Data Science. Salzburg. Austria.

"Being more than just a sum of existing subjects,
the new field of Data Science provides
a modern synthesis of key disciplines,
driven by today's research questions,
and driving the world of tomorrow."

2017
Das menschliche Genom mit allen 3 Milliarden Basenpaaren kann kommerziell sequenziert werden.
Jeden Tag werden mehr als 200 Milliarden Emails versandt.
Jeder Flug produziert 20 TB = 20 Billionen Datenbytes pro Stunde.
Mehr als 10 Billiarden = 10 000 000 000 000 000 Datenbytes werden weltweit jede Minute erzeugt.


Sie lieben die Faszination, relevante Information aus großen Daten zu ziehen? Sie denken innovativ? Sie programmieren gerne? Dann ist der Masterstudiengang Data Science genau das Richtige für Sie.

Data Science: CareerCast Best Job 2016!
Salzburg: Die attraktivste Stadt zum Studieren in Österreich, und eine der Top 10 – Studienadressen in Europa (s.u.).
Data Science in Salzburg: Shaping the future. While enjoying the present.

Online Voranmeldung für Sommer 2017: seit 1. Januar 2017 über die Seiten der Studienabteilung der Universität Salzburg
Studienorganisation Salzburg
Masterstudium Data Science

Parallel zur Einführung des Masterstudiums Data Science bietet die Universität Salzburg ab Wintersemester 2016 auch die Möglichkeit, im Bereich Data Science zu promovieren und hat das Doktoratskolleg Statistics and Applied Data Science eingerichtet. Je nach Dissertationsthema können Dissertanten dabei ein Doktorat in den Naturwissenschaften oder in den technischen Wissenschaften erwerben.

Quelle: Tourismus Salzburg

Was macht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist ist fit in Statistik und Informatik, ist ein guter Teamplayer, und versteht es, trotz vieler Details das große Ganze nicht aus den Augen zu verlieren. Der Data Scientist von heute muss dazu zunächst genau verstehen, wo die Daten herkommen, aus denen er/sie Informationen extrahieren soll. Dazu ist es ganz wesentlich, mit den entsprechenden Fachkollegen aus verschiedenen Bereichen eine gute Kommunikationsbasis zu haben, eine gemeinsame Fachsprache zu beherrschen. Nach Klärung der Herkunft und des zugrundeliegenden Generierungsprozesses der Daten werden selbige unter Verwendung statistischer Techniken state-of-the-art analysiert. Die so erhaltenen Resultate werden in verständlicher und übersichtlicher Weise aufbereitet und präsentiert. Es gilt also, einen Bogen von Rohdaten zu Information, von Information zu Wissen, und von Wissen zum Treffen fundierter Entscheidungen zu schlagen. Der Data Scientist von heute spielt hier eine zentrale Rolle.

What is a Data Scientist?

Warum Data Science?

Hinter dem Begriff steckt eine auf dem Arbeitsmarkt stark nachgefragte Mischung aus Kenntnissen in traditioneller angewandter Statistik, Data Analytics, Business Analytics, Business Intelligence, vielen Bereichen der Informatik, sowie auch rechtlichen und ethischen Grundlagen. Erfolgreiche Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiums Data Science haben exzellente, spannende berufliche Aussichten. Schon 2012 hatten mehr als 90% der Fortune 500 Data Science Initiativen auf den Weg gebracht. Bereits existierende Data Science Teams großer Firmen werden personell auf ihr Vielfaches aufgestockt. In Anbetracht der Tatsache, dass das Datensammeln in vielen Technologiebereichen schon quasi automatisiert vor sich geht (Stichwort process mining) und noch dazu finanziell unaufwändig ist, Experten, die in der Lage sind, die gesammelten Daten analytisch sauber auszuwerten, jedoch vergleichsweise rar sind, ist davon auszugehen, dass der Bedarf an Data Scientists nicht nur ungebrochen ist, sondern in naher Zukunft sogar noch stark steigen wird.

Derzeit erleben wir eine Revolution von Data Mining und "Big Data" zu einem immer mehr auf quantitativen Methoden fußenden Wissenschafts- und Forschungsbetrieb – dass dadurch auch grundlegende gesellschaftlich relevante ethische und rechtliche Fragen aufgeworfen werden und Qualität und Reproduzierbarkeit der verwendeten Methoden im Mittelpunkt stehen, ist logische Konsequenz. Unsere Gesellschaft benötigt dringend Personen, die Nutzen und Grenzen des Sammelns und Analysierens von Daten verstehen und in der Lage sind, das positive Potenzial der in Daten latenten Information fundiert einzuschätzen und dem Allgemeinwohle dienlich nutzbar zu machen.

