Studienabschluss
Bachelor of Science (B.Sc.)
Regelstudienzeit
6 Semester
Studienbeginn
Wintersemester
Lehrsprache
Deutsch
Zulassungsbeschränkung
zulassungsbeschränkt
Leistungspunkte
180
Jährliche Studienplätze
35

Zugangsvoraussetzungen

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.

Inhalte

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 und medizinische Informatik wählen. Weitere Anwendungsfächer sind in Vorbereitung

Im Rahmen des Bachelorstudiengangs »Angewandte Data Science« müssen insgesamt 180 Kreditpunkte erworben werden. Der Studiengang gliedert sich in die Bereiche Fachstudium, Professionalisierung und Bachelorarbeit. Detaillierte Informationen zum Aufbau des Studiums, zu Anwendungsfächern und zu Modulen finden Sie im Modulverzeichnis unter dem Link "Ordnungen" in der rechten Spalte. Beispielstudienpläne finden Sie in der Prüfungs- und Studienordnung.

Fachsstudium (64 Kreditpunkte)
  • Grundlagen der Informatik
  • Mathematische Grundlagen der Data Science
  • Grundlagen der Data Science
Professionalisierungsbereich (104 Kreditpunkte)
  • Wahlbereich »Data Science«, z. B. Vertiefung Maschinelles Lernen
  • Wahlbereich »Anwendungsfach«, z. B. Wirtschaft oder Biologie
  • Fach- und Projektpraktika
  • Schlüsselkompetenzen, z. B. Programmieren oder Sprachkurse
Bachelorarbeit (12 Kreditpunkte)
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.

Bewerbung

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