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Computational and Data Science

Bachelor FH

Fachhochschule Graubünden FHGR

Kategorien
Ausbildungsort

Chur (GR)

Unterrichtssprache

Deutsch

Ausbildungstyp

Fachhochschulen FH

Zeitliche Beanspruchung

Vollzeit - Teilzeit - Praxisintegriertes Bachelorstudium (PiBS)

Ausbildungsthemen

Informatik: Studien und Lehrgänge

Studienrichtungen

Informatik - Rechnergestützte Wissenschaften

Swissdoc

7.561.31.0

Aktualisiert 15.04.2024

Beschreibung

Beschreibung des Angebots

Der Bachelor ist der erste Hochschulabschluss und verlangt 180 ECTS-Punkte.

Computational and Data Science 

Informatik, Data Science und Computersimulationen sind omnipräsent: In sozialen Medien schlagen uns Empfehlungssysteme Freunde und Posts vor. Eine künstliche Intelligenz stellt die persönliche Musik-Playlist zusammen. Beim Sport werden Bewegungs- und Gesundheitsdaten analysiert und Produkte wie Prothesen oder Mountainbikes werden simulationsgetrieben entwickelt.

Im Bachelorstudium Computational and Data Science werden die folgenden drei Fachrichtungen studiert:

  • Informatik
  • Data Science und künstliche Intelligenz
  • Computersimulation

Bachelorstudienrichtung Artificial Intelligence in Software Engineering

In der Bachelorstudienrichtung Artificial Intelligence in Software Engineering befassen sich die Studierenden mit der Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Software-Entwicklung.  Im Rahmen des Studiums erwerben sie die Fähigkeiten, KI-Techniken zu nutzen, um den Software-Entwicklungsprozess zu beschleunigen und die Qualität der Software zu erhöhen. 

Aufbau der Ausbildung

Computational and Data Science

Module, Vollzeitstudium ECTS
1. Semester 30
  • First Certificate in English B2
  • Innovationsmanagement und Design Thinking
  • Mathematik I
  • Agiles Projektmanagement und Nachhaltigkeit
  • Computer Science
  • Einführung in die Programmierung
  • Algorithmen und Datenstrukturen
  • Einführung in Computational and Data Science
  
2. Semester 30
  • First Certificate in English B2
  • Innovationsmanagement und Design Thinking
  • Mathematik II
  • Numerische Methoden
  • Fortschrittliche Programmiertechniken
  • Effiziente Algorithmen
  • Datenbanken und Datenverarbeitung
  • Wahlmodul
  
3. Semester 30
  • Mathematik III
  • Applied English for Computational and Data Scientists
  • Fortgeschrittene numerische Methoden
  • Modellierung und Simulation I
  • Machine Learning
  • Data Science und Informatik in der Medizin
  • Data Science und Informatik in der Biologie
  
4. Semester 30
  • Wahlpflichtmodul
  • Deep Learning
  • Natural Language Processing und Question Answering
  • Projektarbeit Computational and Data Science
  • Wissenschaftliches Arbeiten
  • High-Performance Computing
  • Hyperautomation und Robotics Process Automation
  • Data Science und Informatik bei Banken und Versicherungen
  
5. Semester 30
  • Wahlpflichtmodul
  • Wahlpflichtmodul
  • Natural Language Processing und Question Answering
  • Fachpraktikum
  • Wissenschaftliches Arbeiten
  • Wahlpflichtmodul
  • Wahlpflichtmodul
  • Wahlmodul
  
6. Semester 30
  • Wahlpflichtmodul
  • Wahlpflichtmodul
  • Wahlpflichtmodul
  • Wahlpflichtmodul
  • Wissenschaftliches Arbeiten
  • Bachelor Thesis
  
   
Wahlpflichtmodule  

Informatik: Cloud Computing – Cryptography und Security – Frontend-Entwicklung – IT Development and Operations (DevOps) – Software-Architektur und Design Patterns – Software Engineering und Software-Qualität – Systemnahe Programmierung

Data Science, Informatik und Computersimulation in der Anwendung: Daten und Simulation in der Biowissenschaft – Neuroscience und Brain Computer Interface – Personenstromsimulation – Simulation in der Physik – Simulationsgetriebene Produktentwicklung – Strömungssimulation

Computational and Data Science: Algorithmen des wissenschaftlichen Rechnens – Big Data – Computational Steering – Data Privacy und Compliance – Datenvisualisierung – Modellierung und Simulation II – NoSQL-Datenbanken – Recommender Systems – Reinforcement Learning – Scientific Visualization – Semantic-Web-Technologien – Uncertainty Quantification

  

Total Bachelor

 180

Das Studium kann auch in 8 Semestern Teilzeit absolviert werden.

Das Studium wird auch als Praxisintegriertes Bachelorstudium PiBS angeboten.

Studienrichtung Artificial Intelligence in Software Engineering

Module Teilzeitstudium / Duales Studium
1. Semester
  • Mathematik I
  • Agiles Projektmanagement und Nachhaltigkeit
  • Computer Science
  • Programmierung und Prompt Engineering I
  • Algorithmen und Datenstrukturen
  • First Certificate in English B
2. Semester
  • Mathematik II
  • Effiziente Algorithmen
  • Datenbanken und Datenverarbeitung
  • Programmierung und Prompt Engineering II
  • AI in Software Engineering I
  • First Certificate in English B
3. Semester
  • Mathematik III
  • Applied English
  • Semantik von Programmiersprachen
  • Machine Learning
  • Wahlpflichtmodul resp. Unternehmensprojekt
  • Innovationsmanagement und Design Thinking
4. Semester
  • Requirements Engineering
  • Softwaretechnik I
  • Compiler-Bau
  • Deep Learning
  • Natural Language Processing und QA
  • Wahlpflichtmodul resp. Unternehmensprojekt
  • Innovationsmanagement und Design Thinking
5. Semester
  • Softwaremanagement
  • Softwaretechnik II
  • Programmiersprachen
  • AI in Software Engineering II
  • Natural Language Processing und QA
  • Wahlpflichtmodul resp. Unternehmensprojekt
6. Semester
  • Wissenschaftliches Arbeiten
  • Wahlpflichtmodul
  • Wahlpflichtmodul
  • Wahlmodul
  • Projektarbeit resp. Unternehmensprojekt
7. Semester
  • Wissenschaftliches Arbeiten
  • Wahlpflichtmodul
  • Wahlpflichtmodul
  • Wahlmodul
  • Fachpraktikum resp. Unternehmensprojekt
8. Semester
  • Wissenschaftliches Arbeiten
  • Wahlpflichtmodul
  • Wahlpflichtmodul
  • Bachelor Thesis

Das Studium wird auch als Praxisintegriertes Bachelorstudium PiBS angeboten.

1 ECTS-Kreditpunkt entspricht einem Arbeitsaufwand von 25 bis 30 Arbeitsstunden.

Link zum Aufbau der Ausbildung

Voraussetzungen

Zulassung

  • Eidgenössisch anerkannte Berufsmaturität (alle Ausrichtungen), Berufsmaturität einer Informatikmittelschule, Fachmaturität im technischen Bereich oder Gymnasialmaturität
  • Vergleichbarer Ausweis. Die allgemeine Hochschulreife (Abitur) und die fachgebundene Hochschulreife entsprechen der Gymnasialmaturität. Die Fachhochschulreife (Fachabitur) ist der Berufsmaturität gleichzusetzen.

Sowie:

  • Eine Berufslehre oder ein Jahr Berufspraxis im informatiknahen, naturwissenschaftlichen oder technischen Bereich
  • Inhaber einer Gymnasialmaturität können bei fehlender Berufspraxis ein praxisintegriertes Studium (PiBS) absolvieren. Die FHGR bietet Unterstützung bei der Suche nach geeigneten Praktikumsplätzen.

Mehr Informationen für Inhaberinnen und Inhaber weiterer schweizerischer oder ausländischer Ausweise: Übersicht Zulassung Hochschulstudiengänge

Für die Zulassung ist die jeweilige Hochschule zuständig.

Link zur Zulassung

Anmeldung

30. April

Kosten

Einschreibegebühr: CHF 300.-

Semestergebühr: CHF 960.- für Studierende mit Wohnsitz in CH oder FL, CHF 1'550.- für alle anderen Studierenden

Von Studierenden ausserhalb CH/FL/EU/EFTA erhebt die FH Graubünden ein Depot von CHF 3'000.-

Benötigt wird ein eigenes, leistungsfähiges Notebook. Empfehlung der Studienleitung beachten.

Abschluss

  • Bachelor Fachhochschule FH

Bachelor of Science FHGR in Computational and Data Science
resp.
Bachelor of Science FHGR in Computational and Data Science Studienrichtung Artificial Intelligence in Software Engineering

Praktische Hinweise

Ort / Adresse

  • Chur (GR)

Zeitlicher Ablauf

Beginn

September

Dauer

Computational and Data Science:
6 Semester (Vollzeit)
8 Semester (Teilzeit)
8 Semester (PiBS)

Studienrichtung Artificial Intelligence in Software Engineering:
8 Semester (Teilzeit- oder duales Studium), Präsenztage Donnerstag und Freitag
Das Studium wird auch als Praxisintegriertes Bachelorstudium PiBS angeboten.

Zeitliche Beanspruchung

  • Vollzeit
  • Teilzeit
  • Praxisintegriertes Bachelorstudium (PiBS)

Unterrichtssprache

  • Deutsch

Links

Auskünfte / Kontakt

Computational and Data Science:

Studienrichtung Artificial Intelligence in Software Engineering:

Label

  • AAQ

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