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Life Sciences und
Facility Management

Master of Science in Life Sciences - Applied Computational Life Sciences

Life Scientist oder Data Scientist? Bei uns verbinden Sie beides!

KI, Algorithmen und Digital Twins transformieren die Life Sciences. Wer diese Disziplinen beherrscht, ist in der Arbeitswelt immer einen Schritt voraus. Entwickeln Sie DIE Innovationen, welche unsere Zukunft zum Besseren formen – gemeinsam mit unseren Forschungsgruppen und in Zusammenarbeit mit führenden Industriepartner:innen.

Das Video zum Masterstudium in Applied Computational Life Sciences: so studieren Sie an der ZHAW in Wädenswil (1:49 Min.)

Warum ein Master-Studium in Applied Computational Life Scienes?

Gesellschaft, Gesundheit, Umwelt, Ernährung – dafür setzen wir uns in den Life Sciences ein. Mit den globalen Herausforderungen steigen auch die Hoffnungen und Erwartungen an Innovationen in den Life Sciences. Um diese zu erfüllen, müssen Life Scientists agil, vorausschauend und kreativ sein – und das gelingt mit erweiterten Kompetenzen in künstlicher Intelligenz und Computational Science.

Von der Früherkennung von Hirnschlägen durch Digital Twins über die computergestützte Entwicklung von Medikamenten bis hin zur Modellierung von Ökosystemen für Naturschutzmassnahmen - solche Fortschritte basieren auf den Computational Life Sciences.

Im Masterstudium erweitern Sie Ihre Skills und bauen eine Brücke in die Welt der Daten. Das Erlernte können Sie während der Studienzeit gleich in praxisnahen Projekten anwenden, indem Sie Teil einer Forschungsgruppe werden und mit unseren Industriepartner:innen zusammenarbeiten

Auf diese Weise bereiten wir Sie optimal auf Ihre vielfältigen Karrieremöglichkeiten vor.

Tracks

Vertiefen Sie sich in einem der 5 Tracks:

Computational Health 

Verwenden Sie daten- und modellbasierte Methoden für medizinische Fragestellungen. Sie nutzen maschinelles Lernen auf vielfältigen medizinischen Daten, um kausale Zusammenhänge aufzudecken. Dabei verwenden Sie Technologien wie Wearables und Biosensoren. Sie entdecken digitale Biomarker und schaffen konkrete Digital Health Lösungen.

Videoporträt Absolventin: Shannon Vlahakis - Von Health Scientist zu Data Scientis beim Centre for Computational Health

Videoportärt Absolventin: Sofia Rey - Von der Neurowissenschafterin zum Management Consultant Healthcare bei Swisscom

 

Bioinformatics 

Arbeiten Sie an der Schnittstelle von Biologie, Medizin und Computerwissenschaften. In diesem Track beschäftigen Sie sich mit der Modellierung molekularbiologischer Prozesse, den Multi-Omics für die Entdeckung von Biomarkern, der Erforschung der genomischen Evolution und adaptiver Veränderungen sowie der Darstellung und Integration biomedizinischer Daten.

Videoporträt Absolvent: Moritz Kaufmann - Vom Biotechnologen zum PhD in Data Science

 

Digital Environment & Sustainability 

Befassen Sie sich mit der Sensor- und KI-basierten Beobachtung und Modellierung natürlicher Systeme und deren Interaktion mit dem Menschen. Dies schliesst Fragen zu Smart Farming oder zu Nachhaltigkeitsthemen in einem allgemeineren Kontext ein, beispielsweise in Bezug auf soziale und wirtschaftliche Fragestellungen. 

Interview Absolventin: Patrica Kreyer - Wie würde eine vegane Welt aussehen?

 

Digital Labs & Production 

Vernetzen Sie Menschen, Räume und Prozesse. In diesem Track konzentrieren Sie sich auf methodisches und technologisches Fachwissen zur Digitalisierung und Virtualisierung von Laboren, Prozessen und Produktionsanlagen.

Videoporträt Absolvent: Christopher Keim - Vom Biotechnologen zum Head of Process Automation bei Food Brewer

Interview Absolvent: David de la Gala - Vom Bierbrauer in Bayern zum technischen Projektleiter bei Unilever

 

AI & Robotics in Life Sciences 

Erschaffen Sie neue Lösungen, die auf dem grundlegenden Verständnis von Mensch und Maschine als ein lernendes Gesamtsystem basieren. In diesem Track fokussieren Sie sich auf den Einsatz von Deep Learning, natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und der Anwendung intelligenter Robotik in der Interaktion mit Menschen.

