Data Science
- Abschluss B.Sc.
- Dauer 6 Semester
- Art Vollzeit
Maschinelles Lernen und Datenanalyse
Die Erfolge der Künstlichen Intelligenz und insbesondere des Maschinellen Lernens belegen das Potential mathematischer und statistischer Methoden, automatisiert zu Grunde liegende Zusammenhänge in großen Datenmengen zu entdecken und diese nutzbar zu machen. Der Studiengang Data Science vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens und anderer aktueller Verfahren zur Datenanalyse, sowie die Fähigkeit, diese Verfahren mit modernen Softwaretechnologien effizient umzusetzen. Die Wahl einer Spezialisierung erlaubt eine Vertiefung der mathematischen Grundlagen und/oder die Verbreiterung in Richtung eines Anwendungsgebietes. Der Studiengang wird primär auf Englisch angeboten.
Studieninhalt
Der Studiengang vermittelt die der Data Science zugrundeliegenden Kenntnisse aus den Studienbereichen
- Mathematik
- Statistik
- Informatik
und ergänzt diese durch fachübergreifende Lehrveranstaltungen im Bereich der
- Data Science
Die Verbindung verschiedener Fächer belegt den interdisziplinären Charakter des Studiengangs. Dieser wird durch die Möglichkeit zur Wahl einer Spezialisierung in einem Anwendungsbereich erweitert. Den Studierenden wird somit eine interdisziplinäre Perspektive auf die Datenwissenschaften und den digitalen Transformationsprozess in Unternehmen und Gesellschaft vermittelt.
Studierende besuchen Lehrveranstaltungen in einer der folgenden Spezialisierungen:
- Applied Mathematics and Scientific Computing
- Business Analytics and Operations
- Digital Transfortmation of Society
- Finance and Economics
- Environmental Sciences
- Machine Learing and Statistics
Die Kompetenzvermittlung und der Wissenserwerb erfolgen mit etablierten und modernen Lehrkonzepten, z.B. praktischen Übungen, Projektarbeiten in kleinen Gruppen und Vorlesungen. Somit erlernen die Studierenden Arbeitsmethoden und Konzepte, die in weiten Bereichen der IT Branche und darüber hinaus eingesetzt werden. Absolventen und Absolventinnen des Studiengangs sind in der Lage, sowohl methodisch (z.B. als Data Analyst, Data Engineer) als auch konzeptuell (z.B. als Data Strategist) die fortschreitende Digitalisierung aktiv mitzugestalten.
