Datenmanager*in

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: Fernstudium / Fernlehrgang (Online oder Hybrid)

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

Voraussetzungen:

• Personen mit Hochschulreife (z. B. Matura, einschlägige Studienberechtigungsprüfung, Berufsreifeprüfung etc.)
• Personen ohne Hochschulreife mit einschlägiger beruflicher Qualifikation, sofern außerdem eine der folgenden Voraussetzungen erfüllt ist:
• erfolgreicher Abschluss einer einschlägigen, berufsbildenden mittleren Schule oder
• erfolgreicher Abschluss einer dualen Ausbildung in einschlägigen Lehrberufen

Personen ohne Hochschulreife mit einschlägiger beruflicher Qualifikation und Personen mit deutscher Fachhochschulreife haben zur Erfüllung der Zulassungsvoraussetzungen Zusatzprüfungen in ausgewählten Fächern abzulegen.

Abschluss: Bachelor of Science in Engineering (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudiengängen

Info:

Module im Überblick:

• Informatik: Systemplanung, Programmiertechnik, Betriebssysteme, Datenbanken, IT-Sicherheit, Smart Systems & Machine Learning, Software Engineering, Verteilte Systeme usw.
• Mathematisch, naturwissenschaftliche und technische Grundlagen: Logik & Berechenbarkeit, Mathematik & Statistik, Algorithmen & Datenstrukturen
• Fachübergreifend und überfachlich: eCollaboration, Betriebswirtschaft, Business Solutions (ERP, MIS), Digital Business, Informationsrecht, Projekt- & Prozessmanagement, ...
• Wissenschaftliches Arbeiten und Schreiben
• Berufspraktikum / Berufspraxis

Weitere Infos: https://www.mci.edu/de/studium/bachelor/digital-business-software-engineering

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: Vollzeit

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

Voraussetzungen:

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

Abschluss:

Bachelor of Science in Engineering (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Weitere Infos: https://www.fh-joanneum.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 – Bachelorstudium

Dauer: 6 bis 9 Semester

Form: Fernstudium / Fernlehrgang (Online oder Hybrid)

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

Voraussetzungen:

Reifeprüfung, Studienberechtigungsprüfiung

Abschluss:

• Bachelor of Science (B.Sc.) nach 6 oder 8 Semestern, abhängig vom Workload (180 ECTS) oder
• Bachelor of Engineering (B.Eng) nach 7 oder 9 Semestern, abhängig vom Workload (210 ECTS)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Master-Studien

Info:

Dauer: 6 Semster Vollzeit oder 7, 8 oder 9 Semester Berufsbegleitend

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

Als Wirtschaftsinformatiker*innen verbinden die Studienabsolvent*innen Wissen aus IT & BWL und können erklä­ren, wie die Daten neuer IT-Systeme auf den wirtschaftlichen Erfolg einzahlen. Im Bachelor wenden sie das Wissen aus Informationstechnik und Betriebswirtschaft aktiv an und entwickeln Ideen, um Unternehmen erfolgreich bei digitalen Veränderungs­prozessen zu begleiten.

Inhalte:

• Einführung in die Betriebswirtschaft
• Grundlagen der Wirtschaftsinformatik
• Mathematik
• Wissenschaftliches Arbeiten
• Wirtschaftsstatistik
• Datenstrukturen & Algorithmen
• Datenbanksysteme
• Wirtschaftsenglisch
• Grundlagen der Datenanalyse
• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
• Programmierung
• Statistik
• BWL-Wahl
• Business Intelligence & Data Warehousing
• Betriebliche Informations- Kommunikationssysteme
• Projektmanagement
• Software Engineering

Wahlpflichtfächer und Vertiefungen: aus dem Bereich Wirtschaftsinformatik

• Geschäftsprozessmanagement
• Enterprise Resource Planning mit SAP
• Process Mining
• Data Analytics
• Datenvisualisierung
• Machine Learning

Weitere Wahlpflichtfächer bestehen im Bereich Wirtschaftswissenschaften.

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

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: 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:

• ein abgeschlossenes facheinschlägiges Fachhochschulbachelorstudium oder
• abgeschlossenes gleichwertiges Studium an einer anerkannten inländischen oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung im Ausmaß von mindestens 180 ECTS und sechs Semester.

Abschluss:

Master of Arts in Business (MA)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Die Zukunft der Kommunikation ist digital und nachhaltig. Dieses berufsbegleitende Studium bereitet die Studierenden ideal auf diese Zukunft vor – mit starker Praxisorientierung, dem Fokus auf Digitalisierung und Sustainability, ausgezeichneten Communications und Englisch Skills sowie profunden rechtlichen und wirtschaftlichen Kenntnissen. In nur 2 Jahren werden die Studierenden zum*zur Expert*in in Digital und Sustainability Communications!

Lehrinhalte:

• Corporate Communications & Digital Media
• Computation Thinking & Web Design
• Data Analysis & Data Visualization
• Economics & Capital Markets
• Financial English
• Ethik & CSR
• Recht & Compliance
• Strategy & Change Management
• Vertiefungen
• Research Skills
• Masterthesis & Abschlussprüfung

Spezialisierungen:

• Investor Relations (IR)
• Digital Reporting
• Sustainability Communications & Reporting

Berufsfelder:

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

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsermöglichend

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

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor-Studium oder vergleichbares Studium oder gleichwertige facheinschlägige berufliche Qualifikationen und Berufspraxis

Abschluss:

Master of Arts in Business (MA)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Unterrichtssprache: Deutsch und Englisch

Inhalte:

• Entrepreneurial Mindset: Be visionary, a Design Thinker
• New Venture Creation & Strategy for Digital Startups
• Corporate Entrepreneurship & Co-Innovation
• Service Engineering & Digital Business Models
• Tech Labs
• Venture Creation: Business Opportunities
• Entrepreneurial Mindset: Be courageous, focussed and flexible
• Finance, Fundraising & Innovation Accounting for Startups
• Digital Marketing & Marketing Research
• Digital Technologies
• Digital Business Case & Pitch Deck
• Entrepreneurial Mindset: Stay physically and mentally strong
• Leadership & Change Management
• Legal Setup for Startups
• Data Technologies
• Simulations & MVP-Testing Procedures
• Build Sustainable & Inclusive Businesses
• Scaling Digital Business Models
• Masterthesis

Weitere Infos: https://www.fh-joanneum.at/digital-entrepreneurship/master/

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: Vollzeit

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

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor-Studium oder vergleichbares Studium oder
• gleichwertige facheinschlägige berufliche Qualifikationen und Berufspraxis

Abschluss:

Master of Arts (MA)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Unterrichtssprache Englisch

Optionales Double Degree von der University of Nebraska at Omaha, USA

Inhalte, u. a.:

• Management: Business Management / Strategic Innovation / Business Process Management / MCiT Integration / MCiT Research / Digital Organizations & Entrepreneurship
• Communication: Digital Interaction / Digital Marketing
• IT: Digital Systems / Management Information Systems / Data Management / Smart Technologies
• Master Thesis

Weitere Infos: https://www.mci.edu/de/studium/master/management-communication-it

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 – 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)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu einschlägigen Masterstudien.

Info:

in Kooperation mit der FernUniversität Hagen

Wirtschaftsinformatik ist Wissenschaft von Entwurf, Entwicklung und Anwendung von Informations- und Kommunikationssystemen in Unternehmen, Wirtschaft und Öffentlicher Verwaltung. Der Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik ist daher interdisziplinär angelegt und wird von den Fakultäten für Wirtschaftswissenschaft sowie für Mathematik und Informatik gemeinsam angeboten. (Quelle: JKU)

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

Themenbereiche:

• Wirtschaftswissenschaft
• Wirtschaftsinformatik
• Mathematik
• Informatik

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

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: 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 – 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

Wirtschaftsinformatik ist die Wissenschaft von Entwurf, Entwicklung und Anwendung von Informations- und Kommunikationssystemen in Unternehmen, Wirtschaft und Öffentlicher Verwaltung. Der Masterstudiengang Wirtschaftsinformatik ist daher interdisziplinär angelegt und wird von den Fakultäten für Wirtschaftswissenschaft sowie für Mathematik und Informatik gemeinsam angeboten. (Quelle: JKU)

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

Inhaltliche Schwerpunkt:

• Wirtschaftswissenschaft
• Wirtschaftsinformatik
• Mathematik
• Informatik

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

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

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:

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