Bachelor Datascience
Überblick
Die Analyse großer Datenmengen, z. B. mittels Methoden der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zur Extraktion nutzbarer Informationen, steht im Mittelpunkt des Studiengangs Bachelor Data Science. Dabei werden 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.
Profil
Ein Studium eignet sich für Personen, die Interesse an den Methoden und Errungenschaften von Data Science haben. Diese spielen nicht nur in den bekannten IT-Konzernen wie Google, Facebook, Amazon etc. eine entscheidende Rolle, sondern auch in allen sonstigen Bereichen von Wirtschaft, Industrie, Verwaltung und Wissenschaft. Eine Affinität zu Computeranwendungen sowie analytische, mathematische und programmiertechnische Fähigkeiten sind förderlich. In Gießen finden Studierende eine besonders gute Betreuungssituation vor und haben bereits früh persönlichen Kontakt zu ihren Dozenten. Sie können aus einem breiten Angebot an Lehrveranstaltungen wählen und sich insbesondere mit zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten beschäftigen. Im Rahmen einer Ringvorlesung werden die vielfältigen Anwendungsbereiche von Data Science über die gesamte Universität vorgestellt. Entsprechend kann das Thema der Bachelorarbeit weitestgehend frei aus den Instituten der JLU gewählt werden, die sich mit Data Science beschäftigen.
Perspektiven
Da die Methoden und Resultate des Data Science in allen Bereichen von Wirtschaft, Industrie und Verwaltung immer wichtiger werden, sind die Perspektiven gut. Allein das Stichwort „Digitalisierung“ macht die hervorragenden beruflichen Perspektiven von Studierenden aus dem Bereich Data Science überdeutlich. Neben den offensichtlichen Tätigkeiten in IT-Konzernen werden aber auch in vielen anderen Bereichen Kenntnisse des Data Science benötigt, zum Beispiel in Versicherungen, Banken, Beratungen, in der Industrie und der Verwaltung.
Aufbau
In den ersten beiden Semestern werden die mathematischen und programmiertechnischen Grundlagen geschaffen: lineare Algebra, Grundlagen der Informatik I und II, Grundlagen der Programmierung mit Python, Grundlagen der Statistik, Diskrete Strukturen, Mathematische und Naturwissenschaftliche Modellierung. Im dritten Semester können die Studierenden neben Pflichtveranstaltungen wie der Ringvorlesung Data Science, den Grundlagen der Stochastik und Künstliche Intelligenz I, ein Wahlpflichtfach wählen. In den Semestern 4 und 5 finden Grundlagen der Datenanalyse mit R, Advanced Data Analytics, Künstliche Intelligenz II, Statistik und Simulation mit R und zwei Wahlpflichtfachveranstaltungen statt. Im abschließenden sechsten Semester sind ein weiteres Wahlpflichtfachmodul, das Studienprojekt und die Bachelor-Thesis vorgesehen.
Vorbereitung
Wir empfehlen allen Studienanfängerinnen und -anfängern im Bachelor Data Science, am Vorkurs Mathematik allgemein teilzunehmen. Dort wird der Schulstoff wiederholt und vertieft.
Studienberatung
Der Studienberater für den Studiengang ist:Prof. Dr. Christian Heiliger
Institut für Theoretische Physik.
Christian.Heiliger@physik.uni-giessen.de
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