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MAS Data Science
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MAS Data Science
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Overview

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5 Semester
Duration
Biel/Bienne
Location
60 ECTS
Credits
ab CHF 34'000
Cost
Herbst 2025 Frühling 2026
Start of the studies
Registration deadline
24. März, 23. September
Online
German, English
Language
Food service: Yes
Sports option: Yes
Master of Advanced Studies (MAS)
Degree type
Requirements
Zielpublikum sind Fachleute mit Hochschulabschluss. Voraussetzung sind IT-Kenntnisse und Berufserfahrung.
More information
Als Data Science-Spezialistin und Data Science-Spezialist können Sie Aufgaben wie das Analysieren von Datenbeständen, das Auffinden von Mustern, die Überprüfung von Hypothesen und die Konzeption und Planung von IT-Infrastrukturen für Datenanalyse-Systeme durchführen. Sie beraten Unternehmen bei der Optimierung und Durchführung von Datenanalysen und integrieren unterschiedliche Datenquellen in Analysen.
Fachleute aus der Informatik und Wirtschaftsinformatik, die für IT-Infrastruktur und Datenanalyse-Projekte verantwortlich sind, Data-Warehouse- und Informationsspezialisten, die ihre Data-Science-Kompetenzen vertiefen möchten, sowie wissenschaftliche Mitarbeitende, die mit Data Mining und Machine Learning arbeiten.
Der Studiengang umfasst Datenanalyse, Business Intelligence, Data Engineering, Practical Machine Learning und Data Visualization. Es werden grundlegende statistische Analysen, die Nutzung von Data Warehouses, Text und Image Analytics sowie der Einsatz von Machine Learning, Neuronalen Netzen und Deep Learning gelehrt.
Nach Abschluss des Studiengangs stehen Berufsmöglichkeiten in der Datenanalyse, im Aufbau automatisierter Analyseprozesse, in der Prozessoptimierung und in der Beratung von Unternehmen zur Verfügung. Absolventen können in verschiedenen Branchen tätig werden, die datengetriebene Entscheidungen und Prozesse unterstützen.
Das Programm bietet eine Kombination aus Präsenzunterricht, Selbststudium und Projektarbeit mit Master-Thesis. Unterricht findet online und an Standorten in Biel statt, um eine flexible und interdisziplinäre Studiengestaltung zu ermöglichen.
Der Unterricht erstreckt sich über 5 Semester mit diversen Unterrichtstagen. Die genauen Unterrichtszeiten werden je nach Modul und Semester planbar gemacht.