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Data Science

Master of Science (M.Sc.): Data Science

Überblick

Foto: ismagilov/123rf.com


Überblick

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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. Dies bedingt auch eine stete Weiterentwicklung bestehender Methoden und Erforschung neuer Konzepte, um dem stetig wachsenden Bedarf und der wachsenden Komplexität der Anwendungsgebiete gerecht zu werden. Hier setzt der Masterstudiengang Data Science an der JLU an.

Bachelorabsolvent/innen aus dem Data Science Studiengang, wie auch artverwandten Studiengängen wie der Angewandten Informatik oder aus Informatikstudiengängen anderer Hochschulen werden im ersten Studienjahr vertiefende Kenntnisse in Mathematik und Programmierung sowie fortgeschrittene Methoden der Datenanalyse vermittelt, um sie so auf die Anforderungen des stärker forschungs- und projektorientierten zweiten Studienjahres vorzubereiten. Hier stehen Projektarbeiten zu den Themen Data Science sowie Künstliche Intelligenz im Vordergrund, ebenso wie ein Spezialisierungsmodul, das auch im Rahmen eines Berufsfeldpraktikums absolviert werden kann. Den Abschluss bildet die Master Thesis, die thematisch und inhaltlich auf auch das zuvor absolvierte Berufsfeldpraktikum oder Spezialisierungsmodul aufbauen kann.

Der genaue Modulkanon und Studienverlauf wird hierbei individuell mit den jeweiligen Studienbewerber/innen unter Berücksichtigung der bereits im Bachelorstudium erworbenen Qualifikationen erstellt, wobei ein umfassender Wahlpflichtkatalog weitreichende Möglichkeiten zur individuellen Profilbildung bietet. Hierdurch wird sichergestellt, dass alle Absolvent/innen des Masterstudiengangs Data Science gleichermaßen für zukünftige wissenschaftliche Forschungstätigkeiten sowie einschlägige Leitungspositionen in Industrie und Wirtschaft qualifiziert sind.

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Studienaufbau

Regelstudienzeit 4 Semester

Regelstudienzeit

4 Semester - 120 Credits Points

Studienaufbau

Studienaufbau

Der Masterstudiengang „Data Science“ steht unterschiedlichen Bachelorabschlüssen wie „Data Science“, „Angewandte Informatik“ und „Informatik“ offen. Um dieser Unterschiedlichkeit Rechnung zu tragen, wird individuell mit den jeweiligen Studienbewerber/innen ein eigener Studienverlaufsplan unter Berücksichtigung der bereits im Bachelorstudium erworbenen Qualifikationen erstellt.

Allgemein gliedert sich der Kernbereich des Masterstudiums in

  • drei Blöcke, aus denen jeweils eine Mindestanzahl an CP belegt werden müssen (s.u.)
  • einen Interessensvertiefungsbereich
  • das Berufsfeldpraktikum bzw. Spezialisierungsmodul
  • die abschließende Master Thesis.


Die Blöcke des Kernbereiches, in denen in Summe über alles mindestens 48 CP erreicht werden müssen, sind:


Block A: Methoden der Datenanalyse
(mind. 24 CP):

  • Künstliche Intelligenz I (9 CP)
  • Künstliche Intelligenz II (9 CP)
  • Projekt – Künstliche Intelligenz (9 CP)
  • Informationsvisualisierung (9 CP)
  • Advanced Data Analytics (9 CP)
  • Projekt – Data Science (9 CP)
  • Grundlagen der Datenanalyse mit R (6 CP)
  • Statistik und Simulation mit R (6 CP)
  • Lineare Modelle mit R: Regression und Varianzanalyse (6 CP)

Block B: Programmierung (mind. 9 CP):

  • Objektorientierte Programmierung für Data Science (9 CP)
  • High Performance Computing (9 CP)

Block C: Mathematik (mind. 6 CP):

  • Quantitative Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (6 CP)
  • Topologische Datenanalyse (9 CP)
  • Numerik (9 CP)

 

Im Interessensvertiefungsbereich (je nach Studienverlaufsplan 12 – 30 CP) haben Sie eine große Auswahl aus Veranstaltungen verschiedener Fachbereiche (z.B. Jura, Wirtschaftswissenschaften, Archäologie, Mathematik, Physik, Psychologie, Geographie, Medizin, Chemie).

Beispielverlaufspläne finden Sie in den Mitteilungen der Universität Gießen (MUG).

Bewerbung

Studienbeginn

Zum Winter- und Sommersemester

Bewerbung: Zulassungsvoraussetzungen

Zulassungsvoraussetzungen

Für die Zulassung zum Masterstudiengang werden folgende Bachelor-Abschlüsse anerkannt:

  • Data Science
  • Angewandte Informatik
  • Informatik

Der Prüfungsausschuss kann andere Studiengänge nach Einzelfallprüfung als gleichwertig anerkennen.

 

Beginn im SoSe / WiSe ohne Zulassungsbeschränkung

Bewerben/Einschreiben

Der Studiengang ist zulassungsfrei, ohne NC.

Fristbeginn für das Sommersemester 2024
  • 05.12.2023
Fristende für das Sommersemester 2024
  • 20.03.2024 für Personen mit deutscher Hochschulzugangsberechtigung
  • 29.02.2024 für Personen mit ausländischer Hochschulzugangsberechtigung

Fristbeginn für das Wintersemester 2024/25
  • 01.06.2024
Fristende für das Wintersemester 2024/25
  • 01.09.2024 für Personen mit deutscher Hochschulzugangsberechtigung
  • 15.08.2024 für Personen mit ausländischer Hochschulzugangsberechtigung

Für internationale Studienbewerber/innen gelten zum Teil andere Regeln. Mehr

Perspektiven

Perspektiven

Weiterführende Studien an der JLU

  • Nach einem erfolgreichen Masterstudium ist eine Promotion möglich.


Berufsfelder

Die Erhebung, Analyse und Auswertung von Daten hat eine immer stärker wachsende Bedeutung und ist aus vielen Wissenschafts- und Anwendungsbereichen nicht mehr wegzudenken. Zu letzteren gehören zum Beispiel Marktanalysen und Risikobewertungen, wie sie von Banken und Versicherungen eingesetzt werden, aber auch Analysen von Internetnutzern und Kunden, um gezielte Werbung durchzuführen.

Rasante Entwicklungen im Bereich Data Science finden in der Medizin, im Transportwesen bis hin zum produktiven Gewerbe statt. So setzen immer mehr große Firmen gezielt auf datengetriebene Analysen, um Prozessabläufe zu optimieren, Produkte zu verbessern oder neue Produkte zu entwickeln. Letzteres schließt die Herstellung neuer Materialien ein. In der Wissenschaft werden traditionell große Datenmengen (zum Beispiel in der Teilchenphysik) in Experimenten an großen Beschleunigeranlagen verarbeitet und analysiert. Dies ist auch in der Astronomie oder der Klimaforschung der Fall.

In den letzten Jahren und Jahrzenten haben immer mehr Wissenschaftsdisziplinen erkannt, dass datengetriebene Forschung nicht nur eine reine Effizienzsteigerung darstellt, sondern vielmehr neue Erkenntnisse zu Tage fördern kann. Aus diesem Grund gibt es heutzutage viele Aktivitäten im Bereich Data Science - fächerübergreifend von den Naturwissenschaften, über die Lebenswissenschaften bis hin zu den Geistes- und Kulturwissenschaften.

Moderne Forschungs- und Entwicklungsteams sind interdisziplinär zusammengesetzt und bringen unterschiedliche Expertisen zusammen. Für die datengetriebene Forschung und Entwicklung benötigt man in einem solchen Team Data Scientists, von denen es allerdings im Moment nur wenige Absolvent/innen von den Universitäten gibt.

Spannende Anwendungen, neben der Weiterentwicklung bestehender Methoden und Erforschung neuer Konzepte im universitären Umfeld oder an Forschungsinstituten, 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, …

Weiterführende Infos

Weitere Infos: Dokumente

PDF-Dokumente zum Studiengang

Gerne schicken wir Ihnen auch gedruckte Exemplare, nutzen Sie dazu bitte unser Kontaktformular.

 

Prüfungs- und Studienordnungen

 

Lehrveranstaltungen im Vorlesungsverzeichnis

Elektronisches Vorlesungsverzeichnis (eVV)

Noch Fragen?

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Informations- und Beratungsangebote der JLU finden Sie in der Kategorie "Kontakt" auf dieser Seite!

Kontakt

Studienfachberatung
Data Science

Prof. Dr. Christian Heiliger

Institut für Theoretische Physik

Heinrich-Buff-Ring 16, Raum 441
35392 Gießen
Tel.: 0641 - 99 33360

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