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Wirtschaftsinformatik, Studiengang

Data Science & Intelligent Analytics (DSIA) (MA) Studienbereich Wirtschaftsinformatik - FH Kufstein Tirol (A)


Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
nicht gruppiert

Allgemeines

Art des Studiengangs Berufsbegleitender Studiengang, eher informatikorientiert
Regelstudienzeit 4 Semester
Credits insgesamt 120
Praxiselemente im Studiengang 4 ECTS max. anrechenbar für praxisorientierte Lehrangebote

Studierende und Abschlüsse

Anzahl der Studierenden 57
Studienanfänger pro Jahr 57
Absolventen pro Jahr keine Angaben
Abschlüsse in angemessener Zeit keine Angaben
Geschlechterverhältnis 74:26 [%m:%w]

Internationale Ausrichtung

Anteil ausländischer Studierender keine Angabe
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen 20,0 %
Auslandsaufenthalt obligatorisch
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule nein
Internationale Ausrichtung: Auslandsaufenthalte 3/5 Punkten
Internationale Ausrichtung: Studierendenmobilität 0/3 Punkten
Internationale Ausrichtung: Fremdsprachenanteil 1/3 Punkten
Internationale Ausrichtung: Credits für interkulturelle Kompetenzen 1/2 Punkten
Internationale Ausrichtung des Studiengangs 5/13 Punkten

Zulassung

Zulassungsmodus Zulassungsbeschränkung, 25 Plätze

Arbeitsmarkt- und Berufsbezug

Kontakt zur Berufspraxis: Praktikum/Praxisphase 0/4 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis: praxisorientierte Lehrveranstaltungen 0/3 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis: Externe Praktiker 3/3 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis: Abschlussarbeiten im Austausch mit der Praxis 1/2 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis im Studiengang 4/12 Punkten

Profil des Studiengangs

Verteilung von Pflicht- und Wahlpflicht-Credits auf verschiedene Bereiche

Weitere Angaben des Fachbereichs zum Studiengang

  • Besonderheiten des Studiengangs
    Der berufsbegleitende 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. Der Studiengang vermittelt Kompetenzen im Bereich der Organisation und Führung von datengetriebenen Projekten und Produkten. Er ist interdisziplinär ausgerichtet und vereint Fachkompetenzen aus Informatik, Statistik, Mathematik und verwandten Anwendungsdisziplinen.
  • Außercurriculare Angebote
    Wir unterstützen die Studierenden bei der Teilnahme an solchen Veranstaltungen – z.B. durch Freistellungen vom Unterricht bei nachgewiesener Teilnahme und durch die Möglichkeit von Coaching durch unser Team. Wir nehmen in unseren Lehrveranstaltungen, z.B. im Machine Learning Lab, an internationale Herausforderungen (ohne Präsenz) – etwa den Competitions von kaggle.com – teil. Die Studierenden können so ihre Fähigkeiten an neuen Datensätzen und Problemstellungen ausprobieren und sich mit anderen Data Scientists messen. In der Lehrveranstaltung wird die Teilnahme inhaltlich vor- und nachbereitet.
Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
nicht gruppiert
(S)=Studierenden-Urteil   (F)=Fakten   (P)=Urteil von Professorinnen und Professoren
Datenstand 2020; Daten erhoben vom CHE Centrum für Hochschulentwicklung. Auf dessen Seiten findet sich auch eine ausführliche Beschreibung der CHE Ranking-Methodik.
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