Überblick

Die Bioinformatik entwickelt Algorithmen und Programme, mit denen biochemische Prozesse simuliert und molekularbiologische Daten analysiert werden. Sie verknüpft Wissen über biochemische und molekularbiologische Abläufe in Organismen mit Angewandter Informatik und Datenmanagement sowie -auswertung. Als Teil der Systembiologie unterstützt die Bioinformatik sowohl die Forschung als auch die industrielle Entwicklung und Produktion. Damit erwarten Sie ausgezeichnete Perspektiven an der Schnittstelle von Grundlagenforschung und Entwicklung.

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Elisabeth Beck
Elisabeth Holzmann, Bakk.techn.
Johanna Bauer
Barbara Philipp
Muthgasse 62
1190 Wien
T: +43 1 606 68 77-3600
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bioengineering@fh-campuswien.ac.at

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Öffnungszeiten während des Semesters
Mo bis Do, 16.30-18.00 Uhr

Telefonische Terminvereinbarung
Mo bis Do, 10.00-18.00 Uhr
Fr, 10.00-13.00 Uhr

Studiendauer
4 Semester
Organisationsform
berufsbegleitend
120ECTS
Unterrichtssprache Deutsch
22Studienplätze
Abschluss
Master of Science in Engineering (MSc)

Bewerbungsfrist für Studienjahr 2021/22

1. Jänner 2021 bis 15. Juni 2021

Studienbeitrag / Semester

€ 363,361

+ ÖH Beitrag + Kostenbeitrag2

 

1 Studienbeitrag für Studierende aus Drittstaaten € 727,- pro Semester


2 für zusätzliche Aufwendungen rund ums Studium 
(derzeit bis zu € 83,- je nach Studiengang bzw. Jahrgang)

Was Sie mitbringen

Sie kommen aus den Naturwissenschaften, begeistern sich für IT und bringen hier grundlegendes Wissen mit. Ihre Chance sehen Sie darin, beides zu kombinieren und IT dafür einzusetzen, die Datenflut der Life Sciences optimal darzustellen und zu verstehen. Sie zeichnen sich durch analytisches und prozessorientiertes Denken aus. Sie arbeiten gerne lösungsorientiert an der Schnittstelle verschiedener Disziplinen. Sie möchten berufliche Erfolge im Team und im Rahmen von Projekten erzielen und sind offen für Leitungsverantwortung. Sie können sich auch gut vorstellen, selbstständig Dienstleistungen zu erbringen. Durchschnittliche Englischkenntnisse werden erwartet.

Whatchado Michael Lehrach

Das Coolste an Michaels Studium ist: ”Das Projekt, an dem ich momentan arbeite. Es beschäftigt sich mit Phylogenie. Das sind Stammbäume, an denen die DNA - also das, was den Menschen ausmacht - vorwärts und rückwärts in der Zeit simuliert und berechnet werden kann. Etwas philosophisch gesehen kann man dadurch abschätzen, woher der Mensch kommt und wohin er gehen wird.” Laut Michael sollte man viele Interessen oder Erfahrungen, wie “Biologie, Statistik, Programmieren, Computerkenntnisse im Allgemeinen” für das Studium der Bioinformatik an der FH Campus Wien mitbringen.

Was wir Ihnen bieten

In Lehre und Forschung profitieren Sie von unserer engen Kooperation mit der Universität für Bodenkultur Wien (BOKU) und dem Vienna Institute of Biotechnology (VIBT), die mit uns den Standort teilen sowie von unserem starken Netzwerk mit der Industrie. Neben Expert*innen aus der Praxis lehren Forscher*innen der BOKU in unserem Studiengang und bringen ihr anwendungsorientiertes Know-how ein. Aktuell bauen wir eine IT-Infrastruktur auf, die als Internetdienst öffentlich Forscher*innen, aber auch Studierenden zur Verfügung stehen soll. Zahlreiche F&E-Projekte am Studiengang bieten Ihnen die Möglichkeit, sich mit topaktuellen Anwendungen auseinanderzusetzen und wertvolle Kontakte für Ihre berufliche Zukunft zu knüpfen. Praxisnähe ist auch garantiert, wenn wir mit hochkarätigen Expert*innen einen unserer frei zugänglichen Vortragsabende im Rahmen der Campus Lectures veranstalten.

