Results 1 to 11 of 11
  1. #1

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    Question Bachelor Informatik mit Data Science - TU Wien oder Uni Wien

    Liebe Forengemeinde,

    da ich im WS 2018 ein Bachelorstudium der Informatik beginnen will, hätte ich folgende Frage (auch wenn es hierzu schon gefühlt 100 Threads gibt):

    Ich würde mich gerne in Richtung Data Science/Data Analytics spezialsieren. Aus meiner Sicht würden hier "Software & Information Engineering" mit Schwerpunktsetzung auf Data Science in den Wahl(pflicht)fächern auf der TU Wien und "Informatik" mit Schwerpunkt "Data Science" auf der Uni Wien in Frage kommen.

    Die meisten Vergleichsthreads zwischen Uni Wien und TU Wien sind ja mittlerweile in die Jahre gekommen. Ist der Niveauunterschied wirklich so hoch zwischen den beiden Unis?

    Gibt es hier vielleicht jemanden, der "Data Science" an der Uni Wien studiert und mir sagen kann, wie das Studium so ist?

    Die Vor- und Nachteile, die ich bei den jeweiligen Uni sehe (nach Lesen von diversen Beiträgen):

    TU Wien
    Vorteile: höheres Niveau, angesehener, besserer Ruf, viele Lehrveranstaltungen finden sowohl im SS als auch im WS statt
    Nachteile: keine Spezialisierung auf Data Science per se

    Uni Wien
    Vorteile: Spezialisierung auf Data Science möglich, eventuell besseres Betreuungsverhältnis
    Nachteile: Niveau nicht so hoch, Ruf ist "schlechter", Lehrveranstaltungen (ausgenommen STEOP) finden nur entweder im SS oder WS statt, wodurch es zu einer massiven Verzögerung der Studiendauer kommen könnte


    Danke schon einmal im Voraus für eure Antworten.


    keezar

  2. #2

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    Ich würde dir zur TU raten, wobei ich das z.B. hier (https://www.informatik-forum.at/show...U-oder-FH-Wien) auch begründet habe. Generell darfst du dir vom Schwerpunkt Data Science im Rahmen des SE-Bachelors nicht zu viel erwarten. Von 180 ECTS kannst du dir 21 aus Wahlfächern aussuchen und zusätzlich noch 12 völlig frei wählen. Der Rest ist aber vorgegeben, damit machst du aus dem SE-Studium also kein wirkliches Data-Science-Studium. Ab dem Herbst soll es aber wieder einen Master in diese Richtung geben. Ich würde dir daher raten, ein normales SE-Studium an der TU zu beginnen und anschließend einen Master zu machen.

  3. #3

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    Hallo Luk@s,

    danke für deine Antwort. Den Studienplan hab ich mir schon angesehen. Theoretisch heißt das, dass man sich (ausgehend von der ECTS-Zahl) in etwa 1 Semester beim SE-Studium selbst zusammenstellen kann. Dass es zukünftig einen Master "Data Science" auf der TU gibt, habe ich auch schon gelesen.

    Da du, nehme ich einmal an, auf der TU warst und dich auszukennen scheinst: Hast du dort eventuell auch Leute kennengelernt, die den Bachelor auf der Uni Wien und den Master auf der TU gemacht haben? Waren die wirklich um so viel "schlechter" ausgebildet? Bzgl. Gleichwertigkeit sollte es, denke ich mal, nicht wirklich Probleme geben, wenn man von einer anderen Uni mit Bachelor auf die TU kommt, um dort den Master zu machen oder? Oder hast du da schon gegenteiliges gehört?

  4. #4

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    Hast du dort eventuell auch Leute kennengelernt, die den Bachelor auf der Uni Wien und den Master auf der TU gemacht haben? Waren die wirklich um so viel "schlechter" ausgebildet? Bzgl. Gleichwertigkeit sollte es, denke ich mal, nicht wirklich Probleme geben, wenn man von einer anderen Uni mit Bachelor auf die TU kommt, um dort den Master zu machen oder? Oder hast du da schon gegenteiliges gehört?
    Ich hab schon mal davon gehört, bin mir aber nicht sicher, inwiefern dies mit ECTS-Auflagen verbunden ist. Generell ist es aber so, dass auf der Uni Wien im Informatik-Bachelor viel weniger Logik gelehrt wird und die LVA "Formale Methoden der Informatik" für viele im Master (auch für Leute mit TU-Vorbildung) eine ziemliche Hürde darstellt.

