Data Scientist (m./w./d.)

Art: Fachhochschullehrgang

Dauer: 2 Semester

Form: Vollzeit

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung (Matura), Berufsreifeprüfung oder facheinschlägige Studienberechtigungsprüfung oder
• facheinschlägiger Lehr-, BMS- oder Werkmeisterabschluss mit Zusatzqualifikation (Studienberechtigungsprüfung oder Qualifikationsprüfung der FH Technikum Wien)

Abschluss:

Akademische/r Social Media Manager*in

Info: Inhalte: Planung, Umsetzung, Betreuung und Optimierung eines Social Media Auftritt, Entwicklung von Social Media angepassten Inhalten, Erstellen von Social Media-Policies und -Reaktionsplänen, Soziale Kundenbindung, Mobile Social Marketing und Mobile Commerce, Kundenkommunikation 2.0, Rechtskonformer Umgang im Web 2.0 usw.

Weitere Infos: http://www.technikum-wien.at/studium/kurzstudien/

Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Fernstudium / Fernlehrgang (Online oder Hybrid)

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

Voraussetzungen:

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

Abschluss:

Bachelor of Arts in Business (BA)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Weitere Infos: https://www.fachhochschulen.ac.at

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

Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Berufsbegleitend und Vollzeit

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

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung
• facheinschlägige berufliche Qualifikationen (z. B. Lehre, Werkmeisterabschluss, BMS-Abschluss) mit Zusatzprüfung
• Quereinstieg im 2. bzw. 3. Semester für facheinschlägige HTL-Absolvent*innen

Abschluss:

Bachelor of Science in Engineering (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudiengängen

Info:

Der Studiengang besteht aus einem 4-semestrigen Grundstudium, wo im Wesentlichen Basiskompetenzen zur Entwicklung elektronischer Systeme in Bereichen wie Gleich- und Wechselstromtechnik, Messtechnik oder Schaltungstechnik aber auch der technischen Informatik erworben werden sowie aus Vorbereitungsfächern im Kontext des Studienzweigs Internet of Things & Smart Infrastructure, wie etwa Telekommunikation, hardwarenahe Softwareentwicklung oder Microcontroller Software Design. Das letzte Studienjahr fokussiert mit Lehrveranstaltungen wie IoT Technologien und Kommunikationsnetze, Datenanalyse und Datenmanagement oder Smart Homes & Buildings schließlich komplett auf Inhalte des Studienzweigs. Die technische Grundlagenausbildung wird durch Lehrveranstaltungen im Bereich Wirtschaft (Projektmanagement, Rechnungswesen …), Persönlichkeitsbildung (z.B. Team Building) und Sprachen (technisches Englisch und Business Englisch) begleitet. (Quelle: FH Technikum Wien)

Weitere Infos: https://www.technikum-wien.at/studiengaenge/bachelor-internet-of-things-smart-infrastructure/

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 Masterstudien

Info:

Data Scientists und KI-Expert*innen sind sehr gefragt: Unternehmen suchen Talente, die Daten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln können. Ob in den Bereichen Technik, Gesundheit, Finanzen oder Marketing – als Absolvent*in eröffnen sich Ihnen zahlreiche spannende Berufsfelder.

Studienschwerpunkte:

• Data Science: Im Zentrum der Data Science stehen Schlüsselthemen wie Statistik, Programmierung und Datenvisualisierung. Ergänzt wird dies durch die Vermittlung rechtlicher und ethischer Grundlagen im Bereich Künstliche Intelligenz.
• Künstliche Intelligenz: Die Studierenden erkunden die spannenden Bereiche von Machine Learning, Deep Learning, generativer KI, Computer Vision und Natural Language Processing. Dabei erlernen sie, wie diese Technologien in der Praxis angewendet werden – von der Analyse großer Datenmengen bis hin zur Entwicklung innovativer KI-Lösungen.
• Wirtschaft: taucht mit den Studierenden ein in die Welt des Digital Business und der Business Intelligence. Sie erwerben fundiertes Wissen in wirtschaftlichen Grundlagen und lernen, wie digitale Technologien Geschäftsmodelle verändern und wie datenbasierte Entscheidungen Unternehmen voranbringen.

Berufsfelder:
Data Scientist, Data Engineer, Data Architect, Data Stewards, Chief Data Officer, Business Analyst, Business Intelligence Specialist, DevOps, Big Data Consultant, Customer Data Analyst, Data Mining Manager, Data Quality Manager, Finance Analyst / Financial Data Analyse, …

Weitere Infos: https://www.fhstp.ac.at/de/studium/informatik-security/data-science-and-artificial-intelligence

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

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, BMS-Abschluss) mit Zusatzprüfung
• Quereinstieg im 3. Semester für facheinschlägige HTL-AbsolventInnen möglich

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudiengängen

Info:

Lehrinhalte: Informatik, Medieninformatik, Softwareentwicklung, Computersicherheit, Betriebs- und Volkswirtschaft, Unternehmensführung, Qualitätsmanagement, Englisch. Berufsfelder: Projektleitung in IT-Projekten, Datenbankdesign und -administration, Multimedia-Entwicklung, IT-Beratung, IT-Training.

