Datenmanager*in
Andere Bezeichnung(en):
Data Management Mitarbeiter*in, Data Management Experts (m./w./d.)
Ausbildung
Für den Beruf Datenmanager*in ist in der Regel ein abgeschlossenes Universitäts- oder Fachhochschulstudium z. B. in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Data Science erforderlich. Kombinationen mit wirtschaftswissenschaftlichen Studien, Statistik und anderen Fachbereichen können die Beschäftigungsmöglichkeiten noch erhöhen.
Auch eine schulische Ausbildung mit entsprechendem Schwerpunkt (z. B. HAK, HTL) kann bei entsprechender Weiterbildung den Zugang zu diesem Beruf ermöglichen.
Für weitere Informationen siehe Data Scientist (m./w./d.) oder Database Professional (m./w./d.) oder Datenbankadministrator*in.
Wichtige Ausbildungsinhalte:
- Informatik, Angewandte Informatik
- Wirtschaftsinformatik
- Data Science / Datenwissenschaften
- Datenbanken und Datenbanktechnik
- Datenerfassung, Datenaufbereitung, Datenanalyse
- Datenbankadministration, Netzwerkadministration
- Internet, Intranet, Netzwerktechnik
- Mathematik, Statistik, Wirtschaftsmathematik
- Sicherheitssysteme (IT), Datensicherheit, Datenschutz
- Softwaretechnik, Software Engineering
- Projektmanagement
Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium
Dauer: 6 Semester
Form: Berufsbegleitend
NQR-Level: 6 ISCED-Level: 6 ECTS-Punkte: 180
Voraussetzungen:
Reifezeugnis oder Studienberechtigungsprüfung
Abschluss:
Bachelor of Science (BSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien
Weitere Infos: https://www.campus02.at/wirtschaftsinformatik
Adressen:
Fachhochschule der Wirtschaft Graz - Campus 02
Körblergasse 111
8010 Graz
Tel.: +43 (0)316 / 6002-737
Fax: +43 (0)316 / 6002-1222
E-Mail: info@campus02.at
Internet: https://www.campus02.at/
Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium
Dauer: 6 Semester
Form: Vollzeit
NQR-Level: 6 ISCED-Level: 6 ECTS-Punkte: 180
Voraussetzungen:
1. Allgemeine Universtitätsreife, nachgewiesen durch:
- eine österreichische Reifeprüfung (AHS, BHS, Berufsreifeprüfung, nostrifiziertes Zeugnis) oder
- eine Studienberechtigungsprüfung für die relevante Studienrichtung oder
- ein gleichwertiges ausländisches Zeugnis (Reifeprüfung, Studienberechtigungsprüfung, Berufsreifeprüfung) oder
- ein International Baccalaureat (IB) Diploma oder Europäisches Abiturzeugnis oder
- ein Abschluss eines mindestens dreijährigen Studiums an einer anerkannten inländischen oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung
2. Einschlägige berufliche Qualifikation (Lehre, BMS) mit Zusatzprüfungen
Voraussetzung ist die Absolvierung eines fachlich einschlägigen Lehrberufs oder einer entsprechenden berufsbildenden mittleren Schule bzw. der Nachweis sonstiger facheinschlägiger Berufspraxis sowie die Ablegung der angegebenen Zusatzprüfungen. Die Überprüfung der Facheinschlägigkeit sowie die Festlegung der erforderlichen Zusatzprüfungen erfolgt durch die Studiengangsleitung.
Abschluss:
Bachelor of Science in Engineering (BSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudiengängen
Info:
Seit Beginn des digitalen Zeitalters hat die Menge verfügbarer Daten stark zugenommen. Daten werden zur Bewältigung vieler Herausforderungen künftig unverzichtbar sein: Im Gesundheitssektor ermöglichen Daten neue Behandlungs- und Diagnoseverfahren, im Produktionsbereich wird an vorbeugenden Instandhaltungstechniken gearbeitet. Bei der Erstellung neuer Produkte wird Data Science angewandt, um die Bedürfnisse der Kund*innen noch besser adressieren zu können.
Studienschwerpunkte:
- Data Science: vermittelt die Fähigkeiten des Data Minings, des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Studierende lernen Daten zu sammeln, aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren.
- Informatik: befasst sich mit der Speicherung von Daten und vermittelt die Grundlagen der Programmierung. Weitere wichtige Themen des Schwerpunkts sind Big-Data-Technologien, Business Intelligence und Bildverarbeitung.
- Wirtschaft und Recht: befasst sich mit wirtschaftlichen Grundlagen sowie rechtlichen und ethischen Fragestellungen.
- Wahlmodul:Da Datenspezialistinnen und -spezialisten ihre Analysen immer in einem bestimmten Kontext durchführen, ermöglicht das Studium eine Spezialisierung in einem wählbaren Anwendungsgebiet (z. B.: Marketing, Gesundheit, Medien, Sicherheit, Produktion). Dabei werden wichtige Grundlagen des Fachbereichs vermittelt und ein Grundverständnis häufiger Problemstellungen geschaffen.
