Data Science

Der MAS Data Science vermittelt Ihnen alle Fähigkeiten, um Datenanalysen zu konzipieren, zu automatisieren und in IT-Prozesse zu integrieren.

Der Studiengang:

  • richtet sich an Fachleute aus (Wirtschafts-)Informatik, Data-Warehouse- und Informationsfachleute sowie wissenschaftliche Mitarbeitende,
  • bietet Datenanalyse, Business Intelligence, Big Data, Pratical Machine Learning und Data Visualization als thematische Eckpfeiler,
  • lehrt Sie, Studien und explorative Datenanalysen durchzuführen sowie Ergebnisse zu visualisieren,
  • vermittelt die Konzeption, Planung und Umsetzung der IT-Infrastruktur für Datenanalyse-Systeme,
  • besteht aus 4 CAS-Modulen sowie der Master-Thesis und dauert in der Regel 2.5 bis 3 Jahre.

Steckbrief

  • Titel/Abschluss Master of Advanced Studies (MAS)
  • Dauer 5 Semester
  • Unterrichtstage Diverse Durchführungsdaten
  • Anmeldefrist 29. März 2019
    27. September 2019
  • Anzahl ECTS 60 ECTS-Credits
  • Kosten CHF 30’400
  • Unterrichtssprache Deutsch / Englisch
  • Studienort Bern Wankdorf
  • Departement Technik und Informatik
  • Nächste Infoveranstaltung Infoveranstaltungen finden laufend statt.
  • Nächste Durchführung Frühling 2019

Inhalt + Aufbau

Portrait

Data Science-Spezialistinnen und -Spezialisten finden Muster und Zusammenhänge in verschiedensten Datenquellen des Unternehmens. Sie können Datenanalysen konzipieren, automatisieren und in IT-Prozesse integrieren. Zudem haben sie hohe Kompetenzen in Informatik, Business Intelligence, Kommunikation und Visualisierung. Data Science-Fachpersonen spielen deshalb eine wichtige Rolle in Unternehmen – entsprechend gross ist die Nachfrage nach ihnen auf dem Arbeitsmarkt. Der Master of Advanced Studies in Data Science vermittelt Ihnen alle Kompetenzen.

Ausbildungsziel

Als Data Science-Spezialistin und Data Science-Spezialist können Sie folgende Aufgaben und Tätigkeiten wahrnehmen:

  • Datenbestände analysieren, Zusammenhänge und Muster in Daten finden, Hypothesen überprüfen
  • Anforderungserhebung an Datenanalyse-Systeme
  • Konzeption, Planung und Umsetzung der IT-Infrastruktur für Datenanalyse-Systeme
  • Aufbau automatisierter Datenanalyse-Prozesse im Unternehmen
  • Beratung des Business in der Optimierung und Durchführung von Datenanalysen
  • Beratung beim Aufbau von Studien und Auswertungen in ausgewählten Bereichen der Datenanalyse, in bestimmten Branchen oder Fachgebieten
  • Einbindung unterschiedlichster Datenquellen in Datenanalysen
  • Ziel- und Stakeholder-orientierte Visualisierung von Daten

Sie haben solide Fachkompetenz in folgenden Gebieten:

  • Data Warehouse und Big Data
  • Document und Enterprise Content Management
  • Statistics, Data Analytics, Visualization
  • Text Analytics und Information Retrieval
  • Data Mining und Machine Learning

Inhalte

Der MAS Data Science ist folgendermassen aufgebaut:

  • Dauer: 5 Semester
  • 4 CAS-Module à 12 ECTS-Credits
  • Master-Thesis

Obligatorische Module:

Wahlpflicht-Module (davon sind mindestens zwei zu besuchen)

Wahlmodule aus dem Themenbereich Informatik:
beispielsweise zu

Eine vollständige Übersicht der Module finden Sie auf dem Weiterbildungsangebot.

