Data Engineering and Analytics

Der Master of Science Data Engineering and Analytics an der Technischen Universität München (TUM) ist ein englischsprachiges Masterprogramm, das an der TUM School of Computation, Information and Technology angesiedelt ist. Er bereitet Absolventinnen und Absolventen darauf vor, komplexe Datenpipelines und skalierbare Dateninfrastrukturen zu entwerfen sowie statistische und maschinelle Lernmethoden auf reale Problemstellungen anzuwenden.

Das Curriculum gliedert sich in drei Themensäulen: Data Engineering (verteilte Systeme, Datenbankarchitekturen, Query-Optimierung, High-Performance Computing), Data Analytics (maschinelles Lernen, Computer Vision, Business Analytics, wissenschaftliche Visualisierung) und Data Analysis (Stochastik, Optimierung, Computational Statistics). Zwei verpflichtende Grundlagenmodule – Foundations in Data Engineering und Foundations in Data Analysis – legen die gemeinsame Basis; anschließend wählen Studierende aus einem breiten Wahlpflichtangebot, ergänzt durch ein fortgeschrittenes Seminar und ein praktisches Projektseminar.

Die Regelstudienzeit beträgt vier Semester bei 120 ECTS; die Abschlussarbeit umfasst 30 ECTS. Zulassungsvoraussetzung ist ein B.Sc. Informatik oder ein äquivalenter Abschluss, der in Breite und Tiefe dem TUM-Bachelor entspricht. Darüber hinaus sind Englischkenntnisse nachzuweisen; Bewerberinnen und Bewerber aus bestimmten Ländern müssen GRE- oder GATE-Ergebnisse einreichen.

Absolventinnen und Absolventen sind gesucht als Data Engineers bei Tech-Konzernen, als Data Scientists in Industrie und Beratung sowie als Einstieg in Forschung und Promotion. Die Kombination aus systemnahem Engineering-Wissen und analytischer Tiefe macht das Programm zu einem der anspruchsvollsten Dateninformatikmaster im deutschsprachigen Raum.