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Engineering, Profil Data Science

Master FH

Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW

Kategorien
Ausbildungsort

Windisch (AG)

Unterrichtssprache

Englisch

Ausbildungstyp

Fachhochschulen FH

Zeitliche Beanspruchung

Vollzeit - Teilzeit

Ausbildungsthemen

Informatik: Studien und Lehrgänge

Studienrichtungen

Informatik - Informationswissenschaft - Wirtschaftsinformatik

Swissdoc

7.561.34.0

Aktualisiert 30.11.2023

Beschreibung

Beschreibung des Angebots

Master: Der Master ist der zweite Hochschulabschluss und verlangt in der Regel 90–120 ECTS-Punkte.

Die Technischen Wissenschaften beschäftigen sich mit den technischen Möglichkeiten, Konkretes zu realisieren und damit unser Leben nachhaltig zu beeinflussen. Mehr zu den Studienrichtungen Bauingenieurwissenschaften, Maschineningenieurwissenschaften, Umweltingenieurwissenschaften, Wirtschaftingenieurwissenschaften finden Sie auf der Seite Technische Wissenschaften.

Absolventen und Absoventinnen des MSE in Data Science sind in der Lage, statistische Methoden zur Beschreibung und Erforschung von Daten anzuwenden und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Mithilfe von Data Mining, Machine und Deep Learning werden sie datengestützte Modelle erstellen. Sie organisieren die Erfassung und Beschaffung von anwendungsspezifischen Daten aus heterogenen Quellen. Darüber hinaus sind Data-Science-Expertinnen und -Experten in der Lage, die Speicherung solcher Daten zu planen und zu organisieren. Die Entwicklung von Anwendungen, die Datenströme verarbeiten, Merkmale extrahieren und Modelle darauf anwenden können, gehört ebenfalls zu ihren Kompetenzen. Sie lernen, geschäftliche Anforderungen in Bezug auf Daten-Pipelines zu verstehen und Analyseergebnisse in Aktionen umzusetzen. Darüber hinaus verstehen sie nicht-technische Einschränkungen in Bezug auf Ethik, Datenschutz und Sicherheit bei der Verarbeitung von Daten in Unternehmen und öffentlichen Institutionen.

Schwerpunkte

In der Ausprägung des MSE Profils Data Science erwerben Studierende vertiefte Kenntnisse in statistischer Datenanalyse, Data Engineering, Machine Learning und Deep Learning. Ein starker Fokus liegt in der Anwendung dieser Techniken in resultat-orientierten, angewandten Fragestellungen mit Industrie- und Forschungspartnern.

Lernziele

  • Teilnehmende lernen abstrakt zu denken und anwendungs- und lösungsorientiert zu handeln.
  • Sie verfügen über ein umfangreiches methodisches Know-how, können komplexe Zusammenhänge erkennen und Aufgabenstellungen selbstständig lösen.
  • In praxisorientierten Projekten vertiefen Teilnehmende ihre Kompetenzen und sammeln qualifizierte Praxiserfahrung.
  • Sie können Produkte und Verfahren mit Hilfe neuster Technologien entwickeln, haben sich profunde Kenntnisse in Projektmanagement angeeignet und kennen betriebswirtschaftliche Zusammenhänge.
  • Bei komplexen Fragestellungen leisten Teilnehmende einen wesentlichen analytischen, konzeptionellen und technischen Beitrag zu innovativen Lösungsansätzen.
  • Dank ausgeprägten Kommunikationsfähigkeiten können Teilnehmende sich auch in einem internationalen Umfeld sicher bewegen.

Aufbau der Ausbildung

90 ECTS (Kreditpunkte)

1 ECTS-Kreditpunkt entspricht einem Arbeitsaufwand von 25 - 30 Arbeitsstunden.

Mit dem konsekutiven Master-Studium können Studierende ihr erworbenes Wissen gezielt und entsprechend ihren eigenen Interessen verbreitern und vertiefen.

Das Master-Studium richtet sich an Bachelor-Absolventinnen und Absolventen eines technisch orientierten Studiengangs, die sich in ihrem Fachgebiet weiter vertiefen wollen.

