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Master Data Visualization
FHGR
Master Data Visualization
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Überblick
Dieses Profil ist aktuell
Die Angaben wurden kürzlich geprüft
2 Jahre (individuell bis zu 4 Jahre)
Dauer
Chur
Standorte
90 ECTS
Punkte
CHF 960 pro Semester
Kosten
September
Beginn des Studiengangs
Deutsch
Sprache
Verpflegungsmöglichkeit: Ja
Sportmöglichkeit: Ja
Master
Abschluss
Voraussetzungen
Für ein Studium an der FH Graubünden benötigen Sie gute Deutschkenntnisse und müssen die nachfolgenden Bedingungen erfüllen. Falls Sie dazu Fragen haben, kontaktieren Sie uns.
Sind Sie Inhaberin oder Inhaber eines der folgenden Diplome?
- Bachelorabschluss in Digital Business Management
- Bachelorabschluss in Information Science
- Bachelorabschluss in Multimedia Production
- Bachelorabschluss in Photonics
Mit diesen Diplomen sind Sie direkt zum Masterstudium zugelassen.
Andere Studienrichtungen
Absolventinnen und Absolventen anderer Bachelor- oder Masterstudienrichtungen benötigen folgenden Nachweis:
- - Deutsch-Zertifikat auf Niveau C1 für Studierende mit einer anderen Muttersprache als Deutsch
Weitere Infos
Die Masterstudienrichtung Data Visualization integriert auf interdisziplinäre Weise informationstechnische, ökonomische und wissenschaftliche Fachkenntnisse.
Die Studienrichtung baut auf Grundlagenwissen in Wirtschaft, Forschungsmethodik und Wissenschaftstheorie auf und wird durch spezifische Kurse im Bereich Data Visualization und Information Visualization ergänzt. Kenntnisse der Forschungsmethodik werden auf Masterniveau gebündelt im ersten Semester vermittelt.
Die Modulinhalte des Major Data Visualization werden in allen vier Semestern vermittelt. Dies schafft frühzeitig die notwendige fachliche Identifikation. Zusätzlich werden die Fachthemen in Praxisprojekten im zweiten und dritten Semester unter fachlicher Anleitung vertieft. Die General-Management-Grundlagen (Unternehmens- und Personalführung, Stakeholdermanagement) bilden einen wichtigen Teil des interdisziplinären Studiums in den ersten drei Semestern. Mit der Master Thesis wird das Studium in der Regel nach vier Semestern abgeschlossen
In der Masterstudienrichtung Data Visualization profitieren Sie von einem flexiblen Aufbau Ihres Studiums und können sich viele Inhalte online und zeitlich flexibel erarbeiten.
Das erste Semester legt den Fokus auf die Vermittlung von Grundlagen und wissenschaftlichen Methoden. Zudem erhalten Sie die Möglichkeit, nach eigenem Interesse Module frei zu wählen.
Im zweiten und dritten Semester findet die Vertiefung zu den Schwerpunkten Datenmanagement, Datenvisualisierung und Informationsvisualisierung statt. Zusätzlich setzen Sie die gewonnenen Erkenntnisse in Praxisprojekten unter fachlicher Anleitung in Gruppenarbeiten um.
Nach dem vierten Semester beenden Sie Ihr Studium mit der Abgabe der Master Thesis.
Modularer Studiumsaufbau
Die unterschiedlichen Module sind inhaltlich und zeitlich abgeschlossen. Sie können sich aus einer oder mehreren Lehrveranstaltungen, den sogenannten Kursen, zusammensetzen. Module erstrecken sich in der Regel über ein oder zwei Semester.
Es gibt drei verschiedene Modularten innerhalb des Studiengangs:
- Pflichtmodule sind obligatorisch zu absolvieren.
- Wahlpflichtmodule können aus einem vorgegebenen Bereich im vorgegebenen Umfang ausgewählt werden.
- Wahlmodule sind aus einem umschriebenen Bereich frei wählbar.
Die vielfältigen Aufgabenbereiche und Ausrichtungen der Studienrichtung eröffnen den Absolventinnen und Absolventen ein breitgefächertes Beschäftigungsfeld in den unterschiedlichsten Branchen. Tätigkeiten finden sich u. a. im innerbetrieblichen Wissensmanagement, in der Unternehmenskommunikation, in der Datenaufbereitung und -visualisierung, im Consulting und in Business Analytics.
Bedarf an Informations- und Datenspezialistinnen und -spezialisten haben nicht nur Banken, Versicherungen und Unternehmensberatungen – Spezialkräfte für Informations- und Wissensmanagement werden auch bei Datenbankherstellern und -anbietern, in Softwarehäusern, Verlagen, Bibliotheken, Medienhäusern, der Multimedia-Branche oder im öffentlichen Dienst gesucht.
