Im Bachelorstudiengang Data Science wirst du befähigt, Daten zu analysieren, Künstliche-Intelligenz-Applikationen zu entwickeln und mithilfe von Machine Learning Zusammenhänge in Gesellschaft, Wirtschaft und Umwelt aufzudecken und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Du legst so die Grundlage für fundierte Entscheidungen, Innovation und Digitalisierung. Durch die moderne Studienform, die sowohl digitales als auch Campus-basiertes Lernen ermöglicht, kannst du flexibel und individualisiert lernen.
Dank dem breit angelegten Curriculum und den umfangreichen Coaching-Angeboten wirst du im Verlauf des Studiums optimal auf die Anforderungen des 21. Jahrhunderts vorbereitet:
✔️ Künstliche Intelligenz entwickeln, von A bis Z ✔️ Praxisnahe Projekte ab dem 1. Semester ✔️ Flexibles Lernen dank der New-Learning-Studienform ✔️ Individuelles Coaching-Programm inklusive
Lerne Künstliche Intelligenz von A bis Z ohne Kompromisse und entwickle umfassende Fähigkeiten in diesem Bereich. Bereits ab dem ersten Semester wirst du datenbasierte Herausforderungen der Wirtschaft und Gesellschaft bearbeiten, indem du dich mit praxisnahen Projekten und Challenges auseinandersetzt.
Unsere einzigartige New-Learning-Studienform ermöglicht es dir, flexibel, selbstgesteuert und vernetzt auf das Berufsleben vorbereitet zu werden. Du kannst dein Studium an deine individuellen Bedürfnisse anpassen und profitierst von einer modernen und zukunftsorientierten Lernumgebung.
Darüber hinaus bieten wir dir ein individuelles Coaching-Programm, das dir dabei hilft, dich nicht nur fachlich, sondern auch persönlich weiterzuentwickeln. Du startest mit gestärkten Selbst- und Sozialkompetenzen in deine berufliche Laufbahn und bist bestens gerüstet, um erfolgreich zu sein.
Unsere praxiserfahrenen Dozentinnen und Dozenten vermitteln dir die Grundlagen von Data Science wie Machine Learning, Sprachverarbeitung, Datenaufbereitung, Datenvisualisierung, Statistik und Lineare Algebra.
Neben fachlichen Kompetenzen lernst du auch, unter anderem in Projekten, in Teams zu arbeiten und mit anderen Fachgruppen wie Forschung, Marketing oder Produktion zu kommunizieren.
Data Science ist der Beruf für neugierige Menschen, die etwas bewegen möchten.
Sei einfach du selbst. Am Studiengang Data Sciences erwirbst du Kompetenzen ein wenig anders. Eine neu entwickelte Studienform setzt auf Flexibilität und Individualisierung. So ermöglichen wir dir, dein Studium inhaltlich, örtlich und zeitlich gemäss deinen persönlichen Vorlieben zu gestalten.
Der berufliche Alltag im 21. Jahrhundert ist von Flexibilität, Agilität und Dynamik geprägt. Um zu gedeihen, brauchen zukünftige Arbeitnehmer*innen und Unternehmer*innen, nebst fachlichem Knowhow, viel Selbst-, Sozial- und autodidaktische Kompetenz – auch das lernst du bei uns, dank dem innovativen Coaching-Angebot.
So studierst du im BSc Data Science
Beim Bachelor-Studiengang Data Science sagen wir: adieu Vorlesungen, willkommen flexibles, vernetztes und praxisnahes Lernen!
Mit dem BSc Data Science der FHNW bist du umfassend auf das Berufsleben als Data Scientist vorbereitet.
Einige Fachkompetenzen unserer Abgänger:innen:
Statistik, Datenanalyse und -visualisierung
Programmierung in Python und R
Machine Larning, Deep learning und Reinforcement Learning
Natural Language Processing
Deep Learning für Bild und Signal
Recommender Systems
Datenbanken, Cloud und High-Performance Computing
In der heutigen Arbeitswelt ist Fachkompetenz notwendig, aber nicht hinreichend. Einige Soft Skills unserer Abgänger:innen:
21. Century Skills: Kommunikation, Kritisches Denken, Kreativität, Kollaboration
Selbst- und Sozialkompetenz weiterentwickeln
Recht und Ethik
Wirtschaft- und Gesellschaftskompetenzen
Reflexion und Lernen zu Lernen
Der Studiengang umfasst elf Modulgruppen, die du alle abschliessen musst. Mit welchen Modulen du das erreichst ist uns aber egal, denn wir haben keine Pflichtmodule (bis auf die Bachelorthesis. Einen Regelsemesterplan gibt es nicht, du entscheidest, in welche Module du dich wann einschreibst. Auch kannst du wählen, welche Modulgruppe du stärker gewichten willst, indem du mehr Module belegst.