Warum Data Science in Salzburg?

Internationale Studierende wählen die Wissensstadt Salzburg regelmäßig zur attraktivsten Stadt zum Studieren in Österreich, und zu einer der Top 10 – Studienadressen in Europa. Warum?
Studieren in Salzburg heißt Studieren in einer traumhaften Umgebung. Salzburg ist bekannt als Festspielstadt, als Mozartstadt, als Stadt mit außergewöhnlich vielseitigen und attraktiven Freizeit- und Kulturangeboten. Salzburgs berühmte Altstadt mit einem Ensemble barocker Bauten gehört seit 1996 zum Weltkulturerbe der UNESCO. Die Festung zählt zu den meistbesuchten Sehenswürdigkeiten Österreichs. Nach getaner Arbeit kann man z.B. von unseren Institutsgebäuden aus kurze oder ausgedehnte Jogging- oder Bike-Touren im Salzach-Tal oder auf die umliegenden Berge machen, oder im 400m von der Uni entfernten Freibad eine Runde schwimmen.

Und das akademische Umfeld?
Das wird von Studierenden als motivierend dynamisch empfunden. Ein ausgezeichnetes Betreuungsverhältnis und die oft familiär-persönliche Atmosphäre in den Fachbereichen unterscheidet Salzburg von den Massen-Unis der großen Städte. Qualität ist hier ganz groß geschrieben. Unter den Top-Wissenschaftlern, die sich in der Data Science Initiative zusammengefunden haben, gibt es auch zahlreiche junge Professorinnen und Professoren, die sich engagiert um ihre Studierenden kümmern und die in den letzten Jahren gemeinsam die Universität Salzburg als erstklassige Adresse in der internationalen Wissenschaftsszene etabliert haben. Und da man hier auch über Fachbereichsgrenzen hinaus gerne zusammen forscht, ist Salzburg ein idealer Ort, um interdisziplinär zu arbeiten.

Voraussetzungen

Mit einem abgeschlossenen Bachelorstudium der Mathematik oder der Informatik/Computerwissenschaften ist ein Einstieg in das Masterstudium Data Science direkt möglich. Absolventen und Absolventinnen anderer Bachelor Studiengänge müssen (ggf.), bei nicht Gleichwertigkeit des Studiengangs, Grundlagen-Lehrveranstaltungen in Bereichen der Mathematik, der Statistik und der Informatik im Ausmaß von höchstens 40 ECTS nachholen.

Wenn Sie Fragen zu Ihren Zugangsvoraussetzungen für das Masterstudium Data Science haben, dann melden Sie sich bitte bei uns!

Anmeldefrist

Die onlineVORANMELDUNG für Sommer 2017 beginnt am 1. Januar 2017 und endet am 30. April 2017.

Anmeldeverfahren

Ab 1. Januar 2017 einfach über die Seite der Studienabteilung online voranmelden.
Anmelden

Praktika

Für angehende Data Scientists ist – nicht nur als Vorbereitung auf die Arbeitswelt sondern insbesondere auch um die Einsetzbarkeit gelernter Verfahren und Techniken hautnah zu erleben – unerlässlich, praktisch und mit realen Daten zu arbeiten, und auch die Prozesse zu verstehen, durch welche die diese Daten produziert werden. Data Science soll nicht in abstrakten akademischen Luftschlössern, losgelöst von der Realität, betrieben werden. Daher ist ein Industriepraktikum im Verlaufe des Masterstudiums Data Science nicht nur empfohlen, sondern sogar verpflichtend. Es bestehen Kooperationen mit Unternehmen, Behörden und anderen Organisationen, die an Data Science interessiert sind und zum Teil auch selbst Praktikumsplätze zur Verfügung stellen können.

Mögliche Semesterpläne
Curriculum

Mitteilungsblatt

Data Science Faculty

Nikolaus Augsten ist Professor für Datenbanksysteme am Fachbereich für Computerwissenschaften der Universität Salzburg. Er studierte Telematik an der TU Graz und promovierte 2008 an der Universität Aalborg in Dänemark. Bevor er 2013 an die Universität Salzburg kam, war er Forscher an der Freien Universität Bozen, Italien. Forschungsaufenthalte führten Ihn 2005/2006 an die Washington State University, USA, und 2010/2011 an die TU München.

In seiner Forschung interessiert sich Augsten für technische Problemstellungen im Zusammenhang mit der effizienten Speicherung, Aktualisierung und Abfrage von großen Datenmengen. Sein besonderes Interesse gilt sogenannten Ähnlichkeitsanfragen, die keine exakte Antwort erwarten sondern sondern einen gewissen Spielraum zulassen. Seine Forschung ist durch konkrete Anwendungsfälle motiviert und resultieren in neuen Algorithmen, die implementiert und an der ursprünglichen Anwendung getestet werden.

Mehr als ein Dutzend seiner Arbeiten wurden in den renommiertesten Fachmedien der Datenbankforschung veröffentlicht und er ist der Erstautor eines Artikels, der 2010 mit dem Best Paper Award der IEEE International Conference on Data Engineering in Long Beach, CA, unter mehr als 500 Einsendungen ausgezeichnet wurde. Augsten ist Assoziierter Editor des VLDB Journal und dient regelmäßig in den Programmkomitees der wichtigsten, internationalen Fachtagungen im Datenbankbereich.

Warum bin ich von Data Science fasziniert?
"Data Science erfordert den Umgang mit großen Datenbeständen. Diese müssen effizient gespeichert und abgefragt werden. Viele traditionelle Techniken sind jedoch nicht gerüstet für das Ausmaß der Daten oder die speziellen Anforderungen, die Data Science Anwendungen an Datenbanksysteme stellen. Ich finde es eine faszinierende Herausforderung, diesem Mangel zu begegnen und mit neuen Techniken und Systemen das Fundament für innovative Data Science Anwendungen zu schaffen."


Arne Bathke wurde in Hamburg geboren und ist in Norddeutschland und Norwegen aufgewachsen. Er studierte Mathematik in Göttingen, absolvierte Studienaufenthalte in Italien und den USA und promovierte 2000 zum Dr. rer. nat. Nach seiner Promotion hat er 11 Jahre lang in den USA als Statistik Professor an der University of Kentucky gearbeitet und u.a. dort ein statistisches Beratungszentrum sowohl aufgebaut als auch geleitet.

Einerseits arbeitet Arne Bathke an der Entwicklung und Evaluierung neuer statistischer Methoden und hat dazu eingeladene Vorträge, Vorlesungen und Workshops auf fünf Kontinenten gehalten. Andererseits liegt sein Interesse in der Anwendung und Verbesserung statistischer Verfahren in interdisziplinären Kooperationen mit Kollegen aus anderen Fachgebieten von Medizin und Biologie bis Ökonomie. Ungefähr die Hälfte seiner mehr als 50 in internationalen Zeitschriften erschienenen Publikationen resultiert aus derartigen Kooperationen.

Arne Bathke wurde u.a. vom Bürgermeister zum "Henry Clay Ambassador" der Stadt Lexington (Kentucky) für sein ziviles Engagement ernannt und er hat zwei universitätsweite Preise für Exzellenz in der Lehre erhalten. Des Weiteren ist er im Vorstand der Österreichischen Statistischen Gesellschaft (ÖSG) und im Beirat der International Biometric Society - Region Österreich-Schweiz (IBS-ROeS).

Warum bin ich von Data Science fasziniert?
"Es ist spannend, die verborgenen Strukturen in komplexen Daten zu finden. Und weil Data Science heutzutage schon an vielen Stellen eine zentrale Rolle spielt, haben wir die Gelegenheit, nicht nur unsere eigene wissenschaftliche Methodik voranzubringen, sondern in interdisziplinären Teams mit bemerkenswerten Forschern aus den verschiedensten Fachgebieten zu arbeiten und von den Kolleginnen und Kollegen etwas über deren eigenes Fach zu lernen."


Thomas Blaschke studierte in Salzburg zunächst Geographie und dann Geoinformatik – was früh seine Leidenschaft wurde. Nach Promotion und PostDoc Aufenthalten u.a. in Großbritannien wurde er 2001 Professor für Geographie und Geographische Informationssysteme in Tübingen. Zunächst in Verbindung mit einer Stiftungsprofessur und der Leitung des Research Studio iSPACE über 10 Jahre wechselte er zurück an die Universität Salzburg, wo er die Geoinformatik in Forschung und Lehre vertritt und das Doktoratskolleg Geographic Information Science leitet.

Geoinformatik ist ein prominentes und naheliegendes Überlappungsgebiet von Data Science – oder vielleicht auch Teil dessen. Aus der Faszination, dass man computergestützt Karten erstellen und viele Fragen des "Wo ist was?" und "Was ist wo?" beantworten kann, entwickelten sich immer mehr Geodateninfrastrukturen, Portale und komplexe Anwendungen der Analyse, Modellierung und Simulation.

Warum bin ich von Data Science fasziniert?
"Ich habe mir viele der Methoden, die ich brauche, z.T. mühsam im Laufe des Berufslebens angeeignet. Ich würde mir im Nachhinein wünschen, dass es ein solches Studium schon zu meiner Studentenzeit gegeben hätte!"


Nach dem Mathematik Studium an der Technischen Universität Wien und nachfolgender Promotion mit Schwerpunkt Stochastik war Ass.-Prof. Wolfgang Trutschnig Associate Researcher im European Centre for Soft Computing (Nordspanien) und hat dort insbesondere diverse angewandte Drittmittelprojekte mit Firmen geleitet.

Zusätzlich zu seinem eher theoretisch orientierten Forschungsschwerpunkt in der stochastischen Modellierung von Abhängigkeiten arbeitet Wolfgang Trutschnig gerne in teils interdisziplinären Projekten im Umfeld der angewandten Statistik, des Data Mining und des Automatic Reporting, und hat über die letzten mehr als 10 Jahre viel Erfahrung mit breit gestreuten Kooperationspartnern gesammelt (Telekommunikationssparte, Finanz- und Versicherungssektor, Lebensmittelbranche, Gesundheitswesen, etc.).

Warum bin ich von Data Science fasziniert?
"Ich durfte in zahlreichen Fällen miterleben, was mit fachkundiger und problemadäquater Datenanalyse alles möglich ist."


Martin Weichbold studierte Soziologie und Politikwissenschaft und hat sich 2005 an der Universität Salzburg für Soziologie und empirische Sozialforschung habilitiert, wo er seither als außerordentlicher Professor am FB Politikwissenschaft und Soziologie tätig ist. Darüber hinaus engagiert er sich in nationalen und internationalen Netzwerken und Organisationen zu Methodik und Methodologie empirischer Sozialforschung. Sein wissenschaftliches Interesse gilt der Gewinnung von Daten in den Sozialwissenschaften, sei es durch Umfragen oder durch andere Methoden der empirischen Sozialforschung. Zahlreiche Publikationen, Herausgeberschaften aber auch Drittmitttelprojekte beschäftigten sich unterschiedlichen Aspekten, einen zentralen Fokus bildet aber jeweils die Frage, wie eine hohe Qualität sozialwissenschaftlicher Daten sichergestellt werden kann.

Warum bin ich von Data Science fasziniert?
"Es scheint, dass wir von einer Datenflut überrollt werden. Sich von der Fülle der Daten nicht blenden zu lassen, sondern immer zu fragen: Was sagen diese Daten eigentlich aus? Wofür stehen sie? halte ich für eine zentrale Aufgabe einer wissenschaftlichen Herangehensweise. Dann aber können wir faszinierende Einblicke in die Gesellschaft - oder einen anderen Bereich - gewinnen."


Charlotte Werndl ist Professorin für Logik und Wissenschaftstheorie und Visiting Professor an der London School of Economics. Sie studierte Philosophie und Mathematik mit Schwerpunkt Statistik in Salzburg. Danach ging sie an die Universität Cambridge, um dort ihr Doktorat in Philosophie abzuschließen. Es folgte ein Postdoc an der Universität Oxford, bevor sie nach Salzburg zurückkehrte, für mehrere Jahre (erst als Assistant Professor und dann als Associate Professor) am Department of Philosophy, Logic and Scientific Method an der London School of Economics.

Charlotte Werndls Forschungsschwerpunkte liegen in der Philosophie der Statistik, der Philosophie der Klimawissenschaften und den Grundlagen der statistischen Mechanik. Sie hat zahlreiche Publikationen in den besten Journalen ihres Gebietes und ist eine international führende Forscherin. Dies schlägt sich auch in ihrer Tätigkeit als Editor für die Journale "Philosophy of Science" und "Review of Symbolic Logik" nieder. Für Exzellenz in der Forschung erhielt sie 2011 den Cushing Memorial Prize in History and Philosophy of Physics.

Warum bin ich von Data Science fasziniert?
"Data Science wirft viele grundlegende konzeptionelle und ethische Fragestellungen auf, etwa inwieweit die Privatsphäre im Internet geschützt werden soll und kann und ob das klassische statistische Hypothesentesten wirklich eine gute Methode ist, um Hypothesen zu testen. Diese Fragen interdisziplinär zu behandeln, ist gleichzeitig ungemein wichtig und spannend."


Hannes Winner ist Professor für Volkswirtschaftslehre an der Universität Salzburg, ständiger wissenschaftlicher Konsulent am Österreichischen Institut für Wirtschaftsforschung (WIFO) und Research Fellow am Centre for Business Taxation an der Oxford University. Er studierte in Innsbruck Volkswirtschaftslehre und verbrachte mehrere Auslandsaufenthalte, u.a. an der London School of Economics und dem Europäischen Hochschulinstitut (EUI) in Florenz. Seine Forschungsinteressen beziehen sich auf die Finanzwissenschaft, die Gesundheitsökonomik und die angewandte Ökonometrie. Seine Forschungsergebnisse wurden in renommierten internationalen Fachzeitschriften publiziert, u.a. Journal of Public Economics, Journal of International Economics oder European Economic Review.

Die Ökonometrie ist ein Teilbereich der Volkswirtschaftslehre. Sie liegt an der Schnittstelle zur Statistik, wobei die Ökonometrie eine eigene, fachspezifische Theoriebildung betreibt. Anderseits spielt die ökonomische Anwendung eine zentrale Rolle, weshalb sich auch die Teildisziplin der angewandten Ökonometrie herausgebildet hat.

Warum bin ich von Data Science fasziniert?
"Empirisch zu arbeiten, eröffnet einen neuen, faszinierenden Blick auf wirtschaftliches Geschehen. Eine immer leistungsfähigere Computer-Hard-/Software erlaubt es, zunehmend größere Datenmengen von Individuen zu verarbeiten ("big data"). Das erfordert ein fundiertes methodisches Wissen und macht Spaß!"

Industriepartner und andere Kooperationspartner (Auswahl)

Industriellenvereinigung Salzburg
Blumatix Consulting
Eurofunk Kappacher
Hervis
Liebherr
Wissen:stadt Salzburg
Land Salzburg
Salzburger Landeskliniken
Stiftung Mozarteum Salzburg

Medien
Kontakt

Beatrice Haring, Sekretariat des Fachbereichs Mathematik,
http://www.uni-salzburg.at/index.php?id=25345

Arne Bathke, Vorsitzender der Curricularkommission Data Science,
http://bathke.sbg.ac.at

Victoria Racher, Studierendenvertretung Mathematik,
victoria.racher@stud.sbg.ac.at

Beratung:
Montag 08:30 - 10:00 14:15 - 15:15
Dienstag 15:00 - 17:00
Mittwoch 08:30 - 11:00 13:00 - 16:00
Donnerstag 14:00 - 15:00
Im Raum der StudienassistentInnen (Fachbereich Mathematik 1.032).
Bitte vorher um kurze Kontaktaufnahme, am besten per Email: victoria.racher@stud.sbg.ac.at
Impressum
Universität Salzburg
Studiengang Data Science
Hellbrunnerstraße 34
5020 Salzburg

Vertreten durch:
Arne Bathke, Universität Salzburg

Kontakt:
Telefon: +43. 662. 8044.5312
E-Mail: Arne.Bathke@sbg.ac.at

Haftung für Inhalte

Wir sind bemüht unsere Homepage mit möglichst richtigen sowie aktuellen Inhalten zu gestalten, dennoch können wir nicht die Korrektheit und die Vollständigkeit aller auf dieser Homepage bereitgestellten Informationen garantieren. Sämtliche Inhalte und Dokumente, die auf unserer Homepage bereitgestellt sind, dienen ausschließlich der Information und besitzen daher keinen Rechtsanspruch.

Haftung für Links

Unser Angebot beinhaltet Links zu externen Webseiten Dritter, auf deren Inhalte wir keinen Einfluss haben. In Folge dessen können wir für diese fremden Inhalte auch keine Gewähr übernehmen. Es haftet alleine der Anbieter der betreffenden Seite für fehlerhafte, rechtswidrige und/oder unvollständige Inhalte sowie durch die Nutzung verursachten Schäden. Die verlinkten Seiten wurden zum Zeitpunkt der Verlinkung auf mögliche Rechtsverstöße überprüft. Zum Zeitpunkt der Verlinkung waren keine rechtswidrigen Inhalten erkennbar. Eine permanente inhaltliche Kontrolle der verlinkten Seiten ist jedoch ohne konkrete Anhaltspunkte einer Rechtsverletzung nicht zumutbar. Bei Bekanntwerden von Rechtsverletzungen werden wir derartige Links umgehend entfernen.