Data Science | Master
Das interdisziplinäre Fach "Data Science" befasst sich mit Methoden für die automatisierte Gewinnung von Wissen, Einsichten, Prognose-, Risiko- und Handlungsmodellen aus Daten. Der englischsprachige Masterstudiengang verbindet die Bereiche maschinelles Lernen, statistische Datenanalyse, naturwissenschaftliche Datenassimilation und Business Analytics. Der Studiengang bietet eine breite und interdisziplinär angelegte Methodenausbildung und zeichnet sich durch einen starken Forschungs- und Praxisbezug aus.
Bezeichnung | Data Science |
Abschluss | Master of Science |
Regelstudienzeit | 4 Semester |
Leistungspunkte | 120 |
Lehrsprache | Englisch |
Studienbeginn zum 1. Fachsemester | Wintersemester |
Campus | Golm |
Gebühren & Beiträge | Semestergebühren und -beiträge: ja Studiengebühren: nein |
- INFORMATIONSFLYER (PDF 3,11MB)
Inhalt des Studiums
Der interdisziplinär angelegte und Masterstudiengang "Data Science" verbindet Inhalte aus Informatik, Mathematik, Wirtschaftsinformatik und Naturwissenschaften. Basisveranstaltungen vermitteln Ihnen ein übergreifendes Verständnis von maschinellem Lernen und Deep Learning, statistischer Datenanalyse, Datenassimilation, Business Analytics und Big-Data-Infrastrukturen. Vertiefungsveranstaltungen führen Sie in den von Ihnen gewählten Bereichen an den Stand der Forschung heran.
In Seminaren erarbeiten Sie sich komplexe Themen, im Modul Applied Data Science wenden Sie Ihre erworbenen Kompetenzen praktisch an. Im Forschungsmodul werden Sie in ein Forschungsprojekt der Universität Potsdam oder einer der Potsdamer Forschungseinrichtungen eingebunden. Ein Industriepraktikum ist optional möglich. Im Raum Berlin/Potsdam bieten sich hierfür neben einer lebhaften Start-Up-Szene eine ganze Reihe von Big-Data-Unternehmen an.
Studienziel und zukünftige Arbeitsfelder
Data Scientists sind in vielen Bereichen der Wirtschaft ebenso stark nachgefragt wie in der Forschung. Berufsfelder finden sich überall dort, wo große Mengen an Daten entstehen und als Grundlage für Entscheidungen, Prognosen und intelligentes Handeln dienen können. Darunter fallen beispielsweise Online-Handel, Suchmaschinen, die Finanzbranche, Automobil-, Pharma- und produzierende Industrie, Meteorologie und Klimaforschung.
Entsprechend viele Perspektiven eröffnet Ihnen das Masterstudium. Es bereitet Sie auf eine Karriere als Führungskraft oder hochqualifizierter Experte in einem Unternehmen, auf die Gründung eines eigenen Unternehmens und auf eine Promotion und eine wissenschaftliche Karriere in Informatik, Mathematik oder einer Naturwissenschaft vor.
Voraussetzungen zum Masterstudium
Generell ist die Voraussetzung für ein Masterstudium ein erster berufsqualifizierender akademischer Abschluss, z.B. mit dem Bachelorgrad. Ein erster Studienabschluss in einem der Fächer Informatik oder Mathematik qualifiziert Sie in jedem Fall für das Studium. Jedoch ist dringend zu empfehlen, dass ihr vorangegangenes Studium bereits Einführungen in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik beinhaltete. Ein Abschluss in Wirtschaftsinformatik oder einer Naturwissenschaft qualifiziert Sie, sofern Inhalte aus den Bereichen Informatik oder Mathematik in Ihrem ersten Studiengang stark ausgeprägt waren. Abhängig von Ihrem Hintergrund können Brückenmodule Lücken im jeweils anderen Fach schließen. Gefordert ist darüber hinaus ein Nachweis guter englischer Sprachkenntnisse, die mindestens dem Niveau C1 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen entsprechen.
