Die Inhalte und Qualifikationen der Studien werden durch Module vermittelt. Ein Modul ist eine Lehr- und Lerneinheit, welche durch Eingangs- und Ausgangsqualifikationen, Inhalt, Lehr- und Lernformen, den Regelarbeitsaufwand sowie die Leistungsbeurteilung gekennzeichnet ist. Die Absolvierung von Modulen erfolgt in Form einzelner oder mehrerer inhaltlich zusammenhängender Lehrveranstaltungen. Thematisch ähnliche Module werden zu Prüfungsfächern zusammengefasst, deren Bezeichnung samt Umfang und Gesamtnote auf dem Abschlusszeugnis ausgewiesen wird.

Im Rahmen des Prüfungsfaches Diplomarbeit ist eine wissenschaftliche Arbeit zu verfassen und eine kommissionelle Gesamtprüfung abzulegen. Das Prüfungsfach wird insgesamt mit 30 ECTS-Punkten bewertet, wobei die kommissionelle Gesamtprüfung 3 ECTS-Punkte umfasst. Die Diplomarbeit ist eine wissenschaftliche Arbeit, die dem Nachweis dient, ein wissenschaftliches Thema selbstständig inhaltlich und methodisch vertretbar zu bearbeiten. Das Thema der Diplomarbeit ist von den Studierenden frei wählbar und muss im Einklang mit dem Qualifikationsprofil stehen.

Zusätzlich zu den regulären Prüfungsfächern kann in allen Masterstudien das englischsprachige Prüfungsfach Innovation im Umfang von 30 ECTS-Punkten absolviert werden. Dieses wird auf dem Abschlusszeugnis ausgewiesen. Die Module des Ergänzungsstudiums vermitteln Zusatzqualifikationen in folgenden Bereichen:

• Entrepreneurship and company foundation
• Intrapreneurship and innovation management
• University engagement and research transfer

Aufgrund der beschränkten Teilnehmerzahl erfolgt die Vergabe der Plätze nach einem gesonderten Auswahlverfahren. Details zum Ergänzungsstudium Innovation sind den jeweiligen Studienplänen zu entnehmen.

Ziel des Studiums ist es, den Studierenden die für die berufliche Praxis erforderlichen fundierten theoretischen und praktischen Kenntnisse zu vermitteln, ihnen einen Überblick über die einzelnen Disziplinen der Computational Logic zu geben und ihre Fähigkeit zum wissenschaftlichen Arbeiten zu entwickeln. Darüber hinaus wird den Studierenden die Möglichkeit gegeben, ihr Studium praxisnah zu gestalten. Zum Erwerb von praxisorientierten Kenntnissen können sie entsprechende Modulkombinationen wählen. Durch Auslandsaufenthalte und Englisch als Unterrichtssprache sollen die Studierenden auf die zunehmende Internationalität von Wissenschaft, Wirtschaft und Industrie vorbereitet werden. Die Schwerpunkte der Lehre liegen in folgenden Bereichen: mathematische Logik, logische Programmierung, Deduktionssysteme, Wissensrepräsentation, künstliche Intelligenz, Methoden der formalen Spezifikation und Verifikation, Inferenztechniken, syntaxgeleitete Semantik und das Verhältnis von theoretischer Informatik und Logik.

Computational Logic ist für den Umgang mit der Komplexität moderner computergestützter Systeme von zunehmender Bedeutung und weltweit auf dem Vormarsch. Die heutige Informationstechnologie erlebt einen Wandel - und der Wandel ist allgegenwärtig. Insbesondere das Internet ist eine wissenschaftliche Erfindung, die unser Denken und Handeln beeinflusst hat. Je mehr dies alles in unser Leben eindringt, desto verblüffender wird es für die Informatiker, sich mit den verschiedenen Schlüsselfragen der Datensicherheit, der Transaktionen, der Netzwerkberechnung, der Netzwerkarchitektur, der Computerarchitektur, der komplexen Software, der verteilten Plattformen und kurz gesagt - mit jedem kleinen Aspekt, der unsere heutige Computergesellschaft betrifft, zu beschäftigen.

