Beschreibung

Data Scientist: Ein Berufsbild mit Zukunft

Seit Beginn des digitalen Zeitalters hat die Menge verfügbarer Daten stark zugenommen. Daten werden zur Bewältigung vieler Herausforde-rungen künftig unverzichtbar sein: Im Gesundheitssektor ermöglichen Daten neue Behandlungs- und Diagnoseverfahren, im Produktionsbe-reich wird an vorbeugenden Instandhaltungstechniken gearbeitet. Bei der Erstellung neuer Produkte wird Data Science angewandt, um die Bedürfnisse der Kund*innen noch besser adressieren zu können.

"Sexiest Job": Data Scientist

Daten sind zur Bewältigung vieler Herausforderungen unverzichtbar und notwendig für den Fortschritt. Als Daten-Spezialist*in sind Sie eine äußerst gefragte Fachkraft für fast alle Branchen – vom Gesundheitswesen, über Marketing bis hin zur Industrie. Sie gestalten gegenwärtige Entwicklungen durch Kenntnis von Artificial Intelligence mit!

Studieninhalt

Data Science ist eine akademische Disziplin, die die Fähigkeit vermittelt, wohldurchdacht mit Daten umzugehen. Dazu gehört Daten zu sammeln, zu bewerten, zu analysieren und zu visualisieren. Wichtige Themen dabei sind Grundlagen des Codings, der Statistik oder der Data Governance.

Ein wichtiger Schwerpunkt von Data Scientists ist die Anwendung von Verfahren der künstlichen Intelligenz, dazu gehören Machine Learning Algorithmen, sowie Deep Learning als Teilgebiet.

Business Analysts fokussieren sich mehr auf den wirtschaftlichen Aspekt, digitale Geschäftsmodelle und helfen Organisationen bei der digitalen Transformation.

Ergänzt wird dieses Wissen durch Inhalte aus den Bereichen Recht und Ethik, um eine breite, interdisziplinäre Ausbildung zu gewährleisten.

Aufbau des Studiums

Datenkompetenz (1. und 2. Semester)

In den ersten beiden Semestern stehen Grundlagen der Datenanalyse, Visualisierungstechniken, der Statistik, Mathematik, aber auch des Codings mit Schwerpunkt Data Science am Programm.

Vertiefungsstudium (3. Semester)

Sie können im 3. Semester einen Schwerpunkt wählen:

Data Science vermittelt Ihnen die Fähigkeiten des advanced Machine Learnings und der künstlichen Intelligenz. Wichtige Themen, die zusätzlich behandelt werden sind Big Data-Technologien oder Data Warehouse-Systeme.
Business Analytics befasst sich mit wirtschaftlichen Grundlagen, sowie Digital Business oder Business Intelligence.

Wahlmodul (4. Semester)

Da Datenspezialist*innen ihre Analysen immer in einem bestimmten Kontext durchführen, ermöglicht Ihnen das Studium eine Spezialisierung in einem wählbaren Anwendungsgebiet (z. B.: Marketing, Gesundheit, Medien, Sicherheit, Produktion)*. Sie setzen sich mit den wichtigsten Grundlagen des Fachbereichs auseinander und erhalten ein Grundverständnis für häufige Problemstellungen.

* Fachbereiche werden im dritten Semester vorgestellt und können frei gewählt werden. Sie werden nach Bedarf der Studierenden angeboten und kommen ab einer Teilnehmer*Innenzahl von fünf Personen zustande.

Berufspraktikum (4. und 6. Semester)

Die Berufspraktika sind im 4. Semester (Umfang: 200 Stunden) und 6. Semester (Umfang: 400 Stunden) zu absolvieren. Dabei kontaktieren die Studierenden eigenständig favorisierte Unternehmen. Dazu steht ihnen das umfangreiche Partnernetzwerk des Studienganges zur Verfügung.

Auslandssemester oder European Project Semester (5. Semester)

Ein wichtiger Bestandteil des Studiums stellt das Projektsemester im 5. Semester dar. Dabei ist das Ziel, Gruppen zu bilden, um eine interdisziplinäre Problemstellung innerhalb des Projekts zu lösen.

Das internationale Projektsemester kann auch im Ausland an einer Partneruniversität absolviert werden.