Kosten: EUR 363,36 pro Semester + ÖH-Beitrag

Weitere Infos: https://www.fachhochschulen.ac.at

Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

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:

*Studienstart Herbst 2025 - vorbehaltlich der Genehmigung durch die AQ Austria

Die Unterrichtssprache ist Englisch

Die zunehmende Nutzung datengetriebener OMICS-Technologien in der biomedizinischen Forschung, der pharmazeutischen und biotechnologischen Industrie und dem Gesundheitswesen führt zu einem rasant wachsenden Bedarf an hochqualifizierten Fachkräften.
Hier setzt der berufsbegleitender Master-Studiengang OMICS Technologies and Data Science in Biomedicine an: Nach dem Studium sind die Absolvent*innen in der Lage, innovative Projekte in den Bereichen Genomik, Biotechnologie und Datenwissenschaft zu entwickeln, multiprofessionelle Teams zu leiten und sich komplexen interdisziplinären Herausforderungen mit Bezug auf Nachhaltigkeit im Gesundheitswesen zu stellen. (Quelle: IMC Krems)

Inhalte, u. a.:

• Biological Background for Computational Bioinformatics
• Principles and Tools in Biological Data Analytics
• Bioinformatics and Computational Biology
• OMICS Methods
• Advanced Bioinformatic Tools for Medical OMICS Analysis
• Genomics and Transcriptomics Analysis
• AI Assisted Structural Biology
• Practical Approach for Generation and Evaluation of Genomics Data
• Future Skills - Project and Quality Management for Life Sciences
• Precision Medicine - Clinical Bioinformatics
Capstone Project in Bio-Medical Data Analysis

Weitere Infos: https://www.imc.ac.at/studium/master/naturwissenschaft-technik/omics-technologies-and-data-science-in-biomedicine/

Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Berufsbegleitend und 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 (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Info:

Lehrinhalte: Informationssysteme, Geschäftsprozessmanagement, Datawarehousing, Wissensmanagement, Webtechnologien, Software Engineering, Datenbanken, Betriebssysteme, Multimedia, Sicherheitstechnik, Mobile Computing, IT-Controlling, Projektmanagement, Betriebswirtschaft und Unternehmensführung.

Weitere Infos: https://www.fachhochschulen.ac.at

Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 bis 9 Semester

Form: Fernstudium / Fernlehrgang (Online oder Hybrid)

NQR-Level: 6  ISCED-Level: 6  ECTS-Punkte: 210  

Voraussetzungen:

Reifeprüfung, Studienberechtigungsprüfiung

Abschluss:

• Bachelor of Science (B.Sc.) mit 180 ECTS oder
• Bachelor of Engineering (B.Eng.) mit 210 ECTS

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Master-Studien

Info:

Das Fernstudium Data Science bietet den Studierenden eine umfassende und interdisziplinäre Ausbildung in Statistik, Informatik und Geschäftsanalytik, um sie auf die Herausforderungen des datengetriebenen Zeitalters optimal vorzubereiten.
Im Verlauf des Studiums erlernen sie die verschiedenen Techniken und Methoden, um aus großen Datenmengen neue Erkenntnisse zu generieren. Dabei kommen sowohl klassische statistische Modelle als auch Verfahren der künstlichen Intelligenz zum Einsatz. In den praxisnahen Project Labs wenden sie ihr Wissen in interdisziplinären Projekten direkt an. (Quelle: Hamburger Fern-Hochschule)

Dauer: 6 bis 9 Semester, abhängig vom workload und angestrebten Abschluss

Kosten:

• 6 Semester: EUR 12.780,00 (bzw. EUR 355,00 pro Monat)
• 7 Semester: EUR 12.978,00 (bzw. EUR 309,00 pro Monat)
• 8 Semester: EUR 13.248,00 (bzw. EUR 276,00 pro Monat)
• 9 Semester: EUR 13.338,00 (bzw. EUR 247,00 pro Monat)

zzgl. Prüfungsgebühr Abschlussarbeit EUR 563,00

Inhalt, unter anderem:

• Säule Wirtschaftsinformatik
• Programmierung (objektorientierte Programmierung)
• Grundlagen der Wirtschaftsinformatik
• Projektmanagement
• Säule Wirtschaftswissenschaften
• Buchführung und Jahresabschluss
• Kosten- und Leistungsrechnung
• Material- und Produktionswirtschaft
• Grundlagen des Marketings
• Investition und Finanzierung
• Unternehmensführung
• Grundlagen des Wirtschaftsprivatrechts
• Wettbewerbsrecht und gewerblicher Rechtschutz
• Nachhaltigkeitsmanagement
• Management komplexer Problemsituationen
• Arbeits- und Organisationspsychologie
• Säule Data & Analytics
• Datenbanksysteme
• Datenstrukturen & Algorithmen
• Business Intelligence & Data Warehousing
• Datenvisualisierung
• Grundlagen der Datenanalyse
• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
• Machine Learning

Weitere Infos: https://www.hfh-fernstudium.de/bachelor-data-science

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• facheinschlägiger Hochschulabschluss (Bachelor- oder Diplomabschluss) an einer in- oder ausländischen Hochschule oder Abschluss eines gleichwertigen Studiums an einer postsekundären Bildungseinrichtung (180 ECTS)
• Nachweis von ECTS-Leistungspunkten in den Bereichen Informatik und/oder Mathematik
• Beherrschung der deutschen Sprache (Level B2)
• Englisch-Kenntnisse (Level B2)

Abschluss:

Master of Science in Engineering (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Künstliche Intelligenz und Data Science sind Technologien, die fast alle Lebens- und Arbeitsbereiche hochgradig durchdringen und nicht mehr wegzudenken sind. Mit dem Masterstudiengang AI for Sustainable Technologies werden die Studierenden zu verantwortungsbewussten Gestalter*innen einer Zukunft, in der Menschen von KI in nachhaltiger Art und Weise unterstützt werden. Im Studium fokussieren sie sich auf die zwei zentralen Begrifflichkeiten ›Künstliche Intelligenz‹ und ›Nachhaltige Technologieentwicklung‹ und lernen, ihre technischen Kompetenzen in Data Science und Softwareengineering mit den Fähigkeiten zu Entwurf und Anwendung von Sustainable AI zu kombinieren.

Kosten: EUR 363,36 pro Semester + ÖH-Beitrag

Inhalte:

• Data Science & Artificial Intelligence
• Analytics & Knowlegde Discovery
• Zukunftsfähige Technologie & Nachhaltige Gesellschaft
• Verteilte Systeme & Cloud Technologien
• Software & Process Notations
• Mathematik & Modellierung
• IT- & Security Management
• Agiles Projektmanagement
• Maschine Learning
• Time Series Prediction & Business Forecasting
• Software-Engineering & Operations
• Moderne Software-Architekturen
• Applied Statistics
• Vertrieb, Marketing & Digitale Innovation
• Maschinenethik
• Language Technologies & Applications
• Reinforcement Learning for Intelligent Agents
• Deep Learning for Image Analysis
• Applied AI Lab
• Big Data Engineering oder Industrielle Bildverarbeitung
• Unternehmensführung & -gründung

Weitere Infos: https://www.fh-salzburg.ac.at/studium/it/ai-for-sustainable-technologies-master

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

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Fernstudium / Fernlehrgang (Online oder Hybrid)

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes facheinschlägiges (Fachhochschul-) Bachelorstudium oder gleich und höherwertige postsekundäre Bildungsabschlüsse im Umfang von 180 ECTS
• Abschluss eines gleichwertigen Studiums einer anerkannten inländischen oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung

Abschluss:

Master of Arts in Business (MA)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.fachhochschulen.ac.at

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium oder vergleichbares Studium oder gleichwertige facheinschlägige berufliche Qualifikationen und Berufspraxis

Abschluss: Diplomingenieurin / Diplomingenieur (DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Kosten: EUR 363,36 pro Semester + ÖH-Beitrag

Absolvent*innen erlangen fundierte Kompetenzen, um an der Schnittstelle zwischen IT und Management im Bereich Digital Economy zu arbeiten. Das Curriculum dreht sich deshalb rund um die Themen:

• Digital Economy, Business Models
• Digital Products, Digital Processes
• und Data Literacy.

Diese Aspekte werden aus der wirtschaftlichen sowie aus der technologischen Sicht behandelt und fließen u. a. in die Bereiche Change-Management, Business Ethics, Agiles Software Development, Orchestration, Cloudifizierung ein. Ein Beispiel dafür sind Modelle der Kreislaufwirtschaft, die erst durch den Einsatz von IT Wettbewerbsfähigkeit erlangen. Dazu werden Coaching-Elemente angeboten, die das Studium effizienter und effektiver machen und sicherstellen, dass die praktische Umsetzung nicht zu kurz kommt.

Lehrinhalte:

• Digital Economy
• Challenging Economic & Societal Conditions
• Designing Structures
• Designing Processes
• Business Software Conception & Design
• Digital Business Ethics & Responsibility
• Data Science & Analytics

Spezialisierungsmöglichkeiten:

• New Technologies for Applied Artifical Intelligence
• Networking, Security & Privacy
• Digitale Transformation in Operations & Supply Chain Management

Weitere Infos: https://www.fh-salzburg.ac.at/studium/ing/business-informatics-master

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

Weitere Infos: 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 (DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Mit diesem Master Studiengang lernen Studierende, die fortgeschrittenen Verfahren der AI zu beherrschen und diese in Unternehmen sicher umzusetzen. 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:
Data Scientist, Business Analyst, Data Architect, Data Engineer, DevOps, Machine Learning Engineer, Chief Data Officer, Chief Data Scientist

Weitere Infos: https://www.fhstp.ac.at/mdi

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/studiengaenge/master-data-science/

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor- oder Diplomstudium oder gleichwertiger postsekundärer Bildungsabschluss
• berufspraktische Erfahrung
• gute Englischkenntnisse

Abschluss:

Master of Science in Engineering (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Das Studium wird vollständig in Englisch angeboten.