  5. #5

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    https://informatik.univie.ac.at/uplo...ta_Science.jpg

    Der Übersicht entnehme ich, dass in etwa 36 ECTS rein auf Data Science entfallen und kein entsprechendes verpflichtendes Gegenstück im SE-Bachelor an der TU haben. Du kannst aber, wie gesagt, auch 33 ECTS aussuchen, insofern könntest du dir eben auch den SE-Bachelor entsprechend hinbiegen und wärst sicher nicht schlechter dran. (Das Niveau und die Qualität des Uni-Wien-Informatik-Studiums ist meines Erachtens unzureichend.) Für die völlig freien 12 ECTS (aus den insgesamt 33) könntest du übrigens auch Kurse an der Uni Wien belegen.
    Last edited by Luk@s; 10-02-2018 at 19:40.

  6. #6
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    Quote Originally Posted by Luk@s View Post
    Ab dem Herbst soll es aber wieder einen Master in diese Richtung geben.
    Quelle?

  7. #7

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    Quote Originally Posted by Adok View Post
    Quelle?
    http://www.winf.at/2017/08/24/indivi...-data-science/

  8. The Following User Says Thank You to Luk@s For This Useful Post:


  9. #8

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    Ich würde auch beispielsweise Bachelor Technische Mathematik oder Statistik als Alternative in Betracht ziehen. Die haben oft einen viel tiefgreifendeneren Zugang zu den Modellen. Wenn dich mehr die Data Engineering/Machine Learning Engineering/AI Seite interessiert, kann die TU schon einiges bieten, auch wenn es dann oft Computer Vision im Fokus hat. Der Link den Luk@s geposted hat klingt aber sehr interessant.

    Der Unterschied zwischen den beiden Richtungen ist imho ungefähr Datenanalye/Reporting/Modellierung vs "intelligente" Produkte bauen aber natürlich sind die Übergänge fließend.

    Zur Uni Wien kann ich persönlich nicht viel sagen. Habe nur Advanced Software Engineering dort gemacht. Da war die Vorlesung ganz gut (besser als die sinnbefreiten INSO-Textwüsten auf jeden Fall) , die Übung empfand ich eher als... HTL 3. Klasse Niveau. An der MedUni waren einige Vortragende recht unzufrieden mit dem technischen Verständnis der Medizin.Inf. Bachelor-Absolventen der Uni Wien. Liegt aber daran, dass die entsprechenden Themen nur im Studienplan der TU vorkamen (Bildverarbeitung, Signalverarbeitung etc. - ging um Themen wie Nyquist-Frequenz, Aliasing, Projektionen, Filter etc.).
    Last edited by mtoman; 12-02-2018 at 13:46.

  10. #9

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    Zumindest vom Informatik-Bachelor an der Uni Wien kann ich nur stark abraten. Das Niveau und die Qualität der Lehre ist viel schlechter als auf der TU. Ich habe das Studium zwar nicht selbst dort gemacht, durch meine Freundin habe ich aber, denke ich, doch einen sehr guten Einblick gewonnen. Ich habe dazu schon ein paar Mal was geschrieben, möchte es aber noch mal betonen, damit es zu keinen Enttäuschungen kommt. Rein vom Etikett "Data Science"-Bachelor sollte man sich also nicht blenden lassen.

    Mit der Studienplanumstellung letztes Jahr haben sie einige LVAs außerdem auf VU umgestellt und damit auch in sehr vielen LVAs eine strikte Anwesenheitspflicht eingeführt. Diese ist natürlich vollkommen sinnbefreit und hat m.E. überhaupt keinen pädagogischen Nutzen. Außerdem ist mein Eindruck, dass in viel mehr Kursen es einen "single point of failure" gibt (im SE-Bachelor auf der TU eher selten). Mit "single point of failure" meine ich, dass eine einzige negative Leistung an einem Tag sofort eine negative Note und den Verlust aller vorhergehenden Leistungen in dem Semester zur Folge hat. Beispielsweise also eine Abschlussprüfung, die nicht wiederholt werden kann. Leider ist die Studienvertretung weit schwächer/weniger engagiert als die FSINF.

  11. #10
    Belko's Avatar
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    Quote Originally Posted by mtoman View Post
    Ich würde auch beispielsweise Bachelor Technische Mathematik oder Statistik als Alternative in Betracht ziehen. Die haben oft einen viel tiefgreifendeneren Zugang zu den Modellen. Wenn dich mehr die Data Engineering/Machine Learning Engineering/AI Seite interessiert, kann die TU schon einiges bieten, auch wenn es dann oft Computer Vision im Fokus hat. Der Link den Luk@s geposted hat klingt aber sehr interessant.

    Der Unterschied zwischen den beiden Richtungen ist imho ungefähr Datenanalye/Reporting/Modellierung vs "intelligente" Produkte bauen aber natürlich sind die Übergänge fließend.

