Auf einen Blick

Studiengang:
Master Data Science
Akademischer Abschluss:
Master of Science (M.Sc.)
Studienform:
Konsekutiver Master in Vollzeit
Regelstudienzeit:
3 Semester (inkl. Masterarbeit), 90 ECTS
Studienbeginn:
Wintersemester (01. Oktober); Sommersemester (15. März)
Zulassungsvoraussetzungen:
- Ein abgeschlossenes Hochschulstudium von mindestens sieben Studiensemestern (210 ECTS-Punkte) in einem Bachelor- oder Diplom-Studiengang an einer deutschen Hochschule oder einen anderen gleichwertigen Abschluss, einschließlich eines praktischen Studiensemesters im Umfang von mindestens 25 ECTS-Punkten.
- Nachgewiesene Kenntnisse im Bereich Mathematik/Statistik im Umfang von mindestens 14 ECTS-Punkten sowie im Bereich Informatik im Umfang von mindestens 14 ECTS-Punkten.
- Soweit Englisch nicht Muttersprache ist, Kenntnisse der englischen Sprache auf dem Niveau B2 nach dem Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmen (GER).
Detaillierte Informationen siehe Studien- und Prüfungsordnung.
Unterrichtssprache:
Deutsch und Englisch
Akkreditierung:
wird akkreditiert
Internationale Bewerber:innen:
Wichtige Informationen für internationale Bewerber:innen
Bewerbung:
vom 02.05. bis 30.09. (für das Wintersemester)
vom 15.11. bis 15.02. (für das Sommersemester) - aktuell verlängert bis zum 14.03.
Grundsätzlich ist parallel auch eine ortsnahe Berufstätigkeit möglich, wobei dadurch eine Verlängerung des Studiums um ein bis zwei Semester in Kauf zu nehmen ist.

Profil des Masterprogramms

Die Besonderheit dieses Masterprogramms ist es, dass es sich hierbei um eine Zusatzqualifikation für Bachelorabsolventinnen und -absolventen aus vielen unterschiedlichen Bereichen handelt. Damit erhalten alle die Chance, ihr Wissen und ihre Erfahrung in einem bestimmten Tätigkeitsfeld (z.B. Maschinenbau, Automatisierungstechnik oder technische Physik) mit modernen IT-Kenntnissen zu erweitern und zu vervollständigen.

Data Science hat das Hauptziel, aus Daten Wissen zu extrahieren, basierend auf wissenschaftlich fundierten Methoden, Prozessen, Algorithmen und Systemen. Mit diesem Wissen können Handlungsempfehlungen abgeleitet und bessere Entscheidungen getroffen werden.

Die bereits hohe und weiter zunehmende Bedeutung dieser Fähigkeit für ganze Volkswirtschaften, Unternehmen und Organisationen, über alle Lebensbereiche und Branchen hinweg, ist unbestritten. Immer mehr Anwendungsfälle zeigen v. a. in Zusammenhang mit der Digitalisierung den hohen Nutzen auf.

Bei der Digitalisierung in heutigem Sinne unterstützt die IT nicht mehr nur die Geschäftsprozesse, sondern wird selbst Bestandteil von Produkten, Geschäftsmodellen etc. Dabei entstehen fortlaufend unvorstellbar große Datenmengen. Der Erfolg von Innovationen beruht in weiten Teilen auf der genannten Fähigkeit, schnell und wirtschaftlich Wissen aus den Daten zu extrahieren und dieses möglichst nutzenbringend einzusetzen.

Warum Data Science?

Es gibt mehrere Gründe, warum man Data Science studieren sollte:

  1. Hohe Nachfrage: In der heutigen datengetriebenen Welt gibt es eine hohe Nachfrage nach Datenwissenschaftlern, die in der Lage sind, große Datenmengen zu analysieren und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Unternehmen und Organisationen jeder Art benötigen Datenwissenschaftler, um ihnen bei der Identifizierung von Trends, Muster und Problemen zu helfen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
  2. Karrieremöglichkeiten: Data Science ist eine zunehmend wichtige Zusatzqualifikation, die viele Möglichkeiten für berufliches Wachstum und Entwicklung bietet. Datenwissenschaftler mit einer Grundlagenausbildung in einem bestimmten Tätigkeitsfeld (z.B. Ingenieurwesen) können ihre Kenntnisse über die Branche einsetzen, um die Daten sinnvoll zu interpretieren und die notwendigen Schlüsse daraus abzuleiten.
  3. Herausfordernde und interessante Arbeit: Datenwissenschaftler arbeiten an komplexen Problemen und nutzen fortschrittliche Technologien, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Diese Arbeit erfordert kritisches Denken, Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten.
  4. Wachsende Bedeutung: Datenwissenschaft ist zu einem wichtigen Teil unseres täglichen Lebens geworden. Von der personalisierten Werbung bis hin zur Betrugserkennung nutzen Unternehmen Data Science, um fundierte Entscheidungen zu treffen und bessere Ergebnisse zu erzielen.
  5. Attraktives Gehalt: Datenwissenschaftler werden für ihre Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen und Daten zu analysieren, sehr gut bezahlt. Das Gehalt für Datenwissenschaftler kann je nach Branche, Erfahrung und Standort variieren, ist jedoch in der Regel sehr attraktiv.

Zusammenfassend bietet das Studium von Datenwissenschaften viele Möglichkeiten und Herausforderungen. Wenn Sie an Technologie, Mathematik und Datenanalyse interessiert sind, kann eine Zusatzausbildung in Data Science für Sie eine lohnende Wahl sein.

Die Masterausbildung befähigt gleichzeitig in besonderer Weise zur Übernahme von Führungsaufgaben in Betrieb, Unternehmung und öffentlichen Institutionen. Außerdem sind die Absolventen und Absolventinnen des Masterstudiengangs mit der selbstständigen wissenschaftlichen Arbeitsweise so vertraut, dass sie auch in rein wissenschaftlichen oder wissenschaftsnahen Einrichtungen in Forschung und Entwicklung ihren Platz finden können.

Bei Interesse können im Anschluss an ihr Masterstudium weiterhin wissenschaftlich arbeiten. Sie haben u.U. auch die Möglichkeit an der Hochschule Coburg ihre Doktorarbeit zu verfassen und in Kooperation mit einer Universität zu promovieren

Studieninhalte

Das Masterstudium Data Science an der Hochschule Coburg zeichnet sich aus durch kleine Gruppen von Studierenden mit unterschiedlichen Hintergründen und ein sehr gutes Betreuungsverhältnis zwischen Studierenden und Professoren. Das Studium ist geprägt von interessanten und praxisrelevanten Themen, die auf wissenschaftlichem Niveau bearbeitet werden. Es gibt vielfältige Möglichkeiten für Projekt- und Masterarbeiten. 

Der Masterstudiengang Data Science baut gezielt IT-Kenntnisse und -Fähigkeiten im Bereich der Datenwissenschaften auf. Dazu gehören:

  • Informatik-Grundlagen wie „Werkzeuge und Programmierung für Data Science“, „Datenmanagement“, oder „Big Data und Cloud Computing“
  • Grundlagen wie „Mathematik und multivariate Statistik“ oder „Visualisierung“
  • Gezielte Vertiefung in „Data Mining“ und „Deep Learning“
  • Anwendung in Seminar und Projektarbeit
  • Reflexion in Modulen wie „Ethik der KI“, „Privatsphäre und Datenschutz“ oder „Digitale Transformation“

Natürlich ist es immer zunächst einmal schwer, sich in einem neuen Fachgebiet zurechtzufinden. Daher finden wir ein individuelles Mentoring besonders wichtig. Dafür ist das Modul „Interdisziplinäre Perspektiven und Studienplanung“ vorgesehen, in dem jeder und jede Studierende in Form von Portfolio-Arbeiten unter individueller Anleitung die eigene Studien- und Karriereplanung reflektiert und so zu einem für ihn/sie am besten geeigneten Studienweg findet.

In den ersten beiden Semestern widmen sich die Studierenden fachwissenschaftlichen Modulen, Projektarbeiten und interdisziplinären Modulen. Im dritten Semester schreiben sie ihre Masterarbeit.

Das [Modulhandbuch] informiert über die Inhalte der einzelnen Module. Die Studien- und Prüfungsordnung bildet die rechtliche Grundlage des Studiums. Fragen zu den Inhalten des Studiums beantwortet der Studiengangsleiter Prof. Dr. Thomas Wieland.

Forschung und Praxis

In der Forschung können die Master-Studierenden in laufenden Forschungsprojekten mitarbeiten. Wir haben Kontakte und gemeinsame Projekte mit vielen kleinen und großen Unternehmen in Bayern und darüber hinaus. In dem Schwerpunktprojekt im zweiten Semester geht es genau darum, ein datengetriebenes Projekt aus der Praxis umzusetzen.

International studieren

Studierende der Hochschule Coburg haben die Möglichkeit, ein Studien- oder praktisches Studiensemester im Ausland zu absolvieren. Dafür pflegt die Hochschule Coburg Beziehungen zu ausländischen Partnerhochschulen
Weiterführende Informationen bietet der Servicebereich Studieren im Ausland der Hochschule. 

Data Science: Masterstudiengang an der Hochschule Coburg

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