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Bachelor Digital Engineer | Robotik & Big DataDigital

Bachelor FH

Hochschule Luzern HSLU

Kategorien
Ausbildungsort

Horw (LU)

Unterrichtssprache

Deutsch

Ausbildungstyp

Fachhochschulen FH

Zeitliche Beanspruchung

Vollzeit - Berufsbegleitend - Teilzeit

Ausbildungsthemen

Informatik: Studien und Lehrgänge

Studiengebiete

Informatik

Swissdoc

7.561.28.0

Aktualisiert 09.11.2023

Beschreibung

Beschreibung des Angebots

Der Bachelor ist der erste Hochschulabschluss und verlangt 180 ECTS (Kreditpunkte).

Digital Engineer | Robotik & Big Dataan der HSLU ist ein pionierhafter, interdisziplinärer und praxisorientierter Studiengang mit einem Fokus auf Themen der Digitalisierung. Er verbindet den Umgang mit grossen Datenmengen mit ingenieurwissenschaftlichen Grundlagen und aktuellen technischen Fragestellungen. Der Studiengang wird seit 2020 erstmals in der Schweiz angeboten und ist international etabliert.

Aufbauend auf einem Fundament aus mathematisch-naturwissenschaftlichen Grundlagen und anwendungsorientierten Kompetenzen im ingenieur- und informationstechnischen Bereich werden Herausforderungen der Digitalisierung in der Produktentwicklung, der Produktion und der Transformation in den Vertiefungsrichtungen angenommen.

Digitale Kompetenzen

Die Studierenden erlangen digitale Kompetenzen im Umgang mit grossen Datenmengen mittels Data Pipelines, als Grundlage für Artificial Intelligence und Machine Learning. Sie erfahren die beschleunigten digitalen Transformation im Bereich der neuen Normalität von Big Data, und den vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von Technologien im Umfeld der vernetzten Produktion und Logistik.

Neben Mathematik, Physik, Informatik und Ingenieurwissenschaften bilden das Design und die Implementation von Data Pipelines die Basis des Studiengangs Digital Engineering. Zudem wird die Kompetenz vermittelt, Chancen der Digitalisierung zu erkennen und diese in neuen Geschäftsmodellen, Produkten und Abläufen umzusetzen.

Die Studierenden können sich in den folgenden drei Vertiefungen spezialisieren:

  • Digital Development – digitale Produktenwicklung & Entwicklung digital vernetzter physischer Produkte
  • Digital Manufacturing – Digitalisierung und Vernetzung von Produktion und Werkzeugen in der Produktion
  • Digital Transformation – Entwurf von Geschäftsmodellen, Produkten und Prozessen für digitale, vernetzte Unternehmen.

Der Studiengang wird vollständig in Deutsch angeboten. Internationalisierung und der Erwerb von sprachlichen und kulturellen Kompetenzen wird unterstützt, insbesondere mit einem Sprachangebot, Blockwochen im Ausland und natürlich der Möglichkeit ein Studiensemester an einer ausländischen Partnerhochschule zu absolvieren. Die Internationalisierung bietet so vielfältige Möglichkeiten zur wertvollen Erweiterung von fachlichen, sozialen und kulturellen Kompetenzen.

Aufbau der Ausbildung

Das Studium ist modular aufgebaut. Die Studierenden stellen sich die einzelnen Module zu einem individuellen Stundenplan zusammen. Zudem haben sie die Wahl zwischen drei Zeitmodellen (Vollzeit / Berufsbegleitend / Teilzeit).

 

Modulgruppe

Inhalt

Anteil (*)

Kernmodule

Die Kernmodule bilden den Fokusbereich des Studiums Digital Engineering und vermitteln Grundlagen im ingenieur- und informationstechnischen Bereich und angewandte mathematisch-naturwissenschaftlichen Kompetenzen. Der Kernbereich bietet einen Abschluss in einer der drei Vertiefungen:

  • Vertiefung «Digital Development»
  • Vertiefung «Digital Manufacturing»
  • Vertiefung «Digital Transformation» 

Wesentliche Kernmodule (ausgewählte Module):

Grundlagen Digital Engineering: Grundbegriffe des Projektmanagements und des Produkt Entwicklungsprozess im Zeitalter der Digitalisierung. Grundbegriffe der Informatik & Informationssysteme, Informationssicherheit, Rechnerarchitekturen. Einblick in neue Technologien, wie VR, Cloud und Digital Twin.

