Das Studium

Was sind die Inhalte des Studiums?

Data Science befasst sich mit großen, heterogenen Daten (Big Data) aus verschiedenen Anwendungsbereichen (z. B. Produktion, Energie, Umwelt, Gesundheit, Sozialwissenschaften) und zielt darauf ab, wertvolle und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und umsetzbare Informationen zu generieren. Zu den Aufgaben in Data Science gehören ein gründliches Verständnis der Problemdomäne (Business Understanding), die Verarbeitung und Fusion heterogener Daten aus verschiedenen Quellen (Data Gathering), die Analyse und statistische Modellierung der Daten (Data Analytics) sowie die interaktive Visualisierung von die Daten (Visual Analytics) und die Verwendung der Ergebnisse (Decision Support and Deployment).

Darüber hinaus sind Anforderungen an die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse und die Wiederverwendung von Daten (Data Curation) sowie an den Einsatz in großen Rechenzentren von zentraler Bedeutung. Dieses Programm vermittelt und integriert Kompetenzen aus den Bereichen Informationstechnologie und Mathematik sowie spezifische Anwendungsdisziplinen - Qualifikationen, die in Wissenschaft und Wirtschaft zunehmend gefordert werden.

Der Lehrplan baut auf einigen zentralen Grundlagenfächern auf, die durch Auswahl von mindestens drei der folgenden vier Schlüsselbereiche erweitert werden: Grundlagen der Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Statistik, visuelle Analytik und semantische Technologien, Big Data und Hochleistungsrechnen. Jeder Schlüsselbereich besteht aus einem Pflichtmodul "Gatekeeper" (Kernmodul) und einem Erweiterungsmodul, aus denen Sie individuell thematisch relevante Lehrveranstaltungen auswählen können.

Welche Qualifikationen erwerbe ich?

Sie erhalten umfangreiche Kenntnisse in einer Vielzahl von Themen wie mathematische Grundlagen und Methoden der Datenwissenschaft (insbesondere statistische Datenanalyse und Modellierung), Konzepte und Methoden in spezifischen informatischen Aspekten der Datenwissenschaft, insbesondere Dateninfrastrukturen, Datenmanagement, Datenanalyse und Visualisierung. Sie erwerben solide Grundlagen und Methoden in ausgewählten Bereichen anderer wissenschaftlicher Disziplinen (wie Architektur, Astronomie, Biologie, Chemie, Digital Humanities, Geowissenschaften, Medizin, Physik, Sozialwissenschaften).

Ihre kognitiven Fähigkeiten werden weiterentwickelt und Sie können Systeme wissenschaftlich analysieren, eine integrative Sicht erhalten und die am besten geeigneten Methoden für die Modellierung und Abstraktion auswählen. Ihre Arbeitsweise ist zielorientiert und Sie können Ergebnisse in einem interdisziplinären Umfeld überzeugend präsentieren.

Soziale Kompetenzen wie Selbstorganisation, Eigenverantwortung, Kommunikation und die Reflexion der eigenen Fähigkeiten und Grenzen werden gestärkt. Sie können die Auswirkungen Ihrer Ergebnisse beurteilen und auf ethischer Basis bewerten.

Welche Berufsfelder eröffnet das Studium?

Als Absolvent/-in haben Sie eine fundierte, wissenschaftlich und methodisch fundierte Ausbildung erhalten, die auf nachhaltiges Wissen ausgerichtet ist und es Ihnen ermöglicht, sowohl akademische Pfade in nachfolgenden Promotionsstudien als auch Karrieren in einer Reihe von Branchen- und Geschäftsumgebungen einzuschlagen.

Sie sind qualifiziert, als Bindeglied zwischen den technischen Infrastrukturen und den Bereichen Forschung und Entwicklung in Branchen wie Pharma, Operations Research, Nanotechnologie, Marketing und Logistik zu fungieren. Sie sind in der Lage, komplexe Zusammenhänge, Muster und Erkenntnisse aus Rohdaten strukturiert abzuleiten und zu verstehen und die Ergebnisse zu kommunizieren.

Sie verfügen über die Kompetenzen zum Einrichten und Betreiben von Daten- und Rechenzentren und können Forschung und Innovation auf dem Gebiet der Wissenschaft sowohl in technischer als auch in interdisziplinärer Hinsicht unterstützen, um die Entwicklung datengesteuerter Technologien voranzutreiben.