(Quelle: FH St. Pölten, www.fhstp.ac.at)
Berufsfelder:
- Data Scientist
- Business Analyst
- Data Architect
- Data Engineer
- DevOps
- Chief Data Officers
- Big Data Consultant
- Business Analyst
- Business Intelligence Specialist
- Customer Data Analyst
- Data Engineer
- Data Mining Manager
- Data Quality Manager
- Data Scientist / Datenspezialist*in
- Finance Analyst / Financial Data Analyst
- Health-AI Specialist
- Innovationmanager*in
- Marketingstrateg*in
- Machine Learning Engineer
- Security Specialist
- Web-Analytiker*in
- Marketing and Sales Analyst
Weitere Infos: https://www.fhstp.ac.at/de/studium-weiterbildung/informatik-security/data-science-and-business-analytics
Adressen:
Fachhochschule St. Pölten GmbH
Campus-Platz 1
3100 St. Pölten
Tel.: +43 (0)2742 / 313 228 -200
Fax: +43 (0)2742 / 313 228 -339
E-Mail: csc@fhstp.ac.at
Internet: https://www.fhstp.ac.at
Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium
Dauer: 6 Semester
Form: Fernstudium
NQR-Level: 6 ISCED-Level: 6 ECTS-Punkte: 180
Voraussetzungen:
- Personen mit Hochschulreife (z. B. Matura, einschlägige Studienberechtigungsprüfung, Berufsreifeprüfung etc.)
- Personen ohne Hochschulreife mit einschlägiger beruflicher Qualifikation, sofern außerdem eine der folgenden Voraussetzungen erfüllt ist:
- erfolgreicher Abschluss einer einschlägigen, berufsbildenden mittleren Schule oder
- erfolgreicher Abschluss einer dualen Ausbildung in einschlägigen Lehrberufen
Personen ohne Hochschulreife mit einschlägiger beruflicher Qualifikation und Personen mit deutscher Fachhochschulreife haben zur Erfüllung der Zulassungsvoraussetzungen Zusatzprüfungen in ausgewählten Fächern abzulegen.
Abschluss: Bachelor of Science in Engineering (BSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudiengängen
Info:
Module im Überblick:
- Informatik: Systemplanung, Programmiertechnik, Betriebssysteme, Datenbanken, IT-Sicherheit, Smart Systems & Machine Learning, Software Engineering, Verteilte Systeme usw.
- Mathematisch, naturwissenschaftliche und technische Grundlagen: Logik & Berechenbarkeit, Mathematik & Statistik, Algorithmen & Datenstrukturen
- Fachübergreifend und überfachlich: eCollaboration, Betriebswirtschaft, Business Solutions (ERP, MIS), Digital Business, Informationsrecht, Projekt- & Prozessmanagement, ...
- Wissenschaftliches Arbeiten und Schreiben
- Berufspraktikum / Berufspraxis
Weitere Infos: https://www.mci.edu/de/studium/bachelor/digital-business-software-engineering
Adressen:
MCI - Management Center Innsbruck Fachhochschulgesellschaft mbH
Universitätsstraße 15
6020 Innsbruck
Tel.: +43 (0)512 / 20 70 -0
Fax: +43 (0)512 / 20 70 -1099
E-Mail: office@mci.edu
Internet: https://www.mci.edu/
Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium
Dauer: 6 Semester
Form: Vollzeit
NQR-Level: 6 ISCED-Level: 6 ECTS-Punkte: 180
Voraussetzungen:
- Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung oder
- facheinschlägige berufliche Qualifikationen (z. B. Lehre, Werkmeisterabschluss, BMS-Abschluss) mit Zusatzprüfung
Abschluss:
Bachelor of Science in Engineering (BSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudiengängen
Weitere Infos: https://www.fh-joanneum.at/
Adressen:
Fachhochschule Joanneum - Standort Graz
Alte Poststraße 149
Weitere Adressen: Alte Poststraße 147, 149, 152 + 154; Eggenberger Allee 11 + 13; Eckertstraße 30i
8020 Graz
Tel.: +43 (0)316 / 54 53-8200
Fax: +43 (0)316 / 54 53-8201
E-Mail: info@fh-joanneum.at
Internet: https://www.fh-joanneum.at
Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium
Dauer: 4 Semester
Form: Berufsbegleitend
NQR-Level: 7 ISCED-Level: 7 ECTS-Punkte: 120
Voraussetzungen:
abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium
Abschluss: Master of Science in Engineering (MSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien
Info:
Vorbehaltlich der Genehmigung durch die AQ Austria
Unterrichtssprache Englisch
Graduates of the Master of Science degree program have a practical as well as theoretical understanding in all of the following areas: Data acquisition, Data transmission, Data storage, Data evaluation, Data visualization, Legal and ethical frameworks. (Quelle: FH Kärnten)
Inhalte:
- Information and Probability Theory
- Satistics
- Data Source & Data Quality
- Introduction to Machine Learning
- Unsupervised Learning
- Project I: Prerequisits and Project Domains
- Data Architecture & Database Technologies
- Artificial Neural Networks & Deep Learning
- Data Engineering
- Data Visualization
- Supervised Learning
- Project ll: Frameworks and Concept Study
- Project lll: Practical Implementation
- Data Privacy Ethics
Weitere Infos: https://www.fh-kaernten.at/en/studium/engineering-it/master/applied-data-science
Adressen:
Fachhochschule Kärnten - Standort Villach
Europastraße 4
9524 Villach
Tel.: +43 (0)5 90 500 -0
Fax: +43 (0)5 90 500 -2010
E-Mail: villach@fh-kaernten.at
Internet: https://www.fh-kaernten.at
Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium
Dauer: 4 Semester
Form: Berufsermöglichend
NQR-Level: 7 ISCED-Level: 7 ECTS-Punkte: 120
Voraussetzungen:
abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium
Abschluss:
Master of Science in Engineering (MSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien
Info:
Start im Herbst 2018 vorbehaltlich der Genehmigung.
