Ausbildung

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss: Master of Science in Engineering (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Vorbehaltlich der Genehmigung durch die AQ Austria

Unterrichtssprache Englisch

Graduates of the Master of Science degree program have a practical as well as theoretical understanding in all of the following areas: Data acquisition, Data transmission, Data storage, Data evaluation, Data visualization, Legal and ethical frameworks. (Quelle: FH Kärnten)

Inhalte:

• Information and Probability Theory
• Satistics
• Data Source & Data Quality
• Introduction to Machine Learning
• Unsupervised Learning
• Project I: Prerequisits and Project Domains
• Data Architecture & Database Technologies
• Artificial Neural Networks & Deep Learning
• Data Engineering
• Data Visualization
• Supervised Learning
• Project ll: Frameworks and Concept Study
• Project lll: Practical Implementation
• Data Privacy Ethics

Weitere Infos: https://www.fh-kaernten.at/en/studium/engineering-it/master/applied-data-science

Adressen:

Fachhochschule Kärnten - Campus Villach
Europastraße 4
9524 Villach

Tel.: +43 (0)5 90 500 -7700
email: villach@fh-kaernten.at
Internet: https://www.fh-kaernten.at

Dauer: 6 Semester

Form: Berufsbegleitend

Voraussetzungen:

Reifezeugnis oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Weitere Infos: https://www.campus02.at/wirtschaftsinformatik

Adressen:

Fachhochschule der Wirtschaft Graz - Campus 02
Körblergasse 111
8010 Graz

Tel.: +43 (0)316 / 6002-737
Fax: +43 (0)316 / 6002-1222
email: info@campus02.at
Internet: https://www.campus02.at/

Art: Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsermöglichend

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

Master of Science in Engineering (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Start im Herbst 2018 vorbehaltlich der Genehmigung.

Weitere Infos: https://www.fh-joanneum.at/

Adressen:

Fachhochschule Joanneum - Standort Graz
Alte Poststraße 149/Weitere Adressen: Alte Poststraße 147, 149, 152 + 154; Eggenberger Allee 11 + 13; Eckertstraße 30i
8020 Graz

Tel.: +43 (0)316 / 54 53-8200
Fax: +43 (0)316 / 54 53-8201
email: info@fh-joanneum.at
Internet: https://www.fh-joanneum.at

Art: Bachelorstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

Voraussetzungen:

• ein abgeschlossener facheinschlägiger Fachhochschul-Bachelorstudiengang oder
• der Abschluss eines gleichwertigen Studiums an einer anerkannten inländischen oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung im Ausmaß von mindestens 180 ECTS und sechs Semester.

Abschluss:

Diplom-Ingenieur*in (Dipl.-Ing.)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Werden Sie Expert*in im Bereich der künstlichen Intelligenz (AI)! Mit diesem Master Studiengang lernen Sie, wie Sie die fortgeschrittene Verfahren der AI beherrschen und diese in Unternehmen sicher umsetzen können. Sie finden neue Wege und teilen ihr Wissen, um eine nachhaltige und umfassende AI-Nutzung in Österreich und/oder international sicherzustellen.

Lehrinhalte:

Das Curriculum umfasst folgende inhaltliche Schwerpunkte:

• Advanced Machine Learning
• AI Architecture
• AI & Society
• Digital Business Transformation
• Scientific Working

Zusätzlich können Studierende durch Wahlfächer individuelle Schwerpunkte setzen.

Berufsfelder:
Data Scientist, Business Analyst, Data Architect, Data Engineer, DevOps, Machine Learning Engineer, Chief Data Officer, Chief Data Scientist

Weitere Infos: https://www.fhstp.ac.at/mdi

Adressen:

Fachhochschule St. Pölten GmbH
Campus-Platz 1
3100 St. Pölten

Tel.: +43 (0)2742 / 313 228 -200
Fax: +43 (0)2742 / 313 228 -339
email: csc@fhstp.ac.at
Internet: https://www.fhstp.ac.at

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium (beispielsweise Informatik, Software: z.B. Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mobile Computing, Informations- und Kommunikationssysteme) oder Studium in verwandten Fachbereichen mit speziellen Anrechnungsregelungen

Abschluss: Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Lerninhalte: Studierende lernen

• den kompletten Datenerhebungserhebungsprozess nach derzeitigem Stand der Technik durchzuführen, zum Beispiel für textuelle Daten, Bild- und Videodaten oder Sensordaten.
• diese Daten für Analysen aufzubereiten und zu modellieren.
• Analysen unter Berücksichtigung ethischer, datenschutzrechtlicher, infrastrukturbezogener und unternehmerischer Aspekte durchzuführen.
• relevante Analysemethoden, Vorgehensweisen und Algorithmen zu vergleichen, auszuwählen und anzuwenden.
• die Ergebnisse der Analysen zielgruppengerecht zu kommunizieren und in den Betrieb zu überführen.
• Data Science Projekte unter Berücksichtigung der Unternehmensbedürfnisse und zum Zweck der Wertschöpfung zu planen, umzusetzen und erfolgreich zu managen.
• für Data Science Projekte Anforderungen zu erheben und Ziele zu definieren.
• als Schnittstelle gemeinsam mit Fachabteilung und IT-Abteilung Data Science Projekte zu planen und zu realisieren.
• mit technischen und nicht-technischen Fachleuten beim Konzipieren und Umsetzen von Data Science Projekten zu kommunizieren, sowie Ideen und Umsetzungsvorschläge zu präsentieren.

