Data Science (Master)

 Data Science - a short introduction

Joint Venture

Die Masterstudien Business Analytics, Data Science und Digital Humanities sind ein gemeinschaftliches Angebot der Fakultäten für Wirtschaftswissenschaften, Informatik, Mathematik sowie der Historisch- und Philologisch-Kulturwissenschaftlichen Fakultäten.

Das Ziel des Masterstudiums Data Science ist die Vermittlung einer praktisch orientierten und wissenschaftlich fundierten Ausbildung im Bereich der modernen Data Science. Data Science ist eine ganz wesentliche Treibkraft in der heutigen digitalen Welt. In fast allen Bereichen der Wirtschaft werden heutzutage große Mengen an Daten erfasst und generiert. In letzter Zeit halten datengetriebene Methoden auch in verschiedenen Teilen der Natur- und Humanwissenschaften Einzug. Die Aufgabe der Data Science ist es, aus immer größeren Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen, welche einen Mehrwert für den jeweiligen Bereich darstellen.  Dabei ist nicht nur die Entwicklung von effizienten Algorithmen erforderlich, sondern auch ein grundlegendes Verständnis zur Interpretierbarkeit und Verlässlichkeit der Ergebnisse. Dies erfordert ein vielfältiges und interdisziplinäres Kompetenzprofil, welches insbesondere den praktischen Umgang mit großen Datenmengen, ein solides mathematisches und statistisches Fundament, sowie Kompetenz im jeweiligen Anwendungsbereich umfasst. Zusätzlich stellen sich aufgrund der rasanten Entwicklungen in diesem Bereich auch ethische und rechtliche Fragen. Das Masterstudium Data Science an der Universität Wien bildet all diese Kernkompetenzen umfangreich ab, betont den interdisziplinären und heterogenen Charakter der Data Science und stellt diesen über eine Spezialisierung in einzelne Gebiete sicher.

Das Studium setzt Kenntnisse der englischen Sprache auf dem Niveau B2 (Gemeinsamer Europäischer Referenzrahmen) voraus.

Weitere Informationen zum Studium finden Sie hier.

Master of Science

Kennzahl: 066 645

4 Semester / 120 ECTS Credits

Sprache: Englisch

Aufnahmeverfahren

Curriculum

Mehr zum Studium auf "Data Science @ Uni Vienna"

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Facts & Figures

  • Studierende: kA
  • Absolvent*innen im vergangenen Studienjahr: kA
  • benötigte Semester bis zum Abschluss (Median): kA

Datenstand: 25.05.2020

*Hier finden Sie detaillierte Informationen zu statistischen Daten aus Studium und Lehre.

Das Studium

Das Studium besteht aus den Pflichtmodulgruppen "Mathematical and Statistical foundations, Optimisation Methods, Machine Learning, Scalable Algorithms, Visual Data Analysis", "Doing Data Science", "Ethical and Legal Issues", "Specialisation in Areas of Data Science" und "Masterseminar". Im Modul "Specialisation" können sich Studierende aufgrund des facettenreichen Lehrveranstaltungsangebots in verschiedenen Bereichen spezialisieren, etwa in mathematischen, informatischen und statistischen Grundlagen oder in verschiedenen Anwendungsgebieten von der Naturwissenschaft zur Wirtschaft als auch in den Sozial- und Geisteswissenschaften. Um das Studium abzuschließen verfassen die Studierenden eine Masterarbeit und absolvieren eine Masterprüfung. 

Das Studium wird in englischer Sprache abgehalten. Es sind Kenntnisse der englischen Sprache auf dem Niveau B2 (Gemeinsamer Europäischer Referenzrahmen) hierfür nachzuweisen.

Interdisziplinarität im Fokus

Die Studien Business Analytics, Data Science und Digital Humanities wurden gemeinsam konzipiert. Studierende aller drei Studien absolvieren im Ausmaß etwa eines Semesters die gleichen Lehrinhalte. Dadurch ist ein sehr breiter interdisziplinärer Austausch durch die angebotenen Lehrveranstaltungen gegeben und wird durch die unterschiedlichen disziplinären Verortungen der Studierenden noch erweitert.

Fünf Begriffe

mit denen Sie sich im Studium auseinandersetzen:

  • Mathematical & Statistical Foundations
  • Mining Massive Data
  • Optimisation
  • Visual & Exploratory Data Analysis
  • Ethics & Legal Issues

...und viele mehr.

uniorientiert-Nachlese

Antworten zu den Fragen, die bei uniorientiert 2020 gestellt wurden

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Ich habe keinen Informatikbackground und würde mich gerne für den Data Science Master mit Businesshintergrund bewerben. Ist es möglich, den notwendigen Hintergrund im ersten Semester nachzuholen?
Kann ich während des Studiums arbeiten?
Kann ich auch im Sommersemester mit dem Studium beginnen?
Kann ich den notwendigen Hintergrund aufholen?

 Einblick in die Studieninhalte

Hier finden Sie das aktuelle Lehrangebot für dieses Studium, damit Sie einen besseren Einblick in die Inhalte bekommen. Für weitere Infos bitte auf die gewünschte Ebene klicken.



Nach dem Studium

Die Absolvent*innen erhalten in den Kernmodulen eine fundierte und breite Ausbildung, welche insbesondere algorithmische, mathematische und statistische Fundamente, den Umgang mit großen Datenmengen, sowie die explorative Datenanalyse beinhaltet. Zusätzlich dazu werden die Absolvent*innen mit ethischen und rechtlichen Aspekten vertraut gemacht.

Sie erlangen vertiefte Kompetenz in konkreten Anwendungsbereichen, z.B. aus Humanwissenschaften, Sprachverarbeitung, Finanzwesen, Medizin, Physik oder Computational Science.

So wird einerseits die Grundlage für ein Doktorats- oder PhD-Studium der Mathematik, Informatik oder Statistik/OR gelegt, andererseits werden praktische Fähigkeiten erworben, wie beispielsweise der Umgang mit riesigen Datenmengen, die statistische Analyse komplexer Daten und die Entwicklung, Implementierung und Analyse effizienter Algorithmen zur Datenanalyse, die vom Arbeitsmarkt stark nachgefragt werden.

Das Studium aus Perspektive der Absolvent*innen

Studienabschlussbefragung

Direkt nach dem Studienabschluss werden Absolvent*innen um ihre Meinung zum Studium gebeten. Die Befragungsergebnisse zeigen, wie das Studium aus fachlicher und organisatorischer Perspektive von Absolvent*innen bewertet wird.

Die Befragung der Absolvent*innen ist ein wichtiges Feedbackinstrument, um die Situation in den Studien kontinuierlich zu verbessern.

Absolvent*innen-Tracking

Das Absolvent*innen-Tracking stellt Informationen zu Karriereverläufen der Absolvent*innen der Universität Wien zusammen und kann Orientierung für den Berufseinstieg nach dem Studienabschluss bieten (z.B. Fragen zur Suchdauer für die erste Beschäftigung, Gehaltsentwicklung und Branchen, in denen Absolvent*innen tätig sind).