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Freie Universität Bozen

Anzeige Ein Angebot der Freie Universität Bozen. Für den Inhalt ist die Hochschule verantwortlich.
Ansprechpartner
Mario Burg
Tel: +39 0471 012 100
E-Mail: study@unibz.it
Zur Hochschulwebsite
Basisinformationen
Abschluss:
Master in Computational Data Science
Sachgebiet(e):
Informatik, Informationstechnik
Regelstudienzeit:
4 Semester
Hauptunterrichtssprache:
Englisch
Studienform(en):
Vollzeitstudium
Fakultät:
Fakultät für Informatik
Akkreditierung:
staatlich
Universitätsplatz 1
39100 Bozen
Tel: 0039 0471 012100
Fax: 0039 0471 012109
Weitere Informationen / Services:
www.unibz.it
Zulassungssemester:
Early-Bird-Bewerbung: März bis April 2019 (mehr Studienplätze verfügbar, Zusage bis Mitte Mai)
Zulassungsmodus:
Studienleistungen aus dem Bachelor + Sprachkompetenzen in Englisch
Zugangsvoraussetzungen:
Bachelor in Computer Science, Computer Engineering, Physics, Mathematics, or Statistics; and English level B2.
Leider liegen uns keine weiteren Informationen vor.
Vorlesungszeit:
Oktober - Juni
Bewerbungsfrist für Fächer mit Zulassungsbeschränkung:
Early-Bird-Bewerbung: April 2019 – Zweite Frist: Juli 2019
Einschreibfrist (Beginner):
Juli 2019
Einschreibfrist (Rückmelder):
Oktober 2019
Anmerkung:
2. Bewerbungsfrist: Mai – Juli 2019
Abschluss:
Master in Computational Data Science
Sachgebiet(e):
Informatik, Informationstechnik
Regelstudienzeit:
4 Semester
Hauptunterrichtssprache:
Englisch
Studienform(en):
Vollzeitstudium
Fakultät:
Fakultät für Informatik
Akkreditierung:
staatlich
Universitätsplatz 1
39100 Bozen
Tel: 0039 0471 012100
Fax: 0039 0471 012109
Weitere Informationen / Services:
www.unibz.it
Zulassungssemester:
Early-Bird-Bewerbung: März bis April 2019 (mehr Studienplätze verfügbar, Zusage bis Mitte Mai)
Zulassungsmodus:
Studienleistungen aus dem Bachelor + Sprachkompetenzen in Englisch
Zugangsvoraussetzungen:
Bachelor in Computer Science, Computer Engineering, Physics, Mathematics, or Statistics; and English level B2.
Leider liegen uns keine weiteren Informationen vor.
Vorlesungszeit:
Oktober - Juni
Bewerbungsfrist für Fächer mit Zulassungsbeschränkung:
Early-Bird-Bewerbung: April 2019 – Zweite Frist: Juli 2019
Einschreibfrist (Beginner):
Juli 2019
Einschreibfrist (Rückmelder):
Oktober 2019
Anmerkung:
2. Bewerbungsfrist: Mai – Juli 2019

Der Studiengang im Fokus
Our master programme will provide you with the key competencies that you will need to develop next-generation information systems used to describe and manage data, discover new facts and relations in the data, make predictions, and give advice to decision makers.

In our programme, we teach you how to become a computational data scientist, i.e. a computer scientist specialised in the development of next-generation information systems.

Data science sits at the interface between computer science, mathematics, and application domains. Our study programme covers all these areas: computer science and IT methods for managing and engineering big and complex data, mathematical tools for data interpretation and analysis, artificial intelligence techniques to extract insights from data and support decision makers, and aspects of human-computer interaction. You will participate in cutting-edge research, and apply your skills to real data from actual application domains, such as business information systems, travel and tourism, bioinformatics, healthcare, internet of things, industry 4.0, agriculture, and many more.

For your final thesis you will collaborate on research projects with major industries - such as IBM, Oracle, Siemens, and with leading research institutions, such as TU Wien, TU München and Politecnico di Milano.

Students can choose between two curricula:

Data Analytics focuses on data interpretation and analysis using techniques from mathematics, statistics, and machine learning, and on the development of IT applications to retrieve and explore data, extract insights from data, and visualise the obtained results.

Data Management deals with computer science and artificial intelligence methods for the development of IT architectures and information systems supporting data modeling, access, integration, and processing, as well as the corresponding decision making and business processes.

Mögliche Berufsfelder
Typical job profiles are:

Data Analysts that evaluate, interpret, and analyse large and complex data collections of an organisation, in order to gain new insight from data;
Data Engineers that design, implement, deploy, and maintain software solutions for data management and analysis;
Data Architects that design and manage complex IT infrastructures supporting the acquisition, maintenance, cleaning, sharing and integration of enterprise data.

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