Zukunftssicher mit KI und Data Science

Data Scientists und KI-Expert*innen sind sehr gefragt: Unternehmen suchen Talente, die Daten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln können. Ob in den Bereichen Technik, Gesundheit, Finanzen oder Marketing – als Absolvent*in eröffnen sich Ihnen zahlreiche spannende Berufsfelder.

* vorbehaltlich der Akkreditierung durch die AQ Austria

Studieninhalte:

Das Studium schärft Ihre analytischen Fähigkeiten und vertieft Ihr Wissen in Machine Learning, Big Data und Business Intelligence. Sie lernen praxisnah Techniken wie Deep Learning und Datenvisualisierung. Diese Kompetenzen helfen Ihnen, gesellschaftliche Herausforderungen zu lösen, etwa im Gesundheitswesen oder Umweltschutz. Data Science and Artificial Intelligence¹ ebnet den Weg zu einer zukunftsorientierten Karriere voller Innovationen.

Schwerpunkte

Das Studium besteht aus drei Schwerpunkten:

• Data Science: Im Zentrum der Data Science stehen Schlüsselthemen wie Statistik, Programmierung und Datenvisualisierung. Ergänzt wird dies durch die Vermittlung rechtlicher und ethischer Grundlagen im Bereich Künstliche Intelligenz.
• Künstliche Intelligenz: Sie erkunden die spannenden Bereiche von Machine Learning, Deep Learning, generativer KI, Computer Vision und Natural Language Processing. Dabei erlernen Sie, wie diese Technologien in der Praxis angewendet werden – von der Analyse großer Datenmengen bis hin zur Entwicklung innovativer KI-Lösungen.
• Wirtschaft taucht mit Ihnen ein in die Welt des Digital Business und der Business Intelligence. Erwerben Sie fundiertes Wissen in wirtschaftlichen Grundlagen und lernen Sie, wie digitale Technologien Geschäftsmodelle verändern und wie datenbasierte Entscheidungen Unternehmen voranbringen.

Nutzen Sie im 5. und 6. Semester die Wahlfächer, um Ihr Studium weiter zu individualisieren.

Berufspraktikum (4. Semester)

Das Berufspraktikum ist im 4. Semester (Umfang: 20 ECTS) zu absolvieren. Dabei kontaktieren die Studierenden eigenständig favorisierte Unternehmen. Dazu steht ihnen das umfangreiche Partnernetzwerk des Studienganges zur Verfügung.

Im Berufspraktikum haben Sie die Gelegenheit, das Erlernte praktisch anzuwenden, erste Einblicke in die Wirtschaft zu gewinnen und wertvolle Erfahrungen zu sammeln.

Auslandssemester oder European Project Semester (5. Semester)

Ein wichtiger Bestandteil des Studiums stellt das 5. Semester dar. Dabei ist das Ziel, Gruppen zu bilden, um eine datenbasierte Problemstellung innerhalb des Projekts zu lösen.

Das 5. Semester kann auch im Ausland an einer Partneruniversität absolviert werden.

„Sexiest Job“: Data Scientist

Daten sind zur Bewältigung vieler Herausforderungen unverzichtbar und notwendig für den Fortschritt. Als Daten-Spezialist*in sind Sie eine äußerst gefragte Fachkraft für fast alle Branchen – vom Gesundheitswesen, über Marketing bis hin zur Industrie. Sie gestalten gegenwärtige Entwicklungen mit!

Berufsaussichten

Absolvent*innen stehen vielfältige Berufsmöglichkeiten in unterschiedlichsten Fachbereichen offen:

• Data ScientistAls Data Scientist ist man die Schnittstelle zwischen der Informatik, Statistik und der Domäne. Man kann mit Hilfe künstlicher Intelligenz Daten bzw. Datenquellen aufbereiten und/oder harmonisieren. Die gelieferten Ergebnisse können dann interpretiert bzw. präsentiert werden.

  Weitere Standardaufgaben von Data Scientists sind unter anderem kontinuierliche Evaluierung und Anpassung von statistischen Modellen, Kommunikation mit diversen Abteilungen und Visualisieren der Ergebnisse und deren Präsentation.

• Machine Learning EngineerMachine Learning Engineers entwickeln und implementieren Machine-Learning-Modelle sowie Algorithmen für vielfältige Anwendungen, z.B. Sprach- und Bilderkennung. Sie optimieren diese Modelle, um präzise Vorhersagen zu treffen und automatisierte Systeme zu verbessern, die in Bereichen wie Healthcare, Finanzen oder autonomes Fahren zum Einsatz kommen.
• Data AnalystSie interpretieren Daten, erstellen aussagekräftige Berichte und unterstützen Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse von Trends und Mustern helfen sie, Geschäftsprozesse zu optimieren und neue Chancen zu identifizieren.
• Business Intelligence SpecialistBusiness Intelligence Specialists verwenden Datenanalyse und Visualisierung, um geschäftliche Strategien zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie transformieren komplexe Daten in übersichtliche Dashboards und Berichte, die wichtige Einblicke liefern.

  Durch die Identifizierung von Trends und Mustern unterstützen sie Unternehmen dabei, Chancen zu nutzen und Risiken zu minimieren. Ihre Arbeit fördert eine datengestützte Kultur, die es Unternehmen ermöglicht, agiler und wettbewerbsfähiger zu werden.

• Big Data EngineerBig Data Engineers entwickeln, bauen und verwalten die Infrastruktur, die große Datenmengen erfasst, speichert und analysiert. Sie gestalten robuste Datenarchitekturen und implementieren Tools, um die Effizienz der Datenverarbeitung zu maximieren.

  Durch ihre Arbeit stellen Sie sicher, dass Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen gewinnen können, um informierte Entscheidungen zu treffen und innovative Lösungen zu entwickeln.

• AI ConsultantAI Consultants unterstützen Unternehmen bei der Implementierung und Nutzung von KI-Technologien, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Sie analysieren bestehende Abläufe, identifizieren Potenziale für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und entwickeln maßgeschneiderte Lösungen. Durch ihre Expertise helfen sie, innovative Strategien zu entwickeln, die Effizienz steigern und Wettbewerbsvorteile sichern.

Weitere mögliche Berufsfelder sind:

• Big Data Consultant
• Customer Data Analyst
• Data Mining Manager
• Data Quality Manager
• Finance Analyst / Financial Data Analyst
• Health-AI Specialist
• Innovationmanager*in
• Marketingstrateg*in
• Security Specialist
• Web-Analytiker*in
• Marketing and Sales Analyst

Forschung im Bereich Data Science

Der Studiengang ist mit der Forschung verzahnt: Data Science ist eines der Schwerpunktgebiete im Institut für IT Sicherheit. Dabei liegt der Fokus an der Schnittstelle zwischen Data Science und IT-Security. Es gilt, Datenschutz und Data Utility unter einen Hut zu bringen. Als „Enabler“ unterstützt Data Science auch die Erforschung neuer Methoden zur Erhöhung der Sicherheit.

Aufnahme

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Sonstiges

• Studienplätze pro Jahr: 45
• Studienbeginn: Wintersemester
• Kosten: 363,36 Euro (für Studierende aus Drittstaaten: 1.500 Euro) + ÖH-Beitrag