Unser Studium

BSc Data Science

Unser Studiengang BSc Data Science fokussiert auf die Anwendung von Data Science in der Praxis. Mit stetem Blickwinkel auf die Daten lernen Sie anhand realer Projekte, grosse Datenmengen mit aktuellen Technologien und professionellen Werkzeugen zu verarbeiten. Sie lernen Daten mit einer Ingenieursperspektive zu analysieren, zu verarbeiten und zu visualisieren. Sie führen Machbarkeitsanalysen durch und identifizieren Potenziale von datengetriebenen Projekten in Unternehmen. Unsere hochqualifizierten, praxiserfahrenen Dozentinnen und Dozenten kennen sich aus mit den Grundlagen von Data Science wie Maschinellem Lernen, Sprachverarbeitung, Datenaufbereitung, Datenvisualisierung, Statistik und Lineare Algebra und unterstützen Sie jederzeit auf Ihrem Lernweg. Neben fachlichen Kompetenzen lernen Sie aber auch, in transdisziplinären Teams zu arbeiten und mit anderen Abteilungen wie Forschung, Marketing oder Produktion zu kommunizieren.

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Bewährtes Thema, neuartige Ausbildung

Mit dem Institut für Data Science (I4DS) und der Informatik-Vertiefung beziehungsweise dem CAS Data Science verfügt die Hochschule für Technik über grosse Expertise in Lehre und Forschung zum Thema. Der Studiengang „BSc Data Science“ wird in enger Zusammenarbeit mit diesen Fachpersonen erarbeitet und darf von ihrer Erfahrung in der Ausbildung und ihrer Freude am Thema profitieren. Gleichzeitig basiert er auf einem komplett neuen Ausbildungskonzept, welches ein selbstbestimmtes, kompetenzorientiertes Lernen ermöglicht.
 

Studierenden-zentriertes Lernen

Anforderungen von Seiten der Studierenden, aber auch aus der Industrie zeigen einen Bedarf für eine Individualisierung des Studiums. Der Aufbau des Studiums Data Engineering ist darum persönlich gestaltbar. Gemäss Ihren Vorkenntnissen und Vorlieben bezüglich fachlichem Inhalt stellen Sie zusammen mit Ihren LernCoaches Ihren ganz persönlichen Lernplan zusammen und bestimmen zu einem grossen Teil selbst Reihenfolge, Lernzeitpunkte, Lernformen und Lernorte. Unterstützung bieten dabei bei Bedarf Beratungsangebote und Vorschläge für Standardwege. Dieser konsequent Studierenden-zentrierte Aufbau erlaubt unter anderem, bekanntes Wissen ohne vorgängige Vorlesung direkt anzuwenden, eine Lernveranstaltung online zu absolvieren oder ein Thema in einer Lerngruppe zu erarbeiten.

Sozial eingebunden, unterstützt und begleitet Lernen

Lernen ist ein sozialer Prozess. Darum wird trotz Individualisierung viel Wert auf die soziale Einbindung im Studium gelegt. Zahlreiche Gruppenprojekte, Lerngruppen, digitale und reale Austauschmöglichkeiten, Begegnungszonen, sowie Veranstaltungen wie Intensivwochen und soziale Anlässe vereinfachen und stärken den sozialen Zusammenhalt der Studierenden. Gleichzeitig ist eine individuelle Betreuung dank Ihnen zur Seite gestellte LernCoaches jederzeit sichergestellt.

Kompetenzorientiertes Lernen

Der Wert von Wissen als «Besitzgut» nimmt ab- Wissen findet man heute überall und jederzeit. Dieses Wissen aber einzuordnen, zu bewerten und auf die eigene Aufgabenstellung zu transferieren, erfordert zentrale, neue Fähigkeiten.  Der Studiengang Data Engineering basiert deswegen auf einem komplett kompetenzorientierten Ansatz. Nicht reines Wiedergeben von Wissen in Abschlussprüfungen steht im Vordergrund, sondern der Erwerb von Kompetenzen. Dies wird gefördert durch einen konsequent praxis-orientierten und projekt-basierten Studienaufbau und Prüfungen in Form von Präsentationen, Berichten, Praktikas oder Projekten.

Dabei steht der Erwerb von fachlichen und überfachlichen Kompetenzen gleichermassen im Vordergrund. Durch das selbstbestimmte Lernen, der Anwendung des Gelernten in Projekt- und Gruppenarbeiten und der Präsentation Ihrer Ergebnisse, entwickeln Sie Ihre überfachlichen Kompetenzen wie Teamfähigkeit, Selbstmanagement, Kommunikation, kreatives und kritisches Denken und Entrepreneurship.

So können Sie Ihre Fähigkeiten und Kompetenzen realitätsnahe erarbeiten und das Erworbene leicht in den zukünftigen Arbeitsalltag transferieren. Dieses neue Ausbildungskonzept stellt aber auch höhere Ansprüche an Ihre Eigenverantwortung und Ihre Motivation etwas Neues zu lernen und sich weiterzuentwickeln.

Studienmodelle

Das Studium kann im Vollzeitmodus, berufsbegleitend oder im Teilzeitmodus absolviert werden.

Das Studium Data Engineering eignet sich auch für Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger mit Interesse an datengetriebenen Prozessen und interdisziplinären Informatik-Themen. Es steht ein breites Angebot an Unterstützung für fachliche und persönliche Fragestellungen zur Verfügung.