Datenmodellierer*in

Art: Schulausbildung

Dauer: 5 Jahre

Form: Vollzeit

NQR-Level: 5  ISCED-Level: 3 bis 5  

Voraussetzungen: kommend aus:

• Allgemein bildender höhere Schule (AHS): positiver Abschluss 4. oder einer höheren Klasse
• Mittelschule (MS): erfolgreicher Abschluss der vierten Klasse Mittelschule bei Beurteilung aller leistungsdifferenzierten Pflichtgegenstände (Deutsch, Mathematik, Fremdsprache) gemäß dem Leistungsniveau „Standard AHS" oder eine Beurteilung gemäß Leistungsniveau „Standard“ nicht schlechter als „Gut“;
  ansonsten Aufnahmeprüfung in den schlechter beurteilten Gegenständen
• Polytechnische Schule (PTS): positiver Abschluss auf der 9. Schulstufe
• erfolgreicher Abschluss der 1. Klasse einer berufsbildenden mittleren Schule

Abschluss:

Reife- und Diplomprüfung (Matura)

Berechtigungen:

• berechtigt zur Ausübung einschlägiger Gewerbe laut Gewerbeordnung und Ingenieursgesetz
• Studienberechtigung
• Anwartschaft auf die Standesbezeichnung Ingenieur/in (Zertifizierungsverfahren einschl. Fachgespräch)

Info:

Hinweis: Über Ausbildungsschwerpunkte und schulautonome Vertiefungen informiere dich bitte auf der Webseite der jeweiligen Schule.

Weitere Infos: https://www.abc.berufsbildendeschulen.at/technische-gewerbliche-schulen/

Adressen:

Höhere Technische Bundes-Lehr- und Versuchsanstalt Pinkafeld
Meierhofplatz 1
7423 Pinkafeld

Tel.: +43 (0)3357 / 424 91 -0
Fax: +43 (0)3357 / 424 91 -115
E-Mail: office@htlpinkafeld.at
Internet: https://www.htlpinkafeld.at/

Schwerpunkte:

Fachschule für Bautechnik mit Betriebspraxis

Fachschule für Maschinen- und Anlagentechnik - Ausbildungszweig Installation und Ökoenergie

Höhere Lehranstalt für Bautechnik:

• Ausbildungsschwerpunkt Hochbau
• Ausbildungsschwerpunkt Tiefbau
• Ausbildungsschwerpunkt Holzbau

Höhere Lehranstalt für Informatik:

• Ausbildungsschwerpunkt Mobile and Internet Programming
• Ausbildungsschwerpunkt Informatik und Management

Höherer Lehranstalt für Informationstechnologie

Höhere Lehranstalt für Gebäudetechnik

Höhere Lehranstalt für Elektronik und technische Informatik

Kolleg/Aufbaulehrgang für Bautechnik - Ausbildungszweig Hochbau/Stahlbau

Kolleg/Aufbaulehrgang für Berufstätige für Gebäudetechnik

Kolleg/Aufbaulehrgang für Berufstätige für Informatik

Kolleg für Mechatronik

Übergangsstufe für berufsbildende mittlere und höhere Schulen

Art: Schulausbildung

Dauer: 5 Jahre

Form: Vollzeit

NQR-Level: 5  ISCED-Level: 3 bis 5  

Voraussetzungen: kommend aus:

• Allgemein bildender höhere Schule (AHS): positiver Abschluss 4. oder einer höheren Klasse
• Mittelschule (MS): erfolgreicher Abschluss der vierten Klasse Mittelschule bei Beurteilung aller leistungsdifferenzierten Pflichtgegenstände (Deutsch, Mathematik, Fremdsprache) gemäß dem Leistungsniveau „Standard AHS" oder eine Beurteilung gemäß Leistungsniveau „Standard“ nicht schlechter als „Gut“;
  ansonsten Aufnahmeprüfung in den schlechter beurteilten Gegenständen
• Polytechnische Schule (PTS): positiver Abschluss auf der 9. Schulstufe
• erfolgreicher Abschluss der 1. Klasse einer berufsbildenden mittleren Schule

Abschluss:

Reife- und Diplomprüfung (Matura)

Berechtigungen:

• berechtigt zur Ausübung einschlägiger Gewerbe laut Gewerbeordnung und Ingenieursgesetz
• Studienberechtigung
• Anwartschaft auf die Standesbezeichnung Ingenieur/in (Zertifizierungsverfahren einschl. Fachgespräch)

Info:

Hinweis: Über Ausbildungsschwerpunkte und schulautonome Vertiefungen informiere dich bitte auf der Webseite der jeweiligen Schule.