Der Master Data Science & Intelligent Analytics verbindet Informatik, Statistik, Mathematik und verwandte Anwendungsdisziplinen. Die Absolvent*innen erlangen anwendungsbereite Kompetenzen in Datenanalyse, Technologie, Unternehmensanwendungen und der Entwicklung innovativer Lösungen. Durch praxisorientierte Data Science Labs und projektbasiertes Lernen gewährleisten wir ein hohes Maß an Komplexität. Unser Programm adressiert die gesamte Wertschöpfungskette von Rohdaten über Querschnittsfunktionen bis hin zum wirtschaftlichen Erfolg. (Quelle: FH Kufstein)

Studienschwerpunkte:

• 30 % Datenanalyse und Machine Learning
• 30 % Softwareentwicklung mit Python
• 20 % Datenspeicherung, -integration, -nutzung
• 10 % Innovation und Management von Daten
• 10 % Business Ethik, Compliance und Recht

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/master/data-science-intelligent-analytics-vz

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.

Lehrinhalte.:

• 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/

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelor- oder Diplomstudium
• Aufnahmegespräch

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/

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium oder gleichwertige Qualifikationen und Berufspraxis

Abschluss:

Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Unterrichtssprachen: Deutsch und Englisch

Studierende erwerben in die Tiefe gehendes Know-how zu digitaler Technologie. Das versetzt sie in die Lage, Technologieentscheidungen zu treffen, komplexe Informationssysteme zu entwerfen und in agilen Teams als Prototypen umzusetzen und sich in zukunftsweisende Technologiegebiete selbständig einzuarbeiten.
Schwerpunkte bilden:

• Cognitive Systems: Machine Learning, Generative Artificial Intelligence, Intelligent Assistance, Data Science
• Cyber-Physical Systems: Internet of Things, Robotics, Assistance Systems, Augmented Reality

(Quelle: FH der WKW)

Inhalte, u.a.:

• Modul: Data Science
• Modul: Agile Software Engineering
• Modul: Human-Technology Interaction
• Modul: Innovation Design
• Modul: Innovation Teams and Networks
• Modul: Technology Lab: Cognitive Systems
• Modul: Technology Lab: Cyber-Physical Systems
• Modul: Strategic Transformation
• Modul: Innovation Challenge
• Modul: Technology Management
• Modul: Seminar: Emergent Digital Technologies
• Modul: Innovation Challenge & Prototyping - Project Work Continuation
• Modul: Innovation Deployment

Mögliche Tätigkeitsbereiche:

• Digital bzw. IT Consulting
• IT Management und IT Project Management
• Digital Engineering
• Innovation Management
• Digital Transformation
• Digital Product Development
• IT Research, Development and Innovation

Weitere Infos: https://www.fh-wien.ac.at/studium/master/digital-technology-and-innovation/

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend und 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 Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.fachhochschulen.ac.at

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelor- oder Diplomstudium (FH oder Universität) oder
• ein Studium an einer anerkannten inländischen oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung

Abschluss:

Master of Science in Engineering (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Der praxisorientierte Masterstudiengang "Logistik Engineering und Management" adressiert die aktuellen Herausforderungen wie Klimawandel, Fachkräftemangel und Wirtschaftskrisen in der Logistik. Durch die Anwendung und Integration von künstlicher Intelligenz, Robotik und alternativen Energiesystemen wird das Ziel gesetzt, Logistikprozesse resilienter, effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Die Studierenden erwerben die dafür notwendigen Management- und Technologiekompetenzen, um Trends und Entwicklungen in der Logistik frühzeitig zu erkennen, Zusammenhänge zu verstehen und Lösungsansätze erfolgreich in der Praxis umzusetzen. (Quelle: FH OOE)

Weitere Infos: https://www.fh-ooe.at/

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor- oder Diplomstudium oder gleichwertiger postsekundärer Bildungsabschluss
• berufspraktische Erfahrung
• gute Englischkenntnisse

Abschluss:

Master of Science in Engineering (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Unterrichtssprache: teilweise Englisch

Der Masterstudiengang Smart Products & AI-driven Development verbindet technisches und wirtschaftliches Wissen für die Entwicklung intelligenter, vernetzter Produkte. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung modernster KI-Methoden wie generative Sprachmodelle, Edge Computing und Machine Learning zur Systemanalyse und -vorhersage. Der vollständig englischsprachige Unterricht bereitet Studierende auf internationale Karrieren vor und bietet starke Praxisorientierung durch projektbasiertes Lernen. Der Zugang zu fortschrittlichen Technologien, wie additive Fertigung, fördert eine Hands-On-Mentalität. Interdisziplinäre Zusammenarbeit erweitert den Horizont und fördert die Expertise in der Integration von KI in Produktentwicklungsprozesse und die Schaffung intelligenter, serviceorientierter Lösungen. (Quelle: FH Kufstein)

Lerninhalte

• 31 % Fachwissen in Product Development & Management
• 15 % Fachwissen in Data Management
• 17 % Fachwissen in Management der digitalen Transformation
• 9 % Fachspezifische Vertiefungen & Wahlfächer
• 28 % Praxistransfer, international Skills & Masterarbeit

Berufsfelder

• Produktmanagement
• Technische Projektleitung (Produktentwicklung) und Entwicklung
• Manager*in digitale Transformation
• Innovations- und Technologiemanager*in
• Technische Consultants

Weitere Infos: https://www.fh-kufstein.ac.at/master/smart-products-ai-driven-development-vz

