Descrizione della formazione

Master: Der Master ist der zweite Hochschulabschluss und verlangt in der Regel 90–120 ECTS-Punkte.

Die Technischen Wissenschaften beschäftigen sich mit den technischen Möglichkeiten, Konkretes zu realisieren und damit unser Leben nachhaltig zu beeinflussen. Mehr zu den Studienrichtungen Bauingenieurwissenschaften, Maschineningenieurwissenschaften, Umweltingenieurwissenschaften, Wirtschaftingenieurwissenschaften finden Sie auf der Seite Technische Wissenschaften.

Absolventen und Absoventinnen des MSE in Data Science sind in der Lage, statistische Methoden zur Beschreibung und Erforschung von Daten anzuwenden und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Mithilfe von Data Mining, Machine und Deep Learning werden sie datengestützte Modelle erstellen. Sie organisieren die Erfassung und Beschaffung von anwendungsspezifischen Daten aus heterogenen Quellen. Darüber hinaus sind Data-Science-Expertinnen und -Experten in der Lage, die Speicherung solcher Daten zu planen und zu organisieren. Die Entwicklung von Anwendungen, die Datenströme verarbeiten, Merkmale extrahieren und Modelle darauf anwenden können, gehört ebenfalls zu ihren Kompetenzen. Sie lernen, geschäftliche Anforderungen in Bezug auf Daten-Pipelines zu verstehen und Analyseergebnisse in Aktionen umzusetzen. Darüber hinaus verstehen sie nicht-technische Einschränkungen in Bezug auf Ethik, Datenschutz und Sicherheit bei der Verarbeitung von Daten in Unternehmen und öffentlichen Institutionen.

Schwerpunkte

In der Ausprägung des MSE Profils Data Science erwerben Studierende vertiefte Kenntnisse in statistischer Datenanalyse, Data Engineering, Machine Learning und Deep Learning. Ein starker Fokus liegt in der Anwendung dieser Techniken in resultat-orientierten, angewandten Fragestellungen mit Industrie- und Forschungspartnern.

Lernziele

• Teilnehmende lernen abstrakt zu denken und anwendungs- und lösungsorientiert zu handeln.
• Sie verfügen über ein umfangreiches methodisches Know-how, können komplexe Zusammenhänge erkennen und Aufgabenstellungen selbstständig lösen.
• In praxisorientierten Projekten vertiefen Teilnehmende ihre Kompetenzen und sammeln qualifizierte Praxiserfahrung.
• Sie können Produkte und Verfahren mit Hilfe neuster Technologien entwickeln, haben sich profunde Kenntnisse in Projektmanagement angeeignet und kennen betriebswirtschaftliche Zusammenhänge.
• Bei komplexen Fragestellungen leisten Teilnehmende einen wesentlichen analytischen, konzeptionellen und technischen Beitrag zu innovativen Lösungsansätzen.
• Dank ausgeprägten Kommunikationsfähigkeiten können Teilnehmende sich auch in einem internationalen Umfeld sicher bewegen.

Piano di formazione

90 ECTS (Kreditpunkte)

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

Mit dem konsekutiven Master-Studium können Studierende ihr erworbenes Wissen gezielt und entsprechend ihren eigenen Interessen verbreitern und vertiefen.

Das Master-Studium richtet sich an Bachelor-Absolventinnen und Absolventen eines technisch orientierten Studiengangs, die sich in ihrem Fachgebiet weiter vertiefen wollen.

Das Studium besteht zu einem Drittel aus Theoriemodulen, die an zentralen Standorten für die Studierenden aller Schweizer Fachhochschulen durchgeführt werden. Die anderen zwei Drittel bilden den Schwerpunkt des Studiums «Master of Science in Engineering». Diesen Teil der Ausbildung erwerben Sie an einem Institut der Hochschule für Technik FHNW.

Die 90 ECTS-Punkte werden wie folgt erlangt:

• 30 ECTS durch das Absolvieren der zentralen Theoriemodule
• 30 ECTS durch die Fachliche Vertiefung (Projektarbeiten, ergänzende Veranstaltungen)
• 30 ECTS bei Bestehen der abschliessenden Master-Thesis.

Das Kernstück des Studiums ist die individuelle Vertiefung innerhalb eines Profils z. B. Data Science.

Die Hochschule für Technik FHNW bietet folgende MSE-Profile an:

• Business Engineering
• Computer Science
• Data Science
• Electrical Engineering
• Energy and Environment
• Mechatronics and Automation
• Mechanical Engineering
• Photonics

Inhalte Profil Data Science

Das MSE Studium im Profil Data Science fusst auf drei thematischen Säulen:

• Datenanalyse
• Data Engineering
• Datengestützte Produkte und Dienstleistungen

Link verso il piano di formazione

• msengineering.ch > MSE studieren > Programmstruktur