Weitere Infos: https://www.abc.berufsbildendeschulen.at/technische-gewerbliche-schulen/

Adressen:

Höhere Technische Bundes-Lehr- und Versuchsanstalt St. Pölten
Waldstraße 3
3100 St. Pölten

Tel.: +43 (0)2742 / 750 51 -211
Fax: +43 (0)2742 / 750 51 -230
E-Mail: office@htlstp.ac.at
Internet: http://www.htlstp.ac.at

Schwerpunkte:

Fachschule für

• Elektronik
• Elektrotechnik
• Maschinenbau - Ausbildungsschwerpunkt Werkzeug- und Vorrichtingsbau

Höhere Lehranstalt für

• Elektronik und Technische Informatik
• Elektrotechnik
• Informatik
• Maschinenbau - Automatisierungstechnik
• Maschinenbau - Industriedesign
• Wirtschaftsingenieurwesen - Maschinenwesen
• Wirtschaftsingenieurwesen - Logistik
• Berufstätige für Elektrotechnik - Informationstechnik
• Berufstätige für Maschinenbau - Automatisierungstechnik

Höhere Technische Bundes-Lehr- und Versuchsanstalt Wiener Neustadt
Dr. Eckener-Gasse 2
2700 Wiener Neustadt

Tel.: +43 (0)2622 / 278 71
Fax: +43 (0)2622 / 895 22
E-Mail: office@htlwrn.ac.at
Internet: https://www.htlwrn.ac.at/

Schwerpunkte:

Höhere Lehranstalt für:

• Bautechnik - Hochbau
• Elektrotechnik - Energietechnik und industrielle Elektronik
• Elektrotechnik - Informationstechnik
• Informatik
• Maschinenbau - Automatisierungstechnik

Höhere Lehranstalt (einschl. Kolleg) für Berufstätige für:

• Bautechnik - Hochbau
• Elektrotechnik - Energietechnik und industrielle Elektronik
• Elektrotechnik - Informationstechnik
• Maschineningenieurwesen - Automatisierungstechnik

Kolleg/Aufbaulehrgang für Energietechnik, Umwelt und Nachhaltigkeit

Fachschule für Elektrotechnik

Art: Schulausbildung

Dauer: 5 Jahre

Form: Vollzeit

NQR-Level: 5  ISCED-Level: 3 bis 5  

Voraussetzungen: kommend aus:

• Allgemein bildender höhere Schule (AHS): positiver Abschluss 4. oder einer höheren Klasse
• Mittelschule (MS): erfolgreicher Abschluss der vierten Klasse Mittelschule bei Beurteilung aller leistungsdifferenzierten Pflichtgegenstände (Deutsch, Mathematik, Fremdsprache) gemäß dem Leistungsniveau „Standard AHS" oder eine Beurteilung gemäß Leistungsniveau „Standard“ nicht schlechter als „Gut“;
  ansonsten Aufnahmeprüfung in den schlechter beurteilten Gegenständen
• Polytechnische Schule (PTS): positiver Abschluss auf der 9. Schulstufe
• erfolgreicher Abschluss der 1. Klasse einer berufsbildenden mittleren Schule

Abschluss:

Reife- und Diplomprüfung (Matura)

Berechtigungen:

• berechtigt zur Ausübung einschlägiger Gewerbe laut Gewerbeordnung und Ingenieursgesetz
• Studienberechtigung
• Anwartschaft auf die Standesbezeichnung Ingenieur/in (Zertifizierungsverfahren einschl. Fachgespräch)

Info:

Hinweis: Über Ausbildungsschwerpunkte und schulautonome Vertiefungen informiere dich bitte auf der Webseite der jeweiligen Schule.