Master-Thesis

Die Master-Thesis baut auf den erworbenen Kompetenzen im vorangehenden Studium auf. Sie dient der systematisch und methodischen Vertiefung und Anwendung im Rahmen eines Praxisprojekts. Sie wenden die erlernten Methoden und Fachkenntnisse in einer bestimmten Anwendungsdomäne oder einem bestimmten Einsatzgebiet im Unternehmen an:

  • In der Aufbereitung, Analyse und Darstellung von strategischen und operativen Geschäftsdaten
  • In Analyse und Interpretation von wissenschaftlichen Daten
  • Im Aufbau von Prognose- und Planungs-Werkzeugen zur Optimierung von betrieblichen Prozessen
  • In Entscheidungsfindungs- und Monitoring-Systemen

Die Themenvorschläge für die Master-Thesis werden in der Regel aus Ihrem beruflichen Umfeld heraus eingereicht und werden von einer Expertin, einem Experten der Fachhochschule und von einer Betreuerin, einem Betreuer seitens Auftraggeber (Themensponsor) betreut. Die Master-Thesis umfasst 12 ECTS-Credits.

MAS | Data Science

Kompetenzstufen
 

  1. Kenntnisse | Wissen
  2. Verstehen
  3. Anwenden
  4. Analyse
  5. Synthese
  6. Beurteilung
  • Kontaktunterricht
  • Selbststudium
  • Projektarbeiten
  • Master-Thesis

Je nach CAS umfassen die Kompetenznachweise Projektarbeiten und Prüfungen, die mit einer ECTS-Note A bis F abgeschlossen werden. Zum Schluss des MAS-Studiums erhalten Sie einen Gesamt-Leistungsnachweis (MAS-Diplomzeugnis).

Titel + Abschluss

Master of Advanced Studies (MAS) in «Data Science»

Voraussetzungen + Zulassung

  • Fachleute aus der Informatik und Wirtschaftsinformatik, die in ihrem Beruf für die IT-Infrastruktur und das Know-how betreffend Datenanalyse-Projekten verantwortlich sind.
  • Data-Warehouse- und Informationsspezialistinnen und -spezialisten, die ihre Data-Science-Kompetenzen erweitern und vertiefen möchten, um ihr Unternehmen in Datenanalyse-Projekten unterstützen und beraten zu können.
  • Wissenschaftliche Mitarbeitende, die für die Analyse, das Auffinden und Erforschen von Zusammenhängen in Geschäftsdaten und öffentlichen Datenquellen mit modernen Methoden des Data Mining und Machine Learning verantwortlich sind.
     

Zulassungsbedingungen

Zugelassen sind Sie als Inhaberin oder Inhaber eines Hochschulabschlusses auf Bachelorstufe mit mindestens zwei Jahren Berufserfahrung. Zulassungen sind auch ohne Hochschulabschluss möglich, wenn Sie über eine gleichwertige Aus-/Weiterbildung und zusätzliche Berufserfahrung verfügen.

Schulische Voraussetzungen

Sie bringen eine Ausbildung in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medizininformatik oder vergleichbaren Studiengängen auf Hochschulstufe mit und haben entsprechende Berufserfahrung.

Kenntnisse + Fähigkeiten

Sie verstehen mathematische Gesetze, können diese anwenden und gehen gerne mit vielseitigen und komplexen Datenbeständen um.

Ausnahmen

Die Studienleitung kann in allen Fällen eine Dossierprüfung vornehmen und – eventuell mit Auflagen zur Modulwahl - über die Zulassung entscheiden.

Organisation + Anmeldung

Der MAS Data Science besteht auf vier CAS-Modulen und einer einsemestrigen Master-Thesis à je 12 ECTS-Credits. Das Gesamtstudium wird in der Regel in 2.5 bis 3 Jahren absolviert.

Die Unterrichtstage sind von jeweils gewählten CAS-Modul abhängig.

Kursstart: Kalenderwoche 17
Anmeldeschluss: Ende Kalenderwoche 13

Die Anmeldung ist bis einen Monat vor Studienbeginn möglich.

CHF 30'400

In der Regel rund 24 Teilnehmende.

Studienort + Infrastruktur

Nachfolgend sind die wichtigsten Informationen betreffend IT-Infrastruktur am Standort Bern, Wankdorffeldstrasse zusammengefasst.

Detaillierte Informationen sowie Kauftipps und Links zu vergünstigten Angeboten für Studierende finden Sie auf den offiziellen Webseiten der IT-Services im Intranet. Entsprechend sind diese Seiten nur mit BFH-Username und Passwort zugänglich.

