Berufsbild

Professionelle Datenwissenschaftler:innen entwerfen, entwickeln und implementieren verschiedenste Datenprodukte oder Datenpipelines für Unternehmen und öffentliche Einrichtungen. Der Schweizer Arbeitsmarkt bietet Ihnen Jobs in den Bereichen Data Engineering, Datenanalyse oder Datendienst. Sei es das Sammeln und Verarbeiten von Daten, Machine Learning und Deep Learning oder das Entwickeln von Datenprodukten - in nahezu jeder Branche finden Sie passende Herausforderungen und Möglichkeiten, Ihre Zukunft zu gestalten.

Profilinhalte

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

• Datenanalyse
• Datentechnik
• Datendiensten

Details können Sie der Profilbeschreibung entnehmen.

Durchführende Institute und Zentren

Bei der Anmeldung für den MSE wählen Sie ein Institut aus, an dem Sie Data Science studieren. Die Institute legen die Inhalte des Profils jeweils individuell aus.

Institut für Angewandte Mathematik und Physik (IAMP)

Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP)

Institut für Informatik (InIT)

Institut für Mechatronische Systeme (IMS)

Institut für Nachhaltige Entwicklung (INE)

Institute of Computational Physics (ICP)

Institute of Embedded Systems (InES)

Institute of Signal Processing and Wireless Communications (ISC)

Centre for Artificial Intelligence (CAI)

Kompetenzen

Absolvent:innen des MSE in Data Science wenden statistische Methoden an, um Daten zu beschreiben, zu untersuchen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Mit Hilfe von Data Mining, Machine Learning und Deep Learning erstellen Sie datengetriebene Modelle. Sie organisieren die Erfassung und Beschaffung von anwendungsbezogenen Daten aus heterogenen Quellen. Darüber hinaus sind Sie 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, wird eine weitere Ihrer Kompetenzen. Sie lernen, Geschäftsanforderungen in Bezug auf Datenpipelines zu verstehen und Analyseergebnisse in Aktionen umzuwandeln. Darüber hinaus verstehen Sie nicht-technische Einschränkungen in Bezug auf Ethik, Datenschutz, Sicherheit und Sicherheit bei der Verarbeitung von Daten in Unternehmen und öffentlichen Institutionen.

Empfohlene Module

Technische-wissenschaftliche Vertiefung (TSM):

• TSM_AdvDeLearn - Advanced Topics in Deep Learning
• TSM_AdvNLP - Advanced Natural Language Processing
• TSM_AdvStDaAn - Advanced Statistical Data Analysis
• TSM_BayMachLe - Bayesian Machine Learning
• TSM_DataMgmt - Data Management
• TSM_MachLeData - Machine Learning and Data in Operation

Erweiterte theoretische Grundlagen (FTP):

• FTP_Alg - Algorithms
• FTP_DeLearn - Deep Learning
• FTP_Optimiz - Optimization
• FTP_PredMod - Predictive Modelling

Kontextmodule (CM)

• CM_Ethics - Ethics and Corporate Responsibility
• CM_PrivLaw - Privacy and Law
• CM_SmartSer - Smart Services

Differenzierung zum Bachelor of Science

Das MSE-Profil Data Science vertieft und vervollständigt Ihre Ausbildung in den Bereichen Datentechnik, Datenanalyse und Datendienste. Dazu gehören fortgeschrittene Kompetenzen in den Bereichen Statistik, Data Mining, maschinelles Lernen und Deep Learning sowie das Design, die Implementierung und der Einsatz von Datendiensten für Unternehmen.

Weitere Informationen

• Profilbeschreibung MSE Data Science(PDF 285,1 KB)
• Studienaufbau
• Aufnahmebedingungen