Studieninhalte

Das Studium schärft deine analytischen Fähigkeiten und vertieft dein Wissen in Machine Learning, Big Data und Business Intelligence. Du lernst praxisnah Techniken wie Deep Learning und Datenvisualisierung. Diese Kompetenzen helfen dir, gesellschaftliche Herausforderungen zu lösen, etwa im Gesundheitswesen oder Umweltschutz. Data Science and Artificial Intelligence ebnet den Weg zu einer zukunftsorientierten Karriere voller Innovationen.

Schwerpunkte

Das Studium besteht aus drei Schwerpunkten: 

• Data Science: Im Zentrum der Data Science stehen Schlüsselthemen wie Statistik, Programmierung und Datenvisualisierung. Ergänzt wird dies durch die Vermittlung rechtlicher und ethischer Grundlagen im Bereich Künstliche Intelligenz.
• Künstliche Intelligenz: Du erkundest die spannenden Bereiche von Machine Learning, Deep Learning, generativer KI, Computer Vision und Natural Language Processing. Dabei erlernst du, wie diese Technologien in der Praxis angewendet werden – von der Analyse großer Datenmengen bis hin zur Entwicklung innovativer KI-Lösungen.
• Wirtschaft taucht mit dir ein in die Welt des Digital Business und der Business Intelligence. Erwerbe fundiertes Wissen in wirtschaftlichen Grundlagen und lernen, wie digitale Technologien Geschäftsmodelle verändern und wie datenbasierte Entscheidungen Unternehmen voranbringen.

Nutze im 5. und 6. Semester die Wahlfächer, um dein Studium weiter zu individualisieren.

Berufspraktikum (4. Semester)

Das Berufspraktikum ist im 4. Semester (Umfang: 20 ECTS) zu absolvieren. Dabei kontaktieren die Studierenden eigenständig favorisierte Unternehmen. Dazu steht dir das umfangreiche Partnernetzwerk des Studienganges zur Verfügung.

Im Berufspraktikum hast du die Gelegenheit, das Erlernte praktisch anzuwenden, erste Einblicke in die Wirtschaft zu gewinnen und wertvolle Erfahrungen zu sammeln.

Auslandssemester oder European Project Semester (5. Semester)

Ein wichtiger Bestandteil des Studiums stellt das 5. Semester dar. Dabei ist das Ziel, Gruppen zu bilden, um eine datenbasierte Problemstellung innerhalb des Projekts zu lösen.

Das 5. Semester kann auch im Ausland an einer Partneruniversität absolviert werden.

Übersichtsgrafik: Studienplan

Aus dem Studiengang

Praxisnahe Ausbildung

Expertise in einem Fachbereich

Moderne Infrastruktur

Innovative Lehrmethoden

Copyright: Martin Lifka Photography

Warum Data Science?

Ein menschlicher Blick 

Trotz der vielen vollautomatischen Erhebungsmöglichkeiten durch Künstliche Intelligenz oder Deep Learning, bleibt die wichtigste Aufgabe oftmals dem Menschen überlassen. Zwar können durch eine KI möglicherweise Muster erkannt werden, aber nicht unbedingt Ursache und Wirkung. Wenn man jedoch wissen will, warum die gefundenen Muster auftreten, ist es die Aufgabe des Data Scientist, Wirkungszusammenhänge nachvollziehbar zu erklären.