Data Intelligence

Masterstudium

mit Zugangsbeschränkung

Letztes Update: 08.06.2022
Bereich: Informatik & Kommunikationstechnologie 202, Datenbanken, Netzwerkdesign und -administration 147
Umfang 4 Semester / 120 ECTS
Studienplätze: 20 / Jahr
Sprache:
Deutsch
Abschluss: Diplom-Ingenieur*in (Dipl.-Ing.)
Studientyp:
Präsenzstudium
Anwesenheit:
Vollzeit
Kosten: gesetzl. Studiengebühr (363,30€ pro Semester)
Website: https://www.fhstp.ac.at/d...

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Über das Studium:

Neuer Studiengang ab Herbst 2021: Data Intelligence

Werden Sie Expert*in für intelligente Datennutzung und künstliche Intelligenz (KI). Gestalten Sie so die digitale Transformation in Organisationen aktiv mit! Im Master Studiengang Data Intelligence erhalten Sie eine vielfältige Artificial Intelligence (AI)-Ausbildung. Sie erwerben jene Kompetenzen, um datengetriebene Innovationen nachhaltig voranzutreiben.

 

Forschung im Bereich Data Intelligence

Die Forschung im Bereich IT und Digitalisierung nimmt an unserer Fachhochschule einen großen Stellenwert ein. Insbesondere in den Bereichen Cyber Security & IT Security sowie Data Analytics & Visual Computing genießen wir national und international einen ausgezeichneten Ruf. Weiter beherbergen wir zwei Josef Ressel Zentren: eines für konsolidierte Erkennung gezielter Angriffe (TARGET) und eines für Blockchain-Technologien & Sicherheitsmanagement.

Studieninhalt:

Der Master Studiengang Data Intelligence richtet sich an Studierende mit einem Informatik-Bachelorabschluss.

Hier erwerben Sie Fachwissen zum Thema künstliche Intelligenz sowie deren sicherer und nachhaltiger Einsatz in Unternehmen. Zusätzlich erlangen Sie Soft Skills, die im Unternehmenskontext als Schnittstelle verschiedener Abteilungen notwendig sind, um die digitale Transformation zu unterstützen.

Schwerpunkte

In vielen Wirtschaftszweigen hat die digitale Transformation bereits Einzug gehalten. Immer mehr Geschäftsbereiche bauen auf digitalen Infrastrukturen und Technologien auf und ebnen den Weg für neue Geschäftsmodelle.

Kernstück des digitalen Wandels sind Daten und deren Verarbeitung mit modernen Verfahren der künstlichen Intelligenz. Um das dafür notwendige Wissen zu vermitteln, umfasst das Studium 5 fachliche Kernbereiche, die im 2. und 3. Semester durch Wahlfächer ergänzt und vertieft werden können:

  • Advanced Machine Learning (30 ECTS): In diesem Schwerpunkt erwerben Sie fortgeschrittene Kenntnisse des Machine Learnings. Sie lernen strukturierte und unstrukturierte Daten kennen und vertiefen sich in Bereiche des Natural Language Processing, Computer Vision, Deep Learning oder Reinforcement Learning.
  • Artifical Intelligence Architecture (20 ECTS): Sie beschäftigen sich im Bereich künstliche Intelligenz u. a. mit Themen wie Clean Coding, Software Engineering und Cloud Infrastructure.
  • AI & Society (15 ECTS): Sie beschäftigen sich in diesem Schwerpunkt mit der nachhaltigen, sicheren und intelligenten Nutzung von AI für die Gesellschaft.
  • Digital Business Transformation (15 ECTS): Traditionelle Geschäftsmodelle dem digitalen Wandel zu unterziehen, ist eine besondere Herausforderung. Damit die Transformation in die digitale Zukunft erfolgreich ist, muss auf die individuellen Bedürfnisse der Unternehmen, der einzelnen Abteilungen und letztendlich der Mitarbeiter*innen eingegangen werden. In diesem Schwerpunkt erlernen Sie jene Kompetenzen, die dafür notwendig sind.
  • Scientific Working (30 ECTS): Künstliche Intelligenz ist auch ein forschungsrelevantes Thema. In diesem Schwerpunkt beschäftigen Sie sich mit wissenschaftlicher Methodik und erwerben jene Kompetenzen, die Sie für die Erstellung der Masterarbeit benötigen.

Zusätzlich können Studierende durch Wahlfächer individuelle Schwerpunkte setzen.

International

Ein Auslandssemester an einer internationalen Partnerhochschule ist möglich.

Berufsaussichten / Jobs:

Als Absolvent*in sind Sie in der Lage, Daten und Informationen sinnvoll zu analysieren und zu verarbeiten, um bessere, datenbasierte Entscheidungen treffen zu können.

Da Daten in jedem Bereich gesammelt werden, haben Sie die Möglichkeit, in verschiedensten Branchen zu arbeiten, z. B. Produktion, Logistik, Gesundheit, Marketing, künstliche Intelligenz oder Security.

Klassische Tätigkeitsfelder umfassen etwa:

  • Data Scientist
  • Business Analyst
  • Data Architect
  • Data Engineer
  • DevOps
  • Machine Learning Engineer

Start-up: Unterstützung

Durch eine an der FH St. Pölten bereits bestens etablierte Entrepreneurial Education werden Sie zusätzlich bei der möglichen Gründung eines Start-ups optimal unterstützt. 

Mehr zum Start-up-Förderprogramm Creative Pre-Incubator

Einstiegsvoraussetzungen:

Alles zu den Themen Zugangsvoraussetzungen und Bewerbungsverfahren finden Sie unter: https://www.fhstp.ac.at/de/studium-weiterbildung/bewerbungsinfo#/

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