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.Kontaktieren Sie unsKontaktieren Sie uns!Elisabeth BeckElisabeth Holzmann, Bakk.techn.Johanna BauerBarbara PhilippMuthgasse 621190 WienT: +43 1 606 68 77-3600 F: +43 1 606 68 77-3609bioengineering@fh-campuswien.ac.atLageplan Standort Muthgasse (Google Maps)Öffnungszeiten während des SemestersMo bis Do, 16.30-18.00 Uhr Telefonische TerminvereinbarungMo bis Do, 10.00-18.00 UhrFr, 10.00-13.00 UhrNewsletter abonnierenNewsletter abonnieren!Studiendauer4 SemesterAbschlussMaster of Science in Engineering (MSc)27Studienplätze120ECTSOrganisationsformberufsbegleitendBewerbungsfrist für Studienjahr 2021/221. Jänner 2021 bis 15. Juni 2021Studienbeitrag / Semester€ 363,361+ ÖH Beitrag + Kostenbeitrag2 1 Studienbeitrag für Studierende aus Drittstaaten € 727,- pro Semester2 für zusätzliche Aufwendungen rund ums Studium (derzeit bis zu € 83,- je nach Studiengang bzw. Jahrgang) Online-Infosession am Do, 19.11., ab 12.00 Uhr Im Rahmen der digitalen Infowoche von 16. bis 20. November stellt Lehrende Alexandra Graf das Masterstudium Bioinformatik vor. Fragen zum FH-Alltag beantwortet Ihnen ein Studierender aus eigenen Erfahrungen. 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 BiotechnologieSchwerpunkt: Zusammenhänge zwischen Gensequenzen und deren Produkten herstellenZugang zu Top-Netzwerk mit Universitäten, insbesondere der BOKU sowie namhaften Biotech-UnternehmenDas 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 1. Semester LehrveranstaltungSWSECTSAusgewählte Kapitel der Mathematik VOAusgewählte Kapitel der Mathematik VOVortragende: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Werner Timischl1SWS2ECTSLehrinhalte1 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.PrüfungsmodusSchriftliche PrüfungLehr- und LernmethodeVortrag in Verbindung mit Übungen.12Proteomics ILVProteomics ILVVortragende: Lukas Janker, MSc1.5SWS3ECTSLehrinhalteProteomics: Möglichkeiten und Ziele Methoden, insbesondere Massenspektrometrie Statistische Verfahren zur Qualitätskontrolle, Sinn und Struktur von public repositories Datenbanken/Ontologies Bioinformatische Anwendungen basierend auf großen DatensätzenPrüfungsmodusschriftliche PrüfungLehr- und LernmethodeVortrag, Übungen am Computer1.53Statistik ILVStatistik ILVVortragende: Eva Valerie Lehner, BSc, Dipl.-Ing. Dr. Alexandra Posekany1.5SWS3ECTSLehrinhalteEine 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.PrüfungsmodusÜbungsbeispiele, Mitarbeit, schriftliche PrüfungLehr- und LernmethodeVorlesung, Beamerpräsentation, Arbeit am PC, Gruppenarbeit, Übungsbeispiele1.53Aufbau von Datenbanken VOAufbau von Datenbanken VOVortragende: DI. Dr.techn. Dominik Ertl, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka2SWS4ECTSLehrinhalte• 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 KleingruppePrüfungsmodusLV-immanenter Prüfungscharakter (Beurteilung der Präsentationen) Schriftlicher Test Abgabe der praktischen ProjektaufgabeLehr- und LernmethodeVorlesung Präsentationen durch Studenten und Diskussion Praktische Arbeit in der Kleingruppe FernlehreSpracheDeutsch24Data Mining und Visualisierung ILVData Mining und Visualisierung ILVVortragende: Dipl.-Ing. Barbara Lederer1SWS2ECTSLehrinhalteGrundprinzipien des Data Minings Einblick in Visualisierungsmöglichkeiten Vor- und Nachteile der Darstellungen Praktische ÜbungenPrüfungsmodusDie Prüfung setzt sich zusammen aus Anwesenheit und aktiver Mitarbeit sowie Beurteilung der Übungsarbeiten.Lehr- und LernmethodeVorlesung mit ÜbungSpracheDeutsch-Englisch12Einführung in das Programmieren ILVEinführung in das Programmieren ILVVortragende: DI Norbert Auer2.5SWS5ECTSLehrinhalteVertiefung 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: BiopythonPrüfungsmodusSchriftliche Prüfung nach Abschluss der Lehrveranstaltung und Beurteilung der ÜbungsarbeitenLehr- und LernmethodeVorlesung Hausübungen ÜbungenSpracheDeutsch2.55Einführung in Linux und Shellscripting ILVEinführung in Linux und Shellscripting ILVVortragende: Ing. DI (FH) Nadine Elpida Tatto1SWS2ECTSLehrinhalteDas 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.PrüfungsmodusSchriftliche Prüfung, pünktliche und vollständige Abgabe von Übungsaufgaben. Beides zählt 50/50 zur NoteLehr- und LernmethodeVortrag und Übungsaufgaben, Aufgaben während der Vorlesung und auch als HausübungenSpracheDeutsch12Grundlagen Algorithmen VOGrundlagen Algorithmen VOVortragende: Ing. Christian Binder, BSc1SWS2ECTSLehrinhalteEinfuehrung Algorithmik,Graphentheorie, grundlegende Algorithmen zur Bestimmung von Sequenzähnlichkeit, Alignments und RNA-FaltungPrüfungsmodusSchriftliche Prüfung sowie Beurteilung der paktischen AufgabenstellungenLehr- und LernmethodeVortrag mit Slides sowie praktische ÜbungenSpracheDeutsch-Englisch12Transcriptomics und Genomics ILVTranscriptomics und Genomics ILVVortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, Lisa Tucek, BSc.2SWS4ECTSLehrinhalte1) 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)Prüfungsmodus40 % Praktisch: Abgabe eines kurzen Programmes zur Lösung einer Aufgabe 60 % Theoretisch: Schriftliche PrüfungLehr- und Lernmethode- Einleitungen und Erklärungen (Vortrag) - Gemeinsame Übungen am ComputerSpracheDeutsch24 2. Semester LehrveranstaltungSWSECTS Machine Learning Methoden ILV 12 Angewandtes Programmieren UE 36 Ausgewählte Themen der Bioinformatik SE 12 Datenbanksysteme ILV 1.53 Medizinische Genomanalysen VO 12 Spezielle Statistik Übung UE 12 Strukturvorhersagen in Biopolymeren VO 12 Datenanalyse Labor LB 24 Vorbereitung auf die Masterarbeit SE 0.51 3. Semester LehrveranstaltungSWSECTSAutomatisierung Übung ILVAutomatisierung Übung ILVVortragende: Dipl.-Ing. Werner Seiler3SWS6ECTSLehrinhalteEinführung in die Automatisierungstechnik technischer Prozesse. Dazu gehören Grundlagen der Messtechnik insbesondere von Größen mit Bedeutung bei biotechnologischen Verfahren. Grundlagen der Prozessautomatisierung, insbesondere Prozessleittechnik, speicherprogrammierbarer Steuerungen (SPS) und Feldbussysteme. Einführung in die Grundlagen der Regelungstechnik.PrüfungsmodusHausarbeit Schriftliche Prüfung am Ende der Lehrveranstaltung oder Prüfungsgespräch (TBD).Lehr- und LernmethodeVortrag, Entwurfs- und Rechenübungen mit Excel und Simulationsprogrammen. Hausarbeit.SpracheDeutsch36Biotechnologisches Seminar SEBiotechnologisches Seminar SEVortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, FH-Prof. DI Dr. Michael Maurer0.5SWS1ECTSLehrinhalteAls Beispiel aus der Biotechnologie werden die Studierenden im gärungstechnischen Labor an der Umsetzung eines Bierrezepts arbeiten. Die Studierenden bekommen eine Einführung in das Thema und können sich mit Automatisierungslösungen (Brew Pie - Rasberry Pie) und Datenerfassung praktisch auseinandersetzen. Zu den Tätigkeiten im Labor werden die Studierenden Labels für ihr Bier designen und eine Webseite erzeugen auf der die bearbeiteten Rezepte zu sehen sind. Die Studierenden werden in Gruppen von 3-4 Personen arbeiten.PrüfungsmodusDie Mitarbeit im gärungstechnischen Labor sowie beim Design und der umsetzung der Webseite wird benotet.Lehr- und LernmethodeVortrag, praktische Labor ÜbungSpracheDeutsch0.51Businessplanung und Kostenrechnung ILVBusinessplanung und Kostenrechnung ILVVortragende: Mag. Dipl.-Ing. Dr. Martin Pfeffer, Mag. Karin Pfeffer2SWS4ECTSLehrinhalteBetriebswirtschaftliche praxisnahe Grundkonzepte Ausarbeitung eines Business PlansPrüfungsmodusAusarbeitung & Präsentation eines BusinessplansLehr- und LernmethodeVorlesung, WorkshopSpracheDeutsch24Validierung von Software und Medizinprodukten VOValidierung von Software und Medizinprodukten VOVortragende: Stefan Smyczko, MSc1SWS2ECTSLehrinhalteUPDATE LV-TITEL: "SOFTWARE IM MEDIZINISCHEN UMFELD - SOFTWARE ALS MEDIZINPRODUKT" Erhalt des essentiellen Know Hows zum Thema "Software als Medizinprodukt": Was ist ein Medizinprodukt, welche rechtliche Basis hat es, wie ist es definiert und abzugrenzen? Wann kann Software ein Medizinprodukt sein? Welche Phasen der Entwicklung eines Medizinproduktes gibt es, was ist im Zusammenhang damit zu beachten? Qualitätssicherungsmaßnahmen und aktuelle Anforderungen aus sich ändernden Rechtsmaterien (MDR - Medical Device Regulation). Ein weiterer Schwerpunkt im o.a. Kontext wird auf die Validierung von Software als Medizinprodukt gelegt.PrüfungsmodusPrüfungsimmanente Lehrveranstaltung, Präsentation als essentieller Bestandteil der BeurteilungLehr- und LernmethodeEinführung als Vorlesung in die Thematik, anschließend Sonderthemenvergabe und deren Präsentation durch die StudentIn. Zur Vorbereitung darauf wurde Fernlehre eingeteilt.SpracheDeutsch-Englisch12Innovation und Unternehmensgründung ILVInnovation und Unternehmensgründung ILVVortragende: Dipl.-Ing. Dr. Gottfried Himmler1SWS2ECTSLehrinhalteDer Unternehmer Wie entsteht Neues? Erfolgsrezepte? Was ist ein Unternehmen? Systemtheoretische Betrachtung Was ist Management? Unternehmer versus Manager: Aufgaben Charakter Die Idee Das Geschäftsmodell Der Geschäftplan Grundsätze des Managements. Aufgaben von Führungskräften. Management-Tools.PrüfungsmodusGesprächLehr- und LernmethodeVortrag & WorkshopSpracheDeutsch12Klinische Bioinformatik ILVKlinische Bioinformatik ILVVortragende: Smriti Shridhar, PhD1.5SWS3ECTSLehrinhalteDie Studierenden sollen genetische Krankheiten und die Verbindung zu Biomarkern verstehen lernen. Als Beispiele werden das "Human Genome Project" behandelt sowie genomweite Assoziationsstudien (GWAS), und die Interpretation von DNA Varianten. In Diskussion wird der Umgang mit klinischen Daten und die ethischen Implikationen besprochen.PrüfungsmodusMultiple Choice Prüfung und Präsentation eines wissenschaftlichen Artikels in Gruppenarbeit.Lehr- und LernmethodeVorlesung / praktische Beispiele / Case-studies / Presentationen1.53Metagenomanalyse ILVMetagenomanalyse ILVVortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf1SWS2ECTSLehrinhalteEinführung in die Erzeugung und Analyse von Metagenom/Mikrobiom Daten.PrüfungsmodusPräsentation eines praktischen Beispiels.Lehr- und LernmethodeVortrag, Diskussion und praktisches Beispiel.12Molecular Design ILVMolecular Design ILVVortragende: Dr. Sven Brüschweiler, Dr. Leonhard Geist, Dr. Tanja Gesell1.5SWS3ECTSLehrinhaltebased on the class from last semester RNA and Protein Structure Prediction, this lecture addresses Molecular Design; topics include: - from small molecule descriptions to Protein - Ligand and RNA - Ligand complexes, as well as Protein RNA interactions - high-throughput screening (HTS) - ncRNA in human diseases - pharmacophore models - disease networksPrüfungsmodusPractical sessions and a project at the end of the course (50% each)Lehr- und Lernmethodetheoretical and practical exercises1.53Netzwerk und Internettechnologien ILVNetzwerk und Internettechnologien ILVVortragende: Silvia Schmidt, MSc BSc1SWS2ECTSLehrinhalteÜberblick Internet Überblick Internet of Things / Biothings LoRaWAN Projekt Grundlagen IT-Security Grundbegriffe für den Genome BrowserPrüfungsmodusSchriftliche Prüfung & ÜbungsteilLehr- und LernmethodeVortrag und Übung, tlw. inverted classroomSpracheDeutsch12Patentwesen ILVPatentwesen ILVVortragende: Dipl.-Ing. Anatol Dietl, Mag. iur. Dipl.-Ing. Dr. Michael Stadler1SWS2ECTSLehrinhalteGewerbliche Schutzrechte; Umgang mit Patentschriften; Schutzbereich von Patenten; Neuheit und Stand der Technik; Erfinderische Tätigkeit; Sonstige Patentierbarkeitsvoraussetzungen; Patentanmeldeverfahren; internationaler Patentschutz; Patentprivatrecht insb. Lizenzverträge;Prüfungsmodusschriftliche Tests am Beginn der Einheiten; HausarbeitLehr- und LernmethodeVorlesungSpracheDeutsch12Computational Systems Biology ILVComputational Systems Biology ILVVortragende: Dr. Jürgen Zanghellini1.5SWS3ECTSLehrinhalteMit Computermodellen von biochemischen Netzwerken ist es möglich, abei bekanntem Genotyp Vorhersagen über den Phänotyp zu machen. In dieser Lehrveranstaltung geben wir eine Einführung in die Analyse von metabolischen Netzwerken. Wir behandeln die Rekonstruktion von Netzwerken und stellen constraint-basierte Verfahren vor. Ein Schwerpunkt wird auf (genome-scale) metabolischen Modellen und ihrer Analyse durch Flux-Balance-Analysis und verwandter Methoden liegen. Schließlich stellen wir beispielhafte, erfolgreiche Anwendungen zur Stammoptimierung vor. (*) Grundlegende mathematische Konzepte in der Systembiologie (*) Rekonstruktion von (biologischen) Netzwerken (*) Stöchiometrische Netzwerke und ihre Analyse (*) Anwendungen in der BiotechnologiePrüfungsmodusHausübung und schriftliche AbschlussprüfungLehr- und LernmethodeVorlesung mit integrierten ÜbungsteilenSpracheDeutsch-Englisch1.53 4. Semester LehrveranstaltungSWSECTS Betreuung MT 11 Masterarbeit - Praktische Arbeit MT 028 Seminar SE 11Semesterdaten:Sommersemester 2020: 10. Februar bis 12. Juli 2020Wintersemester 2020/21: 17. August 2020 bis 31. Jänner 2021 Anzahl der Unterrichtswochen20 pro Semester 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 ForschungsunternehmenBiopharmazeutische IndustrieIndustrielle Biotechnologie Medizinische und molekularbiologische ForschungBioinformatik-Dienstleistungsanbieter*innen Bioinformatiker sprechen die Sprache der MedizinAnton 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 Zulassungsvoraussetzungen Naturwissenschaftlich-technischer Bachelor oder vergleichbarer Abschluss an einer Hochschule mit in Summe 180 ECTSUnd 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 ZeugnisGleichwertig ist es, wenn es völkerrechtlich vereinbart ist oder nostrifiziert wurde. Die Studiengangsleitung kann das Zeugnis auch im Einzelfall anerkennen.Regelung für Studierende aus DrittstaatenInformationen zur Beglaubigung von ausländischen Dokumenten Bewerbung 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 ZeugnisLegen 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 beurteilenListe der absolvierten Lehrveranstaltungen bzw. SammelzeugnisMotivationsschreibentabellarischer 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. Aufnahmeverfahren Das Aufnahmeverfahren umfasst einen schriftlichen Test und ein Gespräch mit der Aufnahmekommission. ZielZiel 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. AblaufDer 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.KriterienDie 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. Termine Schriftlicher Aufnahmetest und BewerbungsgesprächeMai und Juni 2020 Voraussichtlicher Semesterstart für das 1. Semester (WS 2020/21)Mitte August 2020 Studieren mit Behinderung Sie möchten sich für das Studium bewerben und brauchen aufgrund einer Behinderung, chronischen Erkrankung oder Beeinträchtigung Unterstützung?Sollten Sie Fragen zum Aufnahmeverfahren haben, nehmen Sie bitte so früh wie möglich Kontakt auf!Ihre Ansprechperson:Mag.a Ursula WeilenmannMitarbeiterin Gender & Diversity Management barrierefrei@fh-campuswien.ac.at Kontakt > FH-Prof. DI Dr. Michael Maurer Studiengangsleiter Bioengineering, Bioinformatik, Biotechnologisches Qualitätsmanagement, Bioverfahrenstechnik T: +43 1 606 68 77-3601michael.maurer@fh-campuswien.ac.at Sekretariat Elisabeth BeckElisabeth Holzmann, Bakk.techn.Johanna BauerBarbara PhilippMuthgasse 621190 WienT: +43 1 606 68 77-3600 F: +43 1 606 68 77-3609bioengineering@fh-campuswien.ac.atLageplan Standort Muthgasse (Google Maps)Öffnungszeiten während des SemestersMo bis Do, 16.30-18.00 Uhr Telefonische TerminvereinbarungMo bis Do, 10.00-18.00 UhrFr, 10.00-13.00 Uhr Lehrende und Forschende > Hon.-Prof. Univ.-Doz. DI Dr. Rudolf Friedrich Bliem Lehre und Forschung> FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf Forschung und Entwicklung Projekte > 3M PurificationLeitung: FH-Prof. DI Dr. Michael Maurer> Fair BiopharmaLeitung: FH-Prof. DI Dr. Michael Maurer> UrbanMetagenAppLeitung: FH-Prof.in Dr.in Alexandra Graf> „proTect“ – Neue Konzepte für eine in vitro Evaluierung der Biokompatibilität von Werkstoffen und medizinischen ProduktenLeitung: FH-Prof.in Univ.Doz.in Dr.in Ines SwobodaNewsalle News> ÖGMBT-Tagung mit fünf Life Science Research Awards Austria 2020 25.09.2020 // Bei Österreichs größtem Life Science-Event gab es Auszeichnungen für junge Forscher*innen. Beatrix Kuen-Krismer, Leiterin des Departments Applied Life Sciences und Vorstandsmitglied der ÖGMBT, gratulierte. mehr> Über 100 Empfehlungen für recyclingfähige Verpackungen 26.06.2020 // In wenigen Monaten hat die österreichische Konsumgüterbranche unter der Leitung von ECR Austria und der fachlichen Expertise der FH Campus Wien eine Empfehlung für recyclingfähige Verpackungen ausgearbeitet. mehr> Forschung für die Wirtschaft – BM Margarete Schramböck im Vienna BioCenter05.06.2020 // Ministerin Schramböck informiert sich über das Best Practice-Forschungsprojekt Migratox und gibt den Start des neuen FFG Förderprogramms „FH – Forschung für die Wirtschaft“ bekannt. mehrEventsalle Events> Digitale Infowoche für Studieninteressierte aller Departments16.–20.11.2020, täglich 09.00–19.00 Uhr, Online-Infosessions via Zoom Kooperationen und Campusnetzwerk Wir arbeiten eng mit zahlreichen Industrieunternehmen, Universitäten wie der Universität für Bodenkultur Wien, dem Vienna Institute of Biotechnology (VIBT) 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! CampusnetzwerkAktuelle Jobs aus dem Campusnetzwerkalle Jobs anzeigenPartnerInnen im Campusnetzwerk Downloads und Links Infofolder Bioinformatik (PDF 100 KB)Themenfolder Applied Life Sciences (PDF 1,2 MB)
1. Semester LehrveranstaltungSWSECTSAusgewählte Kapitel der Mathematik VOAusgewählte Kapitel der Mathematik VOVortragende: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Werner Timischl1SWS2ECTSLehrinhalte1 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.PrüfungsmodusSchriftliche PrüfungLehr- und LernmethodeVortrag in Verbindung mit Übungen.12Proteomics ILVProteomics ILVVortragende: Lukas Janker, MSc1.5SWS3ECTSLehrinhalteProteomics: Möglichkeiten und Ziele Methoden, insbesondere Massenspektrometrie Statistische Verfahren zur Qualitätskontrolle, Sinn und Struktur von public repositories Datenbanken/Ontologies Bioinformatische Anwendungen basierend auf großen DatensätzenPrüfungsmodusschriftliche PrüfungLehr- und LernmethodeVortrag, Übungen am Computer1.53Statistik ILVStatistik ILVVortragende: Eva Valerie Lehner, BSc, Dipl.-Ing. Dr. Alexandra Posekany1.5SWS3ECTSLehrinhalteEine 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.PrüfungsmodusÜbungsbeispiele, Mitarbeit, schriftliche PrüfungLehr- und LernmethodeVorlesung, Beamerpräsentation, Arbeit am PC, Gruppenarbeit, Übungsbeispiele1.53Aufbau von Datenbanken VOAufbau von Datenbanken VOVortragende: DI. Dr.techn. Dominik Ertl, FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka2SWS4ECTSLehrinhalte• 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 KleingruppePrüfungsmodusLV-immanenter Prüfungscharakter (Beurteilung der Präsentationen) Schriftlicher Test Abgabe der praktischen ProjektaufgabeLehr- und LernmethodeVorlesung Präsentationen durch Studenten und Diskussion Praktische Arbeit in der Kleingruppe FernlehreSpracheDeutsch24Data Mining und Visualisierung ILVData Mining und Visualisierung ILVVortragende: Dipl.-Ing. Barbara Lederer1SWS2ECTSLehrinhalteGrundprinzipien des Data Minings Einblick in Visualisierungsmöglichkeiten Vor- und Nachteile der Darstellungen Praktische ÜbungenPrüfungsmodusDie Prüfung setzt sich zusammen aus Anwesenheit und aktiver Mitarbeit sowie Beurteilung der Übungsarbeiten.Lehr- und LernmethodeVorlesung mit ÜbungSpracheDeutsch-Englisch12Einführung in das Programmieren ILVEinführung in das Programmieren ILVVortragende: DI Norbert Auer2.5SWS5ECTSLehrinhalteVertiefung 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: BiopythonPrüfungsmodusSchriftliche Prüfung nach Abschluss der Lehrveranstaltung und Beurteilung der ÜbungsarbeitenLehr- und LernmethodeVorlesung Hausübungen ÜbungenSpracheDeutsch2.55Einführung in Linux und Shellscripting ILVEinführung in Linux und Shellscripting ILVVortragende: Ing. DI (FH) Nadine Elpida Tatto1SWS2ECTSLehrinhalteDas 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.PrüfungsmodusSchriftliche Prüfung, pünktliche und vollständige Abgabe von Übungsaufgaben. Beides zählt 50/50 zur NoteLehr- und LernmethodeVortrag und Übungsaufgaben, Aufgaben während der Vorlesung und auch als HausübungenSpracheDeutsch12Grundlagen Algorithmen VOGrundlagen Algorithmen VOVortragende: Ing. Christian Binder, BSc1SWS2ECTSLehrinhalteEinfuehrung Algorithmik,Graphentheorie, grundlegende Algorithmen zur Bestimmung von Sequenzähnlichkeit, Alignments und RNA-FaltungPrüfungsmodusSchriftliche Prüfung sowie Beurteilung der paktischen AufgabenstellungenLehr- und LernmethodeVortrag mit Slides sowie praktische ÜbungenSpracheDeutsch-Englisch12Transcriptomics und Genomics ILVTranscriptomics und Genomics ILVVortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, Lisa Tucek, BSc.2SWS4ECTSLehrinhalte1) 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)Prüfungsmodus40 % Praktisch: Abgabe eines kurzen Programmes zur Lösung einer Aufgabe 60 % Theoretisch: Schriftliche PrüfungLehr- und Lernmethode- Einleitungen und Erklärungen (Vortrag) - Gemeinsame Übungen am ComputerSpracheDeutsch24
2. Semester LehrveranstaltungSWSECTS Machine Learning Methoden ILV 12 Angewandtes Programmieren UE 36 Ausgewählte Themen der Bioinformatik SE 12 Datenbanksysteme ILV 1.53 Medizinische Genomanalysen VO 12 Spezielle Statistik Übung UE 12 Strukturvorhersagen in Biopolymeren VO 12 Datenanalyse Labor LB 24 Vorbereitung auf die Masterarbeit SE 0.51
3. Semester LehrveranstaltungSWSECTSAutomatisierung Übung ILVAutomatisierung Übung ILVVortragende: Dipl.-Ing. Werner Seiler3SWS6ECTSLehrinhalteEinführung in die Automatisierungstechnik technischer Prozesse. Dazu gehören Grundlagen der Messtechnik insbesondere von Größen mit Bedeutung bei biotechnologischen Verfahren. Grundlagen der Prozessautomatisierung, insbesondere Prozessleittechnik, speicherprogrammierbarer Steuerungen (SPS) und Feldbussysteme. Einführung in die Grundlagen der Regelungstechnik.PrüfungsmodusHausarbeit Schriftliche Prüfung am Ende der Lehrveranstaltung oder Prüfungsgespräch (TBD).Lehr- und LernmethodeVortrag, Entwurfs- und Rechenübungen mit Excel und Simulationsprogrammen. Hausarbeit.SpracheDeutsch36Biotechnologisches Seminar SEBiotechnologisches Seminar SEVortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, FH-Prof. DI Dr. Michael Maurer0.5SWS1ECTSLehrinhalteAls Beispiel aus der Biotechnologie werden die Studierenden im gärungstechnischen Labor an der Umsetzung eines Bierrezepts arbeiten. Die Studierenden bekommen eine Einführung in das Thema und können sich mit Automatisierungslösungen (Brew Pie - Rasberry Pie) und Datenerfassung praktisch auseinandersetzen. Zu den Tätigkeiten im Labor werden die Studierenden Labels für ihr Bier designen und eine Webseite erzeugen auf der die bearbeiteten Rezepte zu sehen sind. Die Studierenden werden in Gruppen von 3-4 Personen arbeiten.PrüfungsmodusDie Mitarbeit im gärungstechnischen Labor sowie beim Design und der umsetzung der Webseite wird benotet.Lehr- und LernmethodeVortrag, praktische Labor ÜbungSpracheDeutsch0.51Businessplanung und Kostenrechnung ILVBusinessplanung und Kostenrechnung ILVVortragende: Mag. Dipl.-Ing. Dr. Martin Pfeffer, Mag. Karin Pfeffer2SWS4ECTSLehrinhalteBetriebswirtschaftliche praxisnahe Grundkonzepte Ausarbeitung eines Business PlansPrüfungsmodusAusarbeitung & Präsentation eines BusinessplansLehr- und LernmethodeVorlesung, WorkshopSpracheDeutsch24Validierung von Software und Medizinprodukten VOValidierung von Software und Medizinprodukten VOVortragende: Stefan Smyczko, MSc1SWS2ECTSLehrinhalteUPDATE LV-TITEL: "SOFTWARE IM MEDIZINISCHEN UMFELD - SOFTWARE ALS MEDIZINPRODUKT" Erhalt des essentiellen Know Hows zum Thema "Software als Medizinprodukt": Was ist ein Medizinprodukt, welche rechtliche Basis hat es, wie ist es definiert und abzugrenzen? Wann kann Software ein Medizinprodukt sein? Welche Phasen der Entwicklung eines Medizinproduktes gibt es, was ist im Zusammenhang damit zu beachten? Qualitätssicherungsmaßnahmen und aktuelle Anforderungen aus sich ändernden Rechtsmaterien (MDR - Medical Device Regulation). Ein weiterer Schwerpunkt im o.a. Kontext wird auf die Validierung von Software als Medizinprodukt gelegt.PrüfungsmodusPrüfungsimmanente Lehrveranstaltung, Präsentation als essentieller Bestandteil der BeurteilungLehr- und LernmethodeEinführung als Vorlesung in die Thematik, anschließend Sonderthemenvergabe und deren Präsentation durch die StudentIn. Zur Vorbereitung darauf wurde Fernlehre eingeteilt.SpracheDeutsch-Englisch12Innovation und Unternehmensgründung ILVInnovation und Unternehmensgründung ILVVortragende: Dipl.-Ing. Dr. Gottfried Himmler1SWS2ECTSLehrinhalteDer Unternehmer Wie entsteht Neues? Erfolgsrezepte? Was ist ein Unternehmen? Systemtheoretische Betrachtung Was ist Management? Unternehmer versus Manager: Aufgaben Charakter Die Idee Das Geschäftsmodell Der Geschäftplan Grundsätze des Managements. Aufgaben von Führungskräften. Management-Tools.PrüfungsmodusGesprächLehr- und LernmethodeVortrag & WorkshopSpracheDeutsch12Klinische Bioinformatik ILVKlinische Bioinformatik ILVVortragende: Smriti Shridhar, PhD1.5SWS3ECTSLehrinhalteDie Studierenden sollen genetische Krankheiten und die Verbindung zu Biomarkern verstehen lernen. Als Beispiele werden das "Human Genome Project" behandelt sowie genomweite Assoziationsstudien (GWAS), und die Interpretation von DNA Varianten. In Diskussion wird der Umgang mit klinischen Daten und die ethischen Implikationen besprochen.PrüfungsmodusMultiple Choice Prüfung und Präsentation eines wissenschaftlichen Artikels in Gruppenarbeit.Lehr- und LernmethodeVorlesung / praktische Beispiele / Case-studies / Presentationen1.53Metagenomanalyse ILVMetagenomanalyse ILVVortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf1SWS2ECTSLehrinhalteEinführung in die Erzeugung und Analyse von Metagenom/Mikrobiom Daten.PrüfungsmodusPräsentation eines praktischen Beispiels.Lehr- und LernmethodeVortrag, Diskussion und praktisches Beispiel.12Molecular Design ILVMolecular Design ILVVortragende: Dr. Sven Brüschweiler, Dr. Leonhard Geist, Dr. Tanja Gesell1.5SWS3ECTSLehrinhaltebased on the class from last semester RNA and Protein Structure Prediction, this lecture addresses Molecular Design; topics include: - from small molecule descriptions to Protein - Ligand and RNA - Ligand complexes, as well as Protein RNA interactions - high-throughput screening (HTS) - ncRNA in human diseases - pharmacophore models - disease networksPrüfungsmodusPractical sessions and a project at the end of the course (50% each)Lehr- und Lernmethodetheoretical and practical exercises1.53Netzwerk und Internettechnologien ILVNetzwerk und Internettechnologien ILVVortragende: Silvia Schmidt, MSc BSc1SWS2ECTSLehrinhalteÜberblick Internet Überblick Internet of Things / Biothings LoRaWAN Projekt Grundlagen IT-Security Grundbegriffe für den Genome BrowserPrüfungsmodusSchriftliche Prüfung & ÜbungsteilLehr- und LernmethodeVortrag und Übung, tlw. inverted classroomSpracheDeutsch12Patentwesen ILVPatentwesen ILVVortragende: Dipl.-Ing. Anatol Dietl, Mag. iur. Dipl.-Ing. Dr. Michael Stadler1SWS2ECTSLehrinhalteGewerbliche Schutzrechte; Umgang mit Patentschriften; Schutzbereich von Patenten; Neuheit und Stand der Technik; Erfinderische Tätigkeit; Sonstige Patentierbarkeitsvoraussetzungen; Patentanmeldeverfahren; internationaler Patentschutz; Patentprivatrecht insb. Lizenzverträge;Prüfungsmodusschriftliche Tests am Beginn der Einheiten; HausarbeitLehr- und LernmethodeVorlesungSpracheDeutsch12Computational Systems Biology ILVComputational Systems Biology ILVVortragende: Dr. Jürgen Zanghellini1.5SWS3ECTSLehrinhalteMit Computermodellen von biochemischen Netzwerken ist es möglich, abei bekanntem Genotyp Vorhersagen über den Phänotyp zu machen. In dieser Lehrveranstaltung geben wir eine Einführung in die Analyse von metabolischen Netzwerken. Wir behandeln die Rekonstruktion von Netzwerken und stellen constraint-basierte Verfahren vor. Ein Schwerpunkt wird auf (genome-scale) metabolischen Modellen und ihrer Analyse durch Flux-Balance-Analysis und verwandter Methoden liegen. Schließlich stellen wir beispielhafte, erfolgreiche Anwendungen zur Stammoptimierung vor. (*) Grundlegende mathematische Konzepte in der Systembiologie (*) Rekonstruktion von (biologischen) Netzwerken (*) Stöchiometrische Netzwerke und ihre Analyse (*) Anwendungen in der BiotechnologiePrüfungsmodusHausübung und schriftliche AbschlussprüfungLehr- und LernmethodeVorlesung mit integrierten ÜbungsteilenSpracheDeutsch-Englisch1.53
4. Semester LehrveranstaltungSWSECTS Betreuung MT 11 Masterarbeit - Praktische Arbeit MT 028 Seminar SE 11
Zulassungsvoraussetzungen Naturwissenschaftlich-technischer Bachelor oder vergleichbarer Abschluss an einer Hochschule mit in Summe 180 ECTSUnd 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 ZeugnisGleichwertig ist es, wenn es völkerrechtlich vereinbart ist oder nostrifiziert wurde. Die Studiengangsleitung kann das Zeugnis auch im Einzelfall anerkennen.Regelung für Studierende aus DrittstaatenInformationen zur Beglaubigung von ausländischen Dokumenten
Bewerbung 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 ZeugnisLegen 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 beurteilenListe der absolvierten Lehrveranstaltungen bzw. SammelzeugnisMotivationsschreibentabellarischer 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.
Aufnahmeverfahren Das Aufnahmeverfahren umfasst einen schriftlichen Test und ein Gespräch mit der Aufnahmekommission. ZielZiel 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. AblaufDer 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.KriterienDie 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.
Termine Schriftlicher Aufnahmetest und BewerbungsgesprächeMai und Juni 2020 Voraussichtlicher Semesterstart für das 1. Semester (WS 2020/21)Mitte August 2020
> FH-Prof. DI Dr. Michael Maurer Studiengangsleiter Bioengineering, Bioinformatik, Biotechnologisches Qualitätsmanagement, Bioverfahrenstechnik T: +43 1 606 68 77-3601michael.maurer@fh-campuswien.ac.at
> „proTect“ – Neue Konzepte für eine in vitro Evaluierung der Biokompatibilität von Werkstoffen und medizinischen ProduktenLeitung: FH-Prof.in Univ.Doz.in Dr.in Ines Swoboda
> ÖGMBT-Tagung mit fünf Life Science Research Awards Austria 2020 25.09.2020 // Bei Österreichs größtem Life Science-Event gab es Auszeichnungen für junge Forscher*innen. Beatrix Kuen-Krismer, Leiterin des Departments Applied Life Sciences und Vorstandsmitglied der ÖGMBT, gratulierte. mehr
> Über 100 Empfehlungen für recyclingfähige Verpackungen 26.06.2020 // In wenigen Monaten hat die österreichische Konsumgüterbranche unter der Leitung von ECR Austria und der fachlichen Expertise der FH Campus Wien eine Empfehlung für recyclingfähige Verpackungen ausgearbeitet. mehr
> Forschung für die Wirtschaft – BM Margarete Schramböck im Vienna BioCenter05.06.2020 // Ministerin Schramböck informiert sich über das Best Practice-Forschungsprojekt Migratox und gibt den Start des neuen FFG Förderprogramms „FH – Forschung für die Wirtschaft“ bekannt. mehr
> Digitale Infowoche für Studieninteressierte aller Departments16.–20.11.2020, täglich 09.00–19.00 Uhr, Online-Infosessions via Zoom