Das Studium besteht zu einem Drittel aus Theoriemodulen, die an zentralen Standorten für die Studierenden aller Schweizer Fachhochschulen durchgeführt werden. Die anderen zwei Drittel bilden den Schwerpunkt des Studiums «Master of Science in Engineering». Diesen Teil der Ausbildung erwerben Sie an einem Institut der Hochschule für Technik FHNW.

Die 90 ECTS-Punkte werden wie folgt erlangt:

  • 30 ECTS durch das Absolvieren der zentralen Theoriemodule
  • 30 ECTS durch die Fachliche Vertiefung (Projektarbeiten, ergänzende Veranstaltungen)
  • 30 ECTS bei Bestehen der abschliessenden Master-Thesis.

Das Kernstück des Studiums ist die individuelle Vertiefung innerhalb eines Profils z. B. Data Science.

Die Hochschule für Technik FHNW bietet folgende MSE-Profile an:

Inhalte Profil Data Science

Das MSE Studium im Profil Data Science fusst auf drei thematischen Säulen:

  • Datenanalyse
  • Data Engineering
  • Datengestützte Produkte und Dienstleistungen

Link zum Aufbau der Ausbildung

Voraussetzungen

Zulassung

Das Master-Studium richtet sich an Bachelor-Absolventinnen und -Absolventen, die während ihres Studiums sehr gute Leistungen (ECTS-Grade A oder B) erbracht haben.

Der MSE schliesst in der Regel direkt an ein Bachelor-Studium an. Bei mehrjähriger Berufstätigkeit nach dem Studium sind genauere Abklärungen notwendig.

Zu Masterstudiengängen an Fachhochschulen ist grundsätzlich zugelassen, wer über einen fachgleichen oder -verwandten FH-Bachelorabschluss verfügt. Je nach Hochschule und Studienrichtung werden selektive Aufnahmekriterien definiert – z. B. in Form einer Bachelor-Mindestnote und/oder praktischer Erfahrung – sowie Aufnahmeverfahren und Eignungsabklärungen verlangt.

Mehr zu den Aufnahmebedingungen auf der Website des Anbieters.

Kosten

Semestergebühr CH-Wohnsitz; CHF 700.– (pro Semester)

Semestergebühr EU/EFTA: CHF 1000.– (pro Semester)

Semestergebühr alle andere Staaten: CHF 5000.– (pro Semester)

Urlaubssemester: CHF 100.– (pro Semester)

Einschreibegebühr: CHF 200.– (bei Anmeldung)

Master-Thesis-Gebühr: CHF 300.– (vor der Master-Thesis)

Lehrmittel, Kopierkosten etc.: CHF 500.– (pro Semester, Richtpreis)

Abschluss

  • Master Fachhochschule FH

Master of Science FHNW in Engineering mit Vertiefung in Data Science

Praktische Hinweise

Ort / Adresse

  • Windisch (AG)

Zusätzlich an weiteren Schweizer Fachhochschulen

Zeitlicher Ablauf

Beginn

Frühling oder Herbst

Dauer

Vollzeit: 3 Semester
Teilzeit: Das berufsbegleitende Teilzeitstudium verlängert sich entsprechend, je nach Pensum.

Zeitliche Beanspruchung

  • Vollzeit
  • Teilzeit

Unterrichtssprache

  • Englisch

Alle Vorlesungen finden in Englisch statt. Da auch die fachliche Vertiefung in Englisch erfolgen kann, werden für das Masterstudium keine Deutschkenntnisse vorausgesetzt.

Links

Auskünfte / Kontakt

Studiengangleiter Master of Science in Engineering MSE:
Prof. Dr. Gregor Burkhard
Tel. +41 56 202 74 58
E-Mail: gregor.burkhard@fhnw.ch

Kontakt MSE mit Vertiefung in Data Science:
Prof. Dr. Martin Melchior, Stv. Leiter Institut für Data Science FHNW
Tel. +41 56 202 77 07
E-Mail: martin.melchior@fhnw.ch

Label

  • Modell F

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