Master Data Science
Wissen vermitteln: Lernen Sie von Grund auf, wie mit Data Engineering, Maschinellem Lernen, und Künstlicher Intelligenz Mehrwert aus Daten erzeugt wird.
Praxisnah Studieren: Durch die intensiven Kontakte der Dozierenden mit Industrie und Forschung wenden Sie die erlernten theoretischen Grundlagen direkt in praxisrelevanten Projekten an. Das gibt Ihnen ein Alleinstellungsmerkmal auf dem Arbeitsmarkt.
Ausgezeichnete Infrastruktur: Sie nutzen das Know-how der OST-Institute für Ihre Forschungs- und Entwicklungsthemen.
Auf einen Blick
Abschluss
Master of Science in Engineering mit Vertiefung in Data Science
Studienbeginn
Herbstsemester: 15. September 2025
Frühlingssemester: 15. Februar 2026
Anmeldeschluss
Frühlingssemester: 30. November 2025//Anmeldungen sind darüber hinaus möglich, solange Studienplätze frei sind
Herbstsemester: 30. April 2026
Studiendauer
Vollzeit: 3 Semester
Teilzeit: möglich
Studienschwerpunkte
- Data Analytics
- Data Engineering
- Data Services
Beteiligte Institute
- ICE Institut für Computational Engineering
- IFS Institut für Software
- INS Institute for Networked Solutions
- ICOM Institute for Communication Systems
- IMES Institut für Mikroelektronik und Embedded Systems
- IMS Institut für Modellbildung & Simulation
- ICAI Interdisciplinary Center for Artificial Intelligence
- I3 Institut für Interaktive Informatik
Standorte
Rapperswil, Buchs oder St.Gallen: Sie wählen einen dieser Standorte für Ihre Fachliche Vertiefung
Zürich: Theorie- und Kontextmodule
Zulassung
Bachelor oder vergleichbarer Abschluss im technischen Bereich.
Die Leistungen des gesamten Bachelor-Studiums müssen einem ECTS Grade A oder B entsprechen. Alternativ können Sie sich «sur Dossier» bewerben.
Zugelassene Bachelor-Abschlüsse
- BSc Data Science
- BSc Informatik mit Vertiefung in Data Science
Weitere Vorgaben
Geeignete Bewerber:innen ohne einen der o.g. Abschlüsse (oder bei Grade C) kommen ggf. für eine Prüfung «sur Dossier» in Frage. Nehmen Sie für eine Vorabklärung unverbindlich Kontakt auf.
Vorkenntnisse in den folgenden Bereichen:
- Höhere Mathematik
- Statistik
- Algorithmen und Datenstrukturen
- Datenbank und Datenspeicherung
- Programmiersprachenkenntnisse
- Machine Learning
Der MSE an der OST mit seiner flexiblen Studienstruktur war ein echter Game-Changer für mich. Dank der praxisnahen Projekte, bei denen ich reale Daten analysieren und komplexe Modelle entwickeln konnte, war der Übergang in meinen ersten Job als Data Scientist nahtlos. Besonders hervorzuheben ist, dass meine Masterarbeit nicht nur meine akademische Laufbahn krönte, sondern mir auch die Türen zu einem spannenden Doktoratsstudium in den USA öffnete.
Patrick Koller
PhD candidate at Northwestern University
What I love about the MSE at OST is how supported I’ve felt from day one. The admin team is always responsive and helpful, and my supervisor has been there through every project and my thesis, providing guidance and direction. I also value that the professors are closely connected to industry, which makes their teaching practical and relevant. Collaborating with an industry partner for my project and thesis gave me the chance to do real, applied work that helped me build confidence and find my place in the Swiss workforce.
Honey Lane Ante
Data Scientist bei Sonova