Weitere Infos: https://www.technikum-wien.at/studiengaenge/master-data-science/

Adressen:

Fachhochschule Technikum Wien
Höchstädtplatz 5
1200 Wien

Tel.: +43 (0)1 / 333 40 77-0
Fax: +43 (0)1 / 333 40 77-469
email: info@technikum-wien.at
Internet: https://www.technikum-wien.at/

Art: Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

Voraussetzungen:

• Abschluss eines facheinschlägigen Bachelor- oder Diplomstudiums (FH oder Universität) oder gleichwertiger postsekundärer Bildungsabschluss
• Berufspraktische Erfahrung
• Gute Englischkenntnisse

Abschluss:

Master of Science in Engineering (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Der Masterstudiengang “Data Science & Intelligent Analytics” konzentriert sich auf das Vermitteln von Kompetenzen im Zusammenhang mit der Erhebung, Integration, Speicherung, Analyse und Nutzung sowie dem innovativen Umgang mit Daten. Er vermittelt außerdem Kompetenzen im Bereich der Organisation und Führung von datengetriebenen Projekten und Produkten.

Lerninhalte

• 36 % Data Science Grundlage
• 22 % Data Science Anwendungskompetenz
• 8 % Management & international Skills
• 9 % Fachspezifische Vertiefungen & Wahlfächer
• 25 % Praxistransfer & Masterarbeit

Mögliche Berufsfelder:

• Big Data Application Development
• Data Engineering
• Big Data & BI Consultanting
• Data Scientist (m./w./d.)
• Manager*in für Data Science Teams
• Analyst*in für Big Data
• Spezialist*in für Business Intelligence & Analytics

Weitere Infos: https://www.fh-kufstein.ac.at/studieren/master/Data-Science-Intelligent-Analytics-BB

Adressen:

Fachhochschule Kufstein Tirol
Andreas Hofer Straße 7
6330 Kufstein

Tel.: +43 (0)5372 / 718 19-0
Fax: +43 (0)5372 / 718 19-104
email: info@fh-kufstein.ac.at
Internet: https://www.fh-kufstein.ac.at/

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsermöglichend

Voraussetzungen: abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss: Master of Science in Engineering (MSc)

Berechtigungen: Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Weltweit entstehen pro Sekunde 1.3 Petabyte an Daten. Die Analyse solcher Datenmengen erfordert Methoden aus den Bereichen Machine Learning und Artifical Intelligence. Diese erlernen High Potentials aus Informatik, Informationsmanagement, Mathematik, Physik, VWL etc. in diesem Studium. Die Expertise unserer Absolventinnen und Absolventen ist stark gefragt, denn Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts.

Inhalt, u. a.:

• Scripting für Data Scientists
• Graphentheorie und Systemdynamik
• Informations- und Kodierungstheorie
• Datenbankgrundlagen und Abfragesprachen
• Management relationaler Datenbanken
• Einführung in Data Science
• Deskriptive Statistik
• Wahrscheinlichkeitstheorie und Induktive Statistik
• Agenten-basierte Programmierung
• High Performance Computing
• Datenstrukturen und Algorithmen
• Optimierung und Numerik
• Neuronale Netze: Architekturen / Deep Learning
• Multivariate Statistik und Data Mining
• Datenqualität und Datenbereinigung
• Fortgeschrittene Informationsvisualisierung
• Cloud Computing für Data Scientists
• Business Development und Innovation
• Fortgeschrittene Themen der Künstlichen Intelligenz
• Entscheidungs- und Spieltheorie
• Schwarmintelligenz und Evolutionäre Algorithmen
• Ethik, Compliance und Datenschutz

Weitere Infos: https://www.fh-joanneum.at/studium/master-studiengaenge/

Adressen:

Fachhochschule Joanneum - Standort Graz
Alte Poststraße 149/Weitere Adressen: Alte Poststraße 147, 149, 152 + 154; Eggenberger Allee 11 + 13; Eckertstraße 30i
8020 Graz

Tel.: +43 (0)316 / 54 53-8200
Fax: +43 (0)316 / 54 53-8201
email: info@fh-joanneum.at
Internet: https://www.fh-joanneum.at

Art: Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

Voraussetzungen:

1. Allgemeine Universtitätsreife, nachgewiesen durch:

• eine österreichische Reifeprüfung (AHS, BHS, Berufsreifeprüfung, nostrifiziertes Zeugnis) oder
• eine Studienberechtigungsprüfung für die relevante Studienrichtung oder
• ein gleichwertiges ausländisches Zeugnis (Reifeprüfung, Studienberechtigungsprüfung, Berufsreifeprüfung) oder
• ein International Baccalaureat (IB) Diploma oder Europäisches Abiturzeugnis oder
• ein Abschluss eines mindestens dreijährigen Studiums an einer anerkannten inländischen oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung

2. Einschlägige berufliche Qualifikation (Lehre, BMS) mit Zusatzprüfungen
Voraussetzung ist die Absolvierung eines fachlich einschlägigen Lehrberufs oder einer entsprechenden berufsbildenden mittleren Schule bzw. der Nachweis sonstiger facheinschlägiger Berufspraxis sowie die Ablegung der angegebenen Zusatzprüfungen. Die Überprüfung der Facheinschlägigkeit sowie die Festlegung der erforderlichen Zusatzprüfungen erfolgt durch die Studiengangsleitung.

Abschluss:

Bachelor of Science in Engineering (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudiengängen

Info:

Seit Beginn des digitalen Zeitalters hat die Menge verfügbarer Daten stark zugenommen. Daten werden zur Bewältigung vieler Herausforderungen künftig unverzichtbar sein: Im Gesundheitssektor ermöglichen Daten neue Behandlungs- und Diagnoseverfahren, im Produktionsbereich wird an vorbeugenden Instandhaltungstechniken gearbeitet. Bei der Erstellung neuer Produkte wird Data Science angewandt, um die Bedürfnisse der Kund*innen noch besser adressieren zu können.

Studienschwerpunkte:

• Data Science: vermittelt die Fähigkeiten des Data Minings, des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Studierende lernen Daten zu sammeln, aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren.
• Informatik: befasst sich mit der Speicherung von Daten und vermittelt die Grundlagen der Programmierung. Weitere wichtige Themen des Schwerpunkts sind Big-Data-Technologien, Business Intelligence und Bildverarbeitung.
• Wirtschaft und Recht: befasst sich mit wirtschaftlichen Grundlagen sowie rechtlichen und ethischen Fragestellungen.
• Wahlmodul:Da Datenspezialistinnen und -spezialisten ihre Analysen immer in einem bestimmten Kontext durchführen, ermöglicht das Studium eine Spezialisierung in einem wählbaren Anwendungsgebiet (z. B.: Marketing, Gesundheit, Medien, Sicherheit, Produktion). Dabei werden wichtige Grundlagen des Fachbereichs vermittelt und ein Grundverständnis häufiger Problemstellungen geschaffen.

Berufsfelder:
Data Scientist, Data Engineer, Data Architect, Data Stewards, Chief Data Officer, Business Analyst, Business Intelligence Specialist, DevOps, Big Data Consultant, Customer Data Analyst, Data Mining Manager, Data Quality Manager, Finance Analyst / Financial Data Analyse, …

Weitere Infos: https://www.fhstp.ac.at/de/studium-weiterbildung/informatik-security/data-science-and-business-analytics

Adressen:

Fachhochschule St. Pölten GmbH
Campus-Platz 1
3100 St. Pölten

Tel.: +43 (0)2742 / 313 228 -200
Fax: +43 (0)2742 / 313 228 -339
email: csc@fhstp.ac.at
Internet: https://www.fhstp.ac.at

Art: Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelor- oder Diplomstudium (FH oder Universität)
• Bewerbungsgespräch

Abschluss:

Master of Science in Engineering (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien.

Info:

Das Studium ist mit zwei Vertiefungsmöglichkeiten in

• biomedizinischer Datenanalyse oder
• Datenanalyse in Marketing und Produktion

Studienschwerpunkte:

• Aufbau des Datenverständnisses: Datenselektion, Datenintegration und Datenaufbereitung, Verknüpfung, Transformation und Indizierung verschiedenster Datenquellen, Entwicklung aussagekräftiger Datenrepräsentationen und Visualisierungen
• Datenspeicherung und -management in Kombination mit Big Data und Cloud-Technologien, auch für Echtzeitdaten
• Datenanalyse mit Methoden aus den Bereichen Computational Intelligence und Statistik für die Erstellung von Prognosemodellen zur Beantwortung einer konkreten Fragestellung aus dem Unternehmen
• Computer Vision Methoden zur Extraktion von Wissen aus Bilddaten
• Praxisbezogene Projekte zur Datenanalyse mit Kooperationspartnern aus den Domänen Biomedizin, Marketing und Produktion

Weitere Infos: https://www.fh-ooe.at/

Adressen:

Fachhochschule Oberösterreich - Informatik, Kommunikation, Medien - Campus Hagenberg
Softwarepark 11
4232 Hagenberg

Tel.: +43 (0)5 0804 20
Fax: +43 (0)5 0804 21599
email: info@fh-hagenberg.at
Internet: https://www.fh-ooe.at/campus-hagenberg/

Dauer: 6 Semester

Form: Fernstudium / Fernlehrgang (Online oder Hybrid)

Voraussetzungen:

• Personen mit Hochschulreife (z. B. Matura, einschlägige Studienberechtigungsprüfung, Berufsreifeprüfung etc.)
• Personen ohne Hochschulreife mit einschlägiger beruflicher Qualifikation, sofern außerdem eine der folgenden Voraussetzungen erfüllt ist:
• erfolgreicher Abschluss einer einschlägigen, berufsbildenden mittleren Schule oder
• erfolgreicher Abschluss einer dualen Ausbildung in einschlägigen Lehrberufen

Personen ohne Hochschulreife mit einschlägiger beruflicher Qualifikation und Personen mit deutscher Fachhochschulreife haben zur Erfüllung der Zulassungsvoraussetzungen Zusatzprüfungen in ausgewählten Fächern abzulegen.