Data Science beschäftigt sich mit großen, heterogenen Daten (Big Data) aus verschiedenen Anwendungsbereichen, um daraus wertvolle Erkenntnisse und aussagekräftige und umsetzbare Informationen zu generieren. Die Aufgaben in Data Science reichen von der Gewinnung eines umfassenden Verständnisses der Problemdomäne (Business Undestanding), der Verarbeitung und Fusion heterogener Daten aus unterschiedlichen Quellen (Data Gathering), der Analyse und statistischen Modellierung der Daten (Data Analytics) bis hin zur interaktiven Visualisierung der Daten (Visual Analytics) und der Nutzung der Ergebnisse (Decision Support and Deployment). Dieses Curriculum vermittelt und integriert Kompetenzen aus den Bereichen Informatik, Mathematik sowie spezifischen Anwendungsdisziplinen.

Der Masterstudiengang Data Science bietet eine vertiefte, wissenschaftlich fundierte Ausbildung. Die Absolventen sind u.a. qualifiziert, als Bindeglied zwischen den technischen Infrastrukturen und den Domänen in Forschung und Entwicklung zu agieren. Sie sind in der Lage, komplexe Zusammenhänge, Muster und Erkenntnisse aus Rohdaten strukturiert zu entdecken, zu verstehen und effizient zu kommunizieren. Sie haben die Kompetenz, Forschung und Innovation im Bereich eScience sowohl aus einer technischen Kernperspektive als auch interdisziplinär zu unterstützen, um die Entwicklung datengetriebener Technologien voranzutreiben.

Das Gebiet der Wirtschaftsinformatik umfasst Information und Wissen sowie informationsverarbeitende Prozesse in Organisationen und Gesellschaft. Sie bildet damit die Schnittstelle zwischen Mensch, Organisation und Informationstechnik. Gegenstand der forschungsgeleiteten Lehre sind dabei Informations- und Kommunikationssysteme in Wirtschaft und Gesellschaft, insbesondere die Analyse, die Modellierung, der Entwurf, die Implementierung und die Bewertung solcher Systeme. Neben dem primär informatikorientierten Ansatz erfordert der Erfolg solcher Systeme die Berücksichtigung technischer, ökonomischer und sozialer Aspekte. Dabei werden Informatik und Wirtschaftswissenschaften miteinander verbunden.

Die Absolventen werden unter anderem für die Analyse, Optimierung und Entwicklung von Geschäftsprozessen, für die Planung, Realisierung und Steuerung von Informationssystemen, für fortgeschrittenes Systemdesign sowie für Forschung und Entwicklung in diesen Bereichen qualifiziert.

Der Masterstudiengang Wirtschaftsinformatik strebt eine starke internationale Einbettung in Forschung und Wirtschaft an. Um dies zu gewährleisten, werden alle Vorlesungen des Masterstudiengangs in englischer Sprache gehalten und die Masterarbeit wird in englischer Sprache verfasst.

Das Ziel der Arbeiten im Gebiet der Logic and Computation ist es, einerseits die Prinzipien zu verstehen, die intelligentes Verhalten ermöglichen, andererseits Methoden zu entwickeln, die zur Konstruktion von intelligenten Agenten führen. Die zugrunde liegende Hypothese dabei ist, dass intelligentes Schließen letztlich nichts anderes als eine Art von Berechnung (Computation) ist. 
Das Masterstudium wird in Englisch angeboten.

Tätigkeitsfelder für Absolvent_innen liegen in der Grundlagenforschung im universitären bzw. industriellen Bereich sowie in der angewandten Forschung und Entwicklung in Industrieunternehmen oder universitären Spin-Offs. Des Weiteren betreiben Absolvent_innen typischerweise Analysen und Consulting in Bereichen wie Formal Systems Engineering, Web und Semantic Systems, Logistik, Operations Research und Telekommunikation. Mit mehrjähriger beruflicher Erfahrung sind die Absolvent_innen auch in der Lage leitende Positionen zu übernehmen.

Der Begriff Visual Computing ist durch das methodische Zusammenwachsen der Bereiche Bildverarbeitung, Computer Vision, Computergraphik, Visualisierung und Mensch-Maschine-Interaktion entstanden, teilweise wurde dies durch den Bedarf von neuen Bereichen wie Augmented und Virtual Reality und maschinelles Lernen an diesen Technologien bedingt.

Berufsfelder für die Absolvent_innen sind in sämtlichen Bereichen von Produktions- und Dienstleistungsunternehmen zu finden, wo anspruchsvolle und innovative Problemlösungen gefragt sind, bei denen mittels Computer Bilder produziert oder analysiert werden. Dazu zählen u.a. die Unterhaltungsindustrie, virtuelles Engineering (CAD/CAM-Systeme), industrielle Produktion, Robotik und maschinelles Sehen, medizinische Anwendungsbereiche, Sicherheit und Kriminologie, Informations- und Telekommunikationssysteme.