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 (Wirtschaft, Finanzen oder Wirtschaftswissenschaften; oder in einer technischen, ingenieurwissenschaftlichen oder naturwissenschaftlichen Disziplin. Absolvent*innen verwandter Studiengänge in Sozialwissenschaften und Rechtswissenschaften werden ebenfalls berücksichtigt)
• Englischniveau C1

Abschluss:

Master of Arts in Business

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

*vorbehaltlich der Genehmigung durch die AQ Austria

Unterrichtssprache: Englisch

Dieser Finance Master kombiniert nachhaltige Finanzwirtschaft mit digitalen Technologien. Das flexible Studienformat ist besonders für Berufstätige geeignet. Praxisnahe Geschäftsfälle und Kooperationen mit Unternehmen bieten praktische Erfahrungen. (Quelle: FH Wiener Neustadt)

Kosten: EUR 363,36 pro Semester + ÖH-Beitrag

Lehrveranstaltungen:

• Statistical Analysis of Financial & Econometric Data
• Introduction to Financial Mathematics & Portfolio Theory
• Databases & Data Management
• AI & Emerging Technologies for Finance
• Advanced Topics in International Financial Reporting
• Economics of Digital Markets & Business Strategies
• Science of Sustainability
• Corporate Governance
• Sustainability Reporting
• Statistical Programming & Simulation with Financial & Econometric Data
• Data Visualization
• Quantitative Risk Management & Derivative Pricing
• Financing Strategies for Startups & High-Growth Companies
• Managerial Cost Analysis & Decision Making
• Advanced Microeconomics for Sustainability & Digitalization
• ESG Investing & Asset Management
• Research Design
• Strategic Corporate Finance & Financial Steering
• Corporate Risk Management & Treasury
• Performance-Driven Strategic Controlling
• Applied Research Design & Masters Thesis
• Research Proposal Defensio
• Foreign language class
• Interactive Reporting with Cloud Computing & AI
• Tech-Driven Financial Modelling, Planning & Analysis
• Impact Investing & Development Finance
• Digital & Sustainable Financial Products and Markets
• ESG in M&A Financing & Valuations
• Critical Thinking & Defensio Preparation

Weitere Infos: https://www.fhwn.ac.at/studiengang/master-sustainable-finance

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 (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Lehrinhalte: Informationssysteme, Geschäftsprozessmanagement, Datawarehousing, Wissensmanagement, Webtechnologien, Software Engineering, Datenbanken, Betriebssysteme, Multimedia, Sicherheitstechnik, Mobile Computing, IT-Controlling, Projektmanagement, Betriebswirtschaft und Unternehmensführung.

Berufsfelder: Leitung von Informatikabteilungen und Informatikprojekten in Betrieben aller Branchen; weiters IT-Controlling, IT-Beratung und IT-Training.

Weitere Infos: https://www.fachhochschulen.ac.at

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester Vollzeit (Teilzeit entsprechend länger)

Form: Fernstudium / Fernlehrgang (Online oder Hybrid)

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

Voraussetzungen:

• Matura oder
• Studienberechtigungsprüfung oder
• Berufsreifeprüfung mit einem Jahr Studienerfolg in Österreich oder
• Berufliche Qualifikation und Praxis (Detailinformationen zum Fernstudium ohne Matura)

Abschluss: Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu einschlägigen Masterstudien.

Info:

in Kooperation mit der FernUniversität Hagen

Der Bachelorstudiengang Mathematik vermittelt die wichtigsten Ergebnisse und Methoden der Mathematik. Man lernt, den Gebrauch und Missbrauch von Mathematik in gesellschaftlichen Zusammenhängen einzuschätzen und mathematische Methoden im beruflichen Umfeld anzuwenden. (Quelle: JKU)

Kosten: ca. EUR 2.200,00 im Vollzeitstudium / im Teilzeitstudium + EUR 69,00 pro zusätzlichem Semester

Aufbau:

• Pflichtbereich Mathematik und Informatik
• einem Wahlpflichtbereich der Mathematik
• einem Nebenfach, bei dem man sich für die Informatik, Betriebswirtschaftslehre oder Volkswirtschaftslehre

Weitere Infos: https://www.jku.at/zentrum-fuer-fernstudien/fernstudium-hagen/studienangebot/bachelorstudiengaenge/bachelor-mathematik/

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester Vollzeit (Teilzeit entsprechend länger)

Form: Fernstudium / Fernlehrgang (Online oder Hybrid)

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

Voraussetzungen:

• Matura oder
• Studienberechtigungsprüfung oder
• Berufsreifeprüfung mit einem Jahr Studienerfolg in Österreich oder
• Berufliche Qualifikation und Praxis (Detailinformationen zum Fernstudium ohne Matura)

Abschluss: Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu einschlägigen Masterstudien.

