M.Sc. Data Analytics
- Auf einen Blick
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Auf einen Blick
Abschluss
Master of Science (M.Sc.)
Besonderes Format (hybrid)
100% online studierbar – alle Inhalte sind digital verfügbar. Du kannst außerdem flexibel an Präsenzveranstaltungen teilnehmen oder vollständig asynchron studieren.
Einschreibung, Bewerbung & Studienbeginn
Wintersemester: Vorlesungen ab Mitte Oktober, Einschreibung 01.06.–01.09.
Sommersemester: Vorlesungen ab Mitte April, Einschreibung 01.12.–20.03.
Regelstudienzeit
4 Semester (Vollzeit) oder 8 Semester (Teilzeit)
Sprache
Deutsch
Zulassungsvoraussetzungen
Der Studiengang ist zulassungsfrei, ohne NC
Zugangsvoraussetzung ist ein Bachelorabschluss sowie 6 CP Statistik & 90 CP in einem Fachgebiet außerhalb der Informatik und Mathematik.
Kosten
Keine Studiengebühren außer dem Semesterbeitrag
Berufsaussichten nach dem Masterstudium
Studienverlauf
Im Masterstudiengang Data Analytics erwirbst du fundierte Kenntnisse in folgenden Bereichen:
- Grundlagen der Informatik, Programmierung und Datenbanken
- Statistische Datenanalyse mit R und Python
- Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz
- Textmining und Datenvisualisierung
- Projektarbeit und Masterarbeit mit individueller Spezialisierung
In den ersten beiden Semestern lernst du die methodischen Grundlagen kennen. Du arbeitest mit Python und R, tauchst in die Welt der Künstlichen Intelligenz ein und beschäftigst dich mit Datenbanken sowie Informations- und Datenmanagement.
Im dritten Semester setzt du dein Wissen in einer praxisorientierten Projektphase ein. Du kannst dein eigenes Projekt gestalten oder in einem Team an realen Datenanalyse-Aufgaben arbeiten. Dein Spezialisierungsmodul bereitet dich gezielt auf deine Masterarbeit im vierten Semester vor.
Der Studiengang wird im hybriden Format angeboten – du kannst flexibel zwischen Präsenz- und Online-Teilnahme wechseln. Lehrveranstaltungen stehen dir sowohl synchron als auch asynchron zur Verfügung.
Weitere Informationen zu den Inhalten findest du in den Modulbeschreibungen der speziellen Ordnung.
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Studienverlaufsplan
1. Semester Informationstechnologie Grundlagen der Programmierung und Visualisierung mit Python Künstliche Intelligenz Ringvorlesung Data Science Informations- und Datenmanagement I 2. Semester Advanced Data Analytics Grundlagen der Datenanalyse mit R Textmining Einführung in Datenbanken Informations- und Datenmanagement II 3. Semester Informationsvisualisierung Projekt Data Analytics Spezialisierungsmodul 4. Semester Masterthesis Links & Downloads
PDF-Dokumente zum Studiengang
Prüfungs- und Studienordnungen
Lehrveranstaltungen im Vorlesungsverzeichnis
Kontakt
Studienfachberatung:
- Dr. Sebastian Busse
FB07 - Mathematik und Informatik, Physik, Geographie
Heinrich-Buff-Ring 16
Raum 215d
35392 Gießen📞 Telefon: 0641 - 99 33004
✉️ E-Mail: sebastian.busse@admin.uni-giessen.de
Zentrale Angebote
- 🔗 Zentrale Studienberatung der JLU (Beratung für Studierende & Studieninteressierte)
- 📞 Studien-Hotline Call Justus (Erstauskunft zu allen Fragen rund um das Studium, Tel.: 0641-9916400)
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- 🔗 Akademisches Auslandsamt (Beratung und Betreuung für internationale Studierende und Studienbewerbende)
