Studienumfang
Für den Masterabschluss in Applied Information and Data Science sind 120 ECTS Credits zu erreichen. Ein ECTS bedeutet European Credit Transfer System. Ein Credit-Punkt entspricht an der Hochschule Luzern einem Arbeitspensum von 30 Stunden. Er beinhaltet Vorlesungen, Selbststudium, Semesterarbeiten und Prüfungen.
Unterrichtssprache
Die Unterrichtssprache ist Englisch, nur vereinzelte Module werden in Deutsch unterrichtet. Sie haben die Möglichkeit, den Leistungsnachweis eines Moduls wahlweise in Deutsch oder Englisch zu erbringen, unabhängig von der jeweiligen Unterrichtssprache.
Studienaufbau
Der MSc in Applied Information and Data Science besteht aus drei Bereichen, welche nachfolgend einzeln erläutert sind:
Die Pflichtmodule führen Sie Schritt für Schritt durch die Grundlagen der angewandten Datenwissenschaften: von Informatik und Python über Statistik bis hin zu Machine Learning und Datenmanagement. Die Module sind so konzipiert, dass kein Vorwissen vorausgesetzt wird. Verfügen Sie bereits über nachgewiesene Vorkenntnisse in einzelnen Bereichen, können diese bis zu 12 ECTS Credits angerechnet werden.
Die Wahlpflichtmodule bieten Ihnen Raum, Ihre persönlichen Interessen und Stärken gezielt auszubauen und ein individuelles Profil zu entwickeln. Sie gliedern sich in vier Bereiche:
General Elective Modules (keine ECTS Vorgaben)
Die General Elective Module begleiten Sie durch den gesamten Data Science und AI Lifecycle: vom Verstehen einer Fragestellung und der Aufbereitung von Daten über Modellierung und Evaluation bis hin zur Visualisierung und Kommunikation der Ergebnisse. Sie wählen frei, welche Themen Sie vertiefen möchten.
Zusätzlich stehen vier externe Module in Zusammenarbeit mit renommierten Partnern zur Verfügung:
Domain Experience (keine ECTS Vorgaben)
Die Domain Experience Module ermöglichen es Ihnen, Data Science und AI direkt in Ihrer gewünschten Branche anzuwenden. Sie können aus einem breiten Angebot an Fachgebieten wählen, die zu Ihrem Karriereziel passen, ob Gesundheit, Finanzen, Energie, Sport oder Nachhaltigkeit.
Praxisintegriertes Lernen und Arbeitserfahrung (max. 12 ECTS)
Dieser Bereich bringt Studium und Berufswelt zusammen. Sie können aus zwei Optionen wählen oder diese kombinieren:
Advanced Analytics and Engineering (min. 12 ECTS)
In den Advanced Analytics and Engineering Modulen schärfen Sie Ihr technisches und analytisches Profil. Sie tauchen ein in Bereiche wie Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing oder Data Engineering.
Im Master-Thesis-Projekt zeigen Sie, dass Sie reale Datenprojekte wissenschaftlich fundiert und auf hohem professionellem Niveau bearbeiten können. Es besteht aus zwei aufeinander aufbauenden Modulen: der Vorstudie und der Master-Thesis.
Vorstudie (6 ECTS)
In der Vorstudie legen Sie die konzeptionellen und methodischen Grundlagen für Ihre anschliessende Master-Thesis. Die Vorstudie wird als eigenständiges Modul separat bewertet.
Master-Thesis (21 ECTS)
Die Master-Thesis baut direkt auf der Vorstudie auf. Sie bearbeiten ein reales Datenprojekt mit wissenschaftlicher Tiefe und starkem Praxisbezug. Die Master-Thesis wird ebenfalls als eigenständiges Modul mit separatem Leistungsnachweis bewertet.
Bisherige Master-Thesis-Projekte
Weitere Master-Thesis-Projekte
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Tel.: +41 41 228 41 30
E-Mail: master.ids@hslu.ch
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