So studierst du bei uns

Lernen zu lernen

Das Lernkonzept des Studiengangs Data Science stellt die Fähigkeit zum lebenslangen Lernen in den Mittelpunkt. Das bedeutet, dass du befähigt wirst, schnell und bedarfsgerecht zu lernen – auch nach dem Studium. Das ist gerade in einem Bereich wie Data Science, in dem es fast täglich neue Entwicklungen gibt, besonders wichtig.
Um lebenslang zu lernen und in einer sich verändernden Arbeitswelt zu bestehen, solltest du unter anderem … 

• lernen, selbständig zu lernen
• relevante Fragestellungen formulieren und das eigene Wissen gezielt weiterentwickeln können
• neue Fertigkeiten aufbauen, die deine Arbeit nicht automatisierbar machen 

praxisbezogen

Wissen allein reicht nicht, man muss es auch anwenden können. Deshalb kannst du im Data Science-Studium pro Semester ein bis zwei Challenges oder Projekte – bis zu einem Drittel deiner Studienleistung – zu angewandten Fragestellungen im Team bearbeiten. Was du in den Modulen lernst, wird so vernetzt und realitätsnah angewendet, so wie es auch im Berufsleben der Fall sein wird. In Challenges und Projekten bearbeitest du:

• Fragestellungen von Wirtschaftspartnern 
• Fragestellungen von Dozierenden, realitätsnah und auf den Studienstand zugeschnitten 
• deine eigenen Fragestellungen, aus Job, Hobby oder Leidenschaft

Beispiele von Projekten und Challenges

flexibel

Im Studiengang Data Science wird flexibles Lernen grossgeschrieben: 

• Es gibt keine fixen Semesterpläne, die alle absolvieren müssen, dafür flexible Modulwahl (das einzige Pflichtmodul ist die Bachelor-Thesis); die meisten Module werden jedes Semester angeboten. Du kannst inhaltliche Schwerpunkte individuell gestalten.
• Du wählst Lernzeit, Lernort und Lerntempo selber. Dank einer digitalen Lernplattform mit Lernmaterialien, Informationen und Forum kannst du flexibel lernen.
• Es gibt keine regelmässigen Vorlesungen, dafür Workshops und fakultative Kontaktstunden, in denen du dich wöchentlich mit den Dozierenden und Coaches austauschen kannst. 
• Grundsätzlich musst du wenige Pflichttermine wahrnehmen. Unsere Studierenden kommen durchschnittlich zwei Tage pro Woche an den Campus: für den Austausch mit Mitstudierenden und Dozierenden, für Kontaktstunden und für Workshops.
• Einen Grossteil der Aufgabenstellungen wirst du mit anderen Studierenden zusammen bearbeiten, um regelmässig mit- und voneinander zu lernen. Dazu stehen dir geeignete Lernräume und offene Co-working-Zonen sowie eine digitale Lernplattform zur Verfügung.

individuelles Coaching

Was man sich sonst zu Beginn der Arbeitslaufbahn eigenständig und mühsam aneignen muss, ist bei uns Teil des Studiums: Unsere erfahrenen Coaches unterstützen dich persönlich in der Weiterentwicklung von Selbstkompetenz, Sozialkompetenz, Leadership und Laufbahngestaltung. Geht mal wieder alles drunter und drüber? Auch bei Herausforderungen unterstützen unsere Coaches gerne.

Unsere Coaching-Haltung

Die Zusammenarbeit zwischen den Studierenden und den Coaches basiert auf Wertschätzung, Verlässlichkeit und Transparenz. Die besprochenen Inhalte werden von beiden Seiten vertraulich behandelt. Die Zusammenarbeit mit den Coaches erfolgt vor allem in der Form von Einzelcoachings. Die selbstständige Auseinandersetzung mit ausgewählten Themen sowie der Austausch mit anderen Studierenden (Peers) ergänzt das Coaching.

interdisziplinär

• Als Data Scientist arbeitest du immer mit Fachspezialist*innen aus anderen Disziplinen zusammen und dazu braucht es die richtigen Fähigkeiten. Unser Lernkonzept ermöglicht den Erwerb von Future Skills: Ob Kommunikation und Zusammenarbeit, Kreativität oder kritisches Denken – in einzelnen Modulen wie auch in grossen Teamarbeiten findest du verschiedene Möglichkeiten, diese so wichtigen Fähigkeiten weiterzuentwickeln.
• In Challenges und Projekten lernst du, dich in andere Fachgebiete und Domänen einzudenken und zu verstehen, was relevante Aspekte sind und wie du aus den Daten den grössten Nutzen erzeugen kannst.

international

Spanien, Polen, Schweden, Frankreich … Austauschstudierende aus ganz Europa bereichern unseren Studienalltag. Der Studiengang Data Science ist aufgrund des Modulangebotes, der Studienform und des sozialen Austauschs bei Austauschstudierenden sehr beliebt.

Als Data Science-Student*in hast du selbstverständlich ebenfalls die Möglichkeit, ein oder zwei Semester an einer unserer Partneruniversitäten zu studieren. Weitere Informationen erhältst du im International Office.