Username und Passwort

Sie erhalten zu Studienbeginn ein Benutzerkonto der BFH, welches Sie als Zugang für alle IT-Services benötigt wird. Bitte ändern Sie Ihr Initialpasswort!

WLAN

In allen Gebäuden der BFH steht Ihnen ein sicherer WLAN Zugang zum Schulnetz zur Verfügung.

WLAN-Bezeichnung Anmeldung Verschlüsselung

VPN

bfh Username/Password WPA2

nicht notwendig

eduroam Username/Password WPA2

notwendig

bfh-open

Mobile-Nummer keine

empfohlen

 

Unsere Studierenden nutzen in den Gebäuden der BFH das WLAN "bfh“. Das WLAN „eduroam“ ist für Gäste fremder Hochschulen vorgesehen und darf von den Studierenden der BFH auswärts, zusammen mit VPN verwendet werden. Für Gäste aus der Industrie steht das WLAN „bfh-open“ nach Anmeldung mit den Smart-Phone zur Verfügung. 

E-Mail

Für jeden Benutzeraccount wird an der BFH ein eigenes E-Mail-Konto eingerichtet.

Dieses lautet jeweils: kürzel@bfh.ch oder vorname.name@student.bfh.ch.

Die Adresse steht während der ganzen Studiendauer zur Verfügung und wird von den Dozierenden und der Administration zur Kommunikation verwendet. Es ist empfehlenswert, dieses Konto mindestens einmal pro Tag zu überprüfen. Folgende Varianten stehen zur Verfügung:

  • Verwendung von Microsoft Outlook oder eines andern eigenen E-Mail Client mittels IMAPS resp. SMTP/TLS über imap.bfh.ch:993 (SSL/TLS) und smpt.bfh.ch:587 (STARTTLS)
  • Nachrichten, welche an die BFH-Adresse eingehen, können auch an eine andere (private) Adresse umgeleitet werden.

Homedrive

Mit dem eigenem Benutzeraccount wird den Studierenden an der BFH auch persönlicher Speicherplatz zur Verfügung gestellt. Auf den PC der BFH ist dieser beispielsweise unter "My Documents" abgebildet. Auf dem eigenen PC kann folgendermassen darauf zugegriffen werden:

  • Zugriff mit SCP/SFTP via sslportal.bfh.ch
  • Über die Windows-Protokolle SMB, resp. CIFS kann das Home-Directory über den UNC \\bfhfilerbe01.bfh.ch\kürzel eingebunden werden (erfordert ggf. eine VPN-Verbindung).

Weitere Datenshares

  • \\bfh.ch\data Zentrale Datenablage der Abteilungen
  • \\bfh.ch\data\TI\pool geeignet für den ungesicherten Datenaustausch bei Gruppenarbeiten

Kopieren und Drucken

Zum Kopieren und Drucken stehen an der Wankdorffeldstrasse zwei grosse Druckcenter, in der ersten und zweiten Etage, zur Verfügung.
Unter Voraussetzung einer VPN-Verbindung können diese Drucker über den  Printserver \\print.bfh.ch\FollowMe genutzt werden.
Zum Auslösen der Kopier- und Druckaufträge wird die persönliche BFH-Card benötigt.

Bitte beachten!

  • Verwenden Sie immer die FQDN-Notation (Angabe des Hostnamens mit Domain, z.B. webmail.bfh.ch). Somit vermeiden Sie Konflikte und Ärger.
  • Bei der Abfrage von Usernamen und Passwörtern für Shares und andere Windows-Services der BFH schreiben Sie für Ihren Benutzernamen (Kürzel) bevorzugt "bfh\kürzel" oder "kürzel@bfh.ch"
  • Bei Problemen im Zusammenhang der IT-Infrastruktur melden Sie diese bitte unverzüglich über unser Trouble-Ticket System.

Falls Sie keine Antiviren-Software auf Ihrem Notebook installiert haben, verwenden Sie bitte während der Dauer Ihres Studiums den von der BFH zur Verfügung gestellten Virenschutz von Sophos für Windows, MAC oder Linux-Systeme.