Master în Data Science & Engineering

Studienplan

Datenanalyse

• Studienprojekt Praktische Datenanalyse
• Textmining
• Studienprojekt Angewandte Datenanalyse
• Multivariate Statistik
• Numerische Methoden
• Computational Intelligence I
• Computational Intelligence II
• Modellbildung und Simulation
• Datenschutz und Privatsphäre
• Computer Vision

Informatik

• Visualisierung
• Process Mining
• Scripting Fortgeschritten
• Datenakquisition und -qualität
• Big Data
• Cloud Computing

Domänen Expertise

• Anwendungsdomänen-Modul I
• Anwendungsdomänen-Modul II

Sozialkompetenz

• Leadership Praxis

Wissenschaftliche Kompetenzen

• Masterarbeit Seminar
• Wissenschaftliches Arbeiten
• Masterarbeit

Schwerpunkte

• Datenverständnis
• Datenspeicherung und -management
• Datenanalyse
• Computer Vision
• Praxisbezogene Projekte

Themen

• Analyse großer, semi-strukturierter Datenmengen (Big Data)
• Mathematische und statistische Methoden zur Datenauswertung
• Künstliche Intelligenz, Data Mining und Mustererkennung
• Visualisierung von Daten und Zusammenhängen (Prozessen)
• Wahlfächer: Datenanalyse in Technik, Biologie, Wirtschaft, Medizin

Praxis und Forschung im Studium

Începând cu semestrul al doilea, studenții își implementează cunoștințele în proiecte de cercetare practică. Gama de subiecte este foarte largă, cu accent pe: B. în analiza datelor pentru biomedicină sau Marketing și producție. Clienții sunt parteneri cunoscuți din mediul de afaceri și cercetare.

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.

Oportunitățile profesionale pentru absolvenții acestui curs sunt diverse. Oamenii de știință de date sunt căutați oriunde sunt generate cantități mari de date și/sau trebuie evaluate. Pregătirea lor interdisciplinară îi face specialiști căutați în industrii, comerț, producție, finanțe, medicină și cercetare farmaceutică, printre altele.

Ei sunt experți în domeniile analizei datelor și extragerii datelor, în gestionarea sistemelor cloud și cluster și în evaluarea matematică a datelor, inclusiv utilizarea metodelor de inteligență artificială. În plus, ei sunt capabili să vizualizeze și să proceseze rezultatele și conexiunile pe care le-au descoperit și ocupă adesea funcții de conducere în companii și instituții de cercetare.

După absolvire

• Analiza datelor sau modelelor de date, a peisajelor IT și a proceselor de afaceri în ceea ce privește nevoile și introducerea de noi abordări pentru extragerea cunoștințelor
• Proiectarea proceselor de extragere, curatare si transformare a datelor
• Modelarea schemelor de date pentru integrarea și analiza datelor
• Utilizarea metodelor de data mining și statistice, precum și dezvoltarea modelelor predictive
• Conceperea de soluții pentru prelucrarea și analiza datelor în timp real folosind cele mai noi instrumente analitice și tehnologii de date mari
• Vizualizarea datelor și pregătirea constatărilor analitice
• Comunicarea, dezvoltarea și prezentarea soluțiilor către factorii de decizie (compartimente de specialitate și management).

Bine de stiut

Harvard Business Review și New York Times vorbesc despre „cea mai sexy job din secolul 21” în legătură cu știința datelor.