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Engineering, Profil Data Science

Master FH

Berner Fachhochschule BFH

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Ausbildungsort

Biel/Bienne (BE) - Zürich (ZH) - Lausanne (VD) - Lugano (TI)

Unterrichtssprache

Deutsch - Französisch - Englisch

Ausbildungstyp

Fachhochschulen FH

Zeitliche Beanspruchung

Vollzeit - Teilzeit

Ausbildungsthemen

Informatik: Studien und Lehrgänge

Studienrichtungen

Informatik

Swissdoc

7.561.34.0

Aktualisiert 23.08.2024

Beschreibung

Beschreibung des Angebots

Der Master ist der zweite Hochschulabschluss und verlangt 90 - 120 ECTS (Kreditpunkte).

Daten sind die Grundlage unterschiedlichster Produkte und Dienstleistungen, die unseren Alltag prägen. Das Profil Data Science im Studium zum Master of Science in Engineering vermittelt den Studierenden die wichtigsten Methoden und Werkzeuge, Daten effizient zu organisieren, zu verarbeiten und zu analysieren. Die so gewonnenen Erkenntnisse befähigen sie, innovative, datengestützte Produkte und Services zu entwickeln und in grössere Systeme zu integrieren.

Als Absolvent, als Absolventin des Profils Data Science

  • beherrschen sie die statistischen Methoden, Daten zu beschreiben, zu untersuchen und daraus weiterführende Schussfolgerungen zu ziehen,
  • verwenden sie Data-Mining und maschinelles Lernen, um damit datengestützte Modelle zu entwickeln,
  • beschaffen, organisieren und speichern sie anwendungsspezifische Daten aus heterogenen Quellen,
  • entwickeln sie Anwendungen die Datenströme verarbeiten um daraus besondere Eigenschaften und Erkenntnisse zu isolieren,
  • verstehen sie die Bedürfnisse der Wirtschaft in Bezug auf Datenflüsse,
  • respektieren sie ethische, privatrechtliche und sicherheitsrelevante Einschränkungen bei der Verarbeitung von Daten in Industrie und Dienstleistungssektor.

Aufbau der Ausbildung

Das Studium ist modular aufgebaut und besteht aus drei Modularten in der Grundausbildung, ergänzenden Veranstaltungen, sowie Projektarbeiten und der Masterarbeit.

Module ECTS
Technisch-wissenschaftliche Module TSM (4 Module sind zu absolvieren): Advanced Statistical Data Analyses, Analysis of Sequential Data, Analysis of Text Data, Machine Learning in Computer Vision, Digital Image Processing, Data Analysis and Classification, Data Management, Deep Learning mind. 12
Erweiterte theoretische Grundlagen FTP (3 Module sind zu absolvieren): Advanced Algorithms and Data Structures, Applied Statistics and Data Analysis, Approximation Algorithms, Machine Learning, Modelling Simulation and Optimization, Optimization, Predictive Modelling, Intelligent and Hyperconnected Machine, Stochastic Modelling mind. 9
Kontexmodule (2 Module sind zu absolvieren): Advanced Project Management, Ethics and Corporate Responsibility, Integrated Sustainable Management of Production Systems, Privacy and Law, Quality and Risk Management, Smart Services, Innovation and Changemanagement mind. 6
Ergänzende Veranstaltungen (2 Module sind zu absolvieren):  Internet of Things, Computer Architecture and Virtual Prototyping, Image Synthesis and Analysis, Turning Ideas into Funded Projects, Simulation, Machine Learning and BI for Decision Making 6
Fachliche Vertiefung, Projektarbeiten 24
Master-Thesis 30

Voraussetzungen

Zulassung

Voraussetzung ist ein überdurchschnittlich guter Abschluss als Bachelor of Science in Informatik, ein vergleichbarer Bachelor-Abschluss oder ein gleichwertiger in- oder ausländischer Studienabschluss mit guten bis sehr guten Studienleistungen.

Berufliche Voraussetzungen

  • Berufserfahrung als Informatiker/in
  • Berufserfahrung in technischem Kompetenzbereich
  • Berufserfahrung in wirtschaftlichem Kompetenzbereich

Eine Aufnahme «sur Dossier» ist der Regelfall.

Anmeldung

Anmeldefrist:
31. Dezember (Frühlingssemester)
31. Juli (Herbstsemester)

Die Anmeldung erfolgt online.

Kosten

  • Studiengebühr: CHF 750.- pro Semester
  • Gebühren für soziale und kulturelle Einrichtungen sowie für Sport CHF 24.- pro Semester
  • Mitgliederbeitrag Verband Studierendenschaft BFH CHF 15.- pro Semester

Anmeldegebühr/Immatrikulation: CHF 100.-

Hinzu kommen Auslagen für Lehrmittel und Materialien.

Abschluss

  • Master Fachhochschule FH

Master of Science (MSc) in Engineering mit Vertiefung in Data Science

Praktische Hinweise

Ort / Adresse

  • Biel/Bienne (BE)
  • Zürich (ZH)
  • Lausanne (VD)
  • Lugano (TI)

Zentrale Module: Zürich, Lausanne und Lugano
Praxismodule: Höheweg 80, Biel

Zeitlicher Ablauf

Beginn

Kalenderwoche 8 (Frühlingssemester)
Kalenderwoche 38 (Herbstsemester)

Dauer

Vollzeit: 3 Semester
Teilzeit: max. 7 Semester

Zeitliche Beanspruchung

  • Vollzeit
  • Teilzeit

Unterrichtssprache

  • Deutsch
  • Französisch
  • Englisch

Deutsch und Englisch, oder Französisch und Englisch (jeweils mindestens Sprachniveau B2 gemäss dem Gemeinsamen europäischen Referenzrahmen für Sprachen)

Bemerkungen

Während der Masterausbildung sind Studienaufenthalte im Ausland möglich.

Links

Auskünfte / Kontakt

Berner Fachhochschule
Leiter Master of Science in Engineering
Prof. Andreas Habegger

Tel.: +41 (0)32 321 67 81
E-Mail: andreas.habegger@bfh.ch

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