Weitere Infos: https://www.fh-joanneum.at/
Adressen:
Fachhochschule Joanneum - Standort Graz
Alte Poststraße 149
Weitere Adressen: Alte Poststraße 147, 149, 152 + 154; Eggenberger Allee 11 + 13; Eckertstraße 30i
8020 Graz
Tel.: +43 (0)316 / 54 53-8200
Fax: +43 (0)316 / 54 53-8201
E-Mail: info@fh-joanneum.at
Internet: https://www.fh-joanneum.at
Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium
Dauer: 4 Semester
Form: Vollzeit
NQR-Level: 7 ISCED-Level: 7 ECTS-Punkte: 120
Voraussetzungen:
- ein abgeschlossener facheinschlägiger Fachhochschul-Bachelorstudiengang oder
- der Abschluss eines gleichwertigen Studiums an einer anerkannten inländischen oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung im Ausmaß von mindestens 180 ECTS und sechs Semester.
Abschluss:
Diplom-Ingenieur*in (Dipl.-Ing.)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien
Info:
Werden Sie Expert*in im Bereich der künstlichen Intelligenz (AI)! Mit diesem Master Studiengang lernen Sie, wie Sie die fortgeschrittene Verfahren der AI beherrschen und diese in Unternehmen sicher umsetzen können. Sie finden neue Wege und teilen ihr Wissen, um eine nachhaltige und umfassende AI-Nutzung in Österreich und/oder international sicherzustellen.
Lehrinhalte:
Das Curriculum umfasst folgende inhaltliche Schwerpunkte:
- Advanced Machine Learning
- AI Architecture
- AI & Society
- Digital Business Transformation
- Scientific Working
Zusätzlich können Studierende durch Wahlfächer individuelle Schwerpunkte setzen.
Berufsfelder:
Als Absolvent*icn steht den Studierenden ein breites Spektrum an beruflichen Tätigkeitsfeldern offen, unter anderem als:
- Data Scientist
- Business Analyst
- Data Architect
- Data Engineer
- DevOps
- Machine Learning Engineer
Weitere Infos: https://www.fhstp.ac.at/mdi
Adressen:
Fachhochschule St. Pölten GmbH
Campus-Platz 1
3100 St. Pölten
Tel.: +43 (0)2742 / 313 228 -200
Fax: +43 (0)2742 / 313 228 -339
E-Mail: csc@fhstp.ac.at
Internet: https://www.fhstp.ac.at
Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium
Dauer: 4 Semester
Form: Berufsbegleitend
NQR-Level: 7 ISCED-Level: 7 ECTS-Punkte: 120
Voraussetzungen:
abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium (beispielsweise Informatik, Software: z.B. Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mobile Computing, Informations- und Kommunikationssysteme) oder Studium in verwandten Fachbereichen mit speziellen Anrechnungsregelungen
Abschluss: Master of Science (MSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien
Info:
Lerninhalte: Studierende lernen
- den kompletten Datenerhebungserhebungsprozess nach derzeitigem Stand der Technik durchzuführen, zum Beispiel für textuelle Daten, Bild- und Videodaten oder Sensordaten.
- diese Daten für Analysen aufzubereiten und zu modellieren.
- Analysen unter Berücksichtigung ethischer, datenschutzrechtlicher, infrastrukturbezogener und unternehmerischer Aspekte durchzuführen.
- relevante Analysemethoden, Vorgehensweisen und Algorithmen zu vergleichen, auszuwählen und anzuwenden.
- die Ergebnisse der Analysen zielgruppengerecht zu kommunizieren und in den Betrieb zu überführen.
- Data Science Projekte unter Berücksichtigung der Unternehmensbedürfnisse und zum Zweck der Wertschöpfung zu planen, umzusetzen und erfolgreich zu managen.
- für Data Science Projekte Anforderungen zu erheben und Ziele zu definieren.
- als Schnittstelle gemeinsam mit Fachabteilung und IT-Abteilung Data Science Projekte zu planen und zu realisieren.
- mit technischen und nicht-technischen Fachleuten beim Konzipieren und Umsetzen von Data Science Projekten zu kommunizieren, sowie Ideen und Umsetzungsvorschläge zu präsentieren.
Weitere Infos: https://www.technikum-wien.at/master/data-science-master-studium-der-fh-technikum-wien/
Adressen:
Fachhochschule Technikum Wien
Höchstädtplatz 5
1200 Wien
Tel.: +43 (0)1 / 333 40 77-0
Fax: +43 (0)1 / 333 40 77-469
E-Mail: info@technikum-wien.at
Internet: https://www.technikum-wien.at/
Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium
Dauer: 4 Semester
Form: Berufsbegleitend
NQR-Level: 7 ISCED-Level: 7 ECTS-Punkte: 120
Voraussetzungen:
- Abschluss eines facheinschlägigen Bachelor- oder Diplomstudiums (FH oder Universität) oder gleichwertiger postsekundärer Bildungsabschluss
- Berufspraktische Erfahrung
- Gute Englischkenntnisse
Abschluss:
Master of Science in Engineering (MSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien
Info:
Der Masterstudiengang “Data Science & Intelligent Analytics” konzentriert sich auf das Vermitteln von Kompetenzen im Zusammenhang mit der Erhebung, Integration, Speicherung, Analyse und Nutzung sowie dem innovativen Umgang mit Daten. Er vermittelt außerdem Kompetenzen im Bereich der Organisation und Führung von datengetriebenen Projekten und Produkten.
Lerninhalte
- 36 % Data Science Grundlage
- 22 % Data Science Anwendungskompetenz
- 8 % Management & international Skills
- 9 % Fachspezifische Vertiefungen & Wahlfächer
- 25 % Praxistransfer & Masterarbeit
Mögliche Berufsfelder:
- Big Data Application Development
- Data Engineering
- Big Data & BI Consultanting
- Data Scientist (m./w./d.)
- Manager*in für Data Science Teams
- Analyst*in für Big Data
- Spezialist*in für Business Intelligence & Analytics
Weitere Infos: https://www.fh-kufstein.ac.at/studieren/master/Data-Science-Intelligent-Analytics-BB
Adressen:
Fachhochschule Tirol Kufstein
Andreas Hofer Straße 7
6330 Kufstein
Tel.: +43 (0)5372 / 718 19-0
Fax: +43 (0)5372 / 718 19-104
E-Mail: info@fh-kufstein.ac.at
Internet: https://www.fh-kufstein.ac.at/
Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium
Dauer: 4 Semester
Form: Berufsermöglichend
NQR-Level: 7 ISCED-Level: 7 ECTS-Punkte: 120
Voraussetzungen: abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelorstudium
Abschluss: Master of Science in Engineering (MSc)
Berechtigungen: Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien
Info:
Weltweit entstehen pro Sekunde 1.3 Petabyte an Daten. Die Analyse solcher Datenmengen erfordert Methoden aus den Bereichen Machine Learning und Artifical Intelligence. Diese erlernen High Potentials aus Informatik, Informationsmanagement, Mathematik, Physik, VWL etc. in diesem Studium. Die Expertise unserer Absolventinnen und Absolventen ist stark gefragt, denn Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts.
Inhalt, u. a.:
- Scripting für Data Scientists
- Graphentheorie und Systemdynamik
- Informations- und Kodierungstheorie
- Datenbankgrundlagen und Abfragesprachen
- Management relationaler Datenbanken
- Einführung in Data Science
- Deskriptive Statistik
- Wahrscheinlichkeitstheorie und Induktive Statistik
- Agenten-basierte Programmierung
- High Performance Computing
- Datenstrukturen und Algorithmen
- Optimierung und Numerik
- Neuronale Netze: Architekturen / Deep Learning
- Multivariate Statistik und Data Mining
- Datenqualität und Datenbereinigung
- Fortgeschrittene Informationsvisualisierung
- Cloud Computing für Data Scientists
- Business Development und Innovation
- Fortgeschrittene Themen der Künstlichen Intelligenz
- Entscheidungs- und Spieltheorie
- Schwarmintelligenz und Evolutionäre Algorithmen
- Ethik, Compliance und Datenschutz
Weitere Infos: https://www.fh-joanneum.at/studium/master-studiengaenge/
Adressen:
Fachhochschule Joanneum - Standort Graz
Alte Poststraße 149
Weitere Adressen: Alte Poststraße 147, 149, 152 + 154; Eggenberger Allee 11 + 13; Eckertstraße 30i
8020 Graz
Tel.: +43 (0)316 / 54 53-8200
Fax: +43 (0)316 / 54 53-8201
E-Mail: info@fh-joanneum.at
Internet: https://www.fh-joanneum.at
Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium
Dauer: 4 Semester
Form: Vollzeit
NQR-Level: 7 ISCED-Level: 7 ECTS-Punkte: 120
Voraussetzungen:
- abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelor- oder Diplomstudium (FH oder Universität)
- Bewerbungsgespräch
Abschluss:
Master of Science in Engineering (MSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien.
