Master in Datenwissenschaft
Trento, Italien
DAUER
2 Years
SPRACHEN
Englisch
TEMPO
Vollzeit
BEWERBUNGSSCHLUSS
06 Mar 2025
FRÜHESTES STARTDATUM
Sep 2025
AUSBILDUNGSKOSTEN
EUR 4.500 / per year *
STUDIENFORMAT
Auf dem Campus
* EU 340€-3400€ (Gebührenspanne basierend auf persönlichem Einkommen und Verdienst) | Nicht-EU: 1.000 €–4.500 € (Gebührenspanne basiert ausschließlich auf der Leistung, d. h. der Punktzahl bei der Bewerbungsbewertung)
Einführung
Der Master ist ein multidisziplinärer Abschluss, der gemeinsam von folgenden Organisationen an der University of Trento angeboten wird:
- Abteilung für Mathematik
- Institut für Informationstechnik und Informatik
- Abteilung für Wirtschaft und Management
- Institut für Psychologie und Kognitionswissenschaft
- Fakultät für Wirtschaftsingenieurwesen
- Institut für Soziologie und Sozialforschung
- CIMEC - Zentrum für Geistes- / Gehirnwissenschaften
- und von FBK - Fondazione Bruno Kessler
Ziele
Der abteilungsübergreifende Masterstudiengang Data Science bildet Studierende zu Datenanalyseexperten mit ausgeprägten transversalen Fähigkeiten und der Fähigkeit aus, in dynamischen und multidisziplinären Umgebungen mit theoretischen, methodischen und praktischen Kenntnissen in Informatik, Mathematik und Statistik sowie in einem oder mehreren Bereichen zu arbeiten der Kompetenzbereiche, die der Datenwissenschaft zugrunde liegen, wie z. B. Sozial-, Kognitions-, Wirtschafts-, Industriewissenschaften und Recht.
Bei der Ausbildung wird besonderes Augenmerk auf den Erwerb von Know-how und die Entwicklung von Soft Skills gelegt. Bereits im ersten Jahr wird der Student gebeten, einer großen Gruppe von Kursen zu folgen, die Laboraktivitäten, interdisziplinäre Arbeitsgruppen und Fallstudien unter direkter Einbeziehung von Experten auf diesem Gebiet umfassen. Diese Fähigkeiten werden dann durch Praktika und Praktika in öffentlichen Einrichtungen, Forschungsinstituten, Labors sowie öffentlichen und privaten Unternehmen weiterentwickelt.
Ziel ist es, eine neue professionelle Persönlichkeit zu schaffen, die interdisziplinäres Wissen und zwischenmenschliche, kommunikative und organisatorische Fähigkeiten kombiniert und in der Lage ist, hochkarätige technische und / oder leitende Funktionen in hoch interdisziplinären Kontexten in den folgenden Bereichen zu übernehmen:
- Technologie, Fähigkeit, Projekte zu verwalten und innovative Lösungen im Bereich Informations- und IT-Systeme sowie Netzwerktechnologien unter Berücksichtigung kommerzieller, sozialorganisatorischer und regulatorischer Fragen anzuwenden;
- Unternehmensorganisatorisch: Fähigkeit, komplexe Organisationen mithilfe moderner Technologien zu steuern, beispielsweise im Bereich E-Commerce und webbasierter Dienste;
- Soziopsychoökonomisch, mit grundlegenden Fähigkeiten zur Gestaltung technologisch innovativer Lösungen in öffentlichen und privaten Institutionen, beispielsweise im Bereich E-Government und Marktforschung.
Am Ende des Kurses sind die Absolventen in der Lage, je nach Kompetenzbereich bereichsübergreifend in mehreren Abteilungen eines Unternehmens oder einer Verwaltung zu arbeiten und Daten in umsetzbare Informationen umzuwandeln. Durch die Besetzung der Rolle des Data Scientist in einer Organisation unterstützen Absolventen Führungsfunktionen mit den Informationen, die für fundierte Entscheidungen erforderlich sind. Dabei können sie mitunter Trends antizipieren und Chancen von großer wirtschaftlicher, sozialer, politischer oder ethischer Bedeutung ergreifen sowie Definitionen und Definitionen vornehmen Planung von Produktions-, Logistik- und Organisationsprozessen im privaten, öffentlichen und dritten Sektor. Abhängig von ihren Interessen können sie außerdem ihr Wissen über fortgeschrittene Themen im Bereich Data Science mit Anwendungen in bestimmten Kompetenzbereichen vertiefen und/oder fortgeschrittene technische Konzepte in den Bereichen Mathematik, Statistik und Informationstechnologie erkunden.
Der interfakultäre Charakter des Studiengangs ermöglicht es, Studierende mit unterschiedlichem Hintergrund aufzunehmen und ihnen ein stark interdisziplinäres Curriculum zu bieten. Das erste Jahr umfasst Kurse zur Integration der verschiedenen Kompetenzen und deckt die grundlegenden Disziplinen Informatik, Mathematik, Statistik sowie Sozial-, Psychologie- und Wirtschaftswissenschaften ab. Auf diese Einführungskurse folgen Kurse und Workshops zu relevanten Anwendungen der Data Science, insbesondere für die Sozial-, Psychologie- und Wirtschaftswissenschaften. Ein ausreichendes Angebot an optionalen Kursen und Workshops ermöglicht die Gestaltung von Kursen, die auf bestimmte Bereiche ausgerichtet sind. Dadurch wird den Studierenden, die einen Master-Abschluss in Data Science erwerben, ein kultureller, wissenschaftlicher und methodischer Hintergrund vermittelt, der ihnen den Zugang zu universitären Studiengängen nach der Master-Stufe (Master und Ph.D. der zweiten Stufe) ermöglicht.
Lehrplan
Der Master in Data Science ist in zwei Studiengänge gegliedert. Studierende belegen je nach ihrem bisherigen Studium einen der beiden Studiengänge.
- Das Curriculum A richtet sich an Studierende, die über einen Bachelorabschluss (Laurea) in Informatik, Mathematik, Physik, Statistik oder Ingenieurwissenschaften verfügen.
- Das Curriculum B richtet sich an Studierende, die über einen Bachelorabschluss (Laurea) in Soziologie, Wirtschaftswissenschaften oder Psychologie verfügen.
Jeder Lehrplan umfasst einen Arbeitsumfang von 120 CFU, der Pflichtkurse, Wahlkurse, Labore, Kurse zur freien Auswahl, eine Phase und eine Abschlussarbeit umfasst, wie im Detail beschrieben.
unten.
Die Schüler beider Lehrpläne sollten zusätzlich die folgenden Aktivitäten absolvieren:
- Wahlfach – 2. Jahr (6 CFU): Die Studierenden müssen 6 CFU aus einer Liste von Wahlfächern wählen, die rechtzeitig bekannt gegeben wird (weitere Informationen finden Sie in den Bestimmungen).
- Wahlpraktika – 2. Jahr (12 CFU): Die Studierenden müssen 12 CFU aus einer Liste mit Wahlpraktika wählen, die rechtzeitig bekannt gegeben wird (weitere Informationen finden Sie in den Bestimmungen).
- Frei wählbare Kurse (12 CFU): Die Studierenden müssen 12 freie Kreditpunkte aus den von der University of Trento angebotenen Kursen wählen. Die in den obigen Tabellen aufgeführten Kurse werden automatisch genehmigt. In allen anderen Fällen muss ein personalisierter Studienplan ausgefüllt und der Kommission zur Prüfung des Studienplans vorgelegt werden.
- Stadium (9 KBE).
- Diplomarbeit (18 KBE): Der Studiengang wird mit der Erörterung einer Originalarbeit unter Anleitung eines Betreuers abgeschlossen, die 18 KBE bereitstellt.
Programmergebnis
Der Absolvent mit Abschluss in Data Science:
- Ist in der Lage, die Herkunft und Eigenschaften der verarbeiteten Daten zu verstehen; kennt die mit den Lebensphasen der Daten verbundenen IKT-Technologien und ihre Leistungsgrenzen; kann den Fluss der Datengenerierung, -erfassung, -übertragung und des Datenzugriffs analysieren und verwalten; kann heterogene Archive statistischer und administrativer Daten verwalten und integrieren;
- Ist in der Lage, die Methoden und Techniken der Sozialwissenschaften und Psychologie, der Betriebswirtschaftslehre sowie der öffentlichen und privaten Verwaltung mit den Technologien und Methoden der Informationstechnologie und der Datenanalyse in Mathematik und Statistik zu kombinieren, verfügt in jedem dieser Bereiche über Fähigkeiten und schafft es, Veränderungen sowie technologische und organisatorische Innovationen in Unternehmen und Verwaltungen effektiv zu interpretieren;
- Ist in der Lage, Daten entsprechend ihrer Art und Vielfalt zu analysieren und zu interpretieren und dabei den am besten geeigneten Analyseansatz anzuwenden, um auf die Aktivitäten oder Ziele der Organisation oder der öffentlichen oder privaten Stelle zu reagieren.
- Ist in der Lage, Datenquellen zu identifizieren und darauf zuzugreifen und die am besten geeigneten und wirksamsten Methoden und Modelle auszuwählen, um die Entscheidungsprozesse und strategischen Entscheidungen des Unternehmens und des Managements zu unterstützen und zu leiten, kann Entwicklungslinien und Betriebspläne entwickeln und Hinweise und Programme für die Maßnahmenentwicklung erstellen, auch durch die Anwendung von Techniken zur Reduzierung der dimensionalen Komplexität und die Entwicklung von Vorhersagemodellen zur Generierung organisierter Systeme fortgeschrittenen Wissens.
- Ist in der Lage, in interdisziplinären Arbeitsgruppen zu arbeiten und kann die am besten geeigneten Methoden der Kommunikation und des Geschichtenerzählens verwenden, um empirische Beweise in der am besten geeigneten Form darzustellen, um taktische und strategische Managemententscheidungen zu unterstützen, wobei er den Fragen der Synthese und effektiven Darstellung und Visualisierung von Informationen besondere Aufmerksamkeit schenkt; ist in der Lage, fließend Englisch sowie Italienisch in schriftlicher und mündlicher Form zu verwenden und dabei auch auf fachspezifische Vokabeln zurückzugreifen.
- Verfügt über grundlegende juristische Kenntnisse in den Bereichen und Regelungsfragen im Zusammenhang mit dem Einsatz von Informationstechnologie und Datenverarbeitung (unter anderem mit Bezug auf Sicherheitsfragen, Schutz der Vertraulichkeit, Rechtsgültigkeit).
Stipendien und Finanzierung
Stipendien für im Ausland lebende Nicht-EU-Bürger
Die Kandidaten mit der höchsten Punktzahl haben Anspruch auf ein UniTrento-Stipendium, das vom Bewertungsausschuss auf der Grundlage der Bewerbungsnote vergeben wird. Für Studierende, die ein UniTrento-Stipendium erhalten, entfallen die Studiengebühren.
Die Höhe der Studiengebühren für im Ausland lebende Bewerber aus Nicht-EU-Ländern richtet sich nach der bei der Auswahl erzielten Bewerbungsnote. Weitere Informationen finden Sie auf der Stipendien-Webseite von UniTrento.
Stipendien für EU-Bürger und Nicht-EU-Bürger, die regelmäßig in Italien leben
DSU-Stipendien (Diritto allo Studio Universitario) stehen EU-Bürgern und Nicht-EU-Bürgern zur Verfügung, die in Italien leben und die ISEE-Anforderungen hinsichtlich des Familieneinkommens erfüllen. Weitere Informationen zu Stipendien ab Juni/Juli sind verfügbar.
Einzelheiten zu Studiengebühren und ISEE finden Sie auf der Webseite der Opera Universitaria.
Karrierechancen
Die Person mit einem Master-Abschluss in Data Science kann technische und/oder leitende Funktionen in Kontexten übernehmen oder ausüben, die gute Kenntnisse der Disziplinen Informatik, Mathematik, Statistik und Sozialwissenschaften sowie gründliche Kenntnisse der Datenverarbeitung zu Problemlösungszwecken erfordern. Der Data Scientist ist eine professionelle Person, die für die Erfassung, Analyse, Ausarbeitung, Interpretation, Verbreitung und Visualisierung quantitativer oder quantifizierbarer Daten der Organisation zu analytischen, prädiktiven oder strategischen Zwecken verantwortlich ist. In seiner/ihrer Arbeit identifiziert, sammelt, kompiliert, bereitet auf, validiert, analysiert und interpretiert er/sie Daten zu verschiedenen Aktivitäten der Organisation, um Informationen (aus Synthese oder aus Analysen abgeleitet) zu extrahieren, auch durch die Entwicklung prädiktiver Modelle zur Generierung fortgeschrittener organisierter Wissenssysteme. Der Data Scientist ist daher ein Analyst großer Mengen hochkomplexer technischer Daten (Big Data und Open Data). Darüber hinaus sind sie in der Lage, Methoden und Techniken der Unternehmensführung und der öffentlichen, privaten und dritten Verwaltung mit Technologien und Methoden der Informatik und der Sozialwissenschaften zu kombinieren und verfügen in jedem dieser Bereiche über entsprechende Kompetenzen.
Mit dem Abschluss verbundene Kompetenzen
Dank der erworbenen vertieften Kenntnisse sind die Absolventen in der Lage:
- Datenquellen identifizieren und darauf zugreifen;
- Geschäftsprozesse unterstützen und entwickeln;
- Geeignete und wirksame Methoden und Modelle zur Unterstützung strategischer Unternehmensentscheidungen auszuwählen;
- Entwicklung von Entwicklungslinien und operativen Plänen;
- Die erhaltenen Informationen abstrahieren und daraus Hinweise zur Unterstützung aktiver Entwicklungsprogramme generieren;
- Abschließend stellt der Data Scientist diese Informationen in der am besten geeigneten Form dar, um die taktischen und strategischen Entscheidungen des Managements zu unterstützen, wobei er den Aspekten der Synthese und effektiven Darstellung und Visualisierung der Informationen besondere Aufmerksamkeit schenkt.
Beschäftigungsmöglichkeiten
Weltweit besteht ein wachsendes Interesse an Big Data, Open Data und dem Beruf des Data Scientists. Dies ist vor allem auf die steigende Nachfrage nach dieser Berufsgruppe auf dem Analysemarkt durch die traditionelleren Sektoren der Wirtschaft zurückzuführen, einschließlich des Bankwesens.
Fertigung; Telekommunikation und Medien; Öffentliche Verwaltung und Gesundheit; Sonstige
Unternehmensdienstleistungen, Großvertrieb, Versorgungsunternehmen und Versicherungen.
Konkret eröffnen die Fähigkeiten, die Absolventen des Master-Studienganges Data Science erwerben, ihnen Berufs- und Karrieremöglichkeiten in:
- Öffentliche oder private Marktforschungs- und Analyseinstitute;
- Organisationen, die auf nationaler oder internationaler Ebene auf die Formulierung und Umsetzung sozialer und wirtschaftlicher Politiken ausgerichtet sind;
- Öffentliche oder private Organisationen, die auf Innovation und die Förderung von Dienstleistungen und Produkten für Verbraucher, die Gestaltung neuer Dienstleistungen im öffentlichen Sektor oder die Definition neuer Kommunikationsstrategien ausgerichtet sind;
- Für private Unternehmen, darunter auch kleine und mittlere Unternehmen, ist es von strategischer Bedeutung, die verfügbaren Informationen bei der Planung von Marktstrategien, Prozess- und Produktinnovationen sowie bei der Unternehmensführung effektiv zu nutzen.
English Language Requirements
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