DATA SCIENCE, MASTERSTUDIUM

Data Science
Dauer / ECTS 4 Semester / 120 ECTS
Akademischer Grad Master of Science (MSc)
Fakultät Naturwissenschaftliche Fakultät
Fachbereich Mathematik, Computerwissenschaften und diverse andere
Studienart Vollzeit
Studienkennzahl D 066 645
Voraussetzung Abschluss eines Bachelorstudiums in einem der folgenden Fächer:
Mathematik, Statistik, Informatik, Angewandte Informatik. Bei
Abschluss eines anderen Bachelorstudiums sind ggf.
Leistungsnachweise im Ausmaß von bis zu 45 ECTS zu erbringen.

Was lerne ich?

Im innovativen Masterstudium Data Science dreht sich alles darum, wie Daten effektiv, fachkundig und verantwortungsvoll zur Wissensgewinnung genutzt werden können – ein Fragenkomplex, der nicht nur hohe Relevanz für Unternehmen, Regierungen und andere Organisationen hat, sondern auch jeden Einzelnen als Individuum betrifft. Darüber hinaus sind Erhebung, Modellierung, Analyse und Interpretation von Daten zentral im Wissenschaftsbetrieb an Universitäten und anderen Forschungseinrichtungen. Das „Data Science“ Curriculum reflektiert einen Bogen, der von Rohdaten zu Information, von Information zu Wissen und von Wissen zum Treffen fundierter Entscheidungen geschlagen wird.

Welche Berufsbilder gibt es für mich?

Der Begriff „Data Science“ umfasst diverse, jedoch verwandte Kompetenzgebiete, welche die traditionelle Angewandte Statistik genauso umfassen wie Data Analytics, Business Analytics, Business Intelligence und viele Bereiche der Informatik. Diese Mischung stellt einen der heutzutage heißesten akademischen Arbeitsmärkte mit sehr hoher Nachfrage nach gut und umfassend ausgebildeten „Data Scientists“ dar. Berufliche Möglichkeiten bieten sich vor allem in den Forschungs- und Entwicklungsabteilungen sowie Marketingabteilungen mittlerer und größerer Unternehmen, Regierungsbehörden und Wissenschaftseinrichtungen, und dies in einer Vielzahl von Bereichen wie z. B. Medizin, Agrarwissenschaften, Biotechnologie, Pharmazeutische Industrie, Softwareunternehmen, Versicherungs- und Finanzindustrie, Telekommunikationsbranche, Produzierendes Gewerbe und Logistik.

Warum soll ich in Salzburg studieren?

Internationale Studierende wählen die Wissensstadt Salzburg regelmäßig zur attraktivsten Stadt zum Studieren in Österreich, und zu einer der Top 10 – Studienadressen in Europa, denn Studieren in Salzburg heißt Studieren in einer traumhaften kulturellen und landschaftlichen Umgebung.  Und das akademische Umfeld? Das wird von Studierenden als motivierend dynamisch empfunden. Ein ausgezeichnetes Betreuungsverhältnis und die oft familiär-persönliche Atmosphäre in den Fachbereichen unterscheidet Salzburg von den Massen-Unis der großen Städte. Qualität ist hier ganz groß geschrieben. Unter den Top-Wissenschaftlern, die sich in der Data Science Initiative zusammengefunden haben, gibt es auch zahlreiche junge Professorinnen und Professoren, die sich engagiert um ihre Studierenden kümmern und die in den letzten Jahren gemeinsam die Universität Salzburg als erstklassige Adresse in der internationalen Wissenschaftsszene etabliert haben. Und da man hier auch über Fachbereichsgrenzen hinaus gerne zusammen forscht, ist Salzburg ein idealer Ort, um interdisziplinär zu arbeiten.

Wie ist das Studium aufgebaut?

Masterstudium Data Science

Brückenmodul12 ECTS
Pflichtmodule51 ECTS
Wahlmodule20 ECTS
Freie Wahlfächer12 ECTS
Pflichtpraxis (Praktikum bei einem Unternehmen)3 ECTS
Masterarbeit20 ECTS
Masterprüfung2 ECTS
Summe120 ECTS

Ansprechperson

Bild Arne Bathke
Univ.-Prof. Dr. Arne Bathke Vorsitzender der Curricularkommission Data Science
  • Hellbrunnerstr. 34
  • 5020 Salzburg
Tel:
+43 662 8044-5001
Fax:
+43 662 8044-0001
Arne.Bathke@sbg.ac.at
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    Wichtige Termine und Informationen zur Anmeldung für die Kurse am Sprachenzentrum im Sommersemester 2019.
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    21.02.19 IRIS 2019
    21.02.19 Orientation Week SoSe 2019: Unipark Bibliothek - Information und Führung (Deutsch)
    21.02.19 Orientation Week SoSe 2019: Unipark library - information and tour (English)
    21.02.19 Orientation Week SoSe 2019: Unipark library - information and tour (English)
    21.02.19 Orientation Week SoSe 2019: fortress tour
    21.02.19 IRIS 2019
    22.02.19 IRIS 2019
    22.02.19 Orientation Week SoSe 2019: main library - information and tour (English)
    22.02.19 Orientation Week SoSe 2019: Hauptbibliothek - Information und Führung (Deutsch)
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