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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 Scienceaufgenommen zu werden, das in Partnerschaft mit verschiedenen Schweizer Universitäten durchgeführt wird.
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Gute Gründe für ein Masterstudium in Wädenswil
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.
Studieninhalte und -verlauf
Dein Studium umfasst drei Kompetenzbereiche plus Master Thesis zu insgesamt 90 Credits (ETCS).
Aufgrund Ihrer Interessen erarbeiten Sie vor Studienbeginn Ihre persönlichen Ausbildungsziele zusammen mit der Vertiefungsleitung und Ihrer Betreuungsperson. Sie definieren das Thema für Ihre Master Thesis und stellen Ihren individuellen Studienplan aus dem Modulangebot zusammen.
Auf Basis der Master Thesis werden Sie einem entsprechenden Spezialisierungsmodul zugeteilt und vollumfänglich auf Ihre Masterarbeit vorbereitet. Während der Masterarbeit sind Sie Teil einer Forschungsgruppe, die eng mit unseren Wirtschaftspartnern zusammenarbeitet oder an einem unserer Institute forscht.
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.
Hier lernen Sie systematisch von Grund auf, wie Sie kleine bis mittlere Programme mit der Programmiersprache Python programmieren. Sie werden in die Datenstrukturen eingeführt und erwerben algorithmisches Denken. V5_1 is Teil der «Specialisation Skills» in der ACLS Master Spezialisierung, welche auf unserem Campus in Wädenswil am Montag und Dienstag unterrichtet werden.
In diesem Modul lernen Sie die Systemtheorie und ihre Anwendung auf reale Probleme mit Hilfe von mathematischen Werkzeugen und Monte-Carlo-Simulationen. BECS1 ist Teil der «Cluster-specific Modules» von unserem Cluster Bio-Engineering and Computational Sciences, welcher in Kooperation mit anderen Fachhochschulen am Mittwoch in Olten unterrichtet wird.
In diesem Modul werden geeignete Dozenten eingesetzt, um Sie optimal auf Ihre Masterarbeit vorzubereiten. Je nach Thema Ihrer Masterarbeit belegen Sie entweder Specialisation Track Module 1 im "Active Module"-, "Genome Oriented"-, "Process Oriented"- oder "Special"-Track. V5_3 ist Teil der «Specialisation Skills» in der ACLS Master Spezialisierung, welche auf unserem Campus in Wädenswil am Montag und Dienstag unterrichtet werden.
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie lebenswissenschaftliche Probleme mit mechanistischen Ansätzen wie partiellen Differentialgleichungen und stochastischen Methoden wie Markov-Chain Monte-Carlo-Algorithmen mathematisch beschreiben und modellieren können. CO1 ist Teil der «Specialisation Skills» in der ACLS Master Spezialisierung, welche auf unserem Campus in Wädenswil am Montag und Dienstag unterrichtet werden.
Modul CO2 versorgt Sie mit Know-How über aktuelle Machine Learning Techniken und deren Anwendung auf Probleme in den Life Sciences und Biomedical Engineering. BECS2 ist Teil der «Cluster-specific Modules» von unserem Cluster Bio-Engineering and Computational Sciences, welcher in Kooperation mit anderen Fachhochschulen am Mittwoch in Olten unterrichtet wird.
Im Modul D1 erhalten Sie eine Einführung in Datenbanken. Sie lernen, wie Sie mit Hilfe der Sofware R mit Daten umgehen können. Unter anderem lernen Sie «data cleaning», wie man «grammer of graphics» verstehen sowie anwenden kann und wie man Daten erkunden kann. D1 ist die Grundlage für D1 «Design and Analysis of Experiments» und D3 «Modelling and Exploration of Multivariate Data».D1 ist Teil der «Core Competences», welche in Kooperation mit anderen Fachhochschulen angeboten wird. «Central teaching» ist jeweils am Freitag in Olten (Herbstsemester) und «local coaching» am Dienstagmorgen in Wädenswil.
Im Modul D2 lernen Sie die Grundlagen statistischer Inferenz, das «design of experiments» (z.B. «randomization» und «blocking»), Sie führen statistische Analysen durch und kommunizieren die Schlussfolgerung auf wissenschaftliche Weise.D2 ist Teil der «Core Competences», welche in Kooperation mit anderen Fachhochschulen angeboten wird. «Central teaching» ist jeweils am Freitag in Olten (Herbstsemester) und «local coaching» am Dienstagmorgen in Wädenswil.
