Hardfacts
Beschreibung
In allen Lebensbereichen werden heute große Mengen an Daten erfasst und verarbeitet. Damit entsteht ein großes Potential für Gesellschaft, Wirtschaft und Wissenschaft. Anwendungsbereiche wie Künstliche Intelligenz oder Maschinelles Lernen sind in der digitalen Welt nicht mehr wegzudenken.
Gleichzeitig werden Datenmengen immer umfangreicher und komplexer. Expert*innen die große Datenmengen verwalten, analysieren und interpretieren sind stark gefragt. Als Data Scientist verbinden Sie Methoden und Anwendungen der Mathematik und der Informatik um Datenmengen bestmöglich nutzbar zu machen und spielen damit eine wichtige Rolle in der Gestaltung der digitalen Zukunft.
Studieninhalt
Im Masterstudium Data Science erlernen Sie Kompetenzen und Methoden um komplexe Datenmengen zu analysieren, zu verarbeiten und zu interpretieren.
Sie vertiefen Ihr Wissen in den Bereichen Analysis, lineare Algebra, Statistik, Optimierung, Datenbanken, Datenintegration, Programmierung und Softwareentwicklung.
Sie erlernen die wichtigsten Modelle und Algorithmen der logik- und lernbasierten künstlichen Intelligenz.
Sie entwickeln neue Methoden im Bereich Statistik, maschinelles Lernen und künstlicher Intelligenz und implementieren diese mit Hilfe der neuesten Programmiersprachen.
Sie lernen, große Datenmengen von Echtwelt-Systemen zu verwalten, zu analysieren und zu interpretieren.
Sie arbeiten selbstständig mit wissenschaftlichen Methoden an Problemlösungen im gesamten Fachgebiet.
Sie beschäftigen sich mit ethischen und rechtlichen Aspekten in der Verwendung und Weiteverarbeitung von Daten.
Studienaufbau
Inhaltliche Schwerpunkte
Das Masterstudium steht für Studierende unterschiedlicher Disziplinen offen. Je nach Vorstudium belegen Sie Brückenkurse um sich alle nötigen Grundlagen aus Mathematik und Statistik, Data Management, Software Engineering, Machine Learning etc. anzueignen.
In Wahlmodulen können Sie sich in unterschiedlichen Bereichen der Data Science spezialisieren:
Advanced Mathematics for Data Science
Modelling in Data Science
Advanced Machine Learning
Visual Computing
Applied Data Analysis Methods and Computing
Applications of Data Science
Berufsfelder
Der Digitalisierung wird maßgeblich durch die Verfügbarkeit von Daten und datenbasierten Techniken wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz getrieben. Datenwissenschafter*innen sind damit in Wirtschaft und Wissenschaft stark gefragt.
Absolvent*innen sind in vielseitigen Rollen in Forschung, Entwicklung und Industrie tätig, z. B. als
Data Analyst: als Data Analyst bereiten Sie große unstrukturierte Datenmengen auf und analysieren und visualisieren diese Daten.
Data Scientist: als Data Scientist verwenden Sie Machine-Learning-Modelle und künstliche Intelligenz zur Datenanalyse. Sie schaffen die Datenbasis für Vorhersagen und Entscheidungsgrundlagen.
Data Engineer: als Data Engineer fokussieren Sie sich auf das Management von Daten wie den Aufbau, die Modellierung und die Skalierung von Datenbanken und stellen so den Datenfluss im Unternehmen sicher.
In der Forschung haben sich die Datenwissenschaften als eigenständiges wissenschaftliches Fachgebiet etabliert. Zusätzlich forschen Data Scientists mit datenwissenschaftlichen Ansätzen der Statistik, des maschinellen Lernens oder der künstlichen Intelligenz in nahezu allen wissenschaftlichen Disziplinen, von Naturwissenschaften bis Geisteswissenschaften.
Einstiegsvoraussetzungen
Einstiegsvoraussetzungen für Master-Studien
Alles, was du wissen musst, um in Österreich ein Master-Studium zu beginnen.
Voraussetzungen für die Zulassung ist der Abschluss eines fachlich in Frage kommenden Bachelorstudiums. Zusätzlich benötigen Sie einen Nachweis der Englischkenntnisse.
Die Aufnahme von Absolvent*innen folgender Bachelorstudien an der TU Graz oder Universität Graz erfolgt ohne weitere Auflage:
Mathematik
Informatik
Physik
Information and Computer Engineering
Software Engineering and Management
Ein abgeschlossenes Bachelorstudium aus Mathematik, Statistik, Informatik oder Physik an einer anderen Universität in Österreich oder der EU kommt ebenfalls für die Zulassung ohne Auflagen in Frage.