Die Regelstudiendauer beträgt im Vollzeitmodus drei Jahre, bzw. sechs Semester. Im Teilzeitmodus musst du je nach Studienpensum mit vier bis sechs Jahren rechnen. Maximal darf das Studium zwölf Semester, also sechs Jahre dauern (Urlaubssemester werden dabei nicht mit eingerechnet). Studierende, die bei Studienbeginn schon relevante Vorkenntnisse besitzen, können eine Anrechnung von Modulen beantragen und sich eventuell ECTS anrechnen lassen.
Grundsätzlich kannst du dein Studium flexibel gestalten. Das Ausbildungskonzept sieht jedoch vor, einen Grossteil der Aufgabenstellungen gemeinsam mit anderen Studierenden zu bearbeiten, um regelmässig mit- und voneinander zu lernen. Dazu stehen Ihnen geeignete Lernräume und offene Co-working Zonen zur Verfügung, sowie eine digitale Lernplattform.
Zudem gibt es während des Semesters diverse präsenzpflichtige Anlässe, die jeweils vor Semesterbeginn kommuniziert werden. Wir empfehlen Ihnen, pro Semester mindestens 30 % Präsenzzeit einzuplanen.
Der BSc Data Science kann im Vollzeit- oder Teilzeitstudium absolviert werden, jedoch nicht berufsbegleitend.
Vollzeitstudium
Im Vollzeitstudium schreibst du 30 ECTS pro Semester ein, wodurch du in drei Jahren deinen Abschluss erreichen kannst. Ein Vollzeitstudium entspricht einer Vollzeitbeschäftigung und ist nicht vereinbar mit einer beruflichen Tätigkeit.
Teilzeitstudium
Im Teilzeitstudium schreibst du weniger als 30 ECTS pro Semester ein. Neben dem Studium kannst du berufliche oder private Verpflichtungen wahrnehmen. Wir empfehlen, ein Mindestpensum von 50% fürs Studium einzuplanen, also durchschnittlich mindestens 15 ECTS pro Semester einzuschreiben. Du kannst jedes Semester von Neuem entscheiden, ob du Teilzeit oder Vollzeit weiter studieren willst. Um das Studium erfolgreich zu absolvieren ist es wichtig, dass du deine beruflichen oder privaten Verpflichtungen flexibel organisieren kannst.
Einblick ins Teilzeitsudium BSc Data Science
Kurz erklärt: Berufsbegleitend
«Berufsbegleitend» bedeutet im Jargon der Hochschule für Technik, dass du neben dem Studium einer Arbeit mit einem höheren Pensum nachgehst, die studienbedingte Präsenzzeiten am Campus auf zwei vorgegebenen Wochentagen konzentriert sind und, dass du das Studium in acht Semestern abschliessen kannst. Der BSc Data Science kann zwar im Teilzeitstudium absolviert werden, jedoch nicht gemäss den eben erläuterten Regeln des «Berufsbegleitenden Studiums». Andere Studiengänge der Hochschule für Technik FHNW bieten das berufsbegleitende Studienmodell an.
Wenn du in der Schweiz wohnst, fallen pro Semester Studiengebühren von CHF 700.- an; wenn du in einem EU-Land wohnst, beträgt die Studiengebühren CHF 1000.- pro Semester. Hinzu kommt die einmalige Einschreibegebühr von CHF 200.- sowie die Thesis-Gebühr von CHF 300.-. Für Lernmaterialien musst du in der Regel nicht so viel einrechnen, da das meiste digital und kostenlos verfügbar ist. Weitere Informationen zu den Kosten. Zusätzlich ist mit Kosten für einen Computer zu rechnen, den du für die Arbeit im Studium benötigst.
Für einen optimalen Studienstart bietet die Hochschule für Technik FHNW verschiedene Vorbereitungskurse an. Falls du dich vor Studienbeginn eingerostet oder unsicher in der Mathematik, Programmierung und/oder Sprachen fühlst, stehen dir verschiedene Angebote zur Auswahl.
Wir empfehlen Studieninteressierten mit einer nicht-technischen oder gymnasialen Vorbildung den Besuch eines Vorbereitungskurses in der Mathematik, sowie die Aneignung einer Grundkompetenz in der Programmierung. Dazu eignen sich die Vorbereitungskurse der FHNW oder eine der unten aufgeführten Online-Ressourcen.
Falls du zu Studienbeginn einen neuen Computer kaufst, empfehlen wir dir folgenden Spezifikationen zu berücksichtigen: 16 GB Ram, 512 SSD, 4 CPU Cores, eine gute GPU. Weitere Informationen zu den Anforderungen sowie Vergünstigungen findest du hier. Im Zweifelsfall: schreibe uns eine kurze Email.
Studiensprachen sind Deutsch und Englisch: die Mehrheit der Module wird auf Deutsch durchgeführt, einige auf Englisch. Lernmaterialien der Module sind in Deutsch und/oder Englisch.
Falls Deutsch nicht Ihre Muttersprache ist und du nicht über einen deutschsprachigen Schulabschluss verfügst, benötigst du ein zertifiziertes Deutsch-Niveau C1. Akzeptiert werden Goethe-Institut und TELC Hochschule Zertifikate. In Englischer Sprache ist die Mindestanforderung für das Studium an der Hochschule für Technik FHNW ein Englisch-Niveau B1, wir empfehlen in diesem Studiengang jedoch ein Englisch-Niveau von B2. Vor Semesterbeginn wird ein Englisch-Einstufungstest durchgeführt. Wirst du tiefer als B2 eingestuft, musst du ein Englisch-Coaching besuchen.
Alle weiteren Informationen zur Vereinbarkeit, Barrierefreies studieren, Militär, Stipendien, usw. findest du in den FAQs der Hochschule für Technik
Aufnahmeverfahren
Nach Ihrer Anmeldung prüfen wir, ob du die formellen Zulassungsbedingungen erfüllst. Ist dies der Fall, erhältst du ein E-Mail mit der Aufforderung, Ihre Motivation am Studium in einem Schreiben oder Video festzuhalten und uns zuzustellen. Wenn wir der Ansicht sind, dass du den Anforderungen für unsere Ausbildungsform entsprichst, wirst du zum Studium aufgenommen (unter Vorbehalt der vorhandenen Studienplätze gemäss Regelung der Studienplatzbegrenzung der FHNW).
Gelb = Ihr Job Grau= Unser Job
Von der Anmeldung bis zur definitiven Zulassung können bis zu sechs Wochen vergehen.
Für eine prüfungsfreie Zulassung musst du eine der folgenden Voraussetzungen vorweisen:
Eidgenössisch anerkannte Berufsmaturität und Abschluss in einer der Studienrichtung verwandten Berufslehre (EFZ).
Kantonale oder eidgenössische (gymnasiale) Matura und mindestens einjährige Arbeitswelterfahrung in einem Fachbereich des gewählten Studiengangs oder ein Ausbildungsvertrag mit einem Unternehmen für das Studium im PiBS-Modell.
Diplom einer anerkannten Höheren Fachschule im technischen Bereich.
Diplom einer anerkannten Höheren Fachprüfung im technischen Bereich. Die Hochschule für Technik FHNW klärt im Einzelfall ab, ob zusätzliche Kompetenzen in Mathematik und Programmieren vorgängig noch erworben werden müssen
Erfüllst du diese Voraussetzung nicht, z.B. bei abgebrochenem ETH-Studium, ausländischem Diplom oder fehlenden Berufsmatura, wirst du unter bestimmten Bedingungen zugelassen. Hier findest du weitere Informationen zur Zulassung.
Der BSc Data Science setzt auf ein ganz neues Ausbildungskonzept, das spezielle Anforderungen an die Studierenden stellt. Aus diesem Grund wollen wir erfahren, was Ihre Motivation ist Data Science zu studieren. Uns interessiert, ob du gut zum Ausbildungskonzept passt. Insbesondere werden folgende Aspekte beurteilt:
Wer bist du?
Was motiviert dich Data Science zu studieren?
Was motiviert dich an der FHNW zu studieren?
Welche Erfahrung hast du mit selbständigem Lernen?
Welche beruflichen Ziele verfolgst du und wie stellst du dir deine Zukunft vor?
Ihr Motivationsschreiben wird von uns evaluiert. Sollten Fragen oder Unklarheiten auftreten, wirst du von uns kontaktiert.
Den Entscheid über Ihre Zulassung zum Studium teilen wir Ihnen in der Regel zwei Wochen nach Eingang Ihres Motivationsschreibens mit.
Sollte die Evaluation des Motivationsschreibens aufzeigen, dass unsere Studienform nicht das Richtige für dich ist, steht einem Eintritt und erfolgreichem Durchlaufen eines anderen Studiums mit herkömmlichen Ausbildungskonzept nichts im Wege.
Du absolvierst ein Praktikum im Fachbereich des gewählten Studiengangs von mindestens 12 Monaten Dauer.
Praxisintegriertes Bachelorstudium (PiBS): Das PiBS ermöglicht den Start in das vierjährige Bachelorstudium direkt nach der Matura. Die Praxiserfahrung sammelst du dabei parallel zum Studium bei einem Unternehmen.
