Bachelorstudiengang Digitale Technologien (praxisintegriert) (m/w/d)

JR Germany; Gütersloh; Vor Ort; EUR 40.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

An established industry player is offering a unique opportunity for students to engage in a practice-integrated Bachelor's program in Digital Technologies. This program combines academic learning with hands-on experience in a corporate environment, allowing students to apply theoretical knowledge in real-world scenarios. Graduates will emerge as skilled Data Scientists and Data Engineers, equipped to tackle challenges across various industries, including e-commerce and finance. This innovative approach ensures that students are well-prepared for the demands of the job market, making them valuable assets to any organization.

Qualifikationen

• Abitur oder Fachhochschulreife erforderlich.
• Praxisintegriertes Studium mit Theorie- und Praxisphasen.

Aufgaben

• Entwicklung und Implementierung komplexer Workflows zur Datenanalyse.
• Arbeiten in interdisziplinären Teams zur Lösung praktischer Probleme.

Kenntnisse

Data Mining

Machine Learning

Data Analysis

IT Security

Network Security

Ausbildung

Abitur

Fachhochschulreife

Jobbeschreibung

Bachelorstudiengang Digitale Technologien (praxisintegriert) (m/w/d), Gütersloh

Bachelorstudiengang Digitale Technologien (praxisintegriert)

Zugangsvoraussetzungen

Abitur bzw. Fachhochschulreife oder eine als gleichwertig anerkannte Vorbildung. Für das praxisintegrierte Studium ist ein Ausbildungs- oder Praktikumsplatz bzw. ein Arbeitsverhältnis mit einem kooperierenden Unternehmen nachzuweisen. Die kooperierenden Unternehmen sind zu finden unter: www.fh-bielefeld.de/guetersloh/unternehmensportal

Studienziele

• Zeichnen sich durch ein grundlegendes und umfassendes Fachwissen in modernen Informations- und Kommunikationstechnologien aus (speziell in Hinblick auf die digitale Transformation von Industrie und Gesellschaft).
• Können komplexe Workflows zur Zusammenführung und Analyse von großen Datenmengen aus heterogenen Quellen entwerfen und implementieren.
• Beherrschen die wesentlichen Verfahren des Data Minings und maschinellen Lernens in Theorie und Praxis.
• Verfügen über grundlegendes Wissen zu Datenschutz, IT-Sicherheit, dem Aufbau sicherer Netzwerke und der Qualitätssicherung im Bereich maschineller Lernverfahren.
• Arbeiten mit eigenem Verantwortungsbereich innerhalb größerer Teams, die sich interdisziplinär aus Informatikern, Ingenieuren, Betriebswirten und anderen Berufsgruppen zusammensetzen.

Studienverlauf

Im praxisintegrierten Bachelorstudiengang Digitale Technologien wechseln sich Praxisphasen im Unternehmen (elf Wochen) mit Theoriephasen an der Hochschule (zwölf Wochen) ab.

Die Studierenden bereiten sich anhand didaktisch aufbereiteter Selbststudienmaterialien schon während der Praxisphasen auf die Theoriephasen vor. Die Pflichtmodule bieten eine breite Ausbildung in Informatik, Mathematik, Betriebswirtschaft und disziplinübergreifenden Qualifikationen. In drei Praxismodulen und im Rahmen der Bachelorarbeit führen die Studierenden praxisbezogene Projekte durch. Dabei können unternehmensspezifische Themen vertieft werden, um die Studierenden auf die speziellen Aufgaben in der betrieblichen Praxis vorzubereiten. Im fünften und sechsten Semester besteht die Möglichkeit, durch einen Wahlkatalog ihr Kompetenzprofil zu Themenfeldern aus den Bereichen technische Anwendungen und Betriebswirtschaft zu individualisieren.

Praxisintegriertes Studium

Studierende sind während der gesamten Studiendauer in einem Unternehmen beschäftigt. Ziel ist, das in der Theorie erlernte Wissen in der Praxis anzuwenden und umgekehrt. Die Studierenden wachsen von Beginn an in das Unternehmen hinein und können die akademische Ausbildung mit der beruflichen Praxis verbinden. Dadurch sind ihnen die Arbeitsweise in Unternehmen und spezielle Praxisanforderungen vertraut.

Berufsfelder

Data Scientists verfügen über vertiefte Kenntnisse in der Analyse großer Datenbestände und sind in vielen Branchen gefragt, z.B. im Online-Handel, bei Suchmaschinen, im produzierenden Gewerbe, in der Automobil- oder Pharmaindustrie, in der Finanzbranche oder in der Meteorologie und Klimaforschung. Neben der Datenanalyse treiben Data Scientists die Weiterentwicklung des Fachs voran, forschen, entwerfen neue Algorithmen und entwickeln Software, die von Dritten genutzt wird, um Anwendungen zu realisieren.

Data Engineering umfasst das Halten, Verwalten und Zusammenführen von Daten. Data Engineers verstehen die fachlichen Anforderungen an Projekte, planen und entwickeln robuste, flexible Big-Data-Infrastrukturen, verbinden interne und externe Datenquellen über Batch-, Echtzeit- und Streaming-Schnittstellen und sichern den reibungslosen Betrieb und die Aktualität der Daten.