für diesen Zweck aufbereiteten praxisrelevanten Datensets und Technologiepaketen: Data Science-Labs (Hard- & Software, Infrastruktur und große Datensätze). Der Master vermittelt ein Portfolio an Kompetenzen, die unterschiedliche Abschnitte der Wertschöpfungskette adressieren: von den Rohdaten über zugrundeliegende Querschnittsfunktionen (Management, Strategie und Business Ethik) bis hin zum wirtschaftlichen Erfolg.

FACTS

AKADEMISCHER GRAD: Master of Science in Engineering (MSc)
AUSLANDSSEMESTER: Betreute Studienreise im 2. Semester
KOSTEN: € 363,36** + € 22,70 ÖH-Beitrag pro Semester

• Info zum Studienbeitrag für Studierende aus Drittstaaten

STUDIENPLÄTZE PRO JAHR: 33

Zulassungsvoraussetzungen: siehe hier