Einführung Python: Einführung in Python als prozedurale Programmiersprache. Kennenlernen von Variablen, Operatoren, Kontrollstrukturen und Funktionen, sowie komplexen Datentypen. Übersicht der wichtigsten Module und Systembibliotheken, sowie Einblick in Prozesse und Thread

Data Engineering: Übersicht und Einordnung in Data Engineering. Grundlagen in Cloud-Technologien, Data-Pipelines, Datenbanksysteme (SQL & NoSQL), ETL, OLTP & OLAP. Grundlagen der Data Governance und Data Security sowie Vorstellung von Werkzeugen wie IBM Cloudant, IBM Informix und Elasticsearch.

Cyber-physische Systeme: Übersicht über Anwendungen von IoT Geräten, und existierenden Kommunikationstechnologien. Grundlagen des Designs von IoT–Systemen anhand aktueller, kommerziell verfügbarer Technologien mit dem Ziel komplexe IoT-Systeme entwickeln und aufbauen zu können.

Robotic Process Automation: Realisierung von Geschäftsprozessautomatisierung mit Microsoft Anwendungen (Azure, Power Plattform, VBA). Sie erfahren, wie man Data Warehouse konzipiert und wie man mit Low-Code Anwendungen spielerisch repetitive Prozesse automatisiert. Durch praktische Übungen und aktuelle Fallstudien erlernen sie, virtuelle Bots zu erstellt, zu testet und zu implementiert.

Digital Twin & Produkte: Einführung in Digital Twins, als digitale Abbilder realer Produkte in einer virtuellen Welt. Grundlagen für digitale Services, digitales Arbeiten und digitale Entwicklungen in der realen Welt. Praktische Kenntnisse im Aufbau von Digital Twins in unterschiedlichen Anwendungskontexten.

Information Security Fundamentals: In diesem Modul werden die grundlegenden Konzepte für das Erreichen der Schutzziele der Informationssicherheit behandelt. Die Studierenden verstehen die typischen Bedrohungen und kennen die technischen und organisatorischen Massnahmen zu deren Abwehr.

Produktentwicklung Grundlagen: Einführung in Konstruktionsmethodik mit Formgebungsverfahren und Bauteilgestaltung und das spezifische Entwerfen und Gestalten. Überblick über Korrosionsvorgänge und Verfahren der Oberflächentechnik.

Deep Learning: Angewandtes Machine Learning basierend auf Grundlagen Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Verständnis von Kenngrössen und Verteilungen, Analyse von Stichproben, Auseinandersetzung mit Schätz- und Testproblemen.

Data Communication Systems: Grundlegende Strukturen und Konzepte der Kommunikationssysteme (Router, Switch, WLAN mit Fokus Internet TCP/IP), Einführung in Vermittlungs- und Übertragungstechnik.

Artificial Intelligence (AI): Einführung in Such- und Optimierungstechniken der künstlichen Intelligenz einschliesslich deren Anwendung in der Spieltheorie und diskreten, multikriteriellen Optimierung (Constraint Programming).

AI & Robotik: Einblick in die Verknüpfungen von AI und Robotik. Studierende lernen Möglichkeiten und Anwendungen von AI zur Entwicklung und Regelung von Robotern einzusetzen. Sie lernen darüber hinaus, welche mechatronischen Konzepte sich besonders gut mit AI verknüpfen lassen und welche nicht.

> 50%

Projektmodule

Anspruchsvolle Herausforderungen aus der Praxis werden in selbstorganisierter Arbeit in interdisziplinären Teams und später selbstständig im Rahmen der Abschlussarbeiten bearbeitet.