Was macht das Studium besonders

  • Fokus auf medizinische Biotechnologie
  • Schwerpunkt: Zusammenhänge zwischen Gensequenzen und deren Produkten herstellen
  • Zugang zu Top-Netzwerk mit Universitäten, insbesondere der BOKU sowie namhaften Biotech-Unternehmen

Das Studium hat einen molekularbiologischen Schwerpunkt und ist speziell auf die Anforderungen der pharmazeutischen Produktion zugeschnitten. In der Forschung gehört die Bioinformatik bereits jetzt zum unverzichtbaren Bestandteil biotechnologischer Methoden, um die Datenflut der Life Sciences zu bewältigen. Das Entziffern des menschlichen Erbguts in der Genomforschung ist nur eine mögliche Anwendung. Es geht vor allem darum, auf Basis der Analyse menschlicher Gene neue Medikamente zu entwickeln. In großen Wirkstoff-Datenbanken wird nach geeigneten Kandidaten gesucht.
Verfahren der Bioinformatik machen es auch möglich, Therapien zu optimieren und durch den Vergleich ganzer Genome zu individualisieren. Diese Aufgaben sind noch um ein Vielfaches komplexer als das Zusammensetzen der DNA-Sequenz und nur mit Hilfe der Bioinformatik zu lösen. In der Biotech-Industrie nimmt der Bedarf an Bioinformatiker*innen rasant zu. Mit unserer produktionsnahen Ausbildung sind Sie gefragt.


Was Sie im Studium lernen

Als interdisziplinäre Wissenschaft beantwortet die Bioinformatik biologische Fragestellungen mit Methoden der Informatik. Sie kombinieren daher im Studium Angewandte Informatik, Datenmanagement und Datenauswertung mit Molekularbiologie, Biochemie und Bioinformatik.

  • Bei Angewandter Informatik setzen Sie sich mit Programmieren, Betriebssystemen, Netzwerken und Datenbanksystemen auseinander. Zum Datenmanagement und zur Datenauswertung eignen Sie sich Wissen über Mathematik, Statistik, Algorithmen und Softwareentwicklung an.
  • Im Bereich Molekularbiologie und Biochemie lernen Sie Sequenzvergleiche durchzuführen, Struktur- und Funktionsvorhersagen zu treffen und wie High-Throughput-Technologien funktionieren.
  • Kompetenzen in Projektmanagement und Unternehmensführung ergänzen Ihre Ausbildung.
  • Die Methoden wissenschaftlicher Arbeit wenden Sie im Rahmen der Masterthesis an.

Lehrveranstaltungsübersicht

LehrveranstaltungSWSECTS
Ausgewählte Kapitel der Mathematik VO

Ausgewählte Kapitel der Mathematik VO

Vortragende: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Werner Timischl

1SWS
2ECTS

Lehrinhalte

1 Diskrete Mathematik: Permutationen und Kombinationen; Zeitkomplexität von Algorithmen, Rekursionen.
2 Matrizen: Merkmalsraum, Objektraum; Rechenoperationen mit Vektoren und Matrizen, lineare Gleichungssysteme, Eigenwerte und Eigenvektoren.
3 Ausgewählte Methoden der multivariaten Statistik: Numerische Klassifikation; Hauptkomponentenanalyse.
4 Markov-Modelle: Markov-Ketten; Hidden-Markov-Modelle.

Prüfungsmodus

Schriftliche Prüfung

Lehr- und Lernmethode

Vortrag in Verbindung mit Übungen.

12
Proteomics ILV

Proteomics ILV

Vortragende: Lukas Janker, MSc

1.5SWS
3ECTS

Lehrinhalte

Proteomics: Möglichkeiten und Ziele
Methoden, insbesondere Massenspektrometrie
Statistische Verfahren zur Qualitätskontrolle, Sinn und Struktur von public repositories
Datenbanken/Ontologies
Bioinformatische Anwendungen basierend auf großen Datensätzen

Prüfungsmodus

schriftliche Prüfung

Lehr- und Lernmethode

Vortrag, Übungen am Computer

1.53
Statistik ILV

Statistik ILV

Vortragende: Eva Valerie Lehner, BSc, Dipl.-Ing. Dr. Alexandra Posekany

1.5SWS
3ECTS

Lehrinhalte

Eine grundsätzliche Einführung in die Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung mithilfe der Open Source Statistik-Software R: explorative Datenanalyse, Schätzstatistiken, graphische Darstellungen, Bayes Theorem, wichtige Verteilungen, Hypothesentesten, ANOVA und lineare Regression.

