Studienabschluss
Master of Science (M.Sc.)
Regelstudienzeit
4 Semester
Studienbeginn
Winter- und Sommersemester (Wintersemester empfohlen)
Lehrsprache
überwiegend Englisch
Zulassungsbeschränkung
zulassungsbeschränkt
Leistungspunkte
120 Credits

Inhalte

Data Science beschäftigt sich mit dem Erkenntnisgewinn aus Daten sowie den benötigten Techniken zur Verarbeitung von großen und teilweise unstrukturierten Datenmengen. Im Studium werden Methoden der Mathematik, Informatik und Statistik mit Wissen aus einem Anwendungsgebiet kombiniert.

Den Göttinger Master Angewandte Data Science zeichnet insbesondere sein interdisziplinäres Profil aus. Sie werden sowohl fortgeschrittenes Wissen über die zentralen Methoden der Data Science erwerben als auch ihre Nutzung in einem Anwendungsgebiet trainieren. Dabei haben Sie derzeit die Wahl zwischen den Anwendungsgebieten Computational Neuroscience Bioinformatik, Medical Data Science, Digital Humanities und Computational Sustainability. Weitere Anwendungsgebiete befinden sich im Aufbau.

In dem forschungsorientierten Master-Studiengang lernen Sie, im Rahmen eigener Forschungsprojekte wissenschaftliche Methoden und Erkenntnisse weiter zu entwickeln und zu kommunizieren. Außerdem erwerben Sie Kompetenzen zur reflektierten und ethischen Auseinandersetzung mit den verwendeten Daten sowie den Folgen von umfangreicher Datensammlung und -auswertung und den Implikationen von teilweise automatisierter, datenbasierter Entscheidungsfindung. Darüber hinaus bietet der Studiengang Ihnen Möglichkeiten für Praktika und die Zusammenarbeit mit Partnern aus der Wirtschaft.

Der Master in Angewandter Data Science ist ein weiterführender Studiengang, in dem Leistungen im Umfang von 120 Credits erfolgreich absolviert werden müssen. Der Studiengang umfasst drei Studienbereiche: (1) das Fachstudium, (2) den Professionalisierungsbereich und (3) das Masterabschlussmodul. Gelehrt wird überwiegend in englischer Sprache.

Fachstudium

Im Fachstudium erwerben Sie vertiefte Kenntnisse in den für Data Science relevanten Methoden der Informatik, Mathematik und Statistik. Dabei beschäftigen Sie sich ebenso mit technischen Infrastrukturen und maschinellem Lernen wie mit statistischen Modellen und ethischen Aspekten der Data Science. Im Fachstudium festigen Sie die Grundlagen, um die spezialisierten Methoden des Fachs interdisziplinär anwenden und weiterentwickeln zu können.

Professionalisierungsbereich

Der Professionalisierungsbereich bietet Ihnen die Möglichkeit, sich nach Ihren individuellen und fachspezifischen Neigungen und Berufswünschen zu profilieren und sich berufsspezifische und fächerübergreifende Schlüsselkompetenzen anzueignen. Ein zentrales Element des Professionalisierungsbereichs ist das Anwendungsgebiet. Aktuell können Sie zwischen den Anwendungsgebieten Computational Neuroscience, Bioinformatik, Medical Data Science, Digital Humanities und Computational Sustainability wählen. Weitere Anwendungsgebiete befinden sich im Aufbau.
Im Professionalisierungsbereich absolvieren Sie außerdem ein Praktikum und stärken so Ihre Berufsbefähigung. Sie haben dabei die Wahl zwischen einem Laborpraktikum und einem Praktikum in der Wirtschaft.

Masterabschlussmodul

Nachdem Sie im Fachstudium und im Professionalisierungsbereich insgesamt 90 Credits erfolgreich absolviert haben, schreiben Sie Ihre Master-Arbeit, um das Studium abzuschließen.


Einen detaillierten, interaktiven Einblick in die Studienstruktur erhalten Sie hier (externer Link):

Das Modulverzeichnis finden Sie unter Ordnungen.

Sie wählen eines der folgenden Anwendungsgebiete: Computational Neuroscience, Bioinformatik, Medical Data Science, Digital Humanities und Computational Sustainability. Weitere Anwendungsgebiete befinden sich im Aufbau.

Nähere Informationen finden Sie hier.