Die genauen fachspezifischen Zugangsvoraussetzungen können Sie der fachspezifischen Zulassungsordnung für den Masterstudiengang Data Science entnehmen.
Aufbau des Studiums
Im Rahmen des viersemestrigen Studiengangs erbringen Sie insgesamt 120 Leistungspunkte aus den folgenden Modulen und Ihrer Abschlussarbeit. Für weitere Informationen konsultieren Sie bitte die fachspezifische Studienordnung oder die Studienfachberatung.
Module | Leistungspunkte |
---|---|
Pflichtmodule | 48 LP |
Machine Learning | 9 LP |
Statistical Data Analysis | 9 LP |
Bayesian Inference and Data Assimilation | 9 LP |
Data Infrastructures and Software Engineering | 6 LP |
Data Science and Business Analytics | 9 LP |
Applied Data Science | 6 LP |
Wahlpflichtmodule | 42 LP |
Research module | |
Research module A oder B | 12 bzw. 15 LP |
Aufbaumodule | |
Advanced Machine Learning A, B | 9 bzw. 6 LP |
Advanced Statistical Data Analysis A, B | 9 bzw. 6 LP |
Advanced Data Assimilations and Modeling A, B | 9 bzw. 6 LP |
Advanced Infrastuctures and Software Engineering A, B | 6 LP |
Advanced Business Analytics A, B | 9 bzw. 6 LP |
Advanced Applied Data Science A, B | 9 bzw. 6 LP |
Mathematical Foundations of Data Science A, B | 9 bzw. 6 LP |
Computer Engineering for Big Data | 6 LP |
Computational Foundations of Data Science | 6 LP |
Research Data Management, Law and Ethics | 6 LP |
Applied Data Science Internship | 12 LP |
Advanced Problem Solving Techniques | 9 LP |
Brückenmodule | 12 LP |
Foundations of Computer Science | 6 LP |
Foundations of Stochastics | 6 LP |
Masterarbeit | 30 LP |
Summe | 120 LP |
Vorteile auf einen Blick
Das Masterstudium "Data Science" zeichnet sich durch eine einzigartige, interdisziplinäre Kombination von maschinellem Lernen, statistischer Datenanalyse, naturwissenschaftlicher Datenassimilation und Business Analytics aus. Ihre Vertiefungsfächer können Sie frei wählen. Die Universität Potsdam ist ein führendes Forschungszentrum im Bereich Data Science. Hier werden etwa im Sonderforschungsbereich "Data Assimilation" die Integration von Daten und naturwissenschaftlichen Modellen in den kognitiven Neurowissenschaften, der Biophysik und den Erdwissenschaften untersucht. Das Studium erschließt Ihnen hervorragende Berufsaussichten in der Forschung, in etablierten Unternehmen und in der Start-Up-Szene.
Mit Blick auf die tatsächliche Lebenssituation von Studierenden hat die Universität Potsdam bei vielen Studiengängen die Möglichkeit zum Teilzeitstudium eingeführt. Das betrifft auch das Studienfach Data Science. Näheres dazu unter Teilzeitstudium an der Universität Potsdam.
Bewerbung zum Studium
Sie haben sich entschieden, den Master "Data Science" an der Universität Potsdam zu studieren? Dann sollten Sie sich im nächsten Schritt auf den Bewerbungsseiten über das aktuelle Bewerbungs- und Immatrikulationsverfahren informieren.
Kontakt
Institut für Informatik und Computational Science
Maria Alegre Moral und Dr. Henning Bordihn | Studienfachberatung
Campus Golm
Haus 70, Raum 1.50
Diese Beschreibung basiert z.T. auf Angaben der Studien- und Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Data Science an der Universität Potsdam vom 13. Dezember 2017 (AmBek Nr. 03/2018, S. 138).