Prüfungsmodus

Übungsbeispiele, Mitarbeit, schriftliche Prüfung

Lehr- und Lernmethode

Vorlesung, Beamerpräsentation, Arbeit am PC, Gruppenarbeit, Übungsbeispiele

1.53
Aufbau von Datenbanken VO

Aufbau von Datenbanken VO

Vortragende: DI. Dr.techn. Dominik Ertl, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka

2SWS
4ECTS

Lehrinhalte

• Grundlagen und Architekturen von Datenbanksystemen
• Transaktionskonzept und SQL-Kern
• Entity Relationship (ER) Modell
• Relationales Modell
• Relationaler Datenbankentwurf
• Datenbankimplementierung mit SQL-DDL
• Praktische Entwurfsaufgabe in der Kleingruppe

Prüfungsmodus

LV-immanenter Prüfungscharakter (Beurteilung der Präsentationen)
Schriftlicher Test
Abgabe der praktischen Projektaufgabe

Lehr- und Lernmethode

Vorlesung
Präsentationen durch Studenten und Diskussion
Praktische Arbeit in der Kleingruppe
Fernlehre

Sprache

Deutsch

24
Data Mining und Visualisierung ILV

Data Mining und Visualisierung ILV

Vortragende: Dipl.-Ing. Barbara Lederer

1SWS
2ECTS

Lehrinhalte

Grundprinzipien des Data Minings
Einblick in Visualisierungsmöglichkeiten
Vor- und Nachteile der Darstellungen
Praktische Übungen

Prüfungsmodus

Die Prüfung setzt sich zusammen aus Anwesenheit und aktiver Mitarbeit sowie Beurteilung der Übungsarbeiten.

Lehr- und Lernmethode

Vorlesung mit Übung

Sprache

Deutsch-Englisch

12
Einführung in das Programmieren ILV

Einführung in das Programmieren ILV

Vortragende: DI Norbert Auer

2.5SWS
5ECTS

Lehrinhalte

Vertiefung in die Programmiersprache Python im Kontext von realen biologischer
Problemstellungen.

* Software Tools: Git
* Kontainer Klassen (Listen, Dictionarys, ...)
* Objektorientierte Prgrammierung (Klassen, Vererbung, ...)
* Daten speichern/lesen
* Generatoren
* Spezielle Module: Biopython

Prüfungsmodus

Schriftliche Prüfung nach Abschluss der Lehrveranstaltung und Beurteilung der Übungsarbeiten

Lehr- und Lernmethode

Vorlesung
Hausübungen
Übungen

Sprache

Deutsch

2.55
Einführung in Linux und Shellscripting ILV

Einführung in Linux und Shellscripting ILV

Vortragende: Ing. DI (FH) Nadine Elpida Tatto

1SWS
2ECTS

Lehrinhalte

Das Betriebssystem Linux ist in der Bioinformatik essentiell.

Eine gewisse Grundkenntnis im Umgang mit Linux (Ubuntu) wird vorausgesetzt. Diese Vorlesung und Übung wird vermehrt auf Shell-Scripting und die Verwendung von sed und awk eingehen. Die genannten Tools werden für die Verarbeitung von typen Fileformaten der Bioinformatik verwendet.

Prüfungsmodus

Schriftliche Prüfung, pünktliche und vollständige Abgabe von Übungsaufgaben. Beides zählt 50/50 zur Note

Lehr- und Lernmethode

Vortrag und Übungsaufgaben, Aufgaben während der Vorlesung und auch als Hausübungen

Sprache

Deutsch

12
Grundlagen Algorithmen VO

Grundlagen Algorithmen VO

Vortragende: Ing. Christian Binder, BSc

1SWS
2ECTS

Lehrinhalte

Einführung Algorithmik, Graphentheorie, grundlegende allgemeine und bioinformatische Algorithmen

Prüfungsmodus

Schriftliche Prüfung (multiple choice)

Lehr- und Lernmethode

Vortrag mit Slides sowie praktische Beispiele

Sprache

Deutsch-Englisch

12
Transcriptomics und Genomics ILV

Transcriptomics und Genomics ILV

Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, Lisa Tucek, BSc.

