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.

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.

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.

• Ein individuell gestaltbares Master-Studium, das Sie in 3 bis zu 7 Semestern abschliessen können.
• Ein attraktiver Modul-Mix aus Forschung, Wissenschaft, Praxis und Wirtschaft.
• Die Möglichkeit, sich sowohl fachlich wie auch persönlich fortzubilden und sich so zu einer gefragten Fach- und Führungspersönlichkeit zu entwickeln.
• Spannende Forschungsprojekte für deine Master Thesis.
• Die Integration in eine Forschungsgruppe, in welcher Sie Teamfähigkeit, Initiative und Kritikfähigkeit üben können.
• Kleine Klassen in den Vertiefungsmodulen und damit interaktive Unterrichtseinheiten, die Sie selbst mitgestalten können.

• Umgang mit Daten von unterschiedlicher Komplexität; durch gezielte Analysen Wissen generieren.
• Konzepte und technische Fähigkeiten, die es Ihnen erlauben, Ihre Expertise in Ihrer Life Sciences Disziplin mit dem Potential rechnergestützter Methoden zu verbinden.
• Prozesse und Systeme in Ihrer Life Sciences Disziplin modellieren und simulieren.
• Kenntnisse in Skript-Programmiersprachen wie Python oder R und Verständnis der grundlegenden Konzepte von Software und Computerarchitekturen.
• Analyse und Lösung komplexer Probleme in einem Life Sciences Umfeld und Verbindung von wissenschaftlichem, gesellschaftlichem und unternehmerischem Denken.
• Grössere Forschungs- und Entwicklungsprojekte planen, implementieren, evaluieren und präsentieren.

^{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.