Master en Science et Engineering des Données
Hagenberg, Autriche
DURÉE
6 Semesters
LANGUES
Allemand
RYTHME
À plein temps
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
30 Jun 2025
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
Oct 2025
FRAIS DE SCOLARITÉ
EUR 363 / per semester *
FORMAT D'ÉTUDE
Sur le campus
* zuzüglich des ÖH beitrags für studierende aus EU- und EWR-staaten | für studierende aus drittstaaten: 726,72 € pro semester
Introduction
Analyse de données pour les affaires, la technologie, la biologie et la médecine
Être capable d’extraire des informations pertinentes à partir d’énormes quantités de données est désormais plus important que jamais. Cela affecte les domaines les plus divers de notre société, de l’industrie, de la finance et même de la recherche biomédicale : partout nous sommes confrontés à des données ingérables et en croissance rapide. Les data scientists doivent filtrer les informations cruciales de ces volumes de données et les préparer de manière généralement compréhensible. Dans le programme de Master en Science et Engineering les étudiants apprennent à traiter ces données, à en tirer des connaissances et à évaluer et visualiser statistiquement ces informations. Cela leur permet de tirer des conclusions précieuses et de générer de nouvelles connaissances.
Wichtige Fakten
Les opportunités professionnelles pour les diplômés de cette formation sont diverses. Les data scientists sont recherchés partout où de grandes quantités de données sont générées et/ou doivent être évaluées. À travers
Leur formation interdisciplinaire en fait des spécialistes recherchés dans les domaines de l'industrie, du commerce, de la production, de la finance, de la médecine et de la recherche pharmaceutique, entre autres.
Ils sont experts dans les domaines de l'analyse et de l'exploration de données, du traitement des systèmes cloud et des clusters ainsi que de l'évaluation mathématique des données, y compris à l'aide de méthodes.
intelligence artificielle. De plus, ils sont capables de visualiser et de traiter les résultats et les liens qu'ils ont découverts et occupent souvent des postes de direction dans des entreprises et des instituts de recherche.
- Organisationsform: Vollzeit
- Akademischer Abschluss: Master of Science in Engineering (MSc)
- Aufnahmeverfahren:Bewerbungsgespräch
- Kosten: Informationen zu Studiengebühren und ÖH Beitrag
- Studiendauer: 4 Semester
- Sprache: Deutsch
- ECTS: 120
Admissions
Curriculum
Studienplan
Datenanalyse
- Studienprojekt Praktische Datenanalyse
- Textmining
- Studienprojekt Angewandte Datenanalyse
- Multivariate Statistik
- Numerische Methoden
- Computational Intelligence I
- Computational Intelligence II
- Modellbildung und Simulation
- Datenschutz und Privatsphäre
- Computer Vision
Informatik
- Visualisierung
- Process Mining
- Scripting Fortgeschritten
- Datenakquisition und -qualität
- Big Data
- Cloud Computing
Domänen Expertise
- Anwendungsdomänen-Modul I
- Anwendungsdomänen-Modul II
Sozialkompetenz
- Leadership Praxis
Wissenschaftliche Kompetenzen
- Masterarbeit Seminar
- Wissenschaftliches Arbeiten
- Masterarbeit
Schwerpunkte
- Datenverständnis
- Datenspeicherung und -management
- Datenanalyse
- Computer Vision
- Praxisbezogene Projekte
Themen
- Analyse großer, semi-strukturierter Datenmengen (Big Data)
- Mathematische und statistische Methoden zur Datenauswertung
- Künstliche Intelligenz, Data Mining und Mustererkennung
- Visualisierung von Daten und Zusammenhängen (Prozessen)
- Wahlfächer: Datenanalyse in Technik, Biologie, Wirtschaft, Medizin
Praxis und Forschung im Studium
Dès le deuxième semestre, les étudiants mettent en œuvre leurs connaissances dans des projets de recherche pratiques. L’éventail des sujets est très large, avec un focus sur : B. en analyse de données pour la biomédecine ou Marketing et la production. Les clients sont des partenaires renommés du monde des affaires et de la recherche.
Auch Forschungsgruppen der FH OÖ (insbesondere am Campus Hagenberg) ermöglichen Studierenden eine Forschungstätigkeit, z. B. in den Bereichen Opinion Mining, Datenanalyse in der Produktion, molekularbiologische Datenauswertung und personalisierte Medizin.
Frais de scolarité du programme
Opportunités de carrière
Les opportunités professionnelles pour les diplômés de cette formation sont diverses. Les data scientists sont recherchés partout où de grandes quantités de données sont générées et/ou doivent être évaluées. Leur formation interdisciplinaire en fait des spécialistes recherchés, entre autres, dans les domaines de l'industrie, du commerce, de la production, de la finance, de la médecine et de la recherche pharmaceutique.
Ils sont experts dans les domaines de l'analyse et de l'exploration de données, du traitement des systèmes cloud et des clusters, ainsi que de l'évaluation mathématique des données, y compris à l'aide de méthodes d'intelligence artificielle. De plus, ils sont capables de visualiser et de traiter les résultats et les liens qu'ils ont découverts et occupent souvent des postes de direction dans des entreprises et des instituts de recherche.
Après l'obtention du diplôme
- Analyse des données ou des modèles de données, des paysages informatiques et des processus métiers au regard des besoins et introduction de nouvelles approches d'extraction de connaissances
- Conception de processus d'extraction, de nettoyage et de transformation des données
- Modélisation de schémas de données pour l'intégration et l'analyse des données
- Utilisation de méthodes d'exploration de données et statistiques ainsi que développement de modèles prédictifs
- Conception de solutions de traitement et d'analyse de données en temps réel utilisant les derniers outils analytiques et technologies big data
- Visualisation des données et préparation des résultats analytiques
- Communication, élaboration et présentation de solutions aux décideurs (services spécialisés et direction).
Bon à savoir
La Harvard Business Review et le New York Times parlent du « métier le plus sexy du 21e siècle » en matière de science des données.