Im Jahr 2016 wurden weltweit 9 Billionen Gigabyte an Daten produziert und die Wachstumskurve der erzeugten Datenmengen verläuft weiter exponentiell. Jeder Smartphone-, Kreditkarten- oder Amazon-Nutzer, jeder Autofahrer mit Navigationsgerät im Wagen und jeder Einkäufer mit Kundenkarte erzeugt täglich solche Datenströme. Diese Datenflut, Ausdruck unseres Verhaltens, unserer Vorlieben und Routinen, bergen ein enormes Informationspotential.
Mit Data-Science-Methoden lassen sich all diese Informationen verknüpfen um neues, unerwartetes und wertvolles Wissen zu extrahieren. Wer Muster und Abhängigkeiten findet, kann schneller und fundierter Entscheidungen treffen, Prozesse effektiver gestalten und Kosten sparen.
Das Masterstudium Data Science und Engineering mit zwei Vertiefungsmöglichkeiten in biomedizinischer Datenanalyse oder Datenanalyse in Marketing und Produktion ist nicht nur auf die technische und mathematische Aspekte von Data Science fokussiert. Es bereitet die AbsolventInnen auch durch entsprechende Vertiefung des interdisziplinären Wissens aus den Anwendungsdomänen auf das spätere Berufsfeld als Data Scientist vor.
Schwerpunkte der Ausbildung:
- Aufbau des Datenverständnisses: Datenselektion, Datenintegration und Datenaufbereitung, Verknüpfung, Transformation und Indizierung verschiedenster Datenquellen, Entwicklung aussagekräftiger Datenrepräsentationen und Visualisierungen
- Datenspeicherung und –management in Kombination mit Big Data und Cloud-Technologien, auch für Echtzeitdaten
- Datenanalyse mit Methoden aus den Bereichen Computational Intelligence und Statistik für die Erstellung von Prognosemodellen zur Beantwortung einer konkreten Fragestellung aus dem Unternehmen
- Computer Vision Methoden zur Extraktion von Wissen aus Bilddaten
- Praxisbezogene Projekte zur Datenanalyse mit Kooperationspartnern aus den Domänen Biomedizin, Marketing und Produktion