Im Modul D3 lernen Sie, wie Sie «multiple regression models» verwenden, «model selection» durchführen und multivariate Daten untersuchen, beschreiben, interpretieren und visualisieren. D3 ist Teil der «Core Competences», welche in Kooperation mit anderen Fachhochschulen angeboten wird. «Central teaching» ist jeweils am Freitag in Olten (Herbstsemester) und «local coaching» am Dienstagmorgen in Wädenswil.
Jeder Teilnehmer verfügt über ein allgemeines Verständnis von Cybersicherheit und ein Bewusstsein für Cyberrisiken, einschließlich grundlegender Begriffe und Kenntnisse über Risiken.
Dieses Modul soll Ihnen Kenntnisse über aktuelle Techniken der künstlichen neuronalen Netze (ANN) und des Deep Learning (DL) vermitteln und sie auf Probleme im Bereich der Biowissenschaften anwenden.
In diesem Modul lernen Sie die Vor- und Nachteile verschiedener ANN- und DL-Architekturen und entsprechender Anwendungen kennen und erfahren, wie Sie geeignete ANN- und DL-Techniken an Probleme in den Lebenswissenschaften anpassen und anwenden können. Es baut auf „Introduction to Neural Networks“ auf.
Das Modul deckt die Techniken und Strukturen ab, die für die effiziente Speicherung, Verarbeitung und das Laden von Daten in Datenbanken verwendet werden, und vermittelt Kenntnisse und Fähigkeiten in folgenden Bereichen: Terminologie und allgemeine Grundlagen von Datenbanken und Datenarchitektursystemen, Relationale Datenbanken und SQL, Python/R und SQL.
Aufbauend auf dem Modul „Relational Databases“ geht dieses Modul darüber hinaus, indem es verschiedene Arten von Datenbanken und deren Konzepte, Data Warehouses, NoSQL-Datenbankkonzepte und graphbasierte Datenbanken vorstellt. Praktische Übungen und Beispiele stärken Ihre Kompetenzen in der Anwendung von Datenbankkonzepten in den Bereichen der Lebenswissenschaften.
In diesem Modul werden Fachexperten eingesetzt, um Sie optimal auf Ihre Masterarbeit vorzubereiten. Je nach Themenbereich belegen Sie entweder Specialisation Track Module 2 im "Active Module"-, "Genome Oriented"-, "Process Oriented"- oder "Special"-Track. V5_7 is Teil der «Specialisation Skills» in der ACLS Master Spezialisierung, welche auf unserem Campus in Wädenswil am Montag und Dienstag unterrichtet werden.
Der Kurs umfasst vier Kapitel zum Thema Software-Engineering, darunter Grundlagen der Softwareentwicklung (Requirements Engineering, Entwicklungsmodelle, Testen), Systemdesign (OO-Design), Entwurfsmuster (Patterns und Architektur) und Best Practices (maschinelles Lernen als Software, Webanwendungen, Cloud Computing).
Das Hauptziel des Kurses ist es, die Studierenden mit Software als Produkt vertraut zu machen und nicht als ein Stück Code, das einmal ausgeführt und dann vergessen wird. Als Softwareentwickler oder Programmierer haben wir zwei Arten von Nutzern: den eigentlichen Endnutzer des endgültigen Codes - jemanden, der das Werkzeug/die Dienstleistung installiert und ausführt, um Ergebnisse zu erhalten - und die Code-Nutzer - andere Ingenieure/Programmierer, die mit der Codebasis interagieren/ sie erweitern/pflegen müssen. Wir wollen, dass der Code nachhaltig ist: Wir verbringen viel Zeit mit dem Code, und es wäre schade, wenn unsere Arbeit gelöscht wird, wenn wir das Team verlassen, weil keine andere Person den Code verstehen und pflegen kann. Wir wollen auch, dass der Code benutzbar ist: Das perfekte Tool ist nutzlos, wenn niemand es ohne spezielle Schulung/Kenntnisse installieren und ausführen kann.
In diesem Wahlmodul behandeln wir wichtige und klassische Publikationen, welche – im weiten Sinne – relevant im Feld der Computational Life Sciences sind. V5_8 is Teil der «Specialisation Skills» in der ACLS Master Spezialisierung, welche auf unserem Campus in Wädenswil am Montag und Dienstag unterrichtet werden.
