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Durch den digitalen Fortschritt werden Daten immer wichtiger. Die Menge der Daten wird mehr und die Informationen müssen verwaltet, ausgewertet und analysiert werden. In einem Data Science Studium dreht sich alles um die Softwareentwicklung, IT-Kommunikation und anderen Bereichen. Das Besondere an einem Data Science Master Studium ist, dass Sie nach dem Studium in verschiedenen Branchen arbeiten können. Datenspezialisten sind besonders in der Pharmaindustrie, im Onlinemarketing und im Finanzsektor gefragt. Es werden in Zukunft immer mehr Arbeitsabläufe und Prozesse digitalisiert und automatisiert. Für die Planung von passenden Maßnahmen, die Analyse und die Implementierung werden Data Science Experten benötigt. Data Science Experten bilden in vielen Bereichen eine wichtige Schnittstelle zwischen der Unternehmensführung und der Belegschaft. Sie übernehmen die Auswertung von verschiedenen Daten, die als Grundlage für wichtige Investitionen oder andere Entscheidungen dienen. Mit einem Data Science Master können Sie Daten verwalten, aufbereiten, die Lage analysieren und Prognosen abgeben. Die ermittelten Informationen werden dann an die jeweiligen Abteilungen weitergeleitet. In diesem Blog dreht sich alles um das Data Science Master Studium. Es werden die Inhalte des Studiums näher beschrieben.

Inhalt vom Data Science Master Studium

Mathematik, Informatik und Statistik sind die drei Kernbereiche des Data Science Master Studiums. Im Bereich Mathematik dreht sich alles Datenanalyse und wichtige Grundlagen. In Informatik dreht sich alles um das Datenmanagement, die Datenanalyse und die Datenverarbeitung. Statistik liefert die wichtigen Daten und hier werden verschiedene Techniken angewandt.
Für ein Data Science Master Studium benötigen Sie in erster Linie einen Bachelor-Abschluss. Der Data Science Master dauert in der Regel vier Semester. Abgeschlossen wird das Studium mit einer Master-Arbeit. Das Präsenzstudium ist in verschiedene Module und Seminare unterteilt. Neben den klassischen Studieninhalten werden auch spezifische Themenbereiche unterrichtet, die sich nach Ihrem Wunsch-Berufsbild orientieren. Im Master-Studium haben Absolventen auch die Möglichkeit, sich auf einen bestimmten Bereich zu spezialisieren. Passende Themenbereiche wären z. B. Statistical Data Analysis, Business Analytics, Data Assimilation, Applied Data Science und Machine Learning. Im Laufe des Data Science Master Studiums können Sie sich für ein Wahlpflichtmodul entscheiden. Die Wahlpflichtmodule können sich je nach Universität unterscheiden. Ein passendes Wahlpflichtmodul wäre Computer Engineering für Big Data.
Neben dem klassischen Präsenzstudium gibt es während des Master-Studiums auch Praktika oder andere Projektarbeiten, die Sie als Absolvent belegen müssen. Der Aufbau des Studiums kommt immer auf Ihre Spezialisierungen, Wahlmodule und die Angebote der Universität an. Weitere Informationen über ein Data Science Master Studium finden Sie bei der jeweiligen Universität.

FHDW Hannover - aus dem Artikel: Alle Inhalte vom Data Science Master Studium auf einen Blick
Youtube – Master Business Data Analytics – FHDW Hannover

Im Bereich Statistik und Mathematik werden Sie alle wichtigen grundlegenden Themenbereiche lernen. Hierzu zählen Determinante und Multiplikation, Matrizen, Vektoren und Skalen. Außerdem lernen Absolventen in diesem Fachmodul verschiedene Testverfahren, die kontinuierliche und diskrete Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und wie Funktionen optimiert werden können.
Machine Learning (maschinelles Lernen) ist ein großes Themengebiet im Data Science Master. In diesem Fach dreht sich alles um Entscheidungsbäume, die empirische Risiko-Minimierung mit logistischer und linearer Regression, Clustering und noch weitere Konzepte.
Im Bereich Deep Learning dreht sich alles um neuronale bzw. tiefe Netzwerke und die Architekturen und den Aufbau der Netze. Durch Deep Learning lernen Sie, wie Sie in Zukunft verschiedene Problemstellungen erkennen und Lösungsmöglichkeiten entwickeln können.
Im ersten Fachmodul Machine Learning lernen Sie die wichtigsten Grundlagen. Nach diesem Fachmodul wird auf einzelne Bereich gezielt eingegangen wie z. B. grafische und probabilistische Konzepte und Modelle.
Ein weiteres Themengebiet sind Datenbanken. In diesem Modul dreht sich alles um das Erfassen, Speichern und Verarbeiten von Daten. Vertikale und horizontale Skalierung sowie andere Konzepte rücken hier in den Fokus.
Neben Fachmodulen und Wahlmodulen gibt es im Data Science Master auch Transfermodule.
Im Transfermodul Data Economy erhalten Absolventen einen ersten Überblick zur Datenwirtschaft und die wichtigsten Geschäftsmodelle. Neben der Vorstellung spielt der Aufbau, die Branche und die IT Architektur der Geschäftsmodelle in der Datenwirtschaft eine zentrale und wichtige Rolle. Absolventen müssen in diesem Modul unterschiedliche Problemstellungen bearbeiten. Dadurch lernen Sie die Einsatzgebiete und Techniken kennen und wissen, worauf Sie bei der Anwendung genau achten müssen. In Data Economy spielt auch der Praxisbezug eine wichtige Rolle. Absolventen lernen, wie sie die erlernten Techniken auch im späteren Job anwenden können.
Ein weiteres Transfermodul ist die Datenmengen-Analyse. In diesem Bereich müssen die Absolventen ihr erlerntes Fachwissen anwenden. Ein Dozent gibt den Absolventen alle wichtigen Informationen für das praktische Projekt und steht ihnen auch bei Fragen oder anderen Problemen zur Verfügung. Wenn es möglich ist, sollten sich die Absolventen bei der Wahl der Projektarbeiten auf die eigene Arbeit konzentrieren. Dieser Punkt ist im Transfermodul Datenmengen-Analyse enorm wichtig. Der Bezug zur eigenen Arbeit soll die Absolventen auf die Herausforderungen in ihrem Beruf vorbereiten. So können sie auch andere Fähigkeiten und Fachwissen aus dem Data Science Master Studium anwenden.

