Expertin oder Experte für Künstliche Intelligenz werden
Eckdaten
Abschluss
Bachelor of Science FHNW in Data Science
ECTS-Punkte
180
Studienbeginn
Februar 2025
Anmeldeschluss
Mi, 15.1.2025
Studienmodus
Flexibel und individualisiert. Vollzeit und Teilzeit
Ort
Brugg-Windisch
Studienbeginn Februar 2025: Wir empfehlen eine frühzeitige Anmeldung bis 15. Januar. Studienbeginn September 2025: Wir empfehlen eine frühzeitige Anmeldung bis 31. Mai.
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
Unsere einzigartige New-Learning-Studienform ermöglicht es dir, dich flexibel, selbstgesteuert und vernetzt auf das Berufsleben vorzubereiten.
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.
Unser Ziel ist es, dich ganzheitlich auf deinen zukünftigen Alltag als Data Scientist vorzubereiten. Wenn alle unsere Studierenden beruflich erfolgreich und zufrieden sind, sind wir es auch.
Du erwirbst bei uns viel Data-Science-Kompetenz und lernst, wie man Künstliche Intelligenz entwickelt, von A bis Z und ohne Kompromisse. Du lernst aber auch alles andere, was für einen erfolgreichen und erfüllten Berufsalltag wichtig ist: Herausforderungen erkennen und meistern, die richtigen Fragen stellen, Kreativität, kritisches Denken, richtig kommunizieren und zusammenarbeiten.
Wie erreichen wir das? Wir haben ein breit gefächertes Curriculum mit vielen Anwendungsmodulen. Aber es kommt nicht nur darauf an, was du lernst, sondern auch wie du lernst: Unsere neue Studienform stellt dich in den Mittelpunkt, gibt dir Flexibilität und die Möglichkeit, deine eigenen Interessen in das Studium einzubringen. Sie erlaubt dir, du selbst zu sein – die wichtigste Voraussetzung, um dich mit Freude auf deine persönlichen Ziele hin zu entwickeln.
Wir sind der Studiengang für neugierige Menschen, die im 21. Jahrhundert etwas bewegen wollen.
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.
Ab dem ersten Semester befasst du dich mit praxisorientierten, interdisziplinären Challenges und Projekten aus Forschung und Wirtschaft – denn Wissen allein reicht nicht, man muss es auch anwenden können. Erfahre mehr über die praxisnahen Projekte und Challenges.
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!
Willkommen in der Welt der Daten und der künstlichen Intelligenz
In unserem Bachelor-Studiengang Data Science lernst du die Programmierung in Python und R, Statistik, Datenanalyse und -visualisierung und tauchst in Machine Learning, Deep Learning und Reinforcement Learning ein. Du wirst mit Anwendungen wie Natural Language Processing, bild- und signalbasiertem Deep Learning, sozialer Netzwerkanalyse und Recommender Systems vertraut.
Du erlernst den Umgang mit Datenbanken, Cloud Services und High Performance Computing und kannst effiziente Machine Learning Algorithmen entwickeln. Du erwirbst die Fähigkeit, deine Arbeit als Data Scientist auf wirtschaftliche oder gesellschaftliche Fragestellungen anzuwenden und rechtlich und ethisch einzuordnen.
Aber Fachkompetenz allein reicht nicht. Wir unterstützen dich bei der Entwicklung deiner 21st Century Skills: Kommunikation, kritisches Denken, Kreativität, Zusammenarbeit und helfen dir durch individuelles Coaching, deine Selbst- und Sozialkompetenz zu stärken. Und – last but not least – eignest du dir das wichtigste Werkzeug in einer sich schnell verändernden Welt an: Du lernst, selbstgesteuert zu lernen und dich kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Nach deinem Abschluss bist du bereit, dich den Herausforderungen des Data-Science-Zeitalters zu stellen. Bist du bereit, die Welt der Daten zu erobern?
Flexibles Curriculum
Der Studiengang besteht aus elf Modulgruppen, die du alle absolvieren musst. Mit welchen Modulen du das machst, ist uns egal, denn wir haben keine Pflichtmodule ( ausser der Bachelor-Thesis). Es gibt keinen regulären Semesterplan, du entscheidest, welche Module du wann belegst. Du kannst auch wählen, welche Modulgruppe du stärker gewichten möchtest, 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 Credits anrechnen lassen.
Grundsätzlich kannst du dein Studium flexibel gestalten. Die Studienform sieht jedoch vor, einen Grossteil der Aufgabenstellungen gemeinsam mit anderen Studierenden zu bearbeiten, um regelmässig mit- und voneinander zu lernen. Dazu stehen dir 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 dir 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 Credits 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 Credits 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 Credits 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 Teilzeitstudium 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 800.– 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.
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.
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.
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 folgende Spezifikationen zu berücksichtigen: 16 GB Ram, 512 SSD, 4 CPU Cores, eine gute GPU. Im Zweifelsfall: schreibe uns eineE-Mail.
Im Laufe des Studiums kannst du bei Bedarf über dasProjekt Neptunvergünstigte Geräte kaufen.
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 deine 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, empfehlen wir dir den Besuch des Moduls Fachcoaching Kommunikation Englisch.
Alle weiteren Informationen zur Vereinbarkeit, Barrierefreies studieren, Militär, Stipendien, usw. findest du in den FAQs der Hochschule für Technik