BSc Data Science

Unsere hochqualifizierten, praxiserfahrenen Dozentinnen und Dozenten vermitteln Ihnen die Grundlagen von Data Science wie «machine learning», Sprachverarbeitung, Datenaufbereitung, Datenvisualisierung, Statistik und Lineare Algebra. Von ihnen und Ihrem navigate! erhalten Sie auch jederzeit Unterstützung auf Ihrem Lernweg.

Neben fachlichen Kompetenzen lernen Sie auch, in transdisziplinären Teams zu arbeiten und mit anderen Fachgruppen wie Forschung, Marketing oder Produktion zu kommunizieren.

Der Studiengang Data Science ist konsequent auf den Kompetenzerwerb fokussiert und daher nicht nach klassischen Modulen (Vorlesungen) organisiert. Folgende Themen werden im Rahmen des Studiums behandelt:

Der Studiengang Data Science folgt einem komplett neuen Ausbildungskonzept: Sie passen das Studium inhaltlich, örtlich und zeitlich Ihren persönlichen Vorlieben an.

Zum neuen Ausbildungskonzept

Wie muss ich mir das Eintrittsassessment vorstellen?
Das Eintrittsassessment ist keine inhaltliche Prüfung, sondern eine Eignungsabklärung für die Art von Lernen und Studium, wie sie im BSc Data Science vorgesehen ist. Das Ziel ist es also nicht, spezifisches Fachwissen unter Beweis zu stellen, sondern sich gegenseitig kennenzulernen. Durch die Art der Übungen und den Austausch untereinander können Sie zudem herausfinden, was für eine Art Studium Sie erwartet und gleichzeitig können wir klären, ob Sie zu der Art des Lernens passen, die in diesem Studium vorgesehen ist.

Was wird am Eintrittsassessment untersucht?
Untersucht wird eine bestimmte Anzahl an Schlüsselkompetenzen, welche einen wesentlichen Einfluss auf den Erfolg des Studiums haben werden. Folgende Aspekte sind am Assessment-Tag zentral:

• Motivation sich weiterzuentwickeln
• Zusammenarbeit leben
• Strukturiert vorgehen
• Analysieren & entscheiden

Was geschieht nach dem Eintrittsassessment?
Das Ergebnis, ob Sie definitiv zum Studium zugelassen werden, wird Ihnen in der Folgewoche des Eintrittsassessments mitgeteilt. Zusätzlich erhalten Sie ein persönliches Feedback mit einer kurzen Einschätzung zum Assessment. Dies ist vergleichbar mit der Auswertung eines Tests, wie Sie ihn typischerweise bei der Berufsberatung machen.

Wie lang dauert das Studium?
Die Regelstudiendauer beträgt im Vollzeitmodus drei Jahre, bzw. 6 Semester. Im Teilzeitmodus müssen sie mit 4 bis 5 Jahren rechnen. Maximal dürfen 12 Semester, also 6 Jahre, in Anspruch genommen werden. Pausierte Semester werden dabei nicht mit eingerechnet. Studierende, die bei Studienbeginn schon relevante Vorkenntnisse besitzen, können das Studium auch in kürzerer Zeit absolvieren.

Ist ein Teilzeitstudium möglich und wie sieht ein solches aus?
Der BSc Data Science kann im Teilzeitstudium absolviert werden. Da ein Bachelor-Abschluss 180 ECTS beinhaltet, bedeutet das, dass sie pro Semester weniger als 30 ECTS einschreiben. Wir empfehlen, ein Mindestpensum von 50% fürs Studium einzuplanen, also im Durchschnitt nicht weniger als 15 ECTS einzuschreiben. Teilzeit und Vollzeit können Sie beliebig für jedes Semester anpassen.

