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Angewandte Data Science (B.Sc.)

Name des Studienfachs: Angewandte Data Science (B.Sc.)
Abschluss: Bachelor of Science (B.Sc.)
Regelstudienzeit: 6 Semester
Studienbeginn: Wintersemester
Teilzeitstudium möglich

Zulassung zum Wintersemester 2018/19:

  • 1. Fachsemester: zulassungsbeschränkt (Bewerbung bei der Universität)
  • 2. bis 6. Fachsemester: zulassungsbeschränkt (Bewerbung bei der Universität)
  • Internationale Bewerber (Non-EU): zulassungsbeschränkt (Bewerbung bei Studium International)



Was ist Angewandte Data Science?
Das Gebiet "Data Science" ist an der Schnittstelle der Mathematik, der Informatik, und der Statistik angesiedelt. Data Science beschäftigt sich mit der Analyse und dem Erkenntnisgewinn aus Daten sowie den benötigten Techniken zum Verarbeiten von großen und teilweise unstrukturierten Datenmengen. Im Bachelorstudiengang "Angewandte Data Science" werden aufbauend auf den Grundlagen der Informatik und Mathematik vertiefende Kenntnisse der Datenanalyse vermittelt. Weiterhin lernen Studierende in einem Anwendungsfach praktischen Einsatz der erlernten Methoden zur Datenanalyse kennen. Zu den vermittelten Kenntnissen der Datenanalyse gehören Aspekte des maschinellen Lernens, der Statistik, der Mustererkennung und der für eine effiziente Analyse benötigten Infrastrukturen. Als Anwendungsfächer können Studierende Wirtschaft, Biologie, digitale Geisteswissenschaften, medizinische Informatik, und Züchtungsinformatik wählen.

Warum in Göttingen studieren?
In Göttingen wird besonderer Wert auf die enge Verknüpfung mit dem Anwendungsfach gelegt. Weiterhin bietet das Umfeld in der Mathematik, Informatik, und Statistik in Göttingen die idealen Bedingungen für einen multidisziplinären Studiengang wie Data Science.

Wer ist geeignet?
Wer Angewandte Data Science als Studienfach wählt, sollte sowohl an einer mathematisch formalen als auch an einer anwendungsbezogenen praktischen Arbeitsweise Interesse haben. Die Fähigkeit zur Teamarbeit ist eine wichtige Voraussetzung für den späteren Berufsalltag. Kenntnisse der englischen Sprache sind erforderlich. Spezielle Fachkenntnisse, insbesondere in der Programmierung, werden nicht vorausgesetzt.

Aufbau des Studiums
Im Bachelorstudiengang werden zuerst Grundkenntnisse in Mathematik, Statistik und Informatik inklusive Programmierung vermittelt. Aufbauend darauf wird das Wissen durch die Wahlbereiche "Data Science" (z.B. maschinelles Lernen oder Infrastrukturen für Big Data) und "Anwendungsfach" vertieft. Zusätzliche Praktika vertiefen das Wissen durch praktische und intensive Behandlung von einzelnen Themen.

Berufsfelder
Data Scientist werden derzeit in nahezu allen Fachdisziplinen gesucht, sowohl in der Forschung, als auch in der Wirtschaft. Mögliche Arbeitgeber finden sich insbesondere im Marketing, in Banken, Versicherungen und Rückversicherungen, im IT-Bereich, in Unternehmensberatungen, in öffentlichen Forschungsinstituten oder Entwicklungs- und Forschungsabteilungen in Unternehmen, im Pharmabereich (Klinische Studien) sowie im öffentlichen Gesundheitswesen, in Hochschulen und Universitäten. Durch die Nähe der Ausbildung zu den Anwendungsbereichen direkt an der Universität sind insbesondere Forschungsabteilungen, die sich mit datengetriebener Forschung in den betrachteten Domänen beschäftigen, mögliche Arbeitsgebiete. In allen diesen Domänen mangelt es derzeit in Deutschland an Spezialisten.