Weitere Infos: https://www.abc.berufsbildendeschulen.at/technische-gewerbliche-schulen/

Adressen:

Höhere Technische Bundeslehranstalt Grieskirchen
Parzer Schulstraße 1
4710 Grieskirchen

Tel.: +43 (0)7248 / 643 15 -0
Fax: +43 (0)7248 / 643 15 -28
E-Mail: office@htl-grieskirchen.at
Internet: https://www.htl-grieskirchen.net/

Schwerpunkte:

Höhere Lehranstalt für Informatik

Höher Lehranstalt für Biomedizin- und Gesundheitstechnik - Medizininformatik

Höhere Technische Bundeslehranstalt Leonding
Limesstraße 12-14
4060 Leonding

Tel.: +43 (0)732 / 673 368 -0
Fax: +43 (0)732 / 673 324
E-Mail: office@htl-leonding.ac.at
Internet: https://www.htl-leonding.at/

Schwerpunkte:

Höhere Lehranstalt für Biomedizin- und Gesundheitstechnik

Höhere Lehranstalt für Informatik:

• Schulautonomer Schwerpunkt Software Engineering

Höhere Lehranstalt für Elektronik und Technische Informatik:

• S.V. Telekommunikation

Fachschule für Elektronik

Höhere Lehranstalt (einschl. Kolleg) für Berufstätige für Informatik - Ausbildungsschwerpunkt Software Engineering

Übergangsstufe für berufsbildende mittlere und höhere Schulen

Hinweis: Über Schulautonome Vertiefungen informieren Sie sich bitte auf der Webseite der Schule.

Höhere Technische Bundeslehranstalt Perg
Machlandstraße 48
4320 Perg

Tel.: +43 (0) 7262 / 539 26
Fax: +43 (0) 7262 / 539 26 -6
E-Mail: office@htl-perg.ac.at
Internet: https://www.htl-perg.ac.at/

Schwerpunkte:

Fachschule für Informationstechnik (mit Betriebspraktikum)

Höhere Lehranstalt für Informatik

Art: Schulausbildung

Dauer: 5 Jahre

Form: Vollzeit

NQR-Level: 5  ISCED-Level: 3 bis 5  

Voraussetzungen: kommend aus:

• Allgemein bildender höhere Schule (AHS): positiver Abschluss 4. oder einer höheren Klasse
• Mittelschule (MS): erfolgreicher Abschluss der vierten Klasse Mittelschule bei Beurteilung aller leistungsdifferenzierten Pflichtgegenstände (Deutsch, Mathematik, Fremdsprache) gemäß dem Leistungsniveau „Standard AHS" oder eine Beurteilung gemäß Leistungsniveau „Standard“ nicht schlechter als „Gut“;
  ansonsten Aufnahmeprüfung in den schlechter beurteilten Gegenständen
• Polytechnische Schule (PTS): positiver Abschluss auf der 9. Schulstufe
• erfolgreicher Abschluss der 1. Klasse einer berufsbildenden mittleren Schule

Abschluss:

Reife- und Diplomprüfung (Matura)

Berechtigungen:

• berechtigt zur Ausübung einschlägiger Gewerbe laut Gewerbeordnung und Ingenieursgesetz
• Studienberechtigung
• Anwartschaft auf die Standesbezeichnung Ingenieur/in (Zertifizierungsverfahren einschl. Fachgespräch)

Info:

Hinweis: Über Ausbildungsschwerpunkte und schulautonome Vertiefungen informiere dich bitte auf der Webseite der jeweiligen Schule.

Weitere Infos: https://www.abc.berufsbildendeschulen.at/technische-gewerbliche-schulen/

Adressen:

Expositur der HTL Saalfelden an der Bundeshandelsakademie St. Johann/Pongau
Alte Bundesstraße 11
5600 St. Johann/Pongau

Tel.: +43 (0)6412 / 84 70 -0
Fax: +43 (0)6412 / 84 70 -30
E-Mail: htlsaal@salzburg.at
Internet: http://www.htlsaalfelden.at

Schwerpunkte:

Höhere Technische Lehranstalt für Informatik

Höhere Technische Bundeslehranstalt Saalfelden
Almer Straße 33
5760 Saalfelden

Tel.: +43 (0)6582 / 725 68 -0
Fax: +43 (0)6582 / 725 68 -68
E-Mail: htlsaal@salzburg.at
Internet: http://www.htlsaalfelden.at

Schwerpunkte:

Höhere Lehranstalt für Bautechnik:

• Ausbildungsschwerpunkt Hochbau
• Ausbildungsschwerpunkt Tiefbau

Höhere Lehranstalt für Elektrotechnik

Höhere Lehranstalt für Mechatronik

Höhere Lehranstalt für Informatik - AM STANDORT HAK St. Johann

Fachschule für Bautechnik (mit Betriebspraktikum)

Fachschule für Informationsstechnik (mit Betriebspraktikum)

Art: Schulausbildung

Dauer: 5 Jahre

Form: Vollzeit

NQR-Level: 5  ISCED-Level: 3 bis 5  

Voraussetzungen: kommend aus:

• Allgemein bildender höhere Schule (AHS): positiver Abschluss 4. oder einer höheren Klasse
• Mittelschule (MS): erfolgreicher Abschluss der vierten Klasse Mittelschule bei Beurteilung aller leistungsdifferenzierten Pflichtgegenstände (Deutsch, Mathematik, Fremdsprache) gemäß dem Leistungsniveau „Standard AHS" oder eine Beurteilung gemäß Leistungsniveau „Standard“ nicht schlechter als „Gut“;
  ansonsten Aufnahmeprüfung in den schlechter beurteilten Gegenständen
• Polytechnische Schule (PTS): positiver Abschluss auf der 9. Schulstufe
• erfolgreicher Abschluss der 1. Klasse einer berufsbildenden mittleren Schule

Abschluss:

Reife- und Diplomprüfung (Matura)

Berechtigungen:

• berechtigt zur Ausübung einschlägiger Gewerbe laut Gewerbeordnung und Ingenieursgesetz
• Studienberechtigung
• Anwartschaft auf die Standesbezeichnung Ingenieur/in (Zertifizierungsverfahren einschl. Fachgespräch)

Info:

Hinweis: Über Ausbildungsschwerpunkte und schulautonome Vertiefungen informiere dich bitte auf der Webseite der jeweiligen Schule.

Weitere Infos: https://www.abc.berufsbildendeschulen.at/technische-gewerbliche-schulen/

Adressen:

Höhere Technische Bundeslehranstalt Kaindorf
Grazer Straße 202
8430 Kaindorf

Tel.: +43 (0)3452 / 741 00 -0
Fax: +43 (0)3452 / 741 00 -12
E-Mail: office@htlkaindorf.at
Internet: http://www.htl-kaindorf.at

Schwerpunkte:

Höhere Lehranstalt für Informatik

Höhere Lehranstalt für Maschinenbau - Ausbildungsschwerpunkt Automatisierungstechnik

Höhere Lehranstalt für Mechatronik

Art: Schulausbildung

Dauer: 5 Jahre

Form: Vollzeit

NQR-Level: 5  ISCED-Level: 3 bis 5  

Voraussetzungen: kommend aus:

• Allgemein bildender höhere Schule (AHS): positiver Abschluss 4. oder einer höheren Klasse
• Mittelschule (MS): erfolgreicher Abschluss der vierten Klasse Mittelschule bei Beurteilung aller leistungsdifferenzierten Pflichtgegenstände (Deutsch, Mathematik, Fremdsprache) gemäß dem Leistungsniveau „Standard AHS" oder eine Beurteilung gemäß Leistungsniveau „Standard“ nicht schlechter als „Gut“;
  ansonsten Aufnahmeprüfung in den schlechter beurteilten Gegenständen
• Polytechnische Schule (PTS): positiver Abschluss auf der 9. Schulstufe
• erfolgreicher Abschluss der 1. Klasse einer berufsbildenden mittleren Schule

Abschluss:

Reife- und Diplomprüfung (Matura)

Berechtigungen:

• berechtigt zur Ausübung einschlägiger Gewerbe laut Gewerbeordnung und Ingenieursgesetz
• Studienberechtigung
• Anwartschaft auf die Standesbezeichnung Ingenieur/in (Zertifizierungsverfahren einschl. Fachgespräch)

Info:

Hinweis: Über Ausbildungsschwerpunkte und schulautonome Vertiefungen informiere dich bitte auf der Webseite der jeweiligen Schule.

