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Zielgruppe

Der Universitätslehrgang richtet sich an Personen, die sich für analytische Fragestellungen begeistern können und die Expertinnen und Experten im Umgang mit Daten werden möchten. Motivation und Background können vielschichtig sein, über Natur-, Ingenieur- bis hin zu Wirtschaftswissenschaften. Mitzubringen sind jedenfalls eine grundlegende Mathematik- und IT-Affinität.

Voraussetzungen

Voraussetzung für die Zulassung zum Universitätslehrgang ist der Abschluss eines facheinschlägigen Diplom-, Bachelor- oder Masterstudiums an einer anerkannten in- oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung, wobei ein Bachelorstudium mindestens 180 ECTS-Anrechnungspunkte umfassen muss. Ein an der Universität Innsbruck erworbener Diplom-, Bachelor- oder Masterabschluss in einem ingenieurwissenschaftlichen oder naturwissenschaftlichen Studium stellt jedenfalls einen facheinschlägigen Studienabschluss dar.

Qualifikationsprofil

Data Scientists sind Expertinnen und Experten im Umgang mit Daten; sie besitzen Fertigkeiten auf hohem Niveau, um komplexe Probleme im Zusammenhang mit Daten zu lösen. Absolventinnen und Absolventen des Universitätslehrgangs „Data Science – From Mathematical Foundations to Applications” haben ein tiefgehendes Verständnis der mathematischen Grundlagen von Data Science sowie einen Überblick über State-of-the-Art-Methoden für Supervised und Unsupervised Learning. Data-Science-Aufgaben mithilfe geeigneter Softwaresysteme auszuführen aber auch Ergebnisse eines Data-Science-Projekts gegenüber Fachexpertinnen und -experten sowie Endbenutzerinnen und -benutzern klar zu kommunizieren, zählt zu den erworbenen Fähigkeiten.

 

Allgemeines


Umfang: 4 Semester / 90 ECTS-AP
Abschluss: Master in Data Science
Sprache: Englisch
 Curriculum

Kosten:  € 7.000,- (exkl. ÖH-Beitrag)

Anzahlung € 500,-

1. Tranche € 1.500,-

2. Tranche € 2.000,-

3. Tranche € 2.000,-

4. Tranche € 1.000,-

zahlbar jeweils vor Semesterbeginn

 

Kontakt


Institut für Mathematik
Technikerstraße 13/7
6020 Innsbruck
Tel.: +43 512 507-53803
  E-Mail
  Studienprofilseite
  Anmeldung (für Wintersemester 2020/2021)
(Bitte der Anmeldung Motivationsschreiben, CV und transcript of records beifügen)

 


Termine WS 2019/2020


Termine WS19/20

  Zeitplan

  Rauminformationen

 

Aufbau


1. Semester SSt ECTS
Foundations of Data Science 9 22,5
Mathematical Foundations and Outlook
Software
Reporting
Data Management
5
2
1
1
12,5
5
2,5
2,5
2. Semester SSt ECTS
Methods of Data Science 9 22,5
Supervised Learning: Parametric and Semi-Parametric Modelling
Unsupervised Learning
Supervised Learning: Algorithmic Modelling
3
3
3
7,5
7,5
7,5
3. Semester SSt ECTS
Applications in Data Science 10 25
Advanced Methods and its Applications
Current Topics in Data Science
Data Science in Practice
4
2
4
10
5
10
4. Semester
SSt ECTS
Masterthesis
  20



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