Info:
Das Studium ist mit zwei Vertiefungsmöglichkeiten in
- biomedizinischer Datenanalyse oder
- Datenanalyse in Marketing und Produktion
Studienschwerpunkte:
- Aufbau des Datenverständnisses: Datenselektion, Datenintegration und Datenaufbereitung, Verknüpfung, Transformation und Indizierung verschiedenster Datenquellen, Entwicklung aussagekräftiger Datenrepräsentationen und Visualisierungen
- Datenspeicherung und -management in Kombination mit Big Data und Cloud-Technologien, auch für Echtzeitdaten
- Datenanalyse mit Methoden aus den Bereichen Computational Intelligence und Statistik für die Erstellung von Prognosemodellen zur Beantwortung einer konkreten Fragestellung aus dem Unternehmen
- Computer Vision Methoden zur Extraktion von Wissen aus Bilddaten
- Praxisbezogene Projekte zur Datenanalyse mit Kooperationspartnern aus den Domänen Biomedizin, Marketing und Produktion
Weitere Infos: https://www.fh-ooe.at/
Adressen:
Fachhochschule Oberösterreich - Informatik, Kommunikation, Medien - Campus Hagenberg
Softwarepark 11
4232 Hagenberg
Tel.: +43 (0)5 0804 20
Fax: +43 (0)5 0804 21599
E-Mail: info@fh-hagenberg.at
Internet: https://www.fh-ooe.at/campus-hagenberg/
Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium
Dauer: 4 Semester
Form: Berufsbegleitend
NQR-Level: 7 ISCED-Level: 7 ECTS-Punkte: 120
Voraussetzungen:
- ein abgeschlossener facheinschlägiger Fachhochschul-Bachelorstudiengang oder
- der Abschluss eines gleichwertigen Studiums an einer anerkannten inländischen oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung im Ausmaß von mindestens 180 ECTS und sechs Semester.
Abschluss:
Master of Arts in Business (MA)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien
Info:
Die Zukunft der Kommunikation ist digital und nachhaltig. Dieses berufsbegleitende Studium bereitet die Studierenden ideal auf diese Zukunft vor – mit starker Praxisorientierung, dem Fokus auf Digitalisierung und Sustainability, ausgezeichneten Communications und Englisch Skills sowie profunden rechtlichen und wirtschaftlichen Kenntnissen. In nur 2 Jahren werden die Studierenden zum*zur Expert*in in Digital und Sustainability Communications!
Lehrinhalte:
- Corporate Communications & Digital Media
- Computation Thinking & Web Design
- Data Analysis & Data Visualization
- Economics & Capital Markets
- Financial English
- Ethik & CSR
- Recht & Compliance
- Strategy & Change Management
- Vertiefungen
- Research Skills
- Masterthesis & Abschlussprüfung
Spezialisierungen:
- Investor Relations (IR)
- Digital Reporting
- Sustainability Communications & Reporting
Berufsfelder:
Weitere Infos: https://www.fhstp.ac.at/mbc
Adressen:
Fachhochschule St. Pölten GmbH
Campus-Platz 1
3100 St. Pölten
Tel.: +43 (0)2742 / 313 228 -200
Fax: +43 (0)2742 / 313 228 -339
E-Mail: csc@fhstp.ac.at
Internet: https://www.fhstp.ac.at
Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium
Dauer: 4 Semester
Form: Berufsermöglichend
NQR-Level: 7 ISCED-Level: 7 ECTS-Punkte: 120
Voraussetzungen:
abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor-Studium oder vergleichbares Studium oder gleichwertige facheinschlägige berufliche Qualifikationen und Berufspraxis
Abschluss:
Master of Arts in Business (MA)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien
Info:
Unterrichtssprache: Deutsch und Englisch
Inhalte:
- Entrepreneurial Mindset: Be visionary, a Design Thinker
- New Venture Creation & Strategy for Digital Startups
- Corporate Entrepreneurship & Co-Innovation
- Service Engineering & Digital Business Models
- Tech Labs
- Venture Creation: Business Opportunities
- Entrepreneurial Mindset: Be courageous, focussed and flexible
- Finance, Fundraising & Innovation Accounting for Startups
- Digital Marketing & Marketing Research
- Digital Technologies
- Digital Business Case & Pitch Deck
- Entrepreneurial Mindset: Stay physically and mentally strong
