Data Science and Business Analytics

Bachelorstudium

mit Zugangsbeschränkung

Letztes Update: 21.09.2021
Bereich: Datenbanken, Netzwerkdesign und -administration 156, Mathematik 38
Umfang 6 Semester / 180 ECTS
Studienplätze: 25 / Jahr
Sprache:
Deutsch
Abschluss: Bachelor of Science in Engineering (BSc)
Studientyp:
Präsenzstudium
Anwesenheit:
Vollzeit
berufsermöglichend
Kosten: gesetzl. Studiengebühr (363,30€ pro Semester)
Website: https://www.fhstp.ac.at/d...

Passende weiterführende Studien

Über das Studium:

Data Scientist: Ein Berufsbild mit Zukunft

Hier lernen Sie, das Potential von Daten zu nutzen, umzuwandeln um damit Innovationen zu ermöglichen. Data Science erlaubt, riesige Mengen an unstrukturierten Daten aufzubereiten und Fragestellungen zu beantworten. Dabei spielen Big Data, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eine große Rolle. Im Studium spezialisieren Sie sich zusätzlich, indem Sie eine von 5 Vertiefungen wählen: Produktion, Medien, Gesundheit, Sicherheit und Marketing.

"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!

Studieninhalt:

Data Science ist eine neue akademische Disziplin, die Ihnen neben statistischen und technischen Fähigkeiten auch Praxis- und Anwendungswissen in einem wählbaren Fachbereich vermittelt. Ergänzt wird dieses Wissen durch Inhalte aus den Bereichen Wirtschaft, Recht und Ethik, um eine breite, interdisziplinäre Ausbildung zu gewährleisten.

Grundstudium (1. und 2. Semester)

  • Informatik: Informationsverarbeitung, -übertragung und -speicherung, Grundlagen des Codings, Big-Data-Technologien und Business Intelligence
  • Wirtschaft und Recht: wirtschaftliche Grundlagen sowie rechtlichen und ethischen Fragestellungen.

Vertiefungsstudium (ab 4. Semester)

  • Data Science vermittelt Ihnen die Fähigkeiten des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Wichtige Themen, die zusätzlich behandelt werden sind Big Data-Technologien oder Data Warehouse-Systeme.
  • Business Analytics befasst sich mit wirtschaftlichen Grundlagen, sowie Digital Business oder Business Intelligence.

Wahlmodul: Da Datenspezialist*innen ihre Analysen immer in einem bestimmten Kontext durchführen, ermöglicht Ihnen das Studium eine Spezialisierung in einem wählbaren Anwendungsgebiet (z. B.: Marketing, Gesundheit, Medien, Sicherheit, Produktion)*. Sie setzen sich mit den wichtigsten Grundlagen des Fachbereichs auseinander und erhalten ein Grundverständnis für häufige Problemstellungen.

* Fachbereiche werden im dritten Semester vorgestellt und können frei gewählt werden. Sie werden nach Bedarf der Studierenden angeboten und kommen ab einer Teilnehmer*Innenzahl von fünf Personen zustande.

Berufspraktikum (4. und 6. Semester)

Die Berufspraktika sind im 4. (fünf Wochen) und 6. Semester (zehn Wochen) zu absolvieren. Dabei kontaktieren die Studierenden eigenständig favorisierte Unternehmen. Dazu steht ihnen das umfangreiche Partnernetzwerk des Studienganges zur Verfügung.

Auslandssemester oder European Project Semester (5. Semester)

Ein wichtiger Bestandteil des Studiums bildet das internationale und interdisziplinäre Projektsemester.

Das englischsprachige Semester soll sicherstellen, dass Erfahrungen im Umgang mit internationalen Teams von allen Studierenden, unabhängig von Auslandsaufenthalten gemacht werden. Dabei ist das Ziel, Gruppen (mit einer Gruppengröße von drei bis sechs Studierenden) mit internationaler und interdisziplinärer Zusammensetzung zu bilden, um eine interdisziplinäre Problemstellung innerhalb des Projekts zu lösen.

Das internationale Projektsemester kann auch im Ausland an einer Partneruniversität absolviert werden.

Studienaufbau:

Berufsermöglichendes Vollzeitstudium: Geblockte Präsenzzeiten an drei Wochentagen sowie ein Distance Learning Block (abends an einem weiteren Tag) ermöglichen Beruf und Studium zu vereinen. Ab dem 5. Semester wird die geblockte Präsenzzeit um einen weiteren Tag reduziert.

Berufsaussichten / Jobs:

Absolvent*innen stehen vielfältige Berufsmöglichkeiten in unterschiedlichsten Fachbereichen offen:

  • Als 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.
  • Business Analysten sammeln Daten und bereiten Berichte vor und bilden die Schnittstelle zwischen einzelnen Abteilungen und der datenverarbeitenden Abteilung.
  • Ein Data Architect spielt eine zentrale Rolle bei der Umsetzung einer Datenstrategie im Unternehmen. Der Data Architect arbeitet mit den Data Engineers, den Data Scientists und den Business Analysten zusammen.
  • Data Engineers bauen und optimieren Datenplattformen, sodass Data Scientists und Analysten Zugriff auf die entsprechenden Daten haben. Im Unterschied zu anderen Berufsbildern ist es unverzichtbar, dass Data Engineers solide Codingfähigkeiten aufweisen, da diese Rolle entsprechende Programmiertätigkeiten mit sich bringt.
  • DevOps sind eine Mischung aus Entwickler (Developer) und Personen, die die operativen Systeme betreuen. Ihre Aufgabe ist der Betrieb der Datenplattform, auf Basis welcher die Data Engineers und Data Scientists arbeiten. Hierbei handelt es sich um eine reine Infrastrukturaufgaben bzw. unterstützende Funktion.
  • Business Intelligence Specialists haben die Aufgabe, aus Unternehmensdaten neue Erkenntnisse zu generieren, um die Entscheidungsfindungsprozesse zu unterstützen.
  • Chief Data Officers haben die unternehmensweite Verantwortung für die Sammlung und Verarbeitung von Daten und gewinnen in Organisationen zunehmend an Bedeutung.

Weitere mögliche Berufsfelder sind:

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

Einstiegsvoraussetzungen:

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

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