Data Scientist: Ein Berufsbild mit Zukunft
Hier lernen Sie, das Potential von Daten zu nutzen, umzuwandeln um damit Innovationen zu ermöglichen. Data Science erlaubt, riesige Mengen an unstrukturierten Daten aufzubereiten und Fragestellungen zu beantworten. Dabei spielen Big Data, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eine große Rolle. Im Studium spezialisieren Sie sich zusätzlich, indem Sie eine von 5 Vertiefungen wählen: Produktion, Medien, Gesundheit, Sicherheit und Marketing.
Studieninhalte
Data Science ist eine neue akademische Disziplin, die Ihnen neben statistischen und technischen Fähigkeiten auch Praxis- und Anwendungswissen in einem wählbaren Fachbereich vermittelt. Ergänzt wird dieses Wissen durch Inhalte aus den Bereichen Wirtschaft, Recht und Ethik, um eine breite, interdisziplinäre Ausbildung zu gewährleisten.
Das Studium besteht aus drei Schwerpunkten:
- 1. Datenkompetenz vermittelt die Fähigkeiten, wohldurchdacht mit Daten umzugehen, Daten zu sammeln, zu bewerten, zu analysieren und zu visualisieren. Wichtige Themen dabei sind Grundlagen des Codings, der Statistik oder Data Governance.
- 2. Data Science vermittelt Ihnen die Fähigkeiten des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Wichtige Themen, die zusätzlich behandelt werden sind Big Data-Technologien oder Data Warehouse-Systeme.
- 3. Business Analytics befasst sich mit wirtschaftlichen Grundlagen, sowie Digital Business oder Business Intelligence.
Berufspraktikum
Die Berufspraktika sind im 4. (fünf Wochen) und 6. Semester (zehn Wochen) zu absolvieren. Dabei kontaktieren die Studierenden eigenständig favorisierte Unternehmen. Dazu steht ihnen das umfangreiche Partnernetzwerk des Studienganges zur Verfügung.
Auslandssemester oder European Project Semester
Ein wichtiger Bestandteil des Studiums bildet das internationale und interdisziplinäre Projektsemester. Das englischsprachige Semester soll sicherstellen, dass Erfahrungen im Umgang mit internationalen Teams von allen Studierenden, unabhängig von Auslandsaufenthalten gemacht werden. Dabei ist das Ziel, Gruppen (mit einer Gruppengröße von drei bis sechs Studierenden) mit internationaler und interdisziplinärer Zusammensetzung zu bilden, um eine interdisziplinäre Problemstellung innerhalb des Projekts zu lösen.
Berufsfelder
Absolvent:innen stehen vielfältige Berufsmöglichkeiten in unterschiedlichsten Fachbereichen offen:
- Data Scientist
- Business Analyst
- Data Architect
- Data Engineer
- DevOps
- Business Intelligence Specialist
- Chief Data Officer
- Big Data Consultant
- Business Analyst
- Customer Data Analyst
Organisationsform
Berufsermöglichendes Vollzeitstudium: Geblockte Präsenzzeiten an drei Wochentagen sowie ein Distance Learning Block (abends an einem weiteren Tag) ermöglichen Beruf und Studium zu vereinen. Ab dem 5. Semester wird die geblockte Präsenzzeit um einen weiteren Tag reduziert.