Abschluss: Bachelor of Science in Engineering (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudiengängen

Info:

Module im Überblick:

• Informatik: Systemplanung, Programmiertechnik, Betriebssysteme, Datenbanken, IT-Sicherheit, Smart Systems & Machine Learning, Software Engineering, Verteilte Systeme usw.
• Mathematisch, naturwissenschaftliche und technische Grundlagen: Logik & Berechenbarkeit, Mathematik & Statistik, Algorithmen & Datenstrukturen
• Fachübergreifend und überfachlich: eCollaboration, Betriebswirtschaft, Business Solutions (ERP, MIS), Digital Business, Informationsrecht, Projekt- & Prozessmanagement, ...
• Wissenschaftliches Arbeiten und Schreiben
• Berufspraktikum / Berufspraxis

Weitere Infos: https://www.mci.edu/de/studium/bachelor/digital-business-software-engineering

Adressen:

MCI - Management Center Innsbruck Fachhochschulgesellschaft mbH
Universitätsstraße 15
6020 Innsbruck

Tel.: +43 (0)512 / 20 70 -0
Fax: +43 (0)512 / 20 70 -1099
email: office@mci.edu
Internet: https://www.mci.edu/

Art: Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

Voraussetzungen:

• ein abgeschlossener facheinschlägiger Fachhochschul-Bachelorstudiengang oder
• der Abschluss eines gleichwertigen Studiums an einer anerkannten inländischen oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung im Ausmaß von mindestens 180 ECTS und sechs Semester.

Abschluss:

Master of Arts in Business (MA)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Die Zukunft der Kommunikation ist digital und nachhaltig. Dieses berufsbegleitende Studium bereitet die Studierenden ideal auf diese Zukunft vor – mit starker Praxisorientierung, dem Fokus auf Digitalisierung und Sustainability, ausgezeichneten Communications und Englisch Skills sowie profunden rechtlichen und wirtschaftlichen Kenntnissen. In nur 2 Jahren werden die Studierenden zum*zur Expert*in in Digital und Sustainability Communications!

Lehrinhalte:

• Corporate Communications & Digital Media
• Computation Thinking & Web Design
• Data Analysis & Data Visualization
• Economics & Capital Markets
• Financial English
• Ethik & CSR
• Recht & Compliance
• Strategy & Change Management
• Vertiefungen
• Research Skills
• Masterthesis & Abschlussprüfung

Spezialisierungen:

• Investor Relations (IR)
• Digital Reporting
• Sustainability Communications & Reporting

Berufsfelder:

Weitere Infos: https://www.fhstp.ac.at/mbc

Adressen:

Fachhochschule St. Pölten GmbH
Campus-Platz 1
3100 St. Pölten

Tel.: +43 (0)2742 / 313 228 -200
Fax: +43 (0)2742 / 313 228 -339
email: csc@fhstp.ac.at
Internet: https://www.fhstp.ac.at

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsermöglichend

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor-Studium oder vergleichbares Studium oder gleichwertige facheinschlägige berufliche Qualifikationen und Berufspraxis

Abschluss:

Master of Arts in Business (MA)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Unterrichtssprache: Deutsch und Englisch

Inhalte:

• Entrepreneurial Mindset: Be visionary, a Design Thinker
• New Venture Creation & Strategy for Digital Startups
• Corporate Entrepreneurship & Co-Innovation
• Service Engineering & Digital Business Models
• Tech Labs
• Venture Creation: Business Opportunities
• Entrepreneurial Mindset: Be courageous, focussed and flexible
• Finance, Fundraising & Innovation Accounting for Startups
• Digital Marketing & Marketing Research
• Digital Technologies
• Digital Business Case & Pitch Deck
• Entrepreneurial Mindset: Stay physically and mentally strong
• Leadership & Change Management
• Legal Setup for Startups
• Data Technologies
• Simulations & MVP-Testing Procedures
• Build Sustainable & Inclusive Businesses
• Scaling Digital Business Models
• Masterthesis

Weitere Infos: https://www.fh-joanneum.at/digital-entrepreneurship/master/

Adressen:

Fachhochschule Joanneum - Standort Graz
Alte Poststraße 149/Weitere Adressen: Alte Poststraße 147, 149, 152 + 154; Eggenberger Allee 11 + 13; Eckertstraße 30i
8020 Graz

Tel.: +43 (0)316 / 54 53-8200
Fax: +43 (0)316 / 54 53-8201
email: info@fh-joanneum.at
Internet: https://www.fh-joanneum.at

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium oder gleichwertige Qualifikationen und Berufspraxis

Abschluss:

Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

vorbehaltlich der Genehmigung durch die AQ Austria

Unterrichtssprache: Deutsch und Englisch

Die Studierenden erwerben in die Tiefe gehendes Know-how zu digitaler Technologie. Das versetzt sie in die Lage, Technologieentscheidungen zu treffen, komplexe Informationssysteme zu entwerfen und in agilen Teams als Prototypen umzusetzen und sich in zukunftsweisende Technologiegebiete selbständig einzuarbeiten.
Schwerpunkte bilden:

• Cognitive Systems: Machine Learning, Generative Artificial Intelligence, Intelligent Assistance, Data Science
• Cyber-Physical Systems: Internet of Things, Robotics, Assistance Systems, Augmented Reality

(Quelle: FH der WKW)

Inhalte, u.a.:

• Modul: Data Science
• Modul: Agile Software Engineering
• Modul: Human-Technology Interaction
• Modul: Innovation Design
• Modul: Innovation Teams and Networks
• Modul: Technology Lab: Cognitive Systems
• Modul: Technology Lab: Cyber-Physical Systems
• Modul: Strategic Transformation
• Modul: Innovation Challenge
• Modul: Technology Management
• Modul: Seminar: Emergent Digital Technologies
• Modul: Innovation Challenge & Prototyping - Project Work Continuation
• Modul: Innovation Deployment

Mögliche Tätigkeitsbereiche:

• Digital bzw. IT Consulting
• IT Management und IT Project Management
• Digital Engineering
• Innovation Management
• Digital Transformation
• Digital Product Development
• IT Research, Development and Innovation

Weitere Infos: https://www.fh-wien.ac.at/studium/master/digital-technology-and-innovation/

Adressen:

Fachhochschule Wien der WKW
Währinger Gürtel 97
1180 Wien

Tel.: +43 (0)1 / 476 77-444
Fax: +43 (0)1 / 476 77-445
email: service-center@fh-wien.ac.at
Internet: https://www.fh-wien.ac.at/

Art: Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung oder
• facheinschlägige berufliche Qualifikationen (z. B. Lehre, Werkmeisterabschluss, BMS-Abschluss) mit Zusatzprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science in Engineering (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudiengängen

Weitere Infos: https://www.fh-joanneum.at/

Adressen:

Fachhochschule Joanneum - Standort Graz
Alte Poststraße 149/Weitere Adressen: Alte Poststraße 147, 149, 152 + 154; Eggenberger Allee 11 + 13; Eckertstraße 30i
8020 Graz

Tel.: +43 (0)316 / 54 53-8200
Fax: +43 (0)316 / 54 53-8201
email: info@fh-joanneum.at
Internet: https://www.fh-joanneum.at

Art: Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor-Studium oder vergleichbares Studium oder
• gleichwertige facheinschlägige berufliche Qualifikationen und Berufspraxis

Abschluss:

Master of Arts (MA)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Unterrichtssprache Englisch

Optionales Double Degree von der University of Nebraska at Omaha, USA

Inhalte, u. a.:

• Management: Business Management / Strategic Innovation / Business Process Management / MCiT Integration / MCiT Research / Digital Organizations & Entrepreneurship
• Communication: Digital Interaction / Digital Marketing
• IT: Digital Systems / Management Information Systems / Data Management / Smart Technologies
• Master Thesis

Weitere Infos: https://www.mci.edu/de/studium/master/management-communication-it

Adressen:

MCI - Management Center Innsbruck Fachhochschulgesellschaft mbH
Universitätsstraße 15
6020 Innsbruck

Tel.: +43 (0)512 / 20 70 -0
Fax: +43 (0)512 / 20 70 -1099
email: office@mci.edu
Internet: https://www.mci.edu/

Dauer: 6 oder 8 Semester

Form: Fernstudium / Fernlehrgang (Online oder Hybrid)

Voraussetzungen:

Reifeprüfung, Studienberechtigungsprüfiung

Abschluss:

• Bachelor of Science (B.Sc.)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Master-Studien

Info:

Dauer: 6 Semster Vollzeit oder 8 Semester Berufsbegleitend

Kosten: abhängig von der Semesterzahl: EUR 12.780,00 (bzw. 355,00 pro Monat bei 6 Semester) bis EUR 13.248,00 (oder EUR 276,00 pro Monat bei 8 Semester) zzgl. Prüfungsgebühr Abschlussarbeit EUR 563,00

Als Wirtschaftsinformatiker*innen verbinden die Studienabsolvent*innen Wissen aus IT & BWL und können erklä­ren, wie die Daten neuer IT-Systeme auf den wirtschaftlichen Erfolg einzahlen. Im Bachelor wenden sie das Wissen aus Informationstechnik und Betriebswirtschaft aktiv an und entwickeln Ideen, um Unternehmen erfolgreich bei digitalen Veränderungs­prozessen zu begleiten.

Inhalte:

• Einführung in die Betriebswirtschaft
• Grundlagen der Wirtschaftsinformatik
• Mathematik
• Wissenschaftliches Arbeiten
• Wirtschaftsstatistik
• Datenstrukturen & Algorithmen
• Datenbanksysteme
• Wirtschaftsenglisch
• Grundlagen der Datenanalyse
• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
• Programmierung
• Statistik
• BWL-Wahl
• Business Intelligence & Data Warehousing
• Betriebliche Informations- Kommunikationssysteme
• Projektmanagement
• Software Engineering

Wahlpflichtfächer und Vertiefungen: aus dem Bereich Wirtschaftsinformatik

• Geschäftsprozessmanagement
• Enterprise Resource Planning mit SAP
• Process Mining
• Data Analytics
• Datenvisualisierung
• Machine Learning

Weitere Wahlpflichtfächer bestehen im Bereich Wirtschaftswissenschaften.