Info:

in Kooperation mit der FernUniversität Hagen

Absolvent*innen dieses Fernstudiums sind befähigt, auf Basis mathematischer Modelle und Methoden Softwaresysteme zu konzeptionieren, zu realisieren und zu warten. Berufliche Anwendungsmöglichkeiten finden sich in den Bereichen Softwareerstellung, Simulation von Prozessen, Datenauswertung, Datenanalyse und Qualitätssicherung in der Wirtschaft und Wissenschaft. (Quelle: JKU)

Kosten: ca. EUR 2.200,00 im Vollzeitstudium / im Teilzeitstudium + EUR 69,00 pro zusätzlichem Semester

Themenbereiche:

• Modellbildung
• Simulation
• Optimierung
• Visualisierung komplexer technischer Vorgänge
• gepaart Bereiche der Softwareentwicklung

Weitere Infos: https://www.jku.at/zentrum-fuer-fernstudien/fernstudium-hagen/studienangebot/bachelorstudiengaenge/bachelor-mathematisch-technische-softwareentwicklung/

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 8.000,00 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/programs/bachelor-programs/bsc-applied-data-science

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/

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 3 Jahre

Form: Vollzeit

NQR-Level: 6  ISCED-Level: 6  ECTS-Punkte: 240  

Voraussetzungen:

Reifeprüfung, Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Arts (BA)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Weitere Infos: https://courses.ceu.edu/programs/ba-bs/bachelor-arts-bachelor-science-data-science-and-society

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

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

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung (Matura), Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Info:

Berufsfelder: Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen in Industrie, Wirtschaft und im öffentlichen Bereich; Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, wie Banken und Versicherungen; Unternehmen in den Bereichen Softwareentwicklung und Informationstechnologie; Universitäten, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen.

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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/

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

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: Unternehmen, der öffentlichen Verwaltung oder sonstigen Organisationen, deren Geschäftsfeld stark auf der Sammlung, Verarbeitung und Präsentation von Informationen durch Computer beruht. InformatikerInnen planen die Infrastruktur, den Einsatz von Informationssystemen und die Eigenentwicklung von Informationssystemen.

Informationen zu den Studienplänen und zu Spezialisierungsmöglichkeiten (Studienzweige) finden Sie unter Wissenschaftsuniversitäten - Übersicht (Uni-Wegweiser).

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

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

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung (Matura), Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

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

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung (Matura), Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

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

Voraussetzungen:

Reifeprüfung (Matura), Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

• Bachelor of Science (BSc) oder
• Bachelor der Statistik (B.Stat.)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Info:

Berufsfelder: Bereich Wirtschaft: Statistik in Banken und Versicherungen, in der Industrie, in der Markt- und Meinungsforschung, in der Verwaltung, Bereich Technik: z. B. 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

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

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

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung (Matura), Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Info:

Berufsfelder: Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen in Industrie, Wirtschaft und im öffentlichen Bereich; Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, wie Banken und Versicherungen; Unternehmen in den Bereichen Softwareentwicklung und Informationstechnologie; Universitäten, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

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

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung (Matura), Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Info:

Berufsfelder: Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen in Industrie, Wirtschaft und im öffentlichen Bereich; Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, wie Banken und Versicherungen; Unternehmen in den Bereichen Softwareentwicklung und Informationstechnologie; Universitäten, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen.

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

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

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung (Matura), Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Berufsbegleitend und Vollzeit

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

Voraussetzungen:

Reifeprüfung (Matura), Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Info:

Je nach Anbieter wird das Studium berufsbegleitende oder in Vollzeit angeboten.

Kosten: abhängig vom Anbieter

Berufsfelder: Bereiche der Wirtschaftspsychologie; Markt- & Werbepsychologie und Arbeits- & Organisationspsychologie. Die Absolvent*innen arbeiten vor allem in den Berufsfeldern Marktforschung, Werbung, PR und Unternehmenskommunikation und Marketing in Unternehmen und Verbänden.

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at/

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester Vollzeit (Teilzeit entsprechend länger)

Form: Fernstudium / Fernlehrgang (Online oder Hybrid)

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes facheinschlägiges Hochschulstudium, mindestens auf Bachelorniveau oder gleichwertiger Studienabschluss

Abschluss: Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zum PhD-Studium.

Info:

in Kooperation mit der FernUniversität Hagen

Der Masterstudiengang vermittelt die zweckorientierte Datenanalyse sowie die daraus resultierende systematische Generierung von Entscheidungshilfen und -grundlagen. Er bereitet darauf vor, einen kompletten Data Science Live-Cycle für ein Data Science-Projekt selbstständig durchzuführen und dabei die Werkzeuge der jeweilige Lebenszyklus-Phase zu bewerten und gezielt einzusetzen, sowie zukünftige Entwicklungen im Bereich Data Science zu berücksichtigen. (Quelle: JKU)

Kosten: ca. EUR 1.000,00 im Vollzeitstudium / im Teilzeitstudium + EUR 69,00 pro zusätzlichem Semester

Weitere Infos: https://www.jku.at/zentrum-fuer-fernstudien/fernstudium-hagen/studienangebot/masterstudiengaenge/master-data-science/

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester Vollzeit (Teilzeit entsprechend länger)

Form: Fernstudium / Fernlehrgang (Online oder Hybrid)

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes facheinschlägiges Hochschulstudium, mindestens auf Bachelorniveau oder gleichwertiger Studienabschluss

Abschluss: Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zum PhD-Studium.