Module: Kontext 1 + 2, Produktentwicklung 1 + 2, Praxis im Studium, Industrieprojekt, Bachelor-Thesis

> 25%

Erweiterungsmodule

erlauben es den Studierenden mit Themen aus verwandten Ingenieurwissenschaften, Informatik und Data Science ihren technischen Fokus zu erweitern und spezifische Fachkompetenzen zu entwickeln.

~ 10%

Zusatzmodule /
ISA-Module

umfassen ein breites Angebot an Zusatzkompetenzen und befähigen die Studierenden so, ihr Fachwissen und ihre Entscheidungen in gesellschaftliche, kulturelle, ethische und wirtschaftliche Zusammenhänge einzuordnen.

~ 10%

(*) Digital Engineering eröffnet den Studierenden individuelle Wahlmöglichkeiten. Je nach Modulwahl im Kern-, Erweiterungs-, oder Zusatzbereich ergibt sich eine leicht unterschiedliche Verteilung der Studienanteile, die dann in Summe 100% ergeben.

Link zum Aufbau der Ausbildung

Voraussetzungen

Zulassung

  • Technische Berufsmatura plus abgeschlossene Berufslehre
  • Gymnasiale Matura plus Praktikum
  • Aufnahme über das Zulassungsstudium 

Link zur Zulassung

Anmeldung

Herbstsemester: Ende April
Frühlingssemester Ende November
Spätere Anmeldungen sind möglich.

Kosten

  • Semestergebühr CHF 800.00
  • Einschreibegebühr einmalig CHF 200.00
  • Modulendprüfungsgebühr: CHF 150.00
  • HSLU-Card einmalig CHF 50.00
  • Dienstleistungspauschale CHF 60.00
  • Sportgebühr CHF 25.00
  • Schulmaterial pro Jahr: ca. CHF 500.00

Abschluss

  • Bachelor Fachhochschule FH

Bachelor of Science Hochschule Luzern/FHZ in Digital Engineering

Perspektiven

  • Direkter Berufseinstieg nach Abschluss des berufsqualifizierenden Bachelor of Science in Digital Engineering.
  • Master of Science in Engineering Major Mechatronics & Automation
  • Master of Science in Engineering Major Data Science
  • Master of Science in Engineering Major Medical Engineering
  • Weitere Angebote aus dem Master of Science in Engineering je nach individuellem Studienprogramm, wie beispielsweise: Electrical Engineering oder Business Engineering
  • Master of Science in Applied Information and Data Science
  • Zweitstudium für einen weiteren Bachelor (z.B. Elektro- oder Maschinentechnik usw.) Es sind für diesen zweiten Bachelor-Abschluss an der HSLU - T&A lediglich 60 bis 90 ECTS-Punkte in einem disziplinären Ingenieur-Studiengang zu erwerben 

Praktische Hinweise

Ort / Adresse

  • Horw (LU)

Zeitlicher Ablauf

Beginn

September / Februar
Bei Studienstart im FS dauert das Studium i.d.R. ein Semester länger (bei Vollzeit 7 anstatt 6 Semester).

Dauer

Vollzeit: 3 Jahre - 6 Semester à 14 Wochen Kontaktstudium + Modulprüfung/Bachelor-Thesis
Berufsbegleitend: 4 Jahre
Teilzeit: 4 - 5 Jahre - 8-10 Semester à 14 Wochen Kontaktstudium + Modulprüfung/Bachelor-Thesis

Zeitliche Beanspruchung

  • Vollzeit
  • Berufsbegleitend
  • Teilzeit

Unterrichtssprache

  • Deutsch

Links

Auskünfte / Kontakt

KONTAKT:

Lukas Müller, Studiengangsleiter Digital Engineer
lukas.mueller@hslu.ch / 041 41 349 38 89

Bei Fragen rund ums Studium:
bachelor.technik-architektur@hslu.ch / 041 349 32 07

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