Die Berufsaussichten für Studierende mit fundierten Kenntnissen im Bereich Data Science sind exzellent und werden es aufgrund der zunehmenden Digitalisierung von Wirtschaft, Wissenschaft und öffentlichem Sektor wohl auch in Zukunft bleiben. Mögliche Arbeitgeber finden sich insbesondere im IT-Bereich, in Banken, Versicherungen und Rückversicherungen, in Unternehmensberatungen, in öffentlichen Forschungsinstituten oder Entwicklungs- und Forschungsabteilungen in Unternehmen, in Hochschulen und Universitäten sowie im öffentlichen Gesundheitswesen. Die Absolvent*innen sind dabei zur Übernahme eigenverantwortlicher Tätigkeiten und Leitung von Projekten befähigt. Auch für die Gründung eigener Startup-Unternehmen (bspw. in der Rolle als CTO) sind sie bestens aufgestellt. Ein besonders erfolgreiches Studium eröffnet zudem die Möglichkeit zur Promotion.

Zugangsvoraussetzungen

Ein Bachelor im Umfang von mindestens 180 Credits ist notwendig. Sollte der Bachelor noch nicht abgeschlossen sein, werden für die Bewerbung mindestens 135 Credits benötigt.

Es müssen insgesamt wenigstens 60 Anrechnungspunkte in grundlegenden Methoden der Data Science nachgewiesen werden. Dies sollte in der Regel durch einen Bachelor in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik oder einem nah verwandten Studienfach gegeben sein. Sollten Sie über weniger als 60 Anrechnungspunkte in den genannten Bereichen verfügen, haben Sie die Möglichkeit, bis zu 15 Credits im Rahmen Ihres Master-Studiums nachzuholen.

Rechtlich bindend sind die in der "Ordnung über die Zugangsvoraussetzungen und über die Zulassung" beschriebenen Zugangsvoraussetzungen (siehe Ordnungen).

Englischkenntnisse CEFR C1
oder
Englischkenntnisse CEFR B2 und Deutschkenntnisse entsprechend DSH Level 2.

Es besteht Nachweispflicht. Eine Übersicht über mögliche Nachweise für die Englisch-Kenntnisse finden Sie hier.

Rechtlich bindend sind die in der "Ordnung über die Zugangsvoraussetzungen und über die Zulassung" beschriebenen Zugangsvoraussetzungen (siehe Ordnungen).

Ausgehend von den eingereichten Unterlagen wird eine Vorauswahl der Bewerber*innen zu einem Auswahlgespräch eingeladen. Die Gespräche werden als Videokonferenz durchgeführt und sind Teil des Auswahlverfahrens.

Alle internationalen Bewerber*innen müssen darüber hinaus einen Online-Eignungstest absolvieren.

Bewerbung

Für die Bewerbung muss ein Online-Bewerbungsformular ausgefüllt werden. Dafür sind die folgenden Unterlagen erforderlich:

  • Abschlusszeugnisse (in einer Datei, Deutsch oder Englisch) [PDF, PNG, JPG]
  • Ein tabellarischer Lebenslauf (CV) auf Deutsch oder Englisch
  • Nachweis ausreichender Kenntnisse der englischen Sprache [PDF, PNG, JPG]
  • Gegebenenfalls: Nachweis ausreichender Kenntnisse der deutschen Sprache [PDF, PNG, JPG]
  • Ein Motivationsschreiben (bis zu 300 Wörter) auf Deutsch oder Englisch, aus dem hervorgeht, welche spezifischen Kompetenzen und Interessen Sie für den Studiengang qualifizieren.

Beschaffen Sie alle Unterlagen im Voraus, d.h. bevor Sie mit dem Online-Bewerbungsverfahren beginnen. Stellen Sie sicher, dass die eingescannten Unterlagen richtig formatiert und in einer angemessenen Auflösung vorhanden sind. Außerdem sollte die Beschriftung der Unterlagen selbsterklärend sein.

Bitte beachten Sie, dass das ganze Bewerbungsverfahren online durchgeführt wird. Für das Bewerbungsverfahren sind keine Original-Unterlagen erforderlich, nur die eingescannten Kopien.

Um das Bewerbungsformular erfolgreich abzusenden, ist es erforderlich, JavaScript in Ihrem Browser zu aktivieren.

  • 1. Mai für Bewerbungen zum Wintersemester
  • 1. November des Vorjahres für Bewerbungen zum Sommersemester
Weitere Informationen siehe "zum Bewerbungsformular".
Alle Bewerber*innen werden per E-Mail über die Zulassungsentscheidung benachrichtigt. Der Auswahlprozess dauert normalerweise einige Monate.
Rückfragen zum Stand Ihrer Bewerbung können leider nicht beantwortet werden.
  1. Bewerbungsfrist zum Wintersemester 2024/25
  2. 1. Mai 2024

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