Data Science

Allgemeine Studieninhalte

• Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
• Datenanalyse und -visualisierung
• Maschinelles Lernen
• Datenbanken und SQL
• Big Data Analytics
• Programmierung (z. B. Python, R)
• Data Mining
• Datenpräparation und -integration
• Data Engineering
• Künstliche Intelligenz
• Optimierungsmethoden
• Datenschutz und -sicherheit
• Projektmanagement

Voraussetzungen

• Allgemeine Hochschulreife (Abitur) oder Fachhochschulreife
• Gute Kenntnisse in Mathematik und Statistik
• Programmierkenntnisse sind von Vorteil
• Analytisches Denkvermögen
• Logisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten
• Interesse an Datenanalyse und -verarbeitung
• Teamfähigkeit
• Kreativität und Innovationsgeist

Berufsaussichten

• Data Scientist
• Data Analyst
• Business Analyst
• Machine Learning Engineer
• Data Engineer
• Data Consultant
• Business Intelligence Specialist
• Data Architect
• Research Scientist
• Data Manager
• Big Data Engineer
• Forschung und Entwicklung im Bereich Data Science

Form des Studiums

• Bachelorstudium (6 bis 8 Semester)
• Masterstudium (4 Semester)
• Möglichkeit zur Promotion (Doktorgrad)

Mögliche Abschlüsse des Studiums

• Bachelor of Science (B.Sc.) in Data Science
• Master of Science (M.Sc.) in Data Science
• Promotion (Dr. rer. nat.) in Data Science oder verwandten Fachgebieten

Studienrichtung