    Zur Uni Wien kann ich persönlich nicht viel sagen. Habe nur Advanced Software Engineering dort gemacht. Da war die Vorlesung ganz gut (besser als die sinnbefreiten INSO-Textwüsten auf jeden Fall) , die Übung empfand ich eher als... HTL 3. Klasse Niveau. An der MedUni waren einige Vortragende recht unzufrieden mit dem technischen Verständnis der Medizin.Inf. Bachelor-Absolventen der Uni Wien. Liegt aber daran, dass die entsprechenden Themen nur im Studienplan der TU vorkamen (Bildverarbeitung, Signalverarbeitung etc. - ging um Themen wie Nyquist-Frequenz, Aliasing, Projektionen, Filter etc.).
    Falls dich Data Science interessiert kann ich dir von einem Bachelor Technische Mathematik bzw. Statistik und Wirtschaftsmathematik eigentlich nur abraten.
    Im Bachelor TM hast du nur 1 VO + UE Statistik, wo beides aufgrund allgemeinen Desinteresses der meisten Studenten eigentlich gelindegesagt Zeitverschwendung ist.

    Im Bachelor Statistik hättest du zwar 2 weitere Vorlesung zu Statistik, aber Themen wie Data Mining, Machine Learning, etc. werden komplett außen vorgelassen. Sprich man beschäftigt (generell auf der Mathematikerseite auf der TU Wien) viel mit statistischen Tests, Verteilungen, Regressionsanalyse, etc., aber lässt so ziemlich alles was sich in den letzten 30 Jahren in dem Bereich getan hat vollkommen außer Acht...

    Meiner Erachtens wäre vmtl. ein Erstellen eine individuellen Bachelors am Zielführensden (ja ich weiß, dass man das von einem Studienanfänger kaum verlangen kann, da die Materie äußerst kompliziert ist, aber mMn holt man so am meisten aus seinem Studium)
    Die Macht vieler Propheten liegt in der Dummheit der Zuhörer.

  12. #11

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    Quote Originally Posted by Belko View Post
    Falls dich Data Science interessiert kann ich dir von einem Bachelor Technische Mathematik bzw. Statistik und Wirtschaftsmathematik eigentlich nur abraten.
    Im Bachelor TM hast du nur 1 VO + UE Statistik, wo beides aufgrund allgemeinen Desinteresses der meisten Studenten eigentlich gelindegesagt Zeitverschwendung ist.

    Im Bachelor Statistik hättest du zwar 2 weitere Vorlesung zu Statistik, aber Themen wie Data Mining, Machine Learning, etc. werden komplett außen vorgelassen. Sprich man beschäftigt (generell auf der Mathematikerseite auf der TU Wien) viel mit statistischen Tests, Verteilungen, Regressionsanalyse, etc., aber lässt so ziemlich alles was sich in den letzten 30 Jahren in dem Bereich getan hat vollkommen außer Acht...

    Meiner Erachtens wäre vmtl. ein Erstellen eine individuellen Bachelors am Zielführensden (ja ich weiß, dass man das von einem Studienanfänger kaum verlangen kann, da die Materie äußerst kompliziert ist, aber mMn holt man so am meisten aus seinem Studium)
    Interessant. Die meisten Data Scientists die ich kenne kamen aus der Richtung... bzw. eigentlich noch mehr aus der Physik. Und da habe ich schon jeweils bemerkt, dass die einen viel besseren Zugang zu den mathematischen Hintergründen der Modelle hatten.
    Natürlich mangelte es dafür an Informatik-Skills, aber gerade in Österreich scheinen mir die Jobs in zwei Richtungen zu gehen:
    Die, bei denen es wirklich hauptsächlich um Mathematik und Statistik geht - Versicherungsmathematik, Konsumentenverhalten und Finanzzeug. Da wird aber dann meistens nur mit Excel, SAS, R etc. gearbeitet und wirklich tiefgreifendes Informatikwissen scheint nicht notwendig zu sein.
    Die anderen Jobs, bei denen vor allem Data Warehousing in Vordergrund steht - Datenbanken, Hadoop, Spark etc., wo aber wiederum Mathematik/Statistik/Machine Learning einen sehr geringen bzw. nicht-existenten Anteil darstellt.

    Die "machine learning engineer"-Jobs in denen ein Produkt gebaut wird, das ML modelle "live" anwendet, sind derzeit derzeit noch sehr rar - aber wer weiß wie das in 5 Jahren aussieht.
    Da würde ich eventuell aber auch eher die Vielseitigkeit des Informatikers bevorzugen, speziell umso mehr die Entwicklung in die Richtung geht, existente Modelle (Inception etc.) zu verwenden und nur transfer learning auf ein kleines Datenset durchzuführen. Und wesentlich abstrahiertere Lösungen zu verwenden, wie Tensorflwo Estimators oder Keras.

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