Eckdaten
- Studiendauer: 4 Semester
- ECTS-Anrechnungspunkte: 120
- Abschluss: Diplom-Ingenieurin bzw. Diplom-Ingenieur (Dipl.Ing. oder DI), entspricht dem Master of Science (MSc)
- Unterrichtssprache: Englisch
Das Studium
Im Masterstudium Data Science
erlernen Sie Kompetenzen und Methoden um komplexe Datenmengen zu analysieren, zu verarbeiten und zu interpretieren.
- Sie vertiefen Ihr Wissen in den Bereichen Analysis, lineare Algebra, Statistik, Optimierung, Datenbanken, Datenintegration, Programmierung und Softwareentwicklung.
- Sie erlernen die wichtigsten Modelle und Algorithmen der logik- und lernbasierten künstlichen Intelligenz.
- Sie entwickeln neue Methoden im Bereich Statistik, maschinelles Lernen und künstlicher Intelligenz und implementieren diese mit Hilfe der neuesten Programmiersprachen.
- Sie lernen, große Datenmengen von Echtwelt-Systemen zu verwalten, zu analysieren und zu interpretieren.
- Sie arbeiten selbstständig mit wissenschaftlichen Methoden an Problemlösungen im gesamten Fachgebiet.
- Sie beschäftigen sich mit ethischen und rechtlichen Aspekten in der Verwendung und Weiteverarbeitung von Daten.
Um den wachsenden digitalen Herausforderungen in Gesellschaft, Wissenschaft und Technik gerecht zu werden, bedarf es einer umfassenden und qualitativ hochwertigen akademischen Ausbildung im Bereich der Datenwissenschaften. Das neue NAWI Graz Masterstudium
Data Scienceverbindet in einzigartiger Weise die mathematischen Grundlagen der angewandten Statistik mit den neuesten Methoden der künstlichen Intelligenz sowie praktischen Fähigkeiten wie Datenmanagement und Software Engineering.
Inhaltliche Schwerpunkte
Das Masterstudium steht für Studierende unterschiedlicher Disziplinen offen. Je nach Vorstudium belegen Sie Brückenkurse um sich alle nötigen Grundlagen aus Mathematik und Statistik, Data Management, Software Engineering, Machine Learning etc. anzueignen.
In Wahlmodulen können Sie sich in unterschiedlichen Bereichen der Data Science spezialisieren:
- Advanced Mathematics for Data Science
- Modelling in Data Science
- Advanced Machine Learning
- Visual Computing
- Applied Data Analysis Methods and Computing
- Applications of Data Science
Zulassung zum Studium
1. Zulassungsvoraussetzungen
Voraussetzungen für die Zulassung ist der Abschluss eines fachlich in Frage kommenden Bachelorstudiums. Zusätzlich benötigen Sie einen Nachweis der Englischkenntnisse.
Die Aufnahme von Absolvent*innen folgender Bachelorstudien an der TU Graz oder Universität Graz erfolgt ohne weitere Auflage:
- Mathematik
- Informatik
- Physik
- Information and Computer Engineering
- Software Engineering and Management
Ein abgeschlossenes Bachelorstudium aus Mathematik, Statistik, Informatik oder Physik an einer anderen Universität in Österreich oder der EU kommt ebenfalls für die Zulassung ohne Auflagen in Frage. Für weitere Fragen kontaktieren Sie study@tugraz.at.
Absolvent*innen anderer Bachelorstudien können sich unter study@tugraz.at zur Zulassung informieren und bewerben.
2. Zulassung
- Zulassung und Fristen für internationale Studierende
- Zulassung und Fristen für österreichische Studierende, die erstmals ein Studium an der TU Graz beginnen
Wenn Sie bereits an der TU Graz zu einem Studium zugelassen sind oder waren, kommen Sie zur Zulassung während der Zulassungsfrist persönlich ins Studienservice der TU Graz.
Fragen zur Zulassung?
Kontaktieren Sie study@tugraz.at
Berufsperspektiven
Berufsfelder
Der Digitalisierung wird maßgeblich durch die Verfügbarkeit von Daten und datenbasierten Techniken wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz getrieben. Datenwissenschafter*innen sind damit in Wirtschaft und Wissenschaft stark gefragt.
Absolvent*innen sind in vielseitigen Rollen in Forschung, Entwicklung und Industrie tätig, z. B. als
- Data Analyst: als Data Analyst bereiten Sie große unstrukturierte Datenmengen auf und analysieren und visualisieren diese Daten.
- Data Scientist: als Data Scientist verwenden Sie Machine-Learning-Modelle und künstliche Intelligenz zur Datenanalyse. Sie schaffen die Datenbasis für Vorhersagen und Entscheidungsgrundlagen.
- Data Engineer: als Data Engineer fokussieren Sie sich auf das Management von Daten wie den Aufbau, die Modellierung und die Skalierung von Datenbanken und stellen so den Datenfluss im Unternehmen sicher.
In der Forschung haben sich die Datenwissenschaften als eigenständiges wissenschaftliches Fachgebiet etabliert. Zusätzlich forschen Data Scientists mit datenwissenschaftlichen Ansätzen der Statistik, des maschinellen Lernens oder der künstlichen Intelligenz in nahezu allen wissenschaftlichen Disziplinen, von Naturwissenschaften bis Geisteswissenschaften.
Das Studium Data Science vermittelt die Grundlagen zu den allgegenwertigen Themen Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz. Je rasanter sich die Fortschritte in diesen Bereichen gestalten, desto wichtiger ist eine fundierte Ausbildung, die ermöglicht, neue Entwicklungen zu verstehen und einzuordnen. Absolvierende des Studiums Data Science werden nicht nur zu Anwender*innen von diversen Algorithmen ausgebildet, sondern können diese an aktuelle Herausforderungen anpassen und weiterentwickeln.
