Data Science (Master)
Data Science - a short introduction
Joint Venture
Die Masterstudien Business Analytics, Data Science und Digital Humanities sind ein gemeinschaftliches Angebot der Fakultäten für Wirtschaftswissenschaften, Informatik, Mathematik sowie der Historisch- und Philologisch-Kulturwissenschaftlichen Fakultäten.
Das Ziel des Masterstudiums Data Science ist die Vermittlung einer praktisch orientierten und wissenschaftlich fundierten Ausbildung im Bereich der modernen Data Science. Data Science ist eine ganz wesentliche Treibkraft in der heutigen digitalen Welt. In fast allen Bereichen der Wirtschaft werden heutzutage große Mengen an Daten erfasst und generiert. In letzter Zeit halten datengetriebene Methoden auch in verschiedenen Teilen der Natur- und Humanwissenschaften Einzug. Die Aufgabe der Data Science ist es, aus immer größeren Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen, welche einen Mehrwert für den jeweiligen Bereich darstellen. Dabei ist nicht nur die Entwicklung von effizienten Algorithmen erforderlich, sondern auch ein grundlegendes Verständnis zur Interpretierbarkeit und Verlässlichkeit der Ergebnisse. Dies erfordert ein vielfältiges und interdisziplinäres Kompetenzprofil, welches insbesondere den praktischen Umgang mit großen Datenmengen, ein solides mathematisches und statistisches Fundament, sowie Kompetenz im jeweiligen Anwendungsbereich umfasst. Zusätzlich stellen sich aufgrund der rasanten Entwicklungen in diesem Bereich auch ethische und rechtliche Fragen. Das Masterstudium Data Science an der Universität Wien bildet all diese Kernkompetenzen umfangreich ab, betont den interdisziplinären und heterogenen Charakter der Data Science und stellt diesen über eine Spezialisierung in einzelne Gebiete sicher.
Das Studium setzt Kenntnisse der englischen Sprache auf dem Niveau B2 (Gemeinsamer Europäischer Referenzrahmen) voraus.
Master of Science
© Universität Wien/ Barbara Mair
Facts & Figures
- Studierende: kA
- Absolvent*innen im vergangenen Studienjahr: kA
- benötigte Semester bis zum Abschluss (Median): kA
Datenstand: 03.12.2024
Informationen zu Darstellung & Berechnung
*Hier finden Sie detaillierte Informationen zu statistischen Daten aus Studium und Lehre.
Zulassungsverfahren
Infos zu erforderlichen Englischkenntnissen
Infos zu Vorstudien:
Jedenfalls fachlich in Frage kommen folgende Studien an der Universität Wien:
Let's Talk
Zum Studienbeginn
Das Studium
Das Studium besteht aus den Pflichtmodulgruppen "Mathematical and Statistical foundations, Optimisation Methods, Machine Learning, Scalable Algorithms, Visual Data Analysis", "Doing Data Science", "Ethical and Legal Issues", "Specialisation in Areas of Data Science" und "Masterseminar". Im Modul "Specialisation" können sich Studierende aufgrund des facettenreichen Lehrveranstaltungsangebots in verschiedenen Bereichen spezialisieren, etwa in mathematischen, informatischen und statistischen Grundlagen oder in verschiedenen Anwendungsgebieten von der Naturwissenschaft zur Wirtschaft als auch in den Sozial- und Geisteswissenschaften. Um das Studium abzuschließen verfassen die Studierenden eine Masterarbeit und absolvieren eine Masterprüfung.
Das Studium wird in englischer Sprache abgehalten. Es sind Kenntnisse der englischen Sprache auf dem Niveau B2 (Gemeinsamer Europäischer Referenzrahmen) hierfür nachzuweisen.
Interdisziplinarität im Fokus
Die Studien Business Analytics, Data Science und Digital Humanities wurden gemeinsam konzipiert. Studierende aller drei Studien absolvieren im Ausmaß etwa eines Semesters die gleichen Lehrinhalte. Dadurch ist ein sehr breiter interdisziplinärer Austausch durch die angebotenen Lehrveranstaltungen gegeben und wird durch die unterschiedlichen disziplinären Verortungen der Studierenden noch erweitert.
Fünf Begriffe
mit denen Sie sich im Studium auseinandersetzen:
- Mathematical & Statistical Foundations
- Mining Massive Data
- Optimisation
- Visual & Exploratory Data Analysis
- Ethics & Legal Issues
...und viele mehr.
Einblick in die Studieninhalte
Hier finden Sie das aktuelle Lehrangebot für dieses Studium, damit Sie einen besseren Einblick in die Inhalte bekommen. Für weitere Infos bitte auf die gewünschte Ebene klicken.
Nach dem Studium
Die Absolvent*innen erhalten in den Kernmodulen eine fundierte und breite Ausbildung, welche insbesondere algorithmische, mathematische und statistische Fundamente, den Umgang mit großen Datenmengen, sowie die explorative Datenanalyse beinhaltet. Zusätzlich dazu werden die Absolvent*innen mit ethischen und rechtlichen Aspekten vertraut gemacht.
Sie erlangen vertiefte Kompetenz in konkreten Anwendungsbereichen, z.B. aus Humanwissenschaften, Sprachverarbeitung, Finanzwesen, Medizin, Physik oder Computational Science.
So wird einerseits die Grundlage für ein Doktorats- oder PhD-Studium der Mathematik, Informatik oder Statistik/OR gelegt, andererseits werden praktische Fähigkeiten erworben, wie beispielsweise der Umgang mit riesigen Datenmengen, die statistische Analyse komplexer Daten und die Entwicklung, Implementierung und Analyse effizienter Algorithmen zur Datenanalyse, die vom Arbeitsmarkt stark nachgefragt werden.
Das Studium aus Perspektive der Absolvent*innen
Absolvent*innen ...
- geben dem Studium die Note: 2,0 (gut)
- beurteilen das Anforderungsniveau mit: 3,8 (hoch)
→ Diese Ergebnisse beruhen auf Rückmeldungen von 41 Absolvent*innen.
*Weitere Einschätzungen zum Studium aus Sicht von Absolvent*innen finden Sie in der Studienabschlussbefragung „Masterstudien Informatik und Wirtschaftsinformatik“.
Absolvent*innen ...
- finden durchschnittlich unmittelbar nach Studienabschluss einen Job.
- verdienen 3 Jahre nach Studienabschluss durchschnittlich € 3.725 (Frauen) bzw.€ 3.991 (Männer) brutto/Monat.
- arbeiten 3 Jahre nach Studienabschluss zu 100% (Frauen) bzw. 94% (Männer) in Vollzeit.
*Weitere Informationen zu Berufseinstieg und Karriereverläufen finden Sie im Absolvent*innen-Tracking "Informatik und Kommunikationstechnologie".