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie verschiedene Optimierungsmethoden erklären sowie validieren und entsprechend auf typische Probleme in Ihrem Feld anwenden können. BECS4 ist Teil der «Cluster-specific Modules» von unserem Cluster Bio-Engineering and Computational Sciences, welcher in Kooperation mit anderen Fachhochschulen am Donnerstag in Olten unterrichtet wird.
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie «image processing» Methoden auf grundlegende Probleme der Bildanalyse anwenden und die typischen «image processing chains» in der klinischen Anwendung verstehen. Sie werden dabei auch einige fortgeschrittene «image processing» Methoden kennenlernen. BECS3 ist Teil der «Cluster-specific Modules» von unserem Cluster Bio-Engineering and Computational Sciences, welcher in Kooperation mit anderen Fachhochschulen am Mittwoch in Olten unterrichtet wird.
Als ACLS-Student gehören Sie zum Cluster Bio-Engineering and Computational Sciences. Es gibt aber auch eine lange Liste interessanter Module, welche Sie von anderen Clustern wählen können, wie Pharmaceutical Biotechnology (BP1-BP6), Chemistry for the Life Sciences (C1-C5), Natural Resources Sciences (E1-E6), Food and Beverage Innovation (F1-F5). Diese Module sind sogenannte “Cluster-specific Modules», welche je nach Modul in Kooperation mit anderen Fachhochschulen angeboten werden. Sie werden in der Regel donnerstags unterrichtet.
Steigern Sie Businesswissen und -intelligenz mit Wahlpflichtfächern, welche Administration, Mangagement, Innovation, Politik und vieles mehr abdecken. B1-B4 sind Teil der «Core Competences», welche in Kooperation mit anderen Fachhochschulen angeboten werden. «Central teaching» ist jeweils am Freitag in Olten (Herbstsemester) und «local coaching» am Dienstagmorgen in Wädenswil.
Die Masterarbeit kann in Kooperation mit einem Partner aus der Industrie oder mit einer akademischen Forschungsgruppe geschrieben werden. Vor Beginn des Studiums an der ZHAW wählen Sie das Fachgebiet Ihrer Abschlussarbeit und Ihren Betreuer. Dies sichert eine gute Betreuung und optimale Vorbereitung auf Basis der Specialisation Track Module 1 und 2. Falls Sie schon neugierig auf mögliche Themen sind, können Sie unseren Markplatz anschauen. Sie können sich auch gerne direkt an die Betreuer vom Marktplatz oder die ACLS Studienleiter wenden, um Ratschläge zu erhalten oder eigene Ideen zu diskutieren. Die Masterarbeit wird in einem Semester abgeschlossen. Wenn du jedoch Teilzeit studierst, kann die Masterarbeit auch in mehr als einem Semester abgeschlossen werden.
Vertrautheit mit der grundlegenden Programmierung in Python ist erforderlich. Vertrautheit mit Keras/Tensorflow ist von Vorteil. Die meisten Übungen werden in PyTorch/Keras/Tensorflow ausgeführt.Diese Module sind sogenannte “Cluster-specific Modules», welche je nach Modul in Kooperation mit anderen Fachhochschulen angeboten werden. Sie werden in der Regel donnerstags unterrichtet.
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).
Im Studium erweitern Sie Ihr persönliches Kompetenzprofil ganzheitlich, nebst der Fach- und Methodenkompetenz auch die Selbstkompetenz. Der Fokus auf die Master Thesis fördert kreative Problemlösungsansätze, Perspektivenwechsel und die Verbindung von unternehmerischem und wissenschaftlichem Denken.
Die Arbeit in der Forschungsgruppe schult Ihre Teamfähigkeit, Initiative und Kritikfähigkeit, aber auch Ihre Führungsqualität. Selbständiges, forschendes Lernen fördern wir in kleinen Klassen mit interaktivem Unterricht wie Gruppenarbeiten und Präsentationen.
Abschlussarbeiten Mit Partnern aus Industrie und Wirtschaft entstehen spannende Fragestellungen. Unsere Absolventinnen und Absolventen entwickelten in ihren Arbeiten interessante, relevante und in die Praxis umsetzbare Antworten und Lösungsansätze.
