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Master-Studium

Data Science


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Beschreibung

Im innovativen Masterstudium Data Science dreht sich alles darum, wie Daten effektiv, fachkundig und verantwortungsvoll zur Wissensgewinnung genutzt werden können – ein Fragenkomplex, der nicht nur hohe Relevanz für Unternehmen, Regierungen und andere Organisationen hat, sondern auch jeden Einzelnen als Individuum betrifft. Darüber hinaus sind Erhebung, Modellierung, Analyse und Interpretation von Daten zentral im Wissenschaftsbetrieb an Universitäten und anderen Forschungseinrichtungen. Das „Data Science“ Curriculum reflektiert einen Bogen, der von Rohdaten zu Information, von Information zu Wissen und von Wissen zum Treffen fundierter Entscheidungen geschlagen wird.

Studieninhalt

Internationale Studierende wählen die Wissensstadt Salzburg regelmäßig zur attraktivsten Stadt zum Studieren in Österreich, und zu einer der Top 10 – Studienadressen in Europa, denn Studieren in Salzburg heißt Studieren in einer traumhaften kulturellen und landschaftlichen Umgebung.  Und das akademische Umfeld? Das wird von Studierenden als motivierend dynamisch empfunden. Ein ausgezeichnetes Betreuungsverhältnis und die oft familiär-persönliche Atmosphäre in den Fachbereichen unterscheidet Salzburg von den Massen-Unis der großen Städte. Qualität ist hier ganz groß geschrieben. Unter den Top-Wissenschaftlern, die sich in der Data Science Initiative zusammengefunden haben, gibt es auch zahlreiche junge Professorinnen und Professoren, die sich engagiert um ihre Studierenden kümmern und die in den letzten Jahren gemeinsam die Universität Salzburg als erstklassige Adresse in der internationalen Wissenschaftsszene etabliert haben. Und da man hier auch über Fachbereichsgrenzen hinaus gerne zusammen forscht, ist Salzburg ein idealer Ort, um interdisziplinär zu arbeiten.

 

Qualifikationsprofil

Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiums „Data Science“ verfügen über vertieftes Wissen in Kernbereichen der angewandten Statistik und Informatik, welche sich mit der Erhebung, Speicherung, Verarbeitung, deskriptiver und inferentieller Analyse, Visualisierung, Interpretation und verantwortungsvoller Nutzung teilweise großer, heterogener und multivariater Daten beschäftigen. Die vertieften Kenntnisse beinhalten sowohl fundierte theoretische Grundlagen der entsprechenden Methoden als auch das Bewusstsein über deren praktischen Einsatz, deren Anwendbarkeit sowie deren gesellschaftliche und rechtliche Implikationen. Damit verfügen Absolventinnen und Absolventen neben fachlichen Kenntnissen auch über ein kritisches Bewusstsein für die Anwendung und Auswirkung dieser Technologien in der Gesellschaft. 

Absolventinnen und Absolventen besitzen ein weitreichendes formales und praktisches Methodenrepertoire, um Daten unterschiedlichsten Ursprungs zu integrieren, adäquate Analysestrategien zu entwickeln und anzuwenden, und die in den Daten enthaltene Information nicht nur zu extrahieren, sondern auch korrekt zu interpretieren. Dieses Methodenrepertoire beinhaltet unter anderem Verfahren zur effizienten Suche und Speicherung von Daten in Datenbanksystemen und zur Anwendung und Entwicklung automatischer Lernverfahren. Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiums „Data Science“ sind in der Lage, sowohl zuvor genannte Algorithmen formal zu analysieren, als auch etwaige Adaptionen hinsichtlich der speziellen Anforderungen im Kontext großer Datenmengen vorzunehmen und zu implementieren. Neben den erwähnten informatischen Fähigkeiten sind die Absolventinnen und Absolventen geschult in der Anwendung statistischer Verfahren, sie verstehen den frequentistischen Zugang zur Statistik, können Fehler erster und zweiter Art, sowie p-Werte und Konfidenzintervalle korrekt interpretieren, und verstehen die Möglichkeiten und Grenzen grundlegender statistischer Verfahren und Techniken. 

Durch die im Curriculum abgebildete hohe Interdisziplinarität des Forschungsbereiches „Data Science“ erwerben Absolventinnen und Absolventen dieses Masterstudiums zudem die Fä- higkeit, Methoden aus verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen miteinander zu verknüpfen, Synergien zu erkennen und aktiv zu nutzen. Absolventinnen und Absolventen sind sich ihrer Rolle als Brückenkopf zwischen Statistik, Informatik und Anwenderdisziplinen bewusst und sind insbesondere in der Lage, sowohl fachfremden als auch fachnahen Personen Problemstellungen und erzielte Resultate klar verständlich zu präsentieren und neue Fragen gemeinsam zu diskutieren. 

Berufsfelder

Der Begriff „Data Science“ umfasst diverse, jedoch verwandte Kompetenzgebiete, welche die traditionelle Angewandte Statistik genauso umfassen wie Data Analytics, Business Analytics, Business Intelligence und viele Bereiche der Informatik. Diese Mischung stellt einen der heutzutage heißesten akademischen Arbeitsmärkte mit sehr hoher Nachfrage nach gut und umfassend ausgebildeten „Data Scientists“ dar. Berufliche Möglichkeiten bieten sich vor allem in den Forschungs- und Entwicklungsabteilungen sowie Marketingabteilungen mittlerer und größerer Unternehmen, Regierungsbehörden und Wissenschaftseinrichtungen, und dies in einer Vielzahl von Bereichen wie z. B. Medizin, Agrarwissenschaften, Biotechnologie, Pharmazeutische Industrie, Softwareunternehmen, Versicherungs- und Finanzindustrie, Telekommunikationsbranche, Produzierendes Gewerbe und Logistik.

 

Einstiegsvoraussetzungen

Einstiegsvoraussetzungen für Master-Studien

Alles, was du wissen musst, um in Österreich ein Master-Studium zu beginnen.

Zum Ratgeber

Abschluss eines Bachelorstudiums in einem der folgenden Fächer: Mathematik, Statistik, Informatik, Angewandte Informatik. Bei Abschluss eines anderen Bachelorstudiums sind ggf. Leistungsnachweise im Ausmaß von bis zu 45 ECTS zu erbringen.

Kontaktmöglichkeiten