Info:

in Kooperation mit der FernUniversität Hagen

Der Masterstudiengang Informatik vermittelt vertiefte Kenntnisse der Informatik und die Fähigkeit, selbständig mit wissenschaftlichen Methoden zu arbeiten, Probleme theoretisch zu lösen und die Lösungen im beruflichen Umfeld umzusetzen. Der Masterstudiengang verlangt Vorkenntnisse aus einem Bachelorstudium Informatik, Computer Science oder einem vergleichbaren Studiengang. (Quelle: JKU)

Kosten: ca. EUR 1.200,00 im Vollzeitstudium / im Teilzeitstudium + EUR 69,00 pro zusätzlichem Semester

Themenbereiche und Schwerpunkt:

• Formale Methoden und Algorithmik
• Computersysteme
• Informationssysteme
• Softwaretechnik und Programmierung
• Technischen Informatik oder
• IT-Sicherheit

Weitere Infos: https://www.jku.at/zentrum-fuer-fernstudien/fernstudium-hagen/studienangebot/masterstudiengaenge/master-informatik/

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester Vollzeit (Teilzeit entsprechend länger)

Form: Fernstudium / Fernlehrgang (Online oder Hybrid)

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes facheinschlägiges Hochschulstudium, mindestens auf Bachelorniveau oder gleichwertiger Studienabschluss

Abschluss: Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zum PhD-Studium.

Info:

in Kooperation mit der FernUniversität Hagen

Der Masterstudiengang Mathematik vermittelt die Fähigkeit, Problemstellungen aus Forschung und Praxis in einer angemessenen, mathematischen Sprache zu formulieren, mathematische Probleme theoretisch zu lösen und diese im jeweiligen beruflichen Umfeld einzusetzen. Das Studium ist in Basis- und Spezialisierungsmodule gegliedert. (Quelle: JKU)

Kosten: ca. EUR 1.200,00 im Vollzeitstudium / im Teilzeitstudium + EUR 69,00 pro zusätzlichem Semester

Vertiefungsrichtungen:

• Angewandte Algebra und Diskrete Mathematik
• Stochastik und Mathematische Physik
• Analysis und Numerische Mathematik

Weitere Infos: https://www.jku.at/zentrum-fuer-fernstudien/fernstudium-hagen/studienangebot/masterstudiengaenge/master-mathematik/

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/

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:

Berufsfelder: Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen in Industrie, Wirtschaft und im öffentlichen Bereich; Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, wie Banken und Versicherungen; Unternehmen in den Bereichen Softwareentwicklung und Informationstechnologie; Universitäten, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor- oder Diplomstudium oder gleichwertiger Abschluss
Nachweis Englischkenntnisse

Abschluss: Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

*Vorbehaltlich der Akkreditierung durch die AQ Austria

Unterrichtssprache Englisch

The MSc in Sustainable Development, Management, and Policy at MU Vienna is a program that empowers you to be an influencer for data-driven strategies. Unlike other programs, this Data Science and Sustainability Program specifically focuses on sustainability, making it one of the few in central Europe that prepares graduates to tackle ecological, economic, and societal challenges through data analysis. From designing sustainable development strategies at all levels to gaining hands-on experience in MU's sustainability-focused environment, this unique program offers invaluable practical learning opportunities. (Quelle: Modul University)

Kosten: EUR 6.000,00 pro Semester

Inhalte:

• Foundations of Data Science
• Information Visualization
• Computational Modeling of Social Systems
• Research Design and Methods in Practice
• Enrichment Course
• Information Search and Retrieval
• Machine Learning
• Principles of Sustainability and Economic Development
• Sustainability Analytics Project
• Econometric Methods and Applications
• Measuring and Assessing Sustainability
• Modeling Sustainability Systems
• Master Thesis

Weitere Infos: https://www.modul.ac.at/programs/masters-programs/msc-data-science-for-sustainability---new!

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

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium oder Diplomstudium

Abschluss:

Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Die Unterrichtssprache ist Englisch

inhaltliche Schwerpunkte:

• Grundlagenkursen in "Angewandte Ökonomie" und "Management, Digital Transformation and Technologies"
• Anwendung analytischer Methoden in folgenden Fächern:
• Ökonometrie: Verbindung ökonomischer Theorien mit statistischen Methoden und Schätzungen und Prognosen auf Basis von unterschiedlichen Daten
• Entscheidungen in Firmen: MitarbeiterInnensuche; Mitarbeitermotivation
• Data Mining: Methoden und Werkzeuge, um in integrierten und bereinigten Datenbeständen einer Organisation, Muster zu finden.
• Operations Research: Optimierung von Distributionsnetzwerke, Simulation von Unternehmensprozesse, verbesserte Ressourcennutzung auf der Basis von quantitativen Modellen und Methoden.

Wahlmodule:

• Organisation and Märkte: Managerial Economics, Wettbewerbspolitik und Regulierung, Organisation, Marketing Analysen
• Finanzmärkte: Finanzökonomie, Unternehmensfinanzierung, Vermögensverwaltung
• Digitale Wirtschaft: Industrieökonomie & Internet, Onlinehandel, Software Business, E-Business
• Gesundheit: Gesundheitsökonomie, Epidemiologie und Evaluierung, Personalmanagement im Gesundheitswesen
• Analytische Methoden I & II

Weitere Infos: https://www.jku.at/studium/studienarten/master/ma-economic-and-business-analytics/

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

Diplomingenieur/in (Dipl.-Ing. DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

Reifeprüfung (Matura), Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Diplom-Ingenieur (Dipl.-Ing)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Weitere Infos: https://www.unileoben.ac.at/studium/master/sustainable-processing/industrial-data-science/

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

DiplomingenieurIn (Dipl.-Ing.; DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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, Dipl.-Ing., DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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:

Berufsfelder: AbsolventInnen des Masterstudiums Information & Knowledge Management arbeiten vorrangig in Unternehmen, aber auch in der öffentlichen Verwaltung oder sonstigen Organisationen, deren Geschäftsfeld stark auf der Sammlung, Verarbeitung, Verteilung und Präsentation von Informationen durch Computer beruht.

Informationen zu den Studienplänen und zu Spezialisierungsmöglichkeiten (Studienzweige) finden Sie unter Wissenschaftsuniversitäten - Übersicht (Uni-Wegweiser).

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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) oder
• DiplomingenieurIn (Dipl.-Ing.; DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• Bachelor degree (180 ECTS) or equivalent in the fields of technology, natural sciences, social sciences, medicine, humanities, arts or economics.
• minimum C1 level English as defined by the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR). A certificate is recommended, but not required.

Abschluss: Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Sprache: English

The LEARN Lab modules in the first two semesters will give the students the opportunity to get to know the six different labs – Virtual Reality, Motion Capture, Maker Lab, Robotic, Interaction and Data Lab – that form the basis of the project-based, personalised learning approach. The Pre-specialisation module in the second semester will equip the studends with the basic skills of their chosen specialisation. The third semester consists of a Research Proficiency module where they will be trained in scientific writing and academic methodology. In the Specialisation module, the students will focus on real-world challenges and projects related to their specialisation. (Quelle. IT:U)

Spezialisierungen: (Quelle: IT:U)

• Designing Interactions: Students learn how to understand, conceptualise and design interactions between humans and computing systems within diverse social contexts. These socio-technical systems include emerging technologies such as AI, XR or robotics and give rise to questions about human experience, meaning-making, behaviour change and broader societal impacts. A wide range of qualitative and quantitative methods will be covered including computational methods to analyse and model human behaviour on individual and group levels. In a design studio, students will then learn how to translate contextual understanding and create and evaluate computational artefacts.
• Digital Earth, Society and Networks: Digital geospatial technologies and communication tools are radically changing our societies. Students will learn how to use and develop computing methods to address pressing societal and global challenges. This involves working with a diverse range of quantitative and qualitative data including environmental measurements, socio-demographic statistics, user-generated data, diverse network data and various sensor data. These are contextualized through spatial and temporal references to understand the real-world dynamics of societal processes.
• Digital Humanities, Health & Life Sciences: Students will learn how to bring computational methods to a wide range of areas such as health, psychology or neuroscience. The goal is to equip students with skills that allow them to understand human behaviour and capacities such as creativity or intelligence and work responsibly with medical data to bring value to people’s lives.
• Future Industries: Students will learn how to apply cutting edge computing to a wide range of future industry contexts. In collaborations with our company network, students will engage in real-world problem solving and gain practical and methodological competences within the realm of industrial production and innovation. Focus is put on competences relevant for sustainable computational manufacturing, such as robotics (ROS), IoT (sensors, actuators, edge devices), predictive maintenance, supply chain management, digital twins and business processes.

Weitere Infos: https://it-u.at/en/study-program/master-programs/

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

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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, Dipl.-Ing., DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Berufsfelder: Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen in Industrie, Wirtschaft und im öffentlichen Bereich; Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, wie Banken und Versicherungen; Unternehmen in den Bereichen Softwareentwicklung und Informationstechnologie; Universitäten, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

Diplomingenieur/in (Dipl.-Ing., DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

Diplomingenieurin / Diplomingenieur (Dipl.-Ing., DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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

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, Dipl.-Ing., DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Die Unterrichtssprache ist Englisch

Berufsfelder: Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen in Industrie, Wirtschaft und im öffentlichen Bereich; Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, wie Banken und Versicherungen; Unternehmen in den Bereichen Softwareentwicklung und Informationstechnologie; Universitäten, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

Diplomingenieurin / Diplomingenieur (Dipl.-Ing.; DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Berufsfelder: Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen in Industrie, Wirtschaft und im öffentlichen Bereich; Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, wie Banken und Versicherungen; Unternehmen in den Bereichen Softwareentwicklung und Informationstechnologie; Universitäten, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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, Dipl.Ing., DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Berufsfelder: Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen in Industrie, Wirtschaft und im öffentlichen Bereich; Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, wie Banken und Versicherungen; Unternehmen in den Bereichen Softwareentwicklung und Informationstechnologie; Universitäten, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen

Weitere Infos: https://www.studienwahl.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) oder DiplomingenieurIn (Dipl.-Ing.; DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Berufsfelder: Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen in Industrie, Wirtschaft und im öffentlichen Bereich; Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, wie Banken und Versicherungen; Unternehmen in den Bereichen Softwareentwicklung und Informationstechnologie; Universitäten, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen.

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at