Data Science (B.Sc.)

Data Science, Datenwissenschaft, die Analyse großer Datenmengen z.B. mittels Methoden der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zur Extraktion nutzbarer Informationen ist aus der heutigen Gesellschaft nicht mehr wegzudenken. "Big Data", sei es aus Social Media, Markt- und Risikoanalysen in Wirtschaft und Industrie, Experimenten in der Physik und Chemie, Sprachanalysen, bildgebenden Verfahren der Medizin, Bioinformatik oder Klimamodellierung, bestimmt das Tagesgeschäft in weiten Bereichen der Natur-, Lebens- und Geisteswissenschaften, der Wirtschaft, Industrie und Logistik. Fundiert ausgebildeter und hochqualifizierter Nachwuchs im Berufsfeld "Data Scientist" wird entsprechend in vielen Bereichen benötigt. Hier setzt der Bachelorstudiengang "Data Science" an der JLU an. 

Was lerne ich?

In dem sechssemestrigen Bachelorstudiengang sollen Studierenden die nötigen Kenntnisse im Bereich Programmierung (Python, R), Mathematik (Algebra, Statistik), Modellierung, aber auch Methoden der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning, Datenbanksysteme sowie ethische und rechtliche Grundlagen im Umgang mit Daten vermittelt werden. Neben diesen Grundlagenkenntnissen soll den Studierenden im Rahmen einer Ringvorlesung sowie durch vielfältige Wahlmöglichkeiten Einblick in die verschiedensten Anwendungsbereiche von Data Science über die gesamte Universität gewährt werden. Entsprechend kann das Thema der Bachelorarbeit weitestgehend frei aus den Instituten der JLU gewählt werden, die sich mit Data Science beschäftigen.

Nach diesem ersten berufsqualifizierenden Abschluss als Data Scientist (B.Sc.) kann sich ein konsekutives, viersemestriges Masterstudium anschließen. Neben der Vertiefung der im Bachelorstudiengang vermittelten Methoden und Techniken im ersten Studienjahr steht hier ein stärkerer Bezug zur grundlegenden Forschung im Bereich Data Science im Vordergrund.

Was sollte ich mitbringen?

Sie sollten Interesse an Mathematik und Informatik und die Fähigkeit zu analytischem und logischem Denken mitbringen. Englischkenntnisse sollten zu Beginn des Studiums vorhanden sein. Programmierkenntnisse und eine gewisse Technikaffinität sind von Vorteil.

Die Studierenden benötigen für das Studium einen Laptop, da es Veranstaltungen gibt, in denen am Laptop gearbeitet wird.

Für alle Studienanfänger/innen dieses Studienganges gibt es ein entsprechendes Vorkursangebot. Die Teilnahme ist unbedingt empfohlen. 

Studienaufbau

Im Studiengang werden 180 Creditpoints (CP) erworben, davon

• 129 im Pflichtbereich,
• 27 in den Wahlpflichtfächern,
• 12 im Studienprojekt und
• 12 mit der Bachelorarbeit (Thesis).

Im ersten Jahr erwerben Sie Grundlagen der Mathematik, der Informatik und des Programmierens. Diese werden in den folgenden Semestern weiter ausgebaut und um zusätzliche Module, die speziell auf Data Science bezogen sind, ergänzt.
Im dritten Semester findet auch eine Ringvorlesung statt, in der sich Arbeitsgruppen aus verschiedenen Bereichen der Universität vorstellen, die im Bereich Data Science aktiv sind und für Studierende des Studiengangs Wahlmodule, Studienprojekte und Bachelorarbeiten anbieten.

Abschließend wenden Sie im 6. Semester im Rahmen eines Studienprojekts mit anschließender Bachelorarbeit Ihre erworbenen Kenntnisse auf eine wissenschaftliche Fragestellung an.

Im Wahlpflichtbereich haben Sie eine große Auswahl aus Veranstaltungen verschiedener Fachbereiche (z.B. Jura, Wirtschaft, Archäologie, Mathematik, Physik, Psychologie, Geographie, Medizin, Chemie).

 

Studienverlauf

Es gibt für den Studienverlauf auch eine Teilzeitvariante für ein 12-semestriges Studium. Diese finden Sie in den Mitteilungen der Universität Gießen (MUG). 

Nach dem Bachelor-Abschluss ist eine Weiterführung und Spezialisierung des Studiums möglich.

• Data Science (M.Sc.)

Nach einem erfolgreichen Masterstudium ist eine Promotion möglich.

Data Science ist omnipräsent.

Spannende Anwendungen finden sich zum Beispiel in:

• Medizin: Gendatenanalyse, Tumorerkennung, Pandemie-Simulation, …
• Naturwissenschaft: Teilchenphysik, Klimamodellierung, Neue Materialien, …
• Soziologie: Social Media, Gesellschaftliche Dynamiken & Prozesse, …
• Finanzsektor: Algorithmischer Börsenhandel, Kreditanalyse, Betrugsaufdeckung, …
• Linguistik: Spracherkennung, Textgenerierung, Stimmungsanalyse, …
• Onlinehandel: Käuferprofile, Individuelle Produktvorschläge, Marktanalyse, …
• Industrie: Prozess-Optimierung, Produktentwicklung, …
• Logistik: Warenkreisläufe, Verkehrsplanung, …

Prüfungs- und Studienordnungen

Allgemeine Bestimmungen für Bachelor- und Masterstudiengänge

Lehrveranstaltungen

Elektronisches Vorlesungsverzeichnis (eVV)

Studiengangsflyer

Links

Bachelorstudiengänge des Fachbereichs 07

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