Data Science und Engineering*

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FH OÖ
Data Science und Engineering*
Masterstudium, Vollzeit
Mit Vertiefung in biomedizinischer Datenanalyse oder Datenanalyse in Marketing & Produktion
NEU
Aus riesigen Datenmengen gezielt relevante Informationen extrahieren zu
können ist heutzutage wichtiger denn je. Dies betrifft die unterschiedlichsten
Bereiche unserer Gesellschaft, sei es beispielsweise die biomedizinische
Forschung, die Finanzwelt, oder auch die Produktion: Überall haben wir es
mit unüberschaubaren und rasant wachsenden Daten zu tun.
Kurzprofil
InformatikerInnen stehen nun vor der Herausforderung, aus diesen Datenmengen die wirklich relevanten Informationen herauszufiltern und diese allgemein verständlich aufzubereiten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Studiendauer:
4 Semester (120 ECTS)
Studierende lernen im Masterstudium Data Science und Engineering diese
Daten zu verarbeiten, Wissen daraus zu gewinnen, diese Informationen
statistisch auszuwerten und so zu neuen Erkenntnissen und Schlussfolgerungen zu kommen.
Akademischer Abschluss:
Master of Science in Engineering (MSc)
Zahl der Studienplätze je Studienjahr: 15
Zugangsvoraussetzungen:
abgeschlossenes, facheinschlägiges
Bachelor- oder Diplomstudium (FH oder
Universität)
Bewerbung:
online oder schriftlich bis spätestens 30.6.
www.fh-ooe.at/bewerbung
Karriere
Die beruflichen Möglichkeiten von AbsolventInnen dieses Studium sind vielfältig.
Data Scientists werden überall dort gesucht, wo große Datenmengen anfallen
oder ausgewertet werden müssen. Durch ihre interdisziplinäre Ausbildung sind
sie gefragte SpezialistInnen unter anderem in der Produktion (z. B. in der Automobilindustrie), in der Finanzwelt, in der Medizin, in der Biotechnologie und in
der Pharmaforschung.
Aufnahmeverfahren:
Bewerbungsgespräch
Sie extrahieren relevante Informationen aus großen Datenmengen, sind geübt
im Umgang mit Cloud- und Cluster-Systemen und können Daten statistisch
auswerten. 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.
Kosten:
derzeit keine Studiengebühren
Anerkennung nachgewiesener Kenntnisse:
individuell für einzelne Lehrveranstaltungen
innerhalb der ersten zwei Semester möglich
www.fh-ooe.at/dse
*Vorbehaltlich Genehmigung
durch AQ Austria
Themen
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Analyse großer, semi-strukturierter Datenmengen (Big Data)
Maschinelles Lernen, Data Mining und Mustererkennung
Mathematische und statistische Methoden zur Datenauswertung
Visualisierung von Zusammenhängen
Vertiefungen in
› Biomedizinscher Datenanalyse
› Datenanalyse in Marketing & Produktion
MEHR ERREICHEN.
FH OÖ FAKULTÄT FÜR INFORMATIK, KOMMUNIKATION UND MEDIEN
www.fh-ooe.at/dse
Praxis und Forschung
Studienplan
Lehrveranstaltungen
Bereits ab dem 2. Semester setzen Studierende ihr Wissen
in praxisnahen Forschungsprojekten um. Die Themen sind
speziell auf den gewählten Schwerpunkt – biomedizinische
Datenanalyse oder Datenanalyse in Marketing & Produktion
– zugeschnitten, AuftraggeberInnen sind namhafte PartnerInnen aus Wirtschaft und Forschung.
Auch Forschungsgruppen der FH OÖ (insbesondere am Campus Hagenberg) ermöglichen Studierenden eine Forschungstätigkeit, z. B. in den Bereichen Opinion Mining, Datenanalyse
in der Produktion, molekularbiologische Datenauswertung
und personalisierte Medizin.
International
Das hervorragende wissenschaftliche und wirtschaftliche
Netzwerk des Studiengangs ermöglicht es Studierenden wie
AbsolventInnen an weltbekannten Instituten und in erfolgreichen Unternehmen zu arbeiten und zu forschen. Darunter
fallen zum Beispiel die VOEST in Linz, Red Bull in Salzburg,
das EMBL in Heidelberg (Deutschland), das EBI in Cambridge
(UK) und das Koch Institute am MIT in Boston (USA).
Wussten Sie, dass ...
... der Harvard Business Review 2012 in Zusammenhang mit
Data Science vom „sexiest job in the 21st century“ spricht?
Unternehmen besitzen Berge von Daten, die nur
darauf warten, erschlossen zu werden. Dazu kommen externe Daten aus sozialen Medien und dem
Netz. Die Datenmengen sind riesig – aber unvollständig und
verrauscht, dafür reich an Information, rasant wachsend und
komplex. Data Science ermöglicht es, tieferliegende und gut
versteckte Erkenntnisse aus allen vorhandenen Datenquellen
zu extrahieren, die direkt in Entscheidungsgrundlagen einfließen können – In jedem Unternehmen und in jeder Branche.
FH-Prof. DI Dr. Karin Pröll
Studiengangsleiterin
ECTS-Punkte pro Semester
1
2
3
4
Data Analytics
Computational Intelligence I
Numerische Methoden
Multivariate Statistik
Text Mining
Computational Intelligence II
Modelling & Simulation
Computer Vision
Data Security & Privacy
Computer Science
Advanced Skripting
Data Preparation & Quality
Usability & Visualization
Big Data
High Performance Computing
Cloud Computing
Vertiefung: Biomedizinische Datenanalyse
Biomedizinische Datenanalyse I
Biomed. Datenanalyse I Projekt
Biomedizinische Datenanalyse II
Biomed. Datenanalyse II Projekt
Vertiefung: Datenanalyse in Marketing &
Produktion
Business Analytics I: Marketing
B. Analytics I Projekt: Marketing
Business Analytics II: Produktion
B. Analytics II Projekt: Produktion
Sozialkompetenz
Leadership Praxis
Masterarbeit
Masterarbeit
Masterarbeitsseminar
Wissenschaftliches Arbeiten
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2
24
2
2
ECTS: European Credit Transfer System (= Anrechnungspunkte für
Studienleistungen). Es sind jeweils 30 ECTS pro Semester (insgesamt
120 ECTS) zu absolvieren.
Es ist eine der beiden oben genannten Vertiefungen zu wählen.
Kontakt
Studiengangsleiterin: FH-Prof. DI Dr. Karin Pröll
Studiengangskoordinator: FH-Prof. DI Dr. Herwig Mayr
Studiengangsadministration: Cordula Mitterbauer
FH OÖ Fakultät für Informatik, Kommunikation und Medien
Softwarepark 11, 4232 Hagenberg/Austria
Tel.: +43 5 0804 22700
E-Mail: [email protected]
02/2017
Mehr erreichen.
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TECHNIK/UMWELTWISSENSCHAFTEN
Hagenberg
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