2SWS
4ECTS

Lehrinhalte

1) Erarbeiten ausgewaehlter Kapitel der Bioinformatik (Next Generation Sequencing, ChIP-Seq, RNA-Seq) und
2) Anwendung entsprechender bioinformatischer Werkzeuge zur Analyse der assoziierten Daten
3) unter Verwendung von diverse script-Sprachen unter Linux (zBBash, AWK, Perl)

Prüfungsmodus

40 % Praktisch: Abgabe eines kurzen Programmes zur Lösung einer Aufgabe
60 % Theoretisch: Schriftliche Prüfung

Lehr- und Lernmethode

- Einleitungen und Erklärungen (Vortrag)
- Gemeinsame Übungen am Computer

Sprache

Deutsch

24
Transcriptomics und Genomics Übung UE

Transcriptomics und Genomics Übung UE

Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, Lisa Tucek, BSc.

1.5SWS
3ECTS

Lehrinhalte

Die Übung dient zur Festigung des in der Vorlesung Transcriptomics and Genomics erworbenem Wissen. Es werden Programmierbeispiele in Python und R, und Bash durchgeführt und mit Software zur Sequenzanalyse gearbeitet.

Prüfungsmodus

Practical examples

Lehr- und Lernmethode

Moodle, Linux Server, und Beispielskripte

Sprache

Deutsch

1.53

LehrveranstaltungSWSECTS
Machine Learning Methoden ILV

Machine Learning Methoden ILV

Vortragende: Dipl.-Ing. Dr.techn. David Steyrl

1SWS
2ECTS

Lehrinhalte

Nach erfolgreichem Abschluss haben Studierende Wissen in folgenden Bereichen:
- Geschichte des maschinellen Lernens
- Wichtige Begriffe (AI, ML, ...)
- Wichtige Konzepte (bias-variance trade off, cross-validation, ...)
- Übersicht über wichtige Algorithmen
- Grundlagen der Programmiersprache Python
- Anwendung von ML Algorithmen auf echte Daten
Jede Einheit besteht aus zwei Teilen. Der erste Teil beschäftigt sich mit theoretischen Aspekten und der zweite Teil mit der praktischen Anwendung.

Prüfungsmodus

Schriftliche Prüfung (multiple choice online in moodle, 30min). Es dürfen keine Hilfmittel verwendet werden.

Lehr- und Lernmethode

Vorlesung + Übung:
- Vorlesung: Online, Videos auf moodle
- Übung: Jupyter notebooks, Lösungen, Online Besprechungen der Übungen

Sprache

Englisch

12
Ausgewählte Themen der Bioinformatik SE

Ausgewählte Themen der Bioinformatik SE

Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, DI (FH) Anton Grünberg

1SWS
2ECTS

Lehrinhalte

Das Seminar soll den Studierenden einen Überblick über die unterschiedlichen Bereiche der Bioinformatik geben. Es werden Vortragende aus verschiedenen Arbeitsfeldern und Themengebieten eingeladen, die über ihre Erfahrungen und Projekte sprechen.

Prüfungsmodus

Schriftliche Prüfung am Ende der Veranstaltung.

Lehr- und Lernmethode

Seminarreihe
Vorträge und Diskussionen

Sprache

Deutsch-Englisch

12
Datenbanksysteme ILV

Datenbanksysteme ILV

Vortragende: DI. Dr.techn. Dominik Ertl, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka

1.5SWS
3ECTS

Lehrinhalte

- Datenbankabfragen mit SQL
- Persistenzproblematik, Datenbankprogrammierung, Cursor-Konzept
- Herausarbeiten der speziellen Anforderungen für Bio-InformatikerInnen in Bezug zu Datenbanksystemen
- Programmierung mit Perl: Perl-DBI, CGI
- Praktische Programmieraufgabe in der Kleingruppe

Prüfungsmodus

LV-immanenter Prüfungscharakter (Beurteilung der Präsentationen und Mitarbeit)
Abgabe der praktischen Projektaufgabe

Lehr- und Lernmethode

Präsentationen durch Studenten und Diskussion
Praktische Arbeit in der Kleingruppe

Sprache

Deutsch

1.53
Medizinische Genomanalysen VO

Medizinische Genomanalysen VO

Vortragende: DI Dr. Albert Kriegner, DI(FH) Dr. Stephan Pabinger

1SWS
2ECTS

Lehrinhalte

- Einführung in die medizinische Genomanalyse
- Qualitätsbeurteilung der Daten
- Variantenidentifizierung
- Variantenannotation
- Interpretation der Daten
- Methoden für "genetic Testing"

Prüfungsmodus

- Anwesenheit und aktive Mitarbeit
- Präsentationen der Studenten

Lehr- und Lernmethode

- Vorlesung mit Übung
- Präsentationen durch Studenten und Diskussion

Sprache

Deutsch

12
Spezielle Statistik Übung UE

Spezielle Statistik Übung UE

Vortragende: Eva Valerie Lehner, BSc, Dipl.-Ing. Dr. Alexandra Posekany

1SWS
2ECTS

Lehrinhalte

In der Lehrveranstaltung werden allgemeine Themen der Statistik behandelt:
Statistische Modellierung, Modellselektion
verallgemeinerte Modelle (logistische Regression)
Bayesianische Schätzung und Modellierung
Erstellung interaktiver Applikationen mit R Shiny

Prüfungsmodus

prüfungsimmanente Lehrveranstaltung + Abschlussprüfung

Lehr- und Lernmethode

angewandte Übungen mit R

Sprache

Deutsch

12
Strukturvorhersagen in Biopolymeren VO

Strukturvorhersagen in Biopolymeren VO

Vortragende: Dr. Sven Brüschweiler, Dr. Tanja Gesell

1SWS
2ECTS

Lehrinhalte

This lecture gives an introduction to basic principles of protein and RNA structure using top-down and bottom-up approaches for structure predictions.
Topics include:
- Introduction of experimental structure determination methods of biopolymers
- Alignment methods and programs for structure prediction methods
- In silicon prediction of RNA structure using dynamic programming
- Genome wides screens of RNA structure
- In silicon prediction of protein secondary and tertiary structure
- Visualisations of RNA and Protein structures

Prüfungsmodus

Practical sessions and a project at the end of the course (50% each).

Lehr- und Lernmethode

theoretical and practical exercises

Sprache

Deutsch-Englisch

12
Datenanalyse Labor LB

Datenanalyse Labor LB

Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, Ing. DI (FH) Dr. Harald Kühnel, MSc

2SWS
4ECTS

Lehrinhalte

Als Vorbereitung wird ein Oxford Nanopore Datensatz analysiert und eine Analyseabfolge erarbeitet. Im Labor (wet lab) wird DNA einer Probe extrahiert und eine Sequenzierung durchgeführt. Die erzeugten Daten werden mit der erarbeiteten Analysemethode analysiert und interpretiert.

Prüfungsmodus

Immanente Leistungsüberprüfung, Standard (Protokoll der Ergebnisse der Übung)

Lehr- und Lernmethode

Vortrag, praktische Übungen im wet-lab und in-silico

Sprache

Deutsch

24
Vorbereitung auf die Masterarbeit SE

Vorbereitung auf die Masterarbeit SE

Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf

0.5SWS
1ECTS

Lehrinhalte

Form und Merkmale der schriftlichen Darlegung der Masterarbeit (Diplomarbeit). Erarbeitung und Präsentation (Technik und Übung) ausgewählter Themen der Bioinformatik.

Prüfungsmodus

-

Lehr- und Lernmethode

Vortrag - Diskussion

Sprache

Deutsch-Englisch

0.51
Softwareentwicklung ILV

Softwareentwicklung ILV

Vortragende: DI Christian Heiderer

3SWS
6ECTS

Lehrinhalte

Die Lehrveranstaltung versteht sich als Einführung in das Programmieren mit C++.

Nach einer Wiederholung der Sprachkonstrukte von C mit Schwerpunkt auf Felder, Zeiger und Referenzen wird anhand von praktischen Beispielen auf folgende Bereiche eingegangen:
- Verwendung von Strings und Kontainerklassen aus der C++ Standardbibliothek
- Datemmodellierung mit C++ Klassen
- Erstellen von Graphischen Benutzeroberflächen (GUI) mit QT

Nicht sprachbezogene Schwerpunkte sind:
- Verständnis für Projektplanung und den Entwicklungszyklus
- Effizienter Entwicklungsablauf bei kleinen Projekten
- Klarer Programmierstil

Prüfungsmodus

Praktische Arbeit zum Vorlesungsende

Lehr- und Lernmethode

Vorträge, Diskussionen, selbstständiges Arbeiten am PC, Fernlehre.

Sprache

Deutsch-Englisch

36
Angewandtes Programmieren Übung ILV

Angewandtes Programmieren Übung ILV

Vortragende: Ing. Christian Binder, BSc, Msc Josef Moser, BSc

3SWS
6ECTS

Lehrinhalte

- Einführung in das Programmieren mittels C/C++ unter Linux
- Verwendung von Compilern und Debuggern
- Umsetzung von Beispielen
- Exkurse in Objektorientierte Programmierung und High-Performance Computing
- Von der Idee zur Umsetzung und die zur Verfügung stehenden Hilfsmittel

Prüfungsmodus

Zwischentests, Übungen, Präsentation, Mitarbeit

Lehr- und Lernmethode

- Theoretische Inhalte
- Präsentation, Mitarbeit
- Übung innerhalb der VO
- Übungsbeispiele

Sprache

Deutsch

36

LehrveranstaltungSWSECTS
Automatisierung Übung ILV 36
Biotechnologisches Seminar SE 0.51
Businessplanung und Kostenrechnung ILV 24
Validierung von Software und Medizinprodukten VO 12
Innovation und Unternehmensgründung ILV 12
Klinische Bioinformatik ILV 1.53
Metagenomanalyse ILV 12
Molecular Design ILV 1.53
Netzwerk und Internettechnologien ILV 12
Patentwesen ILV 12
Computational Systems Biology ILV 1.53

LehrveranstaltungSWSECTS
Masterabschlussprüfung AP 01
Masterarbeit - Durchführung MT 028
Masterarbeitsseminar SE 11

Semesterdaten:
Sommersemester 2020: 10. Februar bis 12. Juli 2020
Wintersemester 2020/21: 17. August 2020 bis 31. Jänner 2021

Anzahl der Unterrichtswochen
20 pro Semester

 

Wahlmöglichkeiten im Curriculum
Angebot und Teilnahme nach Maßgabe zur Verfügung stehender Plätze. Es kann zu gesonderten Auswahlverfahren kommen.

Unterrichtszeiten
18.00-21.15 Uhr (ca. vier Mal zwischen Mo und Fr); Sa (ganztägig; ca. alle zwei Wochen, ab 8.30 Uhr)

Unterrichtssprache
Deutsch

Offene Lehrveranstaltungen

Sie haben auch die Möglichkeit, ausgewählte offene Lehrveranstaltungen anderer Studiengänge bzw. Departments zu besuchen. Details zur Anmeldung finden Sie hier.

Ihre Karrierechancen

Ausgehend von der historisch gewachsenen Brau- und Pharmaindustrie hat sich Wien zu einem Zentrum der biotechnologischen Forschung entwickelt. Viele Betriebe dieser Branchen haben in den letzten Jahren eigene Bioinformatik-Abteilungen gegründet. Hochdurchsatz-Sequenzanalysen und Vergleiche größerer Genome erfordern besonders leistungsfähige Sequenzanalyse- und Modellierungsmethoden, Datenbankverwaltungssysteme und graphische interaktive Anzeige-Tools für die teilautomatisierte Verarbeitung riesiger Genomik-Datenmengen. Neben der Genomikanalyse befasst sich die Bioinformatik mit verschiedenen anderen Bereichen wie z.B. der Genexpressionsanalyse. Als Absolvent*in sind Sie in der Lage, Datenbanken zu erstellen und zu betreiben sowie Applikationssoftware zu entwickeln. Sie wissen, wie Sequenz- und Funktionsanalysen von Biomolekülen funktionieren. Sie können molekularbiologische Experimente simulieren und softwaregestützte Vorhersagen treffen. Das Studium schafft auch eine gute Basis, um selbstständig Dienstleistungen anzubieten.

  • Biotechnologische Forschungsunternehmen
  • Biopharmazeutische Industrie
  • Industrielle Biotechnologie
  • Medizinische und molekularbiologische Forschung
  • Bioinformatik-Dienstleistungsanbieter*innen

Bioinformatiker sprechen die Sprache der Medizin

Anton Grünberg und Andreas Redl sind erfolgreiche Unternehmer. Mit dem Softwareunternehmen Datamedrix haben sie sich auf die Pharmazeutische Industrie, HealthCare und Bioinformatik spezialisiert. Sie selbst sagen rückblickend: ihre beste Entscheidung war, das Studium Bioinformatik absolviert zu haben und auch warum.

mehr

Aufnahme

  • Naturwissenschaftlich-technischer Bachelor oder vergleichbarer Abschluss an einer Hochschule mit in Summe 180 ECTS
    Und davon zumindest:
    13 ECTS-Leistungspunkte aus Naturwissenschaften wie Chemie, Biochemie, Molekularbiologie/Genetik und Mathematik/Statistik.
    13 ECTS-Leistungspunkte aus technischen Fächern wie Bioinformatik, Datenbanken, Betriebssysteme und Programmieren.
    Nähere Informationen erhalten Sie auf Anfrage.
  • Gleichwertiges ausländisches Zeugnis
    Gleichwertig ist es, wenn es völkerrechtlich vereinbart ist oder nostrifiziert wurde. Die Studiengangsleitung kann das Zeugnis auch im Einzelfall anerkennen.

Im Masterstudium Bioinformatik stehen alle zwei Jahre 18 Studienplätze zur Verfügung. Das Verhältnis Studienplätze zu Bewerber*innen beträgt derzeit ca. 1:1,5.

Für Ihre Bewerbung brauchen Sie folgende Dokumente:

  • Bachelorzeugnis oder Diplomstudienzeugnis oder gleichwertiges ausländisches Zeugnis
    Legen Sie ausländische Zeugnisse sowie eine Beschreibung der Unterrichtsgegenstände und beispielhafte Unterlagen als beglaubigte Übersetzungen vor. Empfehlungsschreiben von Lektor*innen des ausländischen Institutes unterstützen die Studiengangsleitung dabei, die Erfüllung der Zugangsvoraussetzungen zu beurteilen
  • Liste der absolvierten Lehrveranstaltungen bzw. Sammelzeugnis
  • Motivationsschreiben
  • tabellarischer Lebenslauf
  • Bitte beachten Sie:

Ein Zwischenspeichern der Online-Bewerbung ist nicht möglich. Sie müssen Ihre Bewerbung in einem Durchgang abschließen. Ihre Bewerbung ist gültig, sobald alle verlangten Dokumente und Unterlagen bei uns eingelangt sind (bevorzugt per E-Mail, aber auch per Post oder persönlich im Sekretariat). Sollten zum Zeitpunkt Ihrer Bewerbung noch Dokumente fehlen (z.B. Zeugnisse), so können Sie diese auch später nachreichen.

Das Aufnahmeverfahren umfasst einen schriftlichen Test und ein Gespräch mit der Aufnahmekommission.

  • Ziel
    Ziel des Aufnahmeverfahrens ist es, jenen Personen einen Studienplatz anzubieten, die das mehrstufige Aufnahmeverfahren mit den besten Ergebnissen abschließen. Die Testverfahren orientieren sich an den Fähigkeiten, die für den angestrebten Beruf erforderlich sind.
  • Ablauf
    Der schriftliche Aufnahmetest überprüft Ihr Wissen aus Programmieren, Bioinformatik, Statistik, Molekularbiologie und Genetik. Mit einem positiven Testergebnis werden Sie zu einem weiteren Termin eingeladen und führen ein Bewerbungsgespräch, das einen ersten Eindruck von der persönlichen Eignung vermittelt. Dazu gehören Berufsmotivation, Berufsverständnis, Leistungsverhalten und zeitliche Kapazität. Jeder Testteil wird mit Punkten bewertet.
  • Kriterien
    Die Kriterien, die zur Aufnahme führen, sind ausschließlich leistungsbezogen. Geographische Zuordnungen der Bewerber*innen haben keinen Einfluss auf die Aufnahme. Die Zugangsvoraussetzungen müssen erfüllt sein. Die abschließende Reihung der Bewerber*innen ergibt sich aus folgender Gewichtung:
    > Schriftlicher Aufnahmetest (60%)
    > Bewerbungsgespräch (40%)

    Die Studienplätze werden nach dieser Reihung spätestens Mitte Juli vergeben. Der Gesamtprozess sowie alle Testergebnisse und Bewertungen des Aufnahmeverfahrens werden transparent und nachvollziehbar dokumentiert.

Schriftlicher Aufnahmetest und Bewerbungsgespräche
Mai und Juni 2021

Voraussichtlicher Semesterstart für das 1. Semester (WS 2021/22)
Mitte August 2021

Comiczeichnung Frau telefoniert und fragt: Wo sind die Videos?

Online-Infosessions verpasst?

Keine Sorge, für Studieninteressierte gibt es die Videos auf YouTube zum Nachschauen.

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Studieren mit Behinderung

Sollten Sie Fragen zur Barrierefreiheit oder aufgrund einer Beeinträchtigung
einen spezifischen Bedarf beim Aufnahmeverfahren haben, kontaktieren Sie bitte
aus organisatorischen Gründen so früh wie möglich Ursula Weilenmann
unter barrierefrei@fh-campuswien.ac.at.

Da wir bemüht sind, bei der Durchführung des schriftlichen Aufnahmetests den
individuellen Bedarf aufgrund einer Beeinträchtigung zu berücksichtigen,
bitten wir Sie, bereits bei der Online-Bewerbung bei Frau Weilenmann
bekanntzugeben, in welcher Form Sie eine Unterstützung benötigen.

Ihre Ansprechperson in der Abteilung Gender & Diversity Management:
Mag.a Ursula Weilenmann
Mitarbeiterin Gender & Diversity Management
barrierefrei@fh-campuswien.ac.at
https://www.fh-campuswien.ac.at/barrierefrei


Kontakt

Sekretariat

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Öffnungszeiten während des Semesters
Mo bis Do, 16.30-18.00 Uhr

Telefonische Terminvereinbarung
Mo bis Do, 10.00-18.00 Uhr
Fr, 10.00-13.00 Uhr

Persönliche Beratung via Zoom

Vereinbaren Sie einen Termin mit Elisabeth Holzmann (Sekretariat) für einen persönlichen Beratungstermin via Zoom:

elisabeth.holzmann@fh-campuswien.ac.at

Lehrende und Forschende


Projekte



> Erneut Würdigungspreis für Molekulare Biotechnologie

Die Absolventin Samantha Vanessa Göber steht vor dem Gebäude am FH-Standort Vienna BioCenter, wo die Studiengänge Molekulare Biotechnologie angesiedelt sind.

25.11.2020 // Auch 2020 überzeugte eine Absolventin des Masterstudiums Molecular Biotechnology die Jury des Würdigungspreises, den das Wissenschaftsministerium jährlich an die besten Absolvent*innen österreichischer Hochschulen vergibt. Samantha Vanessa Göber liefert mit ihrer Abschlussarbeit Erkenntnisse, womit erstmalig die Rolle der Immunabwehrzellen Neutrophile bei der Bekämpfung von Krebs untersucht werden kann. mehr

Kooperationen und Campusnetzwerk

Wir arbeiten eng mit zahlreichen Industrieunternehmen, Universitäten wie der Universität für Bodenkultur Wien, dem Austrian Centre of Industrial Biotechnology (ACIB) und weiteren Forschungsinstituten zusammen. Das sichert Ihnen Anknüpfungspunkte für Ihre berufliche Karriere oder Ihre Mitarbeit bei Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten. Viele unserer Kooperationen sind auf der Website Campusnetzwerk abgebildet. Ein Blick darauf lohnt sich immer und führt Sie vielleicht zu einem neuen Job oder auf eine interessante Veranstaltung unserer Kooperationspartner*innen!

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