Weitere Infos: https://www.hfh-fernstudium.de/bachelor-wirtschaftsinformatik

Adressen:

Hamburger Fern-Hochschule (HFH) Studienzentrum Hollabrunn
Anton-Ehrenfriedstraße 10
2020 Hollabrunn

Tel.: +43 (0)1 811 78 10131
email: info@hfh-fernstudium.de
Internet: https://www.hfh-fernstudium.de/studienzentrum-oesterreich-hollabrunn

BFI Berufsförderungsinstitut Oberösterreich - Standort Traun
Kremstalstraße 6
4050 Traun

Tel.: +43 (0)810 00 4005
email: service.linz@bfi-ooe.at
Internet: https://www.bfi-ooe.at

Hamburger Fern-Hochschule (HFH) Studienzentrum Linz am BFI Campus Traun
Kremstalstraße 6
4050 Traun

Tel.: +43 (0)732 / 692 26 900
email: info@hfh-fernstudium.de
Internet: https://www.hfh-fernstudium.de/studienzentrum-oesterreich-linz

BFI Berufsförderungsinstitut Steiermark - Bildungszentrum Graz West
Eggenberger Allee 15
8020 Graz

Tel.: +43 (0)5 7270 -2200
Fax: + 43 (0)5 7270 -2299
email: grazwest@bfi-stmk.at
Internet: https://www.bfi-stmk.at/kontakt/bildungszentrum-graz-west.html

Hamburger Fern-Hochschule (HFH) Studienzentrum Graz
Eggenberger Allee 15
8020 Graz

Tel.: +43 (0)5 72 70 2127
Fax: +43 (0)5 72 70 2299
email: info@hfh-fernstudium.de
Internet: https://www.hfh-fernstudium.de/studienzentrum-oesterreich-graz

Hamburger Fern-Hochschule (HFH) Studienzentrum Judenburg
Kaserngasse 22
8750 Judenburg

Tel.: +43 (0)5 72 70 -2127
Fax: +43 (0)5 72 70 -2299
email: info@hfh-fernstudium.de
Internet: https://www.hfh-fernstudium.de/studienzentrum-oesterreich-judenburg

Hamburger Fern-Hochschule (HFH) Studienzentrum Innsbruck
Ing. Etzel-Straße 7
6020 Innsbruck

Tel.: +43 (0)512 59660
email: info@hfh-fernstudium.de
Internet: https://www.hfh-fernstudium.de/studienzentrum-oesterreich-innsbruck

Hamburger Fern-Hochschule (HFH) Studienzentrum Feldkirch
Widnau 2-4
6800 Feldkirch

Tel.: +43 (0)5522 / 70 200
email: info@hfh-fernstudium.de
Internet: https://www.hfh-fernstudium.de/studienzentrum-oesterreich-feldkirch

BFI Berufsförderungsinstitut Wien
Alfred-Dallinger-Platz 1
1030 Wien

Tel.: +43 1 811 78 -10100
Fax: +43 1 811 78 -10111
email: information@bfi.wien
Internet: https://www.bfi.wien

Hamburger Fern-Hochschule (HFH) Studienzentrum Wien
Alfred-Dallinger-Platz 1
1030 Wien

Tel.: +43 (0)1 811 78 10131
email: info@hfh-fernstudium.de
Internet: https://www.hfh-fernstudium.de/studienzentrum-oesterreich-wien

Art: Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Im Masterstudium Data Science dreht sich alles darum, wie Daten effektiv, fachkundig und verantwortungsvoll zur Wissensgewinnung genutzt werden können. Ein Thema, dass sowohl für Unternehmen, Regierungen und andere Organisationen hohe Relevanz hat, aber auch jedes einzelne Individuum betrifft. Darüber hinaus sind Erhebung, Modellierung, Analyse und Interpretation von Daten zentral im Wissenschaftsbetrieb an Universitäten und anderen Forschungseinrichtungen. Absolventinnen und Absolventen des Studiums verfügen über vertieftes Wissen in Kernbereichen der angewandten Statistik und Informatik, welche sich mit der Erhebung, Speicherung, Verarbeitung, deskriptiver und inferentieller Analyse, Visualisierung, Interpretation und verantwortungsvoller Nutzung teilweise großer, heterogener und multivariater Daten beschäftigen.(Quelle: vgl. Universität Salzburg)

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Adressen:

Universität Salzburg - Paris Lodron Universität Salzburg
Kapitelgasse 4-6
5020 Salzburg

Tel.: +43 (0)662 / 80 44 -0
Fax: +43 (0)662 / 80 44 -145
email: studium@plus.ac.at
Internet: https://www.plus.ac.at/

Technische Universität Wien
Karlsplatz 13
1040 Wien

Tel.: +43 (0)1 / 588 01 -0
Fax: +43 (0)1 / 588 01 -41099
email: studabt@zv.tuwien.ac.at
Internet: https://www.tuwien.at/

Universität Wien
Universitäts-Ring 1
1010 Wien

Tel.: +43 (0)1 / 42 77 -0
email: studentpoint@univie.ac.at
Internet: https://www.univie.ac.at/

Art: Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

Voraussetzungen:

Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science in Applied Data Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Info:

Die Unterrichtssprache ist Englisch.

