Data Science
Data Science (M.Sc.)
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Das Masterstudium Data Science ist eine hervorragende Möglichkeit, um in der Welt der Datenanalyse und -verarbeitung zu einem echten Experten zu werden. In diesem Studium lernen Sie die neuesten Technologien und Methoden kennen, um große Datenmengen zu modellieren und analysieren und darüber hinaus Erkenntnisse zu gewinnen, die in vielen Anwendungsfällen entscheidend sind.
Im Studium erwerben Sie ein umfassendes Verständnis von Datenanalyse, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Statistik. Sie lernen, wie Sie komplexe Datenmodelle erstellen und diese auf verschiedene Anwendungsfälle anwenden können.
- Abschluss
- Master of Science
- Regelstudienzeit
- 4
- Studienbeginn
- Sommersemester, Wintersemester
- Studienort
- Erlangen
- Größe
- 250-600
- Fächergruppe
- Mathematik, Naturwissenschaften
- Besondere Studienformen
- Internationales Studienangebot, Teilzeitstudium möglich
- Unterrichtssprache
- vollständig auf Englisch
- Zugang
- Qualifikationsfeststellungsverfahren
Worum geht es im Studiengang?
Data Science hat sich zu einer revolutionären Technologie entwickelt, die in aller Munde zu sein scheint. Sie entwickelt sich zu einem Schlüsselkonzept für große Privatunternehmen, öffentliche Einrichtungen und die Forschung. Auch wenn es nicht einfach ist, sie in wenigen Worten zu definieren, befasst sich die Datenwissenschaft mit den Methoden und Werkzeugen, die für die Analyse von Daten und das Ableiten verwertbarer Schlussfolgerungen aus den dabei gewonnenen Ergebnissen erforderlich sind. Diese Methoden und Werkzeuge, die Big Data und deren Analyse, Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Simulationsmethoden umfassen, sind hauptsächlich an der Schnittstelle der Fächer Mathematik und Informatik angesiedelt. Daher wird dieser neue Masterstudiengang an der Friedrich-Alexander-Universität von Dozenten aus diesen Bereichen gemeinsam unterrichtet.
Dieser Studiengang nutzt dynamische Lernmethoden, um sicherzustellen, dass sich unsere Studierenden auf dem heutigen wettbewerbsintensiven Arbeitsmarkt behaupten können. Die Studierenden werden von einer Vielzahl von nachhaltigen Vorteilen profitieren:
- Praxisnahe Lehrmethodik.
- Eine Institution von Weltklasse.
- Individueller, interessenorientierter Lehrplan.
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Der Studiengang M.Sc. Data Science bietet die folgenden Spezialisierungsbereiche an:
- Datenbasierte Optimierung
- Mathematische Theorie/Grundlagen der Datenwissenschaft
- Datenbanken und Wissensrepräsentation
- Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz
- Simulation und Numerik
- Mathematisch-statistische Datenanalyse
Die Studierenden wählen eine Vertiefungsrichtung als Hauptfach (Major field of study), in der Module im Umfang von 30 ECTS zu absolvieren sind.
Alle anderen Vertiefungsrichtungen bilden das Nebenfach (Minor field of study), in dem Module im Umfang von insgesamt 20 ECTS zu absolvieren sind.Zusätzlich gibt es drei Kernmodule (Core modules) im Umfang von 15 ECTS, die für alle Studierenden dieses Studiengangs verpflichtend sind.
Hinzu kommen fachliche Qualifizierungsmodule (Technical qualifications) im Umfang von insgesamt 5 ECTS.Jeder Studierende muss Module im Umfang von insgesamt 15 ECTS aus den folgenden Anwendungsfächern (Application subjects) absolvieren:
- Artificial Intelligence in Biomedical Engineering
- Chemie
- Digitale Geisteswissenschaften
- Geographie
- Geowissenschaften
- International Information Systems
- Materialwissenschaften
- Medical Data Science
- Multimedia Engineering
- Physik
Den Abschluss des Studiums bildet ein Masterseminar (5 ECTS), das zur Anfertigung einer Masterarbeit (30 ECTS) im Bereich Data Science führen soll.
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Zu Beginn des Masterstudiums wird im Rahmen einer individuellen Studienvereinbarung ein Studienschwerpunkt aus den folgenden Themenbereichen gewählt:
- Datenbasierte Optimierung
- Mathematische Theorie/Grundlagen der Datenwissenschaft
- Datenbanken und Wissensrepräsentation
- Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz
- Simulation und Numerik
- Mathematisch-statistische Datenanalyse
Die anderen Fachbereiche bilden zusammen das Nebenfach. Die Kurse werden hauptsächlich auf Englisch unterrichtet. Jeder Student wählt zu Beginn des Studiums eine*n Mentor*in. Mentoren beraten die Studierenden bei der Gestaltung ihres Studienplans entsprechend der jeweiligen individuellen Interessen.
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Falls Sie noch an der Wahl des Studiengangs “Data Science” zweifeln, lesen Sie sich die folgenden Aussagen durch und überlegen, ob sie auf Sie zutreffen.
- Als Digital Native liegt Ihnen das Thema “Digitalisierung” am Herzen und Sie haben Interesse an aktueller, Daten-getriebener Technik.
- Sie haben ein breites Interessenfeld und fühlen sich motiviert durch viele unterschiedliche Herausforderungen.
- Mathematik macht Ihnen keine Angst, sondern bereitet Ihnen Freude. Sie mögen es, präzise zu arbeiten, Ideen zu formalisieren und belastbare Ergebnisse zu produzieren.
- Die Fähigkeit komplexe Zusammenhänge zu verstehen und auf das Wesentliche zu abstrahieren, gehören neben einem unstillbaren Wissensdurst zu einer Ihrer Kernkompetenzen.
- Sie haben ein starkes Interesse daran zu verstehen, wie sich menschliches Verhalten in Form von mathematischen Modellen erfassen und sogar vorhersagen lässt.
- Sie wollten schon immer mal richtig Programmieren lernen.
- Sie interessiert, wie die zu Grunde liegenden mathematischen und informatischen Verfahren funktionieren.
Wenn diese Punkte zu Ihnen passen, treffen Sie mit dem Studiengang “Data Science” garantiert die richtige Wahl.
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Die FAU Erlangen-Nürnberg bietet einzigartige Voraussetzungen für den Studiengang “Data Science”. Durch die starke inhaltliche Vernetzung der Departments Mathematik und Informatik und die räumliche Entfernung von gerade mal zwei Gehminuten ist ein großes Angebot an informatisch-mathematischen Themen vorhanden, die beide zentral im Studiengang gelehrt werden. Durch die große Fächervielfalt der FAU können Sie aus vielen verschiedenen Fachbereichen Ihr Anwendungsfach wählen. Dies hilft Ihnen, Ihre ganz individuelle Spezialisierung im Studium zu finden, die Sie besonders interessiert und Ihnen Spaß macht.
Außerdem schafft die Metropolregion Nürnberg durch ihr industrielles Umfeld ideale Bedingungen für ein nachhaltiges und anwendungsorientiertes Studium. Und vielleicht lernen Sie im Studium bereits Ihre zukünftigen Arbeitgeber kennen, wie zum Beispiel Siemens, Schaeffler oder adidas. -
Mit einem Masterabschluss als Data Scientist eröffnen sich Ihnen viele spannende Arbeitsfelder in denen Sie Ihr Wissen gewinnbringend einbringen können. Sie arbeiten direkt an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. Hier sind einige beispielhafte Wirtschaftszweige mit potentiellen Arbeitgebern aufgelistet:
- Technologiebranche (z.B. Google, Facebook, Microsoft, IBM, SAP, Siemens, etc.)
- Beratungsbranche (z.B. McKinsey, Ernst & Young, Deloitte, etc.)
- Biomedizinische Forschungsunternehmen (z.B. AstraZeneca, Roche, Novartis, Bayer, etc.)
- Logistikbranche (Deutsche Post, UPS, DB Mobility Logistics, etc.)
- Energiebranche (E.ON, RWE, EDF, etc.)
- Finanz- und Versicherungsbranche (Deutsche Bank, Allianz, Münchener Rück, etc.)
Durch die hohe Nachfrage an Absolvierenden im Bereich “Data Science” – es fehlen geschätzt über 100.000 Experten für Data Science alleine in Deutschland – können Berufsanfänger mit einem relativ- hohen Einstiegsgehalt rechnen.
Alternativ können Sie Ihr Verständnis von Datenmodellierung und -analyse im Rahmen einer Promotion weiter vertiefen und damit sogar den aktuellen Stand der Forschung vorantreiben, welche den Umgang mit der Ressource “Daten” für die kommenden Jahrzehnte entscheidend prägen wird.
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Deutschkenntnisse (B1) werden dringend empfohlen.
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- Zugangsvoraussetzungen (1. Semester)
- Qualifikationsfeststellungsverfahren
- Bewerbungsfrist Wintersemester
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31.05.
- Bewerbungsfrist Sommersemester
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30.11.
- Inhaltliche Zugangsvoraussetzungen
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- Ein abgeschlossenes Bachelorstudium der Mathematik, Wirtschaftsmathematik, Informatik, Data Science oder Physik an der FAU oder ein anderer gleichwertiger in- oder ausländischer Abschluss, der sich in Bezug auf das im jeweiligen Studium vermittelte Kompetenzprofil nicht wesentlich unterscheidet. Bitte beachten Sie, dass Ihr Kompetenzprofil nicht im Voraus bewertet werden kann, sondern erst nach Abschluss des Bewerbungsverfahrens (siehe unten) durch den Zulassungsausschuss.
- Ein Notendurchschnitt (Grade Point Average, GPA) von 2,5 oder besser in Bezug auf das deutsche Notensystem. Bewerber mit einem zulässigen Abschluss (siehe oben) und einem Notendurchschnitt zwischen 2,6 und 2,8 werden zu einem kurzen Online-Interview eingeladen, in dem ihre Kenntnisse in Kalkül, linearer Algebra, Algorithmen und Datenstrukturen bewertet werden.
Sprachkenntnisse
- Deutschkenntnisse für internationale Studierende
- keine DSH, aber Englisch Niveau B2 (CEFR)
- Allgemeine Sprachkenntnisse
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Englischkenntnisse auf dem Niveau B2 des CEFR (Vantage oder Upper Intermediate) oder sechs Jahre Englischunterricht an einem deutschen Gymnasium. Bewerber, die ihre Hochschulzugangsberechtigung oder ihren ersten Abschluss in englischer Sprache erworben haben, müssen keine Englischkenntnisse nachweisen.
Für den Alltag und für Praktika und Werkstudententätigkeiten empfehlen wir solide Kenntnisse (B1) in Deutsch, aber für die Bewerbung ist ein Zertifikat nicht notwendig.
- Details und Anmerkungen
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Die Bewerbung erfolgt über das Campusmanagement-Portal campo.fau.de.
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