Media and Human-Centered Computing beschäftigt sich mit neuartigen Formen der Interaktion zwischen Mensch und Computer, wie Tangible oder Ubiquitous Computing, Virtual und Augmented Reality. Es basiert auf einem interdisziplinären Ansatz, der Informatik, Medientheorien, Designwissenschaften, Soziologie und Psychologie integriert. Das Programm legt den Schwerpunkt auf kritische Theorien der Medien und Informatik sowie auf verantwortungsvolle Forschung und Innovation.

Die Studierenden des Studiengangs Media and Human-Centered Computing erhalten eine wissenschaftlich und methodisch fundierte Ausbildung, indem sie in praxisnahen Projekten erleben, wie reale Anwendungen entstehen. Die Absolventen sind qualifiziert für die wissenschaftliche und industrielle Forschung, z.B. in den Bereichen HCI, Augmented Reality, Entwurf und Implementierung von Interaktionsmechanismen, interaktive Mediengestaltung, Medienkunst, Gestaltung von Multimediasystemen, Planung und Durchführung von Usability-Studien und Evaluationen in verschiedenen Formen.

Die Kombination von medizinischem Grundlagenwissen gepaart mit wissenschaftlicher Arbeitsweise und praxisorientierten technischen Fähigkeiten ermöglicht es den Absolvent_innen, im Schnittbereich der Informatik mit Medizin innovative Lösungen zu erzielen und eine breit gestreute interdisziplinäre fachliche Ausbildung zu erhalten.

Absolvent_innen sind neben einer wissenschaftlichen Karriere für folgende Einsatzgebiete ausgebildet: Business-Analyse und Consulting im Gesundheitsbereich, Informationsmanagement/Systemintegration, IT-Architektur, Projekt- und Programm-Management sowie Software-Engineering.

Software Engineering und Internet Computing ist als breit gefächerte Disziplin zu verstehen. Software Engineering beschäftigt sich mit der Entwicklung von Software von der Analyse über das Design und die Implementierung bis hin zu Inbetriebnahme und Wartung. Wesentliche begleitende Maßnahmen sind Qualitätssicherung, Projekt- und Risikomanagement. Internet Computing beschäftigt sich mit weltweit verteilter Informationsverarbeitung. Beide Gebiete basieren auf wissenschaftlichen Prinzipien und Methoden.

Tätigkeitsfelder für Absolvent_innen liegen in der akademischen bzw. industriellen Grundlagenforschung, in der angewandten Forschung und Software-Entwicklung für Industrieunternehmen sowie in den Bereichen der Systemanalyse, Software-Architektur und des Consulting. Generell haben Absolvent_innen gute Voraussetzungen für anspruchsvolle bzw. leitende Funktionen in der Wirtschaft.

Das Masterstudium Technische Informatik ist neben der wissenschaftlich-methodischen Vertiefung primär der Integration von Informatik, Mathematik und Elektrotechnik gewidmet. Praktisch wird dies durch Verschmelzung von Schlüsselbereichen wie der digitalen Signalverarbeitung, verteilter Echtzeitsysteme sowie der formalen Verifikation und Analyse erreicht, wobei individuelle Interessen und Schwerpunktsetzungen durch umfassende Wahlmöglichkeiten gefördert werden. Kernbereiche:

• Digitale Signalverarbeitung und Kommunikation
• Digitale Kreisläufe und Systeme
• Dependable Distributed Real-Time Systems
• Formale Verifikation und Analyse

Tätigkeitsfelder für Absolvent_innen liegen in der wissenschaftlichen und industriellen Forschung sowie in den Bereichen der Systemanalyse und des Entwurfs komplexer Systeme.

Das Masterstudium Informatikdidaktik wird interuniversitär von der Technischen Universität Wien und der Universität Wien getragen. Neben der systematischen Auseinandersetzung mit pädagogischen, didaktischen und fachdidaktischen Inhalten sowie mit Informationstechnologien zur Wissensvermittlung werden im Masterstudium Kompetenzen im fachlichen und wissenschaftlichen Bereich der Informatik vermittelt.

Absolvent_innen dieses Masterstudiums sind in der Lage, pädagogische und fachdidaktische Handlungsperspektiven zu entwickeln, geeignete Methoden zur Wissensvermittlung im Informatikbereich einzusetzen sowie die Evaluation und Qualitätssicherung dieser Vermittlung durchzuführen.