Recht und Ethik werden in einem Modul zusammengefasst. Bei der Datenanalyse und dem Datenmanagement spielen Recht und Ethik auch eine große Rolle. Eine ethische Herangehensweise ist sehr wichtig, um verantwortungsvoll mit privaten und öffentlichen Daten von Kunden und Handelspartnern umgehen zu können. Absolventen werden in diesem Modul lernen, wie sie bestimmte ethische Themen analysieren und das eigene Verhalten reflektieren zu können. Der Ursprung der Daten sowie die Verwendung müssen bei der Datenanalyse, Datenverarbeitung und Datenauswertung immer berücksichtigt werden.

Dauer des Master-Studiums

Youtube – Die Data Science Roadmap – was man alles lernen kann

An den meisten Universitäten in Deutschland dauert der Data Science Master vier Semester. Neben den klassischen Modulen Mathematik, Informatik und Statistik können verschiedene Wahl- und Transfermodule unterrichtet und angeboten werden. Die Ausrichtung des Master-Studiums spielt bei der Dauer auch eine wichtige Rolle. In den ersten beiden Semestern werden wichtige Grundlagen gelehrt, die auf dem Bachelor-Studium aufbauen. Mit der Zeit können Sie hier Ihr Fachwissen vertiefen. Im dritten und vierten Semester folgen Wahl- und Transfermodule. Hier können sich Absolventen auf einen bestimmten Bereich oder Schwerpunkt spezialisieren und differenzieren. Die Wahl des Schwerpunktes orientiert sich in der Regel nach Ihrem persönlichen Berufswunsch. Im vierten Semester dreht sich alles um die Master-Arbeit. Es finden zwar trotzdem noch Kurse und Seminare statt. Absolventen haben aber mehr Zeit für die Master-Arbeit. An vielen Universitäten gibt es im vierten Semester nur noch wenige Präsenzveranstaltungen.

Form des Data Science Master

Ein Data Science Master Studium können Sie an verschiedenen Universitäten in Deutschland absolvieren. In der Regel handelt es sich bei dieser Studienart um ein Präsenzstudium. An manchen Universitäten werden auch Varianten angeboten, die berufsbegleitend als Fernstudium erfolgen. So können Sie sich auch dazu entscheiden, einen Data Science Master neben Ihrem normalen Beruf zu belegen. Seien Sie sich aber bewusst, dass Sie viel Zeit in das Studium investieren müssen.

Voraussetzungen

Für das Master-Studium Data Science benötigen Sie verschiedene Voraussetzungen. In den meisten Fällen ist ein Bachelor in Data Science erforderlich. Akademiker mit einem Bachelor in Statistik, Mathematik oder Informatik erfüllen meistens auch die Zulassungsvoraussetzungen. Die Voraussetzungen und Zulassungskriterien unterscheiden sich zwischen den Universitäten. An manchen Universitäten müssen Bewerber auch einen Eignungstest bestehen.
Für das Präsenzstudium sollten Sie gute Englisch-Kenntnisse besitzen. Viele Module werden auf Englisch gelehrt.
Absolventen sollten Interesse daran haben, Datensysteme zu entwickeln, sich mit Computertechnologie auskennen und verschiedene Programmiersprachen kennen und anwenden können. Fachwissen in Informatik, Statistik und Mathematik sind essenziell für einen Master in Data Science. Vor dem Master sollten sich die Absolventen Gedanken um die Zukunft machen. Da Sie sich während des Master-Studiums auf verschiedene Bereiche spezialisieren können, ist es wichtig zu wissen, in welche Richtung es gehen wird. Informieren Sie sich im Voraus über die Universität und den genauen Inhalt des Studiums. Mit einem Master in Data Science stehen Ihnen viele Türen offen. Datenanalyse und Datenmanagement wird in den kommenden Jahren weiter zunehmen. Data Science Experten sind auf dem Arbeitsmarkt besonders gefragt und werden in verschiedenen Branchen gebraucht.