- Leadership & Change Management
- Legal Setup for Startups
- Data Technologies
- Simulations & MVP-Testing Procedures
- Build Sustainable & Inclusive Businesses
- Scaling Digital Business Models
- Masterthesis
Weitere Infos: https://www.fh-joanneum.at/digital-entrepreneurship/master/
Adressen:
Fachhochschule Joanneum - Standort Graz
Alte Poststraße 149
Weitere Adressen: Alte Poststraße 147, 149, 152 + 154; Eggenberger Allee 11 + 13; Eckertstraße 30i
8020 Graz
Tel.: +43 (0)316 / 54 53-8200
Fax: +43 (0)316 / 54 53-8201
E-Mail: info@fh-joanneum.at
Internet: https://www.fh-joanneum.at
Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium
Dauer: 4 Semester
Form: Vollzeit
NQR-Level: 7 ISCED-Level: 7 ECTS-Punkte: 120
Voraussetzungen:
- abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor-Studium oder vergleichbares Studium oder
- gleichwertige facheinschlägige berufliche Qualifikationen und Berufspraxis
Abschluss:
Master of Arts (MA)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien
Info:
Unterrichtssprache Englisch
Optionales Double Degree von der University of Nebraska at Omaha, USA
Inhalte, u. a.:
- Management: Business Management / Strategic Innovation / Business Process Management / MCiT Integration / MCiT Research / Digital Organizations & Entrepreneurship
- Communication: Digital Interaction / Digital Marketing
- IT: Digital Systems / Management Information Systems / Data Management / Smart Technologies
- Master Thesis
Weitere Infos: https://www.mci.edu/de/studium/master/management-communication-it
Adressen:
MCI - Management Center Innsbruck Fachhochschulgesellschaft mbH
Universitätsstraße 15
6020 Innsbruck
Tel.: +43 (0)512 / 20 70 -0
Fax: +43 (0)512 / 20 70 -1099
E-Mail: office@mci.edu
Internet: https://www.mci.edu/
Art: Universitätsstudium – Masterstudium
Dauer: 4 Semester
Form: Vollzeit
NQR-Level: 7 ISCED-Level: 7 ECTS-Punkte: 120
Voraussetzungen:
abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium
Abschluss:
Master of Science (MSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien
Info:
Im Masterstudium Data Science dreht sich alles darum, wie Daten effektiv, fachkundig und verantwortungsvoll zur Wissensgewinnung genutzt werden können. Ein Thema, dass sowohl für Unternehmen, Regierungen und andere Organisationen hohe Relevanz hat, aber auch jedes einzelne Individuum betrifft. Darüber hinaus sind Erhebung, Modellierung, Analyse und Interpretation von Daten zentral im Wissenschaftsbetrieb an Universitäten und anderen Forschungseinrichtungen. Absolventinnen und Absolventen des Studiums verfügen über vertieftes Wissen in Kernbereichen der angewandten Statistik und Informatik, welche sich mit der Erhebung, Speicherung, Verarbeitung, deskriptiver und inferentieller Analyse, Visualisierung, Interpretation und verantwortungsvoller Nutzung teilweise großer, heterogener und multivariater Daten beschäftigen.(Quelle: vgl. Universität Salzburg)
Weitere Infos: https://www.studienwahl.at
Adressen:
Universität Salzburg - Paris Lodron Universität Salzburg
Kapitelgasse 4-6
5020 Salzburg
Tel.: +43 (0)662 / 80 44 -0
Fax: +43 (0)662 / 80 44 -145
E-Mail: studium@plus.ac.at
Internet: https://www.plus.ac.at/
Technische Universität Wien
Karlsplatz 13
1040 Wien
Tel.: +43 (0)1 / 588 01 -0
Fax: +43 (0)1 / 588 01 -41099
E-Mail: studabt@zv.tuwien.ac.at
Internet: https://www.tuwien.at/
Universität Wien
Universitäts-Ring 1
1010 Wien
Tel.: +43 (0)1 / 42 77 -0
E-Mail: studentpoint@univie.ac.at
Internet: https://www.univie.ac.at/
Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium
Dauer: 6 Semester
Form: Vollzeit
NQR-Level: 6 ISCED-Level: 6 ECTS-Punkte: 180
Voraussetzungen:
Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung
Abschluss:
Bachelor of Science in Applied Data Science (BSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien
Info:
Die Unterrichtssprache ist Englisch.