Kosten:EUR 7.350,00 pro Semester

Fünf Module:

• Fundamentals of statistics and calculus
• Fundamentals of data science and engineering
• Fundamentals of management
• Data science for business applications
• Bachelor thesis

Inhalte, u. a.:

• Applied Linear Algebra
• Fundamentals of Computer Science and Programming
• Legal Aspects of Data Science
• Foundations of Artificial Intelligence
• Project and Change Management
• Societal and Ethical Impacts of Data Science
• Latest Trends in Data Science
• Blockchain Applications

Weitere Infos: https://www.modul.ac.at/study-programs/bachelor/bsc-in-applied-data-science

Adressen:

MODUL University for Tourism Vienna (MU Vienna)
Am Kahlenberg 1
1190 Wien

Tel.: +43 (0)1 / 320 35 55 -101
Fax: +43 (0)1 / 320 35 55 -901
email: office@modul.ac.at
Internet: https://www.modul.ac.at/

Dauer: 7 Semester

Form: Vollzeit

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung (Matura), Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Info:

Perspektiven:

Als Leobener Data Scientist (m./w./d.) unterstützen die Absoltvent*innen Entscheidungsträger*innen durch die Bearbeitung und Analyse von Big Data. Sie entwickeln neue nachhaltige Geschäftsmodelle mit Hilfe der Digitalisierung und verbesserst technische Prozesse durch datenbasierte Aufbereitung. Auch die Entwicklung von Projekten in den Bereichen Data Mining und Machine Learning gehört zu deinem Aufgabengebiet. In der Logistikbranche verbesserst du mit Hilfe von Data Science die Arbeitsprozesse und erhöhst damit die Qualität und Ökoeffizienz der Transport-Dienstleistungen. Technologieunternehmen benötigen dein Know-how zur Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und auch der Energiesektor braucht dich für intelligente Energienetze. (Quelle: Montanuni Leoben)

Inhalte, u. a.:

• Einführung in die Montanistischen Wissenschaften
• Mathematik
• Chemie
• Physik
• Mechanik
• Matrixalgebra
• Elektrotechnik
• Einführung in Maschinen- und Prozessdesign
• Physikalische Messtechnik
• Computeranwendung und Programmierung
• Objektorientiertes Programmieren
• Computer Engineering & Operating Systems
• Algorithmenentwicklung
• Datenbanken
• Allgemeine Wirtschafts- und Betriebswissenschaften
• Data Science Statistik
• Einführung in die Industrial Data Science
• Numerische Methoden
• Automatisierungstechnik
• Maschinelles Lernen
• Netzwerke und verteilte Systeme
• IT-Sicherheit
• Data Science Mathematical Foundations for Data Measurement
• Weiterführende Methoden des Maschinellen Lernens
• Modellierung, Simulation und Inverse Probleme
• Introduction in Digital Signal Processing
• Digital Control of Dynamic Systems
• Industrial Data Science Projekt

Weitere Infos: https://www.unileoben.ac.at/studium/bachelor/sustainable-processing/industrial-data-science/

Adressen:

Montanuniversität Leoben
Franz Josef-Straße 18
8700 Leoben

Tel.: +43 (0)3842 / 402-0
Fax: +43 (0)3842 / 402-7702
email: office@unileoben.ac.at
Internet: https://www.unileoben.ac.at/

Art: Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

Voraussetzungen:

Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Info:

Berufsfelder: statistische Abteilungen im Bereich Banken und Finanzdienstanbieter, Unternehmensberatung, Konsumgüterindustrie, Forschungsinstitute in Wirtschaft und Technik, öffentliche Verwaltung.

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Adressen:

Technische Universität Wien
Karlsplatz 13
1040 Wien

Tel.: +43 (0)1 / 588 01 -0
Fax: +43 (0)1 / 588 01 -41099
email: studabt@zv.tuwien.ac.at
Internet: https://www.tuwien.at/

Art: Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Das Masterstudium Information Management setzt einen besonderen Fokus auf die Verknüpfung von betriebswirtschaftlichem Fachwissen und informationstechnischem Know-how und verfolgt daher das Ziel, jenes Wissen zu vermitteln, das erforderlich ist, um moderne Informationssysteme im Unternehmen und in zwischenbetrieblichen Netzwerken sowohl aus betriebswirtschaftlicher als auch informationstechnischer Perspektive zu managen. Damit werden Absolvent*innen des Masterstudiums Information Management bestmöglich auf eine Karriere in den Bereichen des Designs, des Aufbaus, der Wartung und Weiterentwicklung betrieblicher Informationssysteme vorbereitet. (Quelle: Universität Klagenfurt)

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Adressen:

Universität Klagenfurt - Alpen-Adria-Universität Klagenfurt
Universitätsstraße 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee

Tel.: +43 463 2700
Fax: +43 (0)463 2700 -9299
email: uni@aau.at
Internet: https://www.aau.at/

Art: Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

• Master der Statistik (M.Stat) oder
• Magister/Magistra der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften (Mag. rer. soc. oec.)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Berufsfelder: Bereich Wirtschaft: Statistik in Banken und Versicherungen, in der Industrie, in der Markt- und Meinungsforschung, in der Verwaltung; Technik: Statistik in der Qualitätssicherung; Bereich Naturwissenschaften: Statistik in den Naturwissenschaften, in der Medizin, im Gesundheitswesen, in der Psychologie, in den Umweltwissenschaften, in den Sozialwissenschaften, in den Wirtschaftswissenschaften.

