Das Masterstudium "Statistics and Data Science" an der Sozial- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät (SOWI) der Johannes Kepler Universität JKU Linz bietet eine vertiefende wissenschaftliche Ausbildung in Statistik und Data Science und baut auf einer fundierten Ausbildung in diesem Bereich in einem vorangegangenen Bachelorstudium auf.

Absolvent:innen des Masterstudiums "Statistics and Data Science" sind in der Lage, Daten in komplexen Anwendungen zu verwalten, zu visualisieren und zu analysieren sowie Informationen aus Daten zu extrahieren, um die Entscheidungsfindung zu verbessern oder tiefere Erkenntnisse zu gewinnen. Dank einer profunden Kenntnis der theoretischen Grundlagen der Statistik und einer vertieften Datenkompetenz können die Absolvent:innen neue statistische Methoden entwickeln und diese auf praktische Probleme anwenden. Zudem sind Absolvent:innen des Masterstudiengangs "Statistics and Data Science" gut für ein PhD-Studium in diesem Bereich vorbereitet.

Ein wichtiger Schwerpunkt des Masterstudiengangs ist die Interdisziplinarität, die durch Kurse in angewandter Statistik und freie Wahlfächer unterstützt wird. Absolvent:innen des Masterstudiengangs "Statistics and Data Science" können mit Expert:innen aus anderen Bereichen zusammenarbeiten, in denen statistische Methoden angewendet werden, wie z.B. aus den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, den Biowissenschaften und der Ökologie.

Studierende dieses Masterstudiengangs erhalten zusätzliche Möglichkeit, das attraktive EMOS-Zertifikat ("European Master in Official Statistics") zu erwerben, das sie auch als Expert:innen auf dem Gebiet der offiziellen Statistik ausweist. Die damit dokumentierte Spezialisierung eröffnet den Absolvent*innen einen Wettbewerbsvorteil im Arbeitsbereich der offiziellen Statistik auf nationaler und internationaler Ebene.

Berufsfelder und -chancen

Der erfolgreiche Abschluss des Masterstudiengangs qualifiziert für ein breites Spektrum an beruflichen Tätigkeiten in allen Bereichen, in denen komplexe Datenanalysen erforderlich sind, z.B. in

• akademischen oder nicht-akademischen Forschungseinrichtungen,

• Instituten der offiziellen Statistik,

• medizinischen Forschungseinrichtungen und der pharmazeutischen Industrie,

• Banken, Versicherungen und Wirtschaftsunternehmen,
• in der verarbeitenden Industrie (Qualitätskontrolle, Zuverlässigkeitsanalyse),
• Markt- und Meinungsforschungsunternehmen