Kosten:EUR 6.166,00 pro Semester
Fünf Module:
- Fundamentals of statistics and calculus
- Fundamentals of data science and engineering
- Fundamentals of management
- Data science for business applications
- Bachelor thesis
Inhalte, u. a.:
- Applied Linear Algebra
- Fundamentals of Computer Science and Programming
- Legal Aspects of Data Science
- Foundations of Artificial Intelligence
- Project and Change Management
- Societal and Ethical Impacts of Data Science
- Latest Trends in Data Science
- Blockchain Applications
Weitere Infos: https://www.modul.ac.at/study-programs/bachelor/bsc-in-applied-data-science
Adressen:
MODUL University for Tourism Vienna (MU Vienna)
Am Kahlenberg 1
1190 Wien
Tel.: +43 (0)1 / 320 35 55 -101
Fax: +43 (0)1 / 320 35 55 -901
E-Mail: office@modul.ac.at
Internet: https://www.modul.ac.at/
Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium
Dauer: 7 Semester
Form: Vollzeit
NQR-Level: 6 ISCED-Level: 6 ECTS-Punkte: 210
Voraussetzungen:
- Reifeprüfung (Matura), Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung
Abschluss:
Bachelor of Science (BSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien
Info:
Perspektiven:
Als Leobener Data Scientist (m./w./d.) unterstützen die Absoltvent*innen Entscheidungsträger*innen durch die Bearbeitung und Analyse von Big Data. Sie entwickeln neue nachhaltige Geschäftsmodelle mit Hilfe der Digitalisierung und verbesserst technische Prozesse durch datenbasierte Aufbereitung. Auch die Entwicklung von Projekten in den Bereichen Data Mining und Machine Learning gehört zu deinem Aufgabengebiet. In der Logistikbranche verbesserst du mit Hilfe von Data Science die Arbeitsprozesse und erhöhst damit die Qualität und Ökoeffizienz der Transport-Dienstleistungen. Technologieunternehmen benötigen dein Know-how zur Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und auch der Energiesektor braucht dich für intelligente Energienetze. (Quelle: Montanuni Leoben)
Inhalte, u. a.:
- Einführung in die Montanistischen Wissenschaften
- Mathematik
- Chemie
- Physik
- Mechanik
- Matrixalgebra
- Elektrotechnik
- Einführung in Maschinen- und Prozessdesign
- Physikalische Messtechnik
- Computeranwendung und Programmierung
- Objektorientiertes Programmieren
- Computer Engineering & Operating Systems
- Algorithmenentwicklung
- Datenbanken
- Allgemeine Wirtschafts- und Betriebswissenschaften
- Data Science Statistik
- Einführung in die Industrial Data Science
- Numerische Methoden
- Automatisierungstechnik
- Maschinelles Lernen
- Netzwerke und verteilte Systeme
- IT-Sicherheit
- Data Science Mathematical Foundations for Data Measurement
- Weiterführende Methoden des Maschinellen Lernens
- Modellierung, Simulation und Inverse Probleme
- Introduction in Digital Signal Processing
- Digital Control of Dynamic Systems
- Industrial Data Science Projekt
Weitere Infos: https://www.unileoben.ac.at/studium/bachelor/sustainable-processing/industrial-data-science/
Adressen:
Montanuniversität Leoben
Franz Josef-Straße 18
8700 Leoben
Tel.: +43 (0)3842 / 402-0
Fax: +43 (0)3842 / 402-7702
E-Mail: office@unileoben.ac.at
Internet: https://www.unileoben.ac.at/
Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium
Dauer: 6 Semester
Form: Vollzeit
NQR-Level: 6 ISCED-Level: 6 ECTS-Punkte: 180
Voraussetzungen:
Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung
Abschluss:
Bachelor of Science (BSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien
Info:
Berufsfelder: statistische Abteilungen im Bereich Banken und Finanzdienstanbieter, Unternehmensberatung, Konsumgüterindustrie, Forschungsinstitute in Wirtschaft und Technik, öffentliche Verwaltung.