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Adressen:

Universität Linz - Johannes Kepler Universität
Altenbergerstr. 69
4040 Linz - Auhof

Tel.: +43 (0)732 / 24 68 -3314
Fax: +43 (0)732 / 24 68 -3300
email: bdr@jku.at
Internet: https://www.jku.at/

Dauer: 400 UE

Form: Berufsbegleitend

Voraussetzungen:

• Grundlagenwissen im Bereich BWL
• Eigener PC/Laptop sowie Internetzugang

Abschluss: Diplom

Info:

Hinweis: Der Lehrgang ist als Fernlehrgang konzipiert und kann jederzeit gestartet werden. Alle Prüfungen finden digital statt, die Absolvent*innen bestimmen den Prüfungszeitpunkt selbst. Die Lernplattform ist über stationäre und mobile Endgeräte abrufbar, auch via App.

Zielgruppe:

• Personen, die sich in ihrem Unternehmen mit Prozessmanagement beschäftigen
• Angestellte im Qualitätsmanagement
• Selbstständige Personen, die ihr Unternehmen effizient und digital aufstellen möchten
• Personen, die auf der Suche nach einer zugänglichen Einführung in die Bereiche Big Data, Data Science und Datenmanagement sind
• Entscheidungsträger*innen aus den Bereichen Produktion, Logistik, Transport und Supply Chain Management
• Berufstätige aus Marketing, Kommunikation und Vertrieb
• Projektverantwortliche und Fachkräfte im IT-Bereich, wie Business Developer, Analysten, Data Manager und Application Developer, die sich zum Data Scientist weiterentwickeln wollen
• Nachwuchsführungskräfte, die ihr Profil schärfen und sich ideal für zukünftige Herausforderungen im Management positionieren möchten

Dauer: Die Workload beträgt 400 Stunden (entspricht umgerechnet 16 ECTS Punkten). Die Kursdauer ist auf vier Monate ausgelegt (ca. 20 Stunden pro Woche) und kann kostenfrei auf bis zu 12 Monate verlängert werden.

Kosten: EUR 990,00

Aubildungsziel: Der Lehrgang vermittelt die Grundlagen von Data Science, Big Data sowie Datenmanagement und vertieft das Wissen der Kursteilnehmer*innen in den Bereichen SCRUM, Design Thinking, digitale Transformation und agiles Management.

Inhalte:

• Big Data Projekte planen, steuern und Big Data-Prozesse nachhaltig integrieren
• Künstliche Intelligenz
• Data Science
• Führung im digitalen Zeitalter
• Digital Business
• Digital Technology Management
• Informationsethik / ethische und moralische Implikationen der digitalen Transformation
• Potenziale der Prozessdigitalisierung in den eigenen Organisationen identifizieren und Prozessdigitalisierung praktisch umsetzen

Adressen:

BFI Berufsförderungsinstitut der AK Vorarlberg
Widnau 2-4
6800 Feldkirch

Tel.: +43 (0)5522 70200
Fax: +43 (0)50 258 -4001
email: service@bfi-vorarlberg.at
Internet: https://www.bfi-vorarlberg.at

BFI Berufsförderungsinstitut Wien
Alfred-Dallinger-Platz 1
1030 Wien

Tel.: +43 1 811 78 -10100
Fax: +43 1 811 78 -10111
email: information@bfi.wien
Internet: https://www.bfi.wien

Dauer: 25 Wochen

Form: Vollzeit

Voraussetzungen:

• gute Deutschkenntnisse (Mindestniveau B2)
• grundlegende Englischkenntnisse
• IT-Anwenderkenntnisse
• logisch-analytische Fähigkeiten
• Motivation und Engagement

Abschluss: Diplom

Info:

Kosten: keine Angabe - AMS finanziert

Zielgruppe: Der Lehrgang „Data Engineering und KI“ richtet sich an Personen, die über logisch-analytische Fähigkeiten verfügen und komplexe Datenverarbeitungskonzepte erlernen möchten und auch die Fähigkeit besitzen, diese komplexen Probleme zu identifizieren und zu lösen.
Außerdem soll auch die Arbeitsbereitschaft betont werden - das Ziel ist es sicherzustellen, dass die Teilnehmer*innen nach Abschluss der Ausbildung sofort in die berufliche Praxis einsteigen können.

Der Data Engineering & KI Lehrgang bietet eine Einführung in die Welt der Datenverarbeitung und künstlichen Intelligenz. Teilnehmer*innen werden mit den essenziellen Grundlagen der Datenanalyse, Datenmanagement und maschinellen Lernens vertraut gemacht, unter Anwendung modernster Werkzeuge und Technologien. Der Lehrgang kombiniert theoretisches Wissen mit praxisnahen Anwendungen, ermöglicht durch Projekte, in denen die Teilnehmer*innen ihre erworbenen Fähigkeiten aktiv einsetzen und weiterentwickeln können. Darüber hinaus unterstützen wir aktiv bei der Karriereentwicklung und bieten individuelle Unterstützung in sozialpädagogischen Belangen, um den optimalen Lernerfolg und persönliche Entwicklung zu gewährleisten.

Ausbildungsinhalte:

• Softwareentwicklung mit Python
• Datenbanken und Datenmodellierung
• Datenbankabfragen mit SQL
• Datenanalyse und Datenvisualisierung
• ETL-Prozesse und Datenintegration
• Big Data Frameworks
• Streaming-Datenverarbeitung
• Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Weitere Infos: https://codersbay.wien/ams-kurse

Adressen:

CODERS.BAY Vienna
Guglgasse 12/C/2.OG
1110 Wien

email: info@codersbay.wien
Internet: https://www.codersbay.wien/