 

Ihre Voraussetzungen

Sie haben einen Bachelorabschluss in den Life Sciences oder einem verwandten Gebiet. Auch weitere Abschlüsse können zugelassen werden. Wir beraten Sie gerne.

«Am Universitätsspital Zürich wird nahezu jede Woche ein neues Data-Science-Projekt gestartet. Beispielsweise wird versucht, mittels Data Analytics neue Erkenntnisse zur Patientenbehandlung zu gewinnen oder mit KI-Modellen Prognosen für die Wahrscheinlichkeit einer Diagnose zu errechnen. Das im Studium erworbene fundierte Datenverständnis hilft mir für meine tägliche Arbeit mit hochsensiblen Daten, sei es beispielsweise bei der Entwicklung von Datenbankschnittstellen oder bei der Programmierung verschiedener Anwendungen zur Datentransformation und –integration.»

Matthias Joos, Absolvent und Data Solution Engineer am Universitätsspital Zürich

Karriere als Master in Life Sciences in Applied Computational Life Sciences

Die Möglichkeiten für Absolvent:innen in diesem rasant entwickelnden Forschungs- und Businessgebiet sind praktisch endlos. Viele finden schon während des Studiums eine Anstellung. Sie sind unter anderem als Data Analysts, Data Scientists, Applikationsentwickler:innen oder Forscher:innen tätig und arbeiten in einer Vielzahl von Branchen, einschliesslich Pharmazie, Chemie, Biotechnologie, Agro-Food, Umwelt und Medizin.

Geeignete Studierende haben die Gelegenheit in unser PhD Programm für Data Science aufgenommen zu werden, das in Partnerschaft mit verschiedenen Schweizer Universitäten durchgeführt wird.

 

Gute Gründe für ein Masterstudium in Wädenswil

«Der Master macht Sie fit in relevanten Skills für die digitale Zukunft.»

Dr. Matthias Nyfeler, Vertiefungsleiter am Institut für Computational Life Sciences

Ihre neuen Kompetenzen

Modulübersicht

Diese Modultafel ist gültig seit 19. Juni 2024

1. Semester, ECTS: 30

Programming, Algorithms and Data Structures
ECTS: 5

Mathematical Modelling
ECTS: 5

Specialisation Track Module 1
ECTS: 5

Modelling of Complex Systems
ECTS: 3

Machine Learning and Pattern Recognition
ECTS: 3

Handling and Visualising Data
ECTS: 3

Design and Analysis of Experiments
ECTS: 3

Modelling and Exploration of Multivariate Data
ECTS: 3

Data and Ethics
ECTS: 3

2. Semester, ECTS: 30

Neural Networks and Deep Learning
ECTS: 3

Databases and Data Architecture Systems
ECTS: 4

Specialisation Track Module 2
ECTS: 5

Computational Life Science Seminar
ECTS: 3

Optimisation and Bio-Inspired Algorithms
ECTS: 3

Imaging for the Life Sciences
ECTS: 3

Elective Life Sciences Modules
ECTS: 3

Elective Business Modules
ECTS: 3

3. Semester, ECTS: 30

Master Thesis
ECTS: 30

Advanced Deep Learning
ECTS: 3

Orange: Specialisation Modules / Grün: Cluster Modules - Sie wählen mindestens 9 ECTS / Blau: Core Competences - Sie wählen mindestens 12 ECTS
Dunkle Farben: Pflichtmodule / Helle Farben: Wahlpflichtmodule

Das Bild oben zeigt den klassischen Aufbau des Masterstudiums in Vollzeit. Den tatsächlichen Ablauf und die Schwerpunkte bestimmen Studierende selbst.

Gemeinsam mit Ihrer Betreuungsperson stellen Sie Ihren Studienplan individuell aus dem Angebot an Pflicht- und Wahlpflichtmodulen zusammen. Die Auswahl halten Sie schriftlich fest in der individuellen Studienvereinbarung (Planung).

Zusätzlich können auch Wahlmodule aus den Vertiefungen Pharmaceutical Biotechnology, Chemistry for the Life Sciences oder Food and Beverage Innovation belegt werden.

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