Gibt es die Möglichkeit berufsbegleitend zu studieren und was ist der Unterschied zum Teilzeitmodell?
«Berufsbegleitend» bedeutet in unserem Jargon, dass wir Ihnen garantieren, dass Sie das Studium in 8 Semestern abschliessen können, und alle Präsenzzeiten auf nur zwei (regelmässigen) Tagen verteilt durchgeführt werden. Das ermöglicht Ihnen nebenbei einer Arbeit mit einem 60%-Pensum nachzugehen. Die Option «berufsbegleitend» wird im Moment nicht angeboten.
Im «Teilzeitmodell» können Sie nebenbei auch arbeiten, aber wir garantieren Ihnen keine speziell organisierten Stundenpläne und keine Studiendauer von 8 Semestern. Wir empfehlen im Teilzeitmodell in unserem Studiengang ein Mindestpensum von 50% für das Studium zu investieren. Der BSc Data Science kann im Teilzeitstudium absolviert werden.

Gibt es Präsenzzeiten?
Das Studium kann grundsätzlich flexibel gestaltet werden, jedoch gibt es während jedem Semester unregelmässige, präsenzpflichtige Anlässe. Insgesamt ist pro Semester ca. 30% Präsenzzeit einzurechnen. Zudem sieht das Ausbildungskonzept vor, dass ein Grossteil der Aufgabenstellungen im Team mit anderen Studierenden bearbeitet werden. Dazu bietet Ihnen die Schule geeignete Lernräume und offene Zonen an. Sie dürfen sich aber natürlich auch ausserhalb der Schule mit Ihrem Team organisieren. Die Hauptsache ist, dass Sie sich zum regelmässigen Austausch treffen.

Die Unterschiede zwischen einem Studium in Data Science, Informatik und Wirtschaftsinformatik.

Mit der Zulassung werden die formalen Kriterien überprüft. Es gelten die in der Verordnung des WBF über die Zulassung zu Fachhochschulstudien (Stand 1. Mai 2018) festgehaltenen Bedingungen. Grundlagen für prüfungsfreie Zulassung:

• Berufsmaturität mit einer der Studienrichtung verwandten beruflichen Grundbildung oder einer mindestens einjährigen Arbeitswelterfahrung
• Eidgenössische oder eidgenössisch anerkannte Maturität mit einer mindestens einjährigen Arbeitswelterfahrung
• Andere Ausbildungsgänge, deren Abschluss mit einer Berufsmaturität oder einer eidgenössisch anerkannten Maturität vergleichbar sind mit einer mindestens einjährigen Arbeitswelterfahrung.

Grundlagen für die Aufnahme mit Aufnahmeprüfung:

• Andere Ausbildungsgänge mit einer mindestens dreijährigen Ausbildung auf Sekundarstufe II mit einer mindestens einjährigen Arbeitswelterfahrung

Mit dem Eignungsfeststellungsverfahren wird beurteilt, ob die zukünftigen Studierenden die notwendigen Voraussetzungen zum erfolgreichen Durchlaufen des Studiums haben. Diese Beurteilung ist für den Studiengang Data Science wichtig, weil das Ausbildungskonzeptkonzept überdurchschnittliche Eigeninitiative erfordert. Eingang in die Eignungsfeststellung finden insbesondere folgende Aspekte:

• Selbständige Arbeitsweise
• Teamfähigkeit
• Kreativität
• Affinität für Zahlen

Die Eignungsfeststellung findet am 27. März statt.

Zum Studium aufgenommen werden Studierende, welche die formalen Zulassungsbedingungen erfüllen und deren Eignung im Rahmen der Eignungsfeststellung positiv beurteilt wurde. Die Aufnahme erfolgt unter dem Vorbehalt der vorhandenen Studienplätze gemäss Regelung der Studienplatzbegrenzung der FHNW.

Für einen optimalen Studienstart bieten wir verschiedene Vorbereitungskurse in Mathematik, Physik, Programmieren oder Sprachen an. Mehr Informationen zu den Vorbereitungskursen.

Weitere nützliche Informationen rund ums Studium an der Hochschule für Technik FHNW finden Sie in der Übersicht.