Master-Studium
Mit Vertiefung in biomedizinischer Datenanalyse oder Datenanalyse in Marketing & Produktion
Im Jahr 2016 wurden weltweit 9 Billionen Gigabyte an Daten produziert und die Wachstumskurve der erzeugten Datenmengen verläuft weiter exponentiell. Jeder Smartphone-, Kreditkarten- oder Amazon-Nutzer, jeder Autofahrer mit Navigationsgerät im Wagen und jeder Einkäufer mit Kundenkarte erzeugt täglich solche Datenströme. Diese Datenflut, Ausdruck unseres Verhaltens, unserer Vorlieben und Routinen, bergen ein enormes Informationspotential.
Mit Data-Science-Methoden lassen sich all diese Informationen verknüpfen um neues, unerwartetes und wertvolles Wissen zu extrahieren. Wer Muster und Abhängigkeiten findet, kann schneller und fundierter Entscheidungen treffen, Prozesse effektiver gestalten und Kosten sparen.
Im Masterstudium Data Science und Engineering werden die dafür erforderlichen Kompetenzen aus den Bereichen Data Analytics und Computer Science vermittelt, die durch Domänenwissen aus biomedizinischer Datenanalyse oder Datenanalyse in Marketing und Produktion ergänzt werden.
Das Masterstudium Data Science und Engineering mit zwei Vertiefungsmöglichkeiten in biomedizinischer Datenanalyse oder Datenanalyse in Marketing und Produktion ist nicht nur auf die technische und mathematische Aspekte von Data Science fokussiert. Es bereitet die AbsolventInnen auch durch entsprechende Vertiefung des interdisziplinären Wissens aus den Anwendungsdomänen auf das spätere Berufsfeld als Data Scientist vor.
Schwerpunkte der Ausbildung
Berufsbild
Die Absolvent*innen des Masterstudiengangs Data Science und Engineering sind in der Lage, aus großen Datenmengen Informationen zu generieren und Handlungsempfehlungen abzuleiten, die das Unternehmen befähigen effizienter zu arbeiten. Dazu bedienen sie sich innovativer Analyseverfahren und entwickeln Abfragen, die aus unübersichtlichen Datenmengen wertvolle Informationen generieren. Sie sind Expert*innen für die Bereiche Datenanalyse und Data Mining, für den Umgang mit Cloud- und Cluster-Systemen sowie für die mathematische Auswertung von Daten, unter anderem mit Verfahren der künstlichen Intelligenz. Darüber hinaus sind sie in der Lage, die Ergebnisse und die entdeckten Zusammenhänge zu visualisieren und aufzubereiten und sind in Unternehmen sowie in Forschungseinrichtungen oft auch in leitenden Positionen tätig.
Ziel ist es, Data Scientists als Datenarchitekten mit strategischem Weitblick, fundierten analytischen Fähigkeiten und ausgeprägten technischen Kompetenzen auszubilden und auf die Übernahme anspruchsvoller Aufgaben im Umfeld Data Science und Big Data vorzubereiten.
Analyse von Daten bzw. Datenmodellen, IT-Landschaften und Geschäftsprozessen hinsichtlich des Bedarfes und der Einführung neuer Ansätze zur Wissensextraktion
Design von Prozessen zur Extraktion, Bereinigung und Transformation von Daten
Modellierung von Datenschemata zur Integration und Analyse von Daten
Einsatz von Data Mining und statistischen Verfahren sowie Entwicklung von Vorhersagemodellen
Konzeption von Lösungen zur Verarbeitung und Analyse von Daten in Echtzeit mit Hilfe von neuesten analytischen Tools und Big-Data-Technologien
Visualisierung von Daten und Aufbereitung von analytischen Erkenntnissen
Kommunikation, Erarbeitung und Präsentation von Lösungen den Entscheidungsträgern (Fachabteilungen und Management) gegenüber
Alles, was du wissen musst, um in Österreich ein Master-Studium zu beginnen.
abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelor- oder Diplomstudium (FH oder Universität)
Bewerbungsgespräch