Weitere Infos: https://www.abc.berufsbildendeschulen.at/technische-gewerbliche-schulen/

Adressen:

Höhere Bundes-Lehr- und Versuchsanstalt für Textilindustrie und Informatik Wien
Spengergasse 20
1050 Wien

Tel.: +43 (0)1 / 546 15 -0
Fax: +43 (0)1 / 546 15 -139
E-Mail: manager@spengergasse.at
Internet: http://www.spengergasse.at

Schwerpunkte:

Fachschule für Informationstechnik

Höhere Lehranstalt für Biomedizin- und Gesundheitstechnik - Ausbildungsschwerpunkt Medizininformatik

Höhere Lehranstalt für Informatik

Höhere Lehranstalt für Art und Design - Ausbildungsschwerpunkt Interior- und Surfacedesign

Höhere Lehranstalt für Medien:

• Ausbildungsschwerpunkt Mediendesign - Animation
• Ausbildungsschwerpunkt Gamedesign

Höhere Lehranstalt für Wirtschaftsingenieure - Technisches Management

Kolleg/Aufbaulehrgang für Informatik

Kolleg/Aufbaulehrgang für Berufstätige für Informatik

Kolleg für Kunst und Design - Interieur- und Surfacedesign

Kolleg für Berufstätige für Medien - Ausbildungsschwerpunkt Animation

Übergangsstufe für berufsbildende mittlere und höhere Schulen

Vorbereitungslehrgang für Informatik

Höhere Technische Bundeslehranstalt Wien 22
Donaustadtstraße 45
1220 Wien

Tel.: +43 (0)1 / 201 05 -100
Fax: +43 (0)1 / 201 05 -103
E-Mail: office@htl-donaustadt.at
Internet: https://www.htl-donaustadt.at/

Schwerpunkte:

Höhere Lehranstalt für Elektronik und Technische Informatik

• Ausbildungsschwerpunkt Intelligente Kommunikationssysteme
• Ausbildungsschwerpunkt Nachhaltige e-Technologien

Höhere Lehranstalt für Elektrotechnik

Höhere Lehranstalt für Informatik - Ausbildungsschwerpunkt Software Engineering

Höhere Lehranstalt für Informationstechnologie

• Ausbildungsschwerpunkt Netzwerktechnik
• Ausbildungsschwerpunkt Medientechnik

Fachschule für Elektronik und Technische Informatik

Fachschule für Elektrotechnik

Vorbereitungslehrgang für Berufstätige für Elektronik und technische Informatik

Aufbaulehrgang für Berufstätige für Elektronik und technische Informatik

Kolleg für Berufstätige für Elektronik und technische Informatik

Absolvierung der Berufsreifeprüfung im Rahmen der Abendschule möglich.

Hinweis: Über schulautonome Vertiefungen informieren Sie sich bitte auf der Webseite der Schule.

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.

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: Dual

NQR-Level: 6  ISCED-Level: 6  ECTS-Punkte: 180  

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung oder
• facheinschlägige berufliche Qualifikationen (z. B. Lehre, BMS-Abschluss, Werkmeisterabschluss) mit Zusatzprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudiengängen

Info:

Im Bachelor-Studiengang Informatik erwerben Studierende die praktischen und theoretischen Grundlagen in allen wichtigen Teilbereichen der Informatik; u.a.: Analyse komplexe informationstechnische Zusammenhänge / Planung und Entwicklung von Softwaresysteme / Berücksichtigung der Computersicherheit bei der Arbeit im IT-Umfeld / Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen nach Gesichtspunkten der Usability usw.

Das Studium ist Dual organisiert. Präsenzphasen an der FH und Praxisphasen in den Partnerbetrieben wechseln ca. im 2-wöchigen Rhythmus. Dabei werden praktisches Arbeiten und Lernen im Unternehmen mit theoretischem Lernen an der FH verbunden.

Inhalte:

• Betriebssysteme und Netzwerke
• Datenbanken
• Mathematische Grundlagen
• Informatik
• Datenmanagement
• Software
• Software-Engineering
• Development Operations
• Software Design und Methoden
• Software-Management
• Angewandte Methoden
• Softskills
• Management
• Software Projekte
• Wahlpflichtfächer

  Weitere Infos: https://www.technikum-wien.at/studiengaenge/bachelor-informatik/#dual

  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:

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: Berufsbegleitend

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 Science in Natural Sciences (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

vorbehaltlich der Genehmigung durch die AQ Austria

Ziel des berufsbegleitenden Master-Studiengangs ist es, Absolventinnen und Absolventen naturwissenschaftlicher Studien zu befähigen, Daten mit modernsten bioanalytischen Methoden im Labor selbst zu generieren, diese auf ihre biologische Relevanz und statistische Signifikanz zu filtern, zu modellieren, einer chemometrischen Datenanalyse zu unterwerfen und zu visualisieren. Sie vereinen dazu die Kompetenzen von BioanalytikerInnen und InformatikerInnen. (Quelle: Fachhochschule Wr. Neustadt, www.fhwn.ac.at)

Inhalte - Übersicht:

• Informatik: Programmierung in „R“ / Analysewerkzeuge / Datenspeicherung / Datenanalyse / Laborinformations-Managementsysteme
• Datengenerierung mit praktischen Laborübungen: Bioanalytik: Chromatographie, Massenspektrometrie / Biomolekulare Analytik: Sequenzierung, Genomanalyse
• Statistik: Versuchsplanung und -auswertung / Chemometrie
• Qualitätsmanagement und Recht

Weitere Infos: https://tulln.fhwn.ac.at/studiengang/bio-data-science

Adressen:

Fachhochschule Wiener Neustadt für Wirtschaft und Technik - Standort Tulln
Konrad Lorenz Strasse 10 A
Biotech Campus Tulln
3430 Tulln

Tel.: +43 (0)2272 / 82 224-0
Fax: +43 (0)2272 / 82 224-109
E-Mail: office@tulln.fhwn.ac.at
Internet: https://www.tulln.fhwn.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:

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: 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: 6 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 6  ISCED-Level: 6  ECTS-Punkte: 180  

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung, Studienberechtigungsprüfung
• Englischkenntnisse auf Level B2 (Maturaniveau) empfohlen

Abschluss: Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Info:

in Englischer Sprache

Inhaltliche Schwerpunkte:

• Computer Science: Python programmiert und die Grundlagen über Algorithmen und Datenstrukturen
• Mathematics: alle für AI relevanten mathematischen Grundlagen
• AI Basics and Practical Work: Grundkompetenzen und Fertigkeiten anhand realer Problemstellungen
• AI and Society: Wie intelligent können Maschinen sein und wo werden sie im Alltag eingesetzt? Bedeutung der AI für die Gesellschaft und Interaktion von intelligente Systeme mit den Menschen
• Data Science: mit Techniken aus Mathematik, Statistik und Informatik Wissen aus Daten ziehen, Methoden der Sprachverarbeitung und der Signalverarbeitung
• Knowledge Representation and Reasoning: Wie kann Wissen so in eine Maschine integriert werden, dass diese Schlüsse daraus ziehen oder Probleme lösen kann?
• Machine Learning and Perception: Wie können Maschinen aus Daten und Erfahrungen für zukünftige Aufgabenstellungen lernen? Wie nehmen Maschinen ihre Umgebung wahr und lernen sie zu verstehen? Können Maschinen mehr lernen als Menschen?

Weitere Infos: https://www.jku.at/studium/studienarten/bachelordiplom/ba-artificial-intelligence/

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/

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/

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
• Englischkenntnisse auf Level B2 (Maturaniveau) empfohlen

Abschluss: Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

in Englischer Sprache

Studienschwerpunkte:

Das Studium legt den Schwerpunkt auf Deep Learning. Daneben kann einer von vier inhaltlichen Schwerpunkte gewählt werden.

• AI und Mechatronik – Robotics and Autonomous Systems: Robotik, autonomes Fahren, Drohnen
• AI und Mechatronik – Embedded Intelligence and Signal Processing: KI in Sensoren und Geräte einbetten; KI-Techniken zur Datenanalyse; Signalverarbeitung zur Datenanalyse von Sensoren bei Kameras, Radar, Lidar, Ultraschall und chemischen Detektoren
• Reasoning and Knowledge Representation: logisches Schlussfolgern inklusive Modellprüfung und Theorembeweis; Software- und Hardware-Verifizierung, Computeralgebra, maschinelles Lernen
• AI and Life Sciences: KI-Techniken u. a. in Medizin, Biologie, Biotechnologie, Genomik und Genetik anwenden

Weitere Infos: https://www.jku.at/studium/studienarten/master/ma-artificial-intelligence/

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: 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 – 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/