Stand: 02.07.2021
Data Science and Business Analytics
- Wichtiger Hinweis:
Keine Frist mehr verpassen mit dem ÖH Reminder
Nach der Zulassung Studienbeihilfe beantragen - für das Sommersemester: 20. Februar - 15. Mai Mehr für dich! oeh.ac.at/studienbeihilfe
- Hochschule:
- FH St. Pölten (FH St. Pölten)
St. Pölten, Niederösterreich - Studienart:
- Bachelorstudium
- Studienkennzahl:
- 0834
- Mindeststudiendauer:
- 6 Semester
- ECTS:
- 180
- Studiengang:
- Link zum Studienganghttps://www.fhstp.ac.at/de/studium-weiterbildung/informatik-security/data-science-and-business-analytics
- Studienplan:
- Link zum Studienplanhttps://www.fhstp.ac.at/de/studium-weiterbildung/informatik-security/data-science-and-business-analytics/studieninhalte
- Anmeldefrist:
Bewerbungsfrist für das Studienjahr 2021/22:
- bis spätestens 10.6.2021
- Voraussetzungen:
Hochschulreife (Matura, Studienberechtigungsprüfung, Berufsreifeprüfung, einschlägige berufliche Qualifikation mit Zusatzprüfungen) Aufnahmeverfahren Fachhochschulen
- Studieren ohne Matura:
- Studienberechtigungs- und Berufsreifeprüfung
- Studieren ohne Matura an der FH St. Pölten
Mögliche Zugänge
- Studienberechtigungsprüfung
- Berufliche Qualifikation mit Zusatzprüfung
- Berufsreifeprüfung
- Gebühr:
- Studiengebühren im Umfang von €363,36 plus €20,20 Beitrag Interessensvertretung pro Semester
- Zusatzinfo:
- Berufsermöglichendes Vollzeitstudium: Geblockte Präsenzzeiten an drei Wochentagen sowie ein Distance Learning Block (abends an einem weiteren Tag) ermöglichen Beruf und Studium zu vereinen.
- Ab dem 5. Semester wird die geblockte Präsenzzeit um einen weiteren Tag reduziert.
- Studieninhalt:
- Data Science
- Wirtschaft & Recht
- Informatik
- Internationales Projektsemester
- Vertiefung im Wahlmodul
- Bachelorarbeiten
- Berufspraktika
- Spezialisierungen:
Da Datenspezialistinnen und -spezialisten ihre Analysen immer in einem bestimmten Kontext durchführen, ermöglicht das Studium eine Spezialisierung in einem wählbaren Anwendungsgebiet (z. B.: Marketing, Gesundheit, Medien, Sicherheit, Produktion). Dort setzet man sich mit den wichtigsten Grundlagen des Fachbereichs auseinander und erhält ein Grundverständnis für häufige Problemstellungen.
- Berufsmöglichkeiten:
- Big Data Consultant
- Business Analyst
- Business Intelligence Specialist
- Customer Data Analyst
- Data Engineer
- Data Mining Manager
- Data Quality Manager
- Data Scientist / DatenspezialistIn
- Finance Analyst / Financial Data Analyst
- Health-AI Specialist
- InnovationmanagerIn
- MarketingstrategIn
- Machine Learning Engineer
- Security Specialist
- Web-AnalytikerIn
- Marketing and Sales Analyst
- Studienvertretung:
- Weiterführende Tags:
- Farben:
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