Data Science
Der Masterstudiengang Data Science (M.Sc.) an der Universität Bielefeld ist ein vollständig englischsprachiges, viersemestriges Interdisziplinäres Programm (120 ECTS), das Expertise aus der Fakultät Wirtschaftswissenschaften, dem Zentrum für Statistik (ZeSt) und der Fakultät Technologie bündelt. Das Studium beginnt ausschließlich im Wintersemester und ist zulassungsbeschränkt (NC).
Das Curriculum gliedert sich in eine Sockelphase und eine Profilphase. In der Sockelphase wählen Studierende je nach Vorbildung zwischen zwei Varianten: Variante 1 (für Wirtschafts- und Statistikhintergründe) umfasst u. a. Foundations of Statistics, Introduction to Machine Learning, Applied Optimisation und Big Data Analytics; Variante 2 (für Informatik-Hintergründe) legt den Schwerpunkt auf statistische Datenanalyse und Ökonometrie. In der Profilphase sind die Pflichtmodule Statistics in Practice, Topics in Contemporary Statistics und Ethical, Legal and Social Impacts of AI obligatorisch. Zu den Wahlpflichtprofilen gehören Advanced Machine Learning, Advanced Statistical Methods und Informatik-Vertiefungen.
Der Exzellenzcluster CITEC (Cognitive Interaction Technology) und die breite Forschungslandschaft der Reformuniversität Bielefeld mit Schwerpunkten in KI und soziotechnischen Systemen bieten ein anregendes Umfeld für anwendungsorientierte Data-Science-Projekte. Das Programm schließt mit einer Masterarbeit ab.
B2-Englischkenntnisse sind für die Zulassung erforderlich. Absolventinnen und Absolventen sind für den wachsenden Arbeitsmarkt für Data-Science-Spezialistinnen und -Spezialisten in Industrie, Forschung und Verwaltung qualifiziert.
Module im Studium
- Foundations of Statistics
- Introduction to Machine Learning
- Applied Optimisation
- Big Data Analytics
- Introduction to Statistical Data Analysis
- Econometrics I
- Statistics in Practice
- Topics in Contemporary Statistics
- Ethical, Legal and Social Impacts of AI
- Advanced Machine Learning
- Advanced Statistical Methods
- Master's Thesis
Schwerpunkte & Vertiefungen
- Advanced Machine Learning
- Advanced Statistical Methods
- Informatik-Vertiefung
Was du lernst
- Klassische statistische Methoden und Machine-Learning-Verfahren anwenden
- Große Datenmengen mit modernen Verarbeitungs-Pipelines analysieren
- Ethische, rechtliche und gesellschaftliche Implikationen von KI bewerten
- Interdisziplinäre Datenprojekte in Wirtschaft und Forschung leiten
- Neue Machine-Learning-Methoden entwickeln und validieren
Typische Berufsfelder
- Data Scientist in Industrie und Unternehmensberatung
- Machine-Learning-Engineