Daten sind die Grundlage für viele Produkte und Services, die unseren Alltag bestimmen. Mit dem MSE in Data Science verfügen Sie über die wichtigsten Methoden und Werkzeuge, um Daten aufzubereiten und effizient zu organisieren, diese zu analysieren und mit ihnen innovative datengestützte Produkte zu generieren.
Berufsbild
Professionelle Datenwissenschaftler entwerfen, entwickeln und implementieren verschiedenste Datenprodukte und Datenpipelines für Unternehmen und öffentliche Einrichtungen. Der Schweizer Arbeitsmarkt bietet Ihnen Jobs in den Bereichen Data Engineering, Datenanalyse oder datengestützte Dienstleistungen. Von der Datenerhebung und Verarbeitung von Daten bis hin zum Machine und Deep Learning oder der Entwicklung von Datenprodukten – in nahezu jeder Branche finden Sie passende Herausforderungen und Möglichkeiten, Ihre Zukunft zu gestalten.
Profilinhalte
Das MSE Studium im Profil Data Science fusst auf drei thematischen Säulen:
- Datenanalyse
- Data Engineering
- Datengestützte Produkte und Dienstleistungen
Kompetenzen
Absolventen 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 Sie 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.
Einstiegsqualifikationen und Aufnahmeverfahren
Für die Anmeldung zu diesem Profil sind spezifische Fähigkeiten erforderlich. Studierende mit einem überdurchschnittlich guten Bachelorabschluss erfüllen in der Regel diese Zugangsvoraussetzungen.
- BSc in Data Science oder vergleichbarer Abschluss
Die Beurteilung der Einstiegsqualifikationen ist Teil des Einschreibungsprozesses der jeweiligen Hochschule. Studierende, die keinen der oben genannten Bachelorabschlüsse haben, werden von der jeweiligen Fachhochschule individuell auf ihre Eignung geprüft.
Empfohlene Theoriemodule
Die Theoriemodule umfassen 30 von 90 ECTS. Die Module werden von Professorinnen und Professoren aus der ganzen Schweiz an unterschiedlichen Durchführungsorten unterrichtet. Sie werden diese Module gemeinsam mit anderen MSE-Studierenden absolvieren. Hier finden Sie die empfohlenen Theoriemodule für das MSE-Profil Data Science (DS).
Differenzierung zum Bachelor of Science
Das MSE-Profil Data Science vervollständigt Ihre Ausbildung in den Bereichen Data Engineering, Datenanalyse und Daten getriebene Produkte. Dazu gehören fortgeschrittene Kompetenzen in den Bereichen Statistik, Data Mining, maschinelles Lernen und Deep Learning sowie das Design, die Implementierung und der Einsatz von datengestützten Produkten für Unternehmen.
Entdecken Sie mehr
Unten sehen Sie die Fachhochschulen (FH), welche das Profil Data Science (DS) anbieten. Entdecken Sie mehr über das Studium an den einzelnen FHs.
Sprachen im Studium
Vertiefungsstudium in Deutsch oder Französisch (Biel), zentrale Vorlesungen in Englisch, Deutsch oder Französisch
Fokus
- Data Engineering für grosse Datenmengen
- Analyse von Text- und Graphendaten
- Anwendungen zur Visualisierung und Datenanalyse für Unternehmen
- Smart Applications in Legal-Tech und Life Sciences
Sprachen im Studium
Englisch
Fokus
In der Ausprägung des MSE Profils Data Science an der FHNW 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.
Study language
Central modules (30 ECTS) and deepening modules (18 ECTS) are given in English and French. Deepening projects (2x6 ECTS) and Master thesis (30 ECTS) can be realized either in English or in French.
Main focus
The Data Science profile (DS) at HES-SO aims at acquiring deep practical and methodological competences in data analytics, artificial intelligence, deep learning, big data, information visualization and, generally speaking, systems for data services that are interoperable, reliable and scalable.
Sprachen im Studium
Deutsch und Englisch
Fokus
- Anwendung von statistischen Methoden, Data Mining, maschinelles Lernen und Deep Learning.
- Fokus auf Data Engineering, Datenanalyse und Data Services.
- Design, Entwicklung und Einsatz von Datenprodukten und Datenpipelines in Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen.
Sprachen im Studium
Mischung aus Englisch und Deutsch
Fokus
- Anwendung Data Science Methoden mit Schwerpunkt auf industriellen Problemen.
- Interdisziplinäre datenwissenschaftliche Projekte an der Schnittstelle von Informatik, Geostatistik, Logistik, Business Intelligence, etc.
- Verwendung von leistungsfähiger Computer-Hardware.
Sprachen im Studium
Englisch
Fokus
- Probabilistic machine learning (Bayesian networks, Bayesian optimization, etc)
- Deep Learning and Computer Vision
- Robotics
- Forecasting
- Dynamic systems, control and reinforcement learning
- Natural language processing
- Projects with national and international companies
Sprachen im Studium
Englisch oder ein Mix aus Deutsch und Englisch
Fokus
- Datenbank und Informationsysteme, Datenanalyse, Datentechnik und Datendienste
- Artificial Intelligence, Computer Vision, Machine and Deep Learning, Signal Processing, Statistical Data Analysis, Text Analytics
- Entwicklung datengesteuerter Dienste