Systemtechnik mit Vertiefung Computational Engineering
Künstliche Intelligenz, Data Science und numerische Simulation: Mit Computational Engineering schliessen Sie die Lücke zwischen realen Vorgängen und theoretischen Modellen. Damit nutzen Sie die Chancen der Digitalisierung, Sie sind bereit für die Herausforderungen der Zukunft.
Abschluss
Bachelor of Science Ost in Systemtechnik mit Vertiefung «Computational Engineering»
Studiendauer
6 Semester (Vollzeit)
8 Semester (berufsbegleitend)
Studienort
Buchs und St.Gallen
Studiengebühren
CHF 1000.–/Semester
Studienschwerpunkte
Data Engineering, Computational Physics, Cloud Computing, Design of Experiments, Machine Learning , Digital Product Design
Studieninhalt
Zunächst erlernen Sie die Grundlagen der Mathematik, Physik, Mechanik, Werkstoffe, Informatik und Elektrotechnik. Kultur, Kommunikation und Betriebswirtschaftslehre runden die Grundlagen-Phase ab. Der anschliessende spezifische Teil der Vertiefung besteht aus folgenden Modulen:
Computational Engineering I
- Erweiterte Grundlagen Mathematik
- Wissenschaftliches Rechnen
- Data Engineering
- Programmierung mit Python
- Praktikum: Wissenschaftliches Rechnen
Computational Engineering II
- Messen und klassische Statistik
- Computational Physics I: Grundlagen Modellierung
- IoT und Cloud Computing
- Bildverarbeitung
- Praktikum: Computational Physics I
Computational Engineering III
- Design of Experiments und SPC
- Computational Physics II: Modelle für Wärme und Strömung
- Optimierung
- Praktikum: Design of Experiments und SPC
- Praktikum: Computational Physics II
Computational Engineering IV
- Machine Learning
- Computational Physics III: Modelle für Strukturmechanik und Elektromagnetismus
- Digital Product Design
- Praktikum: Machine Learning
- Praktikum: Computational Physics III
Berufsaussichten
Mit diesem Abschluss öffnen sich vielfältige Karrierechancen in den Bereichen:
- Simulation und Modellbildung in Forschung und Entwicklung
- Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung
- Planung, Durchführung und Auswertung von Versuchen
- Entwicklung von Digitalen Zwillingen komplexer Produkte und Vorgänge in Industrie und Technik
- Design und Implementierung von durchgängigen Data Pipelines: Messdatenerfassung, Datenbanken bis zum Training von Machine Learning Modellen
- Entwicklung von neuartigen Software-Services in der Digitalisierung
- Digitale Produktentwicklung mit Co-Creation und Design Thinking Methoden
Weitere Karrierechancen ergeben sich durch die anschliessenden Master-Angebote: