Data Science studieren: Ergänzen Sie im berufsbegleitenden Master-Studium Ihre Kenntnisse durch eine Höherqualifizierung im Umgang mit Datenanalyseprozessen.

Data Science (M.Sc.) (berufsbegleitend)

Mit den Methoden der Data Science werden größte Datenmengen untersucht, um Wissen zu generieren. Datenwissenschaftler oder auch Data Scientists haben technischen Bezug und müssen mit Software und großen Datenmengen umgehen können. Dieses Wissen vermittelt unser berufsbegleitender Masterstudiengang. Mit exzellenten beruflichen Perspektiven: Datenwissenschaftler werden in praktisch allen Branchen benötigt.

StudiengangData Science
StudienabschlussMaster of Science (M.Sc.)
StudienmodellBerufsbegleitend
Studienort
Meschede
StudienbeginnWintersemester (September)
Studiendauer5 Semester Lehrveranstaltungen einschl. Masterarbeit
BewerbungsfristAktuelle Bewerbungsfristen
ZulassungsvoraussetzungVoraussetzungen
Beiträge und GebührenSemesterbeitrag
HauptunterrichtsspracheDeutsch

An wen richtet sich der Studiengang und welche Perspektiven bietet er?

Das Master-Studium Data Science richtet sich an Absolventen und Absolventinnen der folgenden Bachelorstudiengänge, die ihre Kenntnisse in ihrer Fachdisziplin durch eine Höherqualifizierung im Umgang mit Datenanalyseprozessen ergänzen möchten.

Zielgruppe

Das Studium richtet sich an Absolventen und Absolventinnen von Bachelorstudiengängen aus den Bereichen

  • (Wirtschafts-)Informatik
  • Maschinenbau
  • Elektrotechnik

oder inhaltsähnlichen Fachgebieten, die sich berufsbegleitend mit einem Masterstudium in Datenwissenschaften höherqualifizieren möchten. Die Studienorganisation ermöglicht ein Studium in der Familienphase oder während einer beruflichen Orientierungsphase.

Berufliche Perspektiven

Datenwissenschaftler oder auch Data Scientists haben technischen Bezug und müssen mit Software und großen Datenmengenumgehen können. Zum fachlichen Hintergrund gehören zudem Programmierkenntnisse, Mathematik und Statistik. Beruflich finden sie Einsatz als Analysten oder Software-architekten. Stichwort Digitalisierung: Datenwissenschaftler werden in praktisch allen Branchen benötigt. Dementsprechend gut sind die beruflichen Perspektiven.

Wie ist das Studium aufgebaut?

Data Science studieren geht berufsbegleitend. Diese Studienform unterstützt Ihre berufliche und persönliche Weiterentwicklung ideal und flexibel. Das Studium ist gut ins Leben integrierbar und lässt sich mit Ihrer privaten Lebensphase optimal vereinbaren. Die Studieninhalte, die in traditionellen Studiengängen Gegenstand von Vorlesungen sind, werden im berufsbegleitendem Studium großenteils über moderne Selbststudienmedien vermittelt.

Inhalt des Studiums

Schwerpunkte

  • Programmierung für Data Extraction, Engineering und Analysis
  • Kompetenzen in Mathematik und analytischer Auffassung (Statistik, anwendungsorientierte Mathematik, Maschinelles Lernen)
  • Wissensvertiefung in IT-Sicherheit zum sicheren Umgang mit Daten und deren Schutz vor Manipulation
  • Möglichkeit zur Spezialisierung auf eine Anwendungsrichtung durch Auswahl von Kern- und Wahlpflichtmodulen
  • Forschung an aktuellen Data Science Themen

Das Selbststudium macht rund 70 % des Studiums aus, etwa 30 % der Studieninhalte werden über Präsenzveranstaltungen vermittelt. Das Studienjahr teilt sich in zwei

Semester zu je 23 Wochen auf. Im Semester verteilen sich die Präsenzveranstaltungen auf vier Freitagnachmittage, vier Samstage und eine Blockwoche.

In den Präsenzveranstaltungen finden Labore, Seminare und Übungen statt, in denen die theoretischen Lehrinhalte praktisch und unter Anleitung der Dozenten vertieft werden. Den Abschluss des Studiums bilden die Masterarbeit und eine mündliche Prüfung, das sogenannte Kolloquium.

Im Gegensatz zu einem reinen Fernstudium verlieren Sie im berufsbegleitenden Studium nicht den Kontakt zu Ihren Mitstudierenden sowie Hochschullehrerinnen und Hochschullehrern.


Studienverlaufsplan Data Science (M.Sc.)
SemesterModule
1Angewandte Mathematik in der Data Science, Programmierung für Data Science,
Programmierung für statistische Datenanalyse, Statistik für Data Science
2Datenanalyse in Big Data, Datenbanken für Big Data, Maschinelles Lernen, 1 Kernmodul aus dem Katalog »Algorithmen für Big Data«
3Datensicherheit, 2 Kernmodule aus dem Katalog »Angewandte Datenanalyse«, 1 Wahlpflichtmodul
41 Kernmodul aus dem Katalog »Algorithmen für Big Data«, 3 Wahlpflichtmodule
5Masterarbeit und Kolloquium

Kernmodule Katalog: Algorithmen für Big Data

Web Mining, Optimierung und Algorithmen, Prädiktive Analytik

Kernmodule Katalog: Angewandte Datenanalyse

Big Data Anwendungsfälle, Angewandtes In-Memory Computing, Datenanalyse in Unternehmen

Wahlpflichtmodule

3D–Datenverarbeitung, Business Intelligence I und II, Datenkompression, Digitale Bildverarbeitung, Entwicklung sicherer Anwendungssysteme, Forensische Datenanalyse, Informationssysteme für die Industrie 4.0, Machine Learning mit Tensor Flow, Mobile Application Development, Special Topics on Data Science, Systemhärtung und Penetration-Testing, Verteilte Systeme und Cloud-Computing

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Alle Informationen rund um das Bewerbungsverfahren finden Sie bei der >> Online-Bewerbung

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Infoveranstaltung

für Studieninteressierte zum Studiengang Data Science
Mittwoch, 06.05.2020, 16.:30-18:00 Uhr Lindenstraße 53, Meschede Raum 1.3.24