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:

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