Bachelor of Science in Informatik

In praktisch allen Lebensbereichen hat man heutzutage mit Computern zu tun. Man findet sie nicht nur im Büro oder zu Hause auf dem Schreibtisch, sondern auch integriert in Anlagen und Geräten, wo sie komplexe Systeme steuern und überwachen. Sie steuern zum Beispiel Fertigungsroboter und Flugzeuge oder überwachen den Verkehr.

Darüber hinaus können Computer auch Tierversuche ersetzen, Umweltschutzdaten erfassen und übermitteln, sowie Baupläne entwerfen. Informatikerinnen und Informatiker arbeiten deswegen überall an entscheidender Stelle mit.

Informatikerinnen und Informatiker kennen die Funktionsweise von Rechnern und Netzwerken. Sie installieren und warten diese und entwickeln Software-Systeme, um Probleme zu lösen. Auch Gespräche mit Kundinnen und Kunden sowie Diskussionen im Team gehören zum Aufgabengebiet von Informatikerinnen und Informatikern.

"Information beherrschen. Die heutige Welt und ihre Zukunft wird weitgehend von Information bestimmt. Strukturierung, Verarbeitung, Transport und Darstellung von Information sind die Kernaufgaben von Informatikerinnen und Informatikern. Nach einem Informatik-Studium an der TI gestalten Sie die Welt von morgen mit."

Das ganze Studium ist aus Lerneinheiten, den so genannten Modulen aufgebaut. Der Studienplan legt im Detail fest, welche Module besucht werden müssen und wo Wahlfreiheit besteht. Bei der zeitlichen Einteilung des Studiums besteht eine individuelle Gestaltungsmöglichkeit. Wer den Bachelor-Abschluss in der minimalen Zeit von 6 Semestern erreichen will, wählt die Vollzeit-Studienform. Der 8-semestrige Zyklus wird dagegen in einer Form angeboten, die Studierenden mit einer Teilzeitbeschäftigung entgegen kommt.

Bereits in der zweiten Hälfte des Studiums vertiefen sich die Studierenden in einem der fünf angebotenen Schwerpunkte:
 
Distributed Systems and IoT

Die konsequente Entwicklung des Personal Computing hin zu mobilen Endgeräten mit neuen Netzwerktechnologien und Anwendungen wird das Kommunikationsverhalten und den Arbeitsstil unserer Gesellschaft nachhaltig beeinflussen.
Stichworte: Smartphones, Tablets, Virtual Reality, mobilier Internetzugriff, Apps, Usability, Security, Mobile Device Management, Health Care, E-Banking, Electronic Payment, Navigationssysteme, Geomarketing/GIS, Sensoren.

IT-Security

Die Sicherheit von Computersystemen, Daten, Dokumenten und Benutzern wird mit zunehmender Verbreitung und offener Vernetzung der digitalen Informationswelt zu einem zentralen Problem für Unternehmen, Behörden und Privatpersonen.
Stichworte: Kryptographie (TLS, PGP, Kerberos, Zertifikate), Identität und Authentisierung, Intrusion Detection Systems, Malware, Forensik, Web- und Softwaresicherheit, Vulnerabilities, Exploits, Software Piraterie, Computerkriminalität, Schutz der Privatsphäre.

Digital Business Systems

Eine agile und flexible Applikationslandschaft, welche die Geschäftsprozesse innerhalb einer Unternehmung und über die Unternehmensgrenzen hinaus wirksam unterstützt, bildet eine zentrale Grundlage für den Geschäftserfolg.
Stichworte: ICT-based Management, Business Intelligence, Big Data and Business Analytics, E-Business, Enterprise Application Integration, Web-Services, Web-Interfaces, Web-Programmiersprachen, verteilte Datenbanken, Entreprise Resource Planning Systeme.

Computer Perception and Virtual Reality

Diese Vertiefung vereinigt Computer Vision, virtuelle Realität und künstliche Intelligenz und lässt Computer die Welt wahrnehmen, auf sie reagieren und neue (virtuelle) Welten erzeugen.
Stichworte: Computergraphik, Bildverarbeitung, Simulation, Augmented Reality, Computer Perception, Multimedia, Games, Computer Haptics.

Data Engineering

In der modernen Informationsgesellschaft spielen die Daten eine zentrale Rolle. Als Data Engineer verstehen Sie es, Daten zu sammeln und zu speichern, zu historisieren, sie aufzubereiten, anzureichern, zu visualisieren und in veredelter Form wieder zur Verfügung zu stellen. Sie helfen Unternehmen "Insights" aus Daten zu gewinnen. Sie können Techniken aus dem Machine Learning (insbesondere auch dem Deep Learning) anwenden und erstellen anhand der Daten Modelle, die in für Entscheidungen und Prädiktion in Systemen und Geschäftsprozessen verwendet werden können. Sie können mit sehr grossen Datenmengen (Big Data) umgehen, modellieren Datenbak- und Datenflussarchitekturen und bestellen und entwickeln die dazu notwendige Hardware - und Softwareinfrastruktur.
Stichworte: Data Analytics, Machine Learning, Deep Learning, Datenbanken, Data Warehousing, Big Data Systeme, Datenmodellierung, Textanalyse, Datenqualität, Datensicherheit, Datenschutz.