Weitere Infos: https://www.studienwahl.at
Adressen:
Technische Universität Wien
Karlsplatz 13
1040 Wien
Tel.: +43 (0)1 / 588 01 -0
Fax: +43 (0)1 / 588 01 -41099
E-Mail: studabt@zv.tuwien.ac.at
Internet: https://www.tuwien.at/
Art: Universitätsstudium – Masterstudium
Dauer: 4 Semester
Form: Vollzeit
NQR-Level: 7 ISCED-Level: 7 ECTS-Punkte: 120
Voraussetzungen:
abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium
Abschluss:
Master of Science (MSc)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien
Info:
Das Masterstudium Information Management setzt einen besonderen Fokus auf die Verknüpfung von betriebswirtschaftlichem Fachwissen und informationstechnischem Know-how und verfolgt daher das Ziel, jenes Wissen zu vermitteln, das erforderlich ist, um moderne Informationssysteme im Unternehmen und in zwischenbetrieblichen Netzwerken sowohl aus betriebswirtschaftlicher als auch informationstechnischer Perspektive zu managen. Damit werden Absolvent*innen des Masterstudiums Information Management bestmöglich auf eine Karriere in den Bereichen des Designs, des Aufbaus, der Wartung und Weiterentwicklung betrieblicher Informationssysteme vorbereitet. (Quelle: Universität Klagenfurt)
Weitere Infos: https://www.studienwahl.at
Adressen:
Universität Klagenfurt - Alpen-Adria-Universität Klagenfurt
Universitätsstraße 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee
Tel.: +43 463 2700
Fax: +43 (0)463 2700 -9299
E-Mail: uni@aau.at
Internet: https://www.aau.at/
Art: Universitätsstudium – Masterstudium
Dauer: 4 Semester
Form: Vollzeit
NQR-Level: 7 ISCED-Level: 7 ECTS-Punkte: 120
Voraussetzungen:
abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium
Abschluss:
- Master der Statistik (M.Stat) oder
- Magister/Magistra der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften (Mag. rer. soc. oec.)
Berechtigungen:
Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien
Info:
Berufsfelder: Bereich Wirtschaft: Statistik in Banken und Versicherungen, in der Industrie, in der Markt- und Meinungsforschung, in der Verwaltung; Technik: Statistik in der Qualitätssicherung; Bereich Naturwissenschaften: Statistik in den Naturwissenschaften, in der Medizin, im Gesundheitswesen, in der Psychologie, in den Umweltwissenschaften, in den Sozialwissenschaften, in den Wirtschaftswissenschaften.
Weitere Infos: https://www.studienwahl.at
Adressen:
Universität Linz - Johannes Kepler Universität
Altenbergerstr. 69
4040 Linz - Auhof
Tel.: +43 (0)732 / 24 68 -3314
Fax: +43 (0)732 / 24 68 -3300
E-Mail: bdr@jku.at
Internet: https://www.jku.at/
Art: Lehrgang
Dauer: 400 UE
Form: Berufsbegleitend
Voraussetzungen:
- Grundlagenwissen im Bereich BWL
- eigener PC/Laptop sowie Internetzugang
Abschluss:
Diplom
Info:
Hinweis: Der Lehrgang ist als Fernlehrgang konzipiert und kann jederzeit gestartet werden. Alle Prüfungen finden digital statt, die Absolvent*innen bestimmen den Prüfungszeitpunkt selbst. Die Lernplattform ist über stationäre und mobile Endgeräte abrufbar, auch via App.
Zielgruppe:
- Personen, die sich in ihrem Unternehmen mit Prozessmanagement beschäftigen
- Angestellte im Qualitätsmanagement
- selbstständige Personen, die ihr Unternehmen effizient und digital aufstellen möchten
- interessierte Personen an der Einführung in die Bereiche Big Data, Data Science und Datenmanagement
- Entscheider*innen aus den Bereichen Produktion, Logistik, Transport und Supply Chain Management
- Berufstätige aus Marketing, Kommunikation und Vertrieb
- Unternehmensberater*innen
- Projektverantwortliche und Fachkräfte im IT-Bereich, wie Business Developer, Analysten, Data Manager und Application Developer, die sich zum Data Scientist weiterentwickeln wollen
- Nachwuchsführungskräfte
Dauer: Die Workload beträgt 400 Stunden (entspricht umgerechnet 16 ECTS Punkten). Die Kursdauer ist auf vier Monate ausgelegt (ca. 20 Stunden pro Woche) und kann kostenfrei auf bis zu 12 Monate verlängert werden.
Kosten: EUR 990,00
Aubildungsziel: Der Lehrgang vermittelt die Grundlagen von Data Science, Big Data sowie Datenmanagement und vertieft das Wissen der Kursteilnehmer*innen in den Bereichen SCRUM, Design Thinking, digitale Transformation und agiles Management.
Inhalte:
- Grundlagen von Data Science
- Datenmanagement und Datenanalysen
- agiles Management SCRUM
- Design Thinking, Wireframes und Mock Ups
- digitale Transformation
- Prozessdigitalisierung
- Big Data Projekte und Prozesse
Adressen:
BFI Berufsförderungsinstitut der AK Vorarlberg
Widnau 2-4
6800 Feldkirch
Tel.: +43 (0)5522 70200
Fax: +43 (0)50 258 -4001
E-Mail: service@bfi-vorarlberg.at
Internet: https://www.bfi-vorarlberg.at
BFI Berufsförderungsinstitut Wien
Alfred-Dallinger-Platz 1
1030 Wien
Tel.: +43 1 811 78-10140
Fax: +43 1 811 78-10118
E-Mail: information@bfi.wien
Internet: https://www.bfi.wien
Schwerpunkte:
Servicecenter für Information, Beratung und Anmeldung
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