Master Data Science 15 Studiengänge in Österreich

Inhaltsverzeichnis

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Das Master-Studium Data Science

Data Science, Big Data und Künstliche Intelligenz: An diesen Begriffen kommt heutzutage niemand mehr vorbei. Die Datenmenge steigt Tag für Tag und auch die Relevanz der Informationen, die aus den Daten gewonnen werden können, nimmt zu. Vor allem im unternehmerischen Kontext spielen die Datenanalyse und insbesondere Data Science eine große Rolle. Wie soll sich das Unternehmen in Zukunft orientieren, was wollen die Konsumenten wirklich und welche zusätzlichen Geschäftsfelder wären besonders lukrativ? Das aus den Daten gezogene Wissen liefert Antworten auf diese und viele weitere Fragen.

Der Master of Data Science hört sich spannend an? Du besitzt bereits Fachwissen aus einem Bachelor, das du jetzt vertiefen und erweitern möchtest? Wir verraten dir in diesem Text, wie der Data Science Master aufgebaut ist, welche Inhalte er vermittelt und was du nach dem Master-Abschluss machen kannst.

Womit befasst sich der Data Science Master-Studiengang?

Im Masterstudiengang Data Science sind Studieninhalte wie Mathematik, Statistik, Informatik sowie IT (Informationstechnik), Programmierung oder Künstliche Intelligenz zentral. Studierende werden im Umgang mit Algorithmen geschult und lernen auch Strategien des maschinellen Lernens kennen.

Signalverarbeitung, Mustererkennung, Business Analytics, Data Mining, Deep Learning, Datentechnik, Datenmanagement, Datenanalyse und Big Data sind weitere Schwerpunkte im Curriculum des Studiengangs. Auch mit der Sicherheit von informationstechnischen Anwendungen, mit Datenschutz und ethischen Aspekten des Fachs setzen sich Master-Studierende auseinander.

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Studiengänge

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Deutschland
62 Studiengänge
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Österreich
15 Studiengänge
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Schweiz
8 Studiengänge
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Fernstudium
5 Fernstudiengänge
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    Data Economy Law, LL.M.

    Universität für Weiterbildung Krems

    Master of Laws | 2 Semester (berufsbegleitend)

    Executive MBA Digital Transformation & Data Science

    WU Executive Academy – Wirtschaftsuniversität Wien

    Executive Master of Business Administration | 18 Monate (berufsbegleitend)

    MBA Datenmanagement - Data Steward

    Universität für Weiterbildung Krems

    Master of Business Administration | 4 Semester (berufsbegleitend, Vollzeit)

    MBA Digitale Transformation in Wirtschaft und Verwaltung

    Universität für Weiterbildung Krems

    Master of Business Administration | 3 oder 4 Semester (berufsbegleitend, Vollzeit)

    Applied Data Analytics

    SMBS - University of Salzburg Business School

    Master of Science | 4 Semester (berufsbegleitend)
    AT   Salzburg

    Applied Data Science

    Fachhochschule Kärnten

    Master of Science in Engineering | 4 Semester (berufsbegleitend)
    AT   Villach

    Bio Data Science

    Fachhochschule Wiener Neustadt GmbH

    Master of Science in Natural Sciences | 4 Semester (berufsbegleitend)
    AT   Tulln

    Data Science

    Fachhochschule Technikum Wien

    Master of Science | 4 Semester (berufsbegleitend)
    AT   Wien

    Data Science

    Universität Salzburg

    Master of Science | 4 Semester (Vollzeit)
    AT   Salzburg

    Data Science & Intelligent Analytics

    Fachhochschule Kufstein Tirol Bildungs GmbH

    Master of Science in Engineering (MSc) | 4 Semester (berufsbegleitend)
    AT   Kufstein
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    Ablauf, Dauer, Studienabschluss

    Dauer und Studienmodelle

    Die Regelstudienzeit der Master-Studiengänge in der Fachrichtung Data Science beträgt drei bis vier Semester. Einige Studiengänge können auch in fünf oder sechs Semestern abgeschlossen werden. Du kannst den Masterstudiengang Data Science sowohl Vollzeit als auch berufsbegleitend oder Teilzeit absolvieren, an manchen Hochschulen wird auch ein Fernstudium angeboten. Insgesamt sind bis zu 120 ECTS-Punkte zu erreichen. Je nach Studiengang ist der Studienstart im Winter- und/oder im Sommersemester möglich.

    Ablauf des Studiums Data Science

    Master of Science Studienbeginn: Der Studiengang ist zunächst um eine Vermittlung der fachlichen Grundlagen bemüht. Den Studierenden werden daher Inhalte wie Machine Learning oder Deep Learning, Mathematik, Business Analytics, Data Mining, Datenbanken oder Digitales Management nähergebracht. Auch mit Software Engineering, Industrie 4.0, Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen oder Big Data setzen sich Studierende auseinander. Außerdem werden das Datenmanagement und die Datenanalyse behandelt.

    Mitte und Ende des Studiums: In den fortgeschrittenen Semestern stehen u.a. die Visualisierung von Daten, Datenarchitekturen oder ethische Aspekte auf dem Programm. IT-Sicherheit und Datenschutz werden ebenfalls beleuchtet. Zudem vertiefen Studierende bereits gelehrte Inhalte und setzen in Wahlfächern und Wahlpflichtmodulen einen individuellen Schwerpunkt.

    Du hast je nach Studiengang und Hochschule die Wahl, dir z.B. im Bereich Big Data, Digital Transformation, Künstliche Intelligenz oder Deep Learning erweitertes Wissen anzueignen. Nach Masterarbeit und -prüfung wartet der Master-Abschluss auf dich.

    Master-Studium Data Science

    Bild: Pablo Lagarto / AdobeStock

    Abschluss: Master of Science (M.Sc.)

    Hast du den Masterstudiengang Data Science erfolgreich abgeschlossen, so wird dir der akademische Grad Master of Science (M.Sc.) verliehen.

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    Typische Lehrveranstaltungen

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    Voraussetzungen für das Data Science Master-Studium

    Persönliche Voraussetzungen

    Ein Master-Studiengang Data Science eignet sich ideal für dich, wenn du mathematisch begabt bist und dich überdurchschnittlich für Informatik, IT und Wirtschaft interessierst. Selbstverständlich sollte dich auch die Beschäftigung mit Daten, ihrer Auswertung und Analyse, begeistern.

    Des Weiteren wäre es vorteilhaft, wenn einige dieser Punkte auf dich zutreffen:

    • Problemlösungsfähigkeit
    • Organisationstalent
    • Teamgeist
    • Selbstständigkeit und Eigeninitiative
    • Ausdauer und Disziplin
    • Kreativität
    • Analytisches und logisches Denken

    Formelle Voraussetzungen

    Ein erster Bachelorabschluss in einem fachähnlichen Bereich (z.B. Wirtschaftsinformatik, Data Science, IT, etc.) mit mindestens 180 ECTS-Punkten zählt zu einer der wichtigsten Zugangsvoraussetzungen für den Data Science Master. Des Weiteren solltest du über gute Englischkenntnisse verfügen und musst diese je nach Hochschule auch nachweisen. Dies gilt auch für Berufserfahrung. Gelegentlich musst du mit einem Auswahlgespräch rechnen, ein Numerus Clausus (NC) ist eher selten zu erfüllen.

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    Beruf und Verdienstmöglichkeiten nach dem Data Science Master-Studium

    Deine Berufsperspektiven sind nach dem Master-Studiengang Data Science mehr als vielversprechend. Vor allem Unternehmen benötigen Fachkräfte, die sich mit der Datenanalyse auskennen und aus den gesammelten Daten Handlungsempfehlungen ableiten, auf die sich Geschäftstreibende verlassen können. Deine Karriere kannst du beispielsweise in der Forschung, bei Industrieunternehmen oder in der Informationstechnik starten.

    In erster Linie sammelst, speicherst und verwaltest du Daten. Du bereitest sie auf, visualisierst und analysierst sie und wertest sie ebenfalls aus. Dabei handelt es sich meistens um große Mengen an (unstrukturierten) Daten. Zudem kannst du als Data Scientist damit beauftragt werden, Software zu entwickeln, um die Datenverarbeitung zu verbessern.

    Weitere Berufsfelder sind z.B. die Bereiche Datenmodellierung, Künstliche Intelligenz, Big Data sowie Data Warehouse. Auch im Consulting, Projektmanagement, Qualitätsmanagement, Datenschutz oder Vertrieb kannst du Karriere machen.

    Gehalt

    Deine Verdienstaussichten nach dem Data Science Master liegen im tendenziell mittleren bis hohen Bereich. Beachte allerdings, dass dein Gehalt je nach Region/ Bundesland, Tätigkeit, Position oder Erfahrung variieren kann.

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    FAQ

    Was kann ich nach dem Master-Studiengang Data Science machen?

    In erster Linie sammelst, speicherst und verwaltest du Daten. Du bereitest sie auf, visualisierst und analysierst sie und wertest sie ebenfalls aus. Dabei handelt es sich meistens um große Mengen an (unstrukturierten) Daten. Zudem kannst du als Data Scientist damit beauftragt werden, Software zu entwickeln, um die Datenverarbeitung zu verbessern.

    Wie lange dauert der Master-Studiengang Data Science?

    Die Regelstudienzeit der Master-Studiengänge in der Fachrichtung Data Science beträgt drei bis vier Semester.

    Was macht man im Master-Studium Data Science?

    Im Masterstudiengang Data Science sind Studieninhalte wie Mathematik, Statistik, Informatik sowie IT (Informationstechnik), Programmierung oder Künstliche Intelligenz zentral. Studierende werden im Umgang mit Algorithmen geschult und lernen auch Strategien des maschinellen Lernens kennen.

    Was kostet ein Master-Studium Data Science?

    Ein Data Science Master kostet dich entweder den zwei- bis dreistelligen Semesterbeitrag oder eine ungefähr dreistellige, monatliche Studiengebühr.

    Was verdient man nach dem Master-Studium Data Science?

    Deine Verdienstaussichten nach dem Data Science Master liegen im tendenziell mittleren bis hohen Bereich. Beachte allerdings, dass dein Gehalt je nach Region/ Bundesland, Tätigkeit, Position oder Erfahrung variieren kann.

    Ist es schwer, Data Science zu studieren?

    Das Master-Studium Data Science wird dir besonders leichtfallen, wenn du mathematisch begabt bist, du dich sehr für Informatik, IT und Wirtschaft interessierst, über Teamgeist verfügst und Problemlösungsfähigkeit besitzt. Überprüfe deine Eignung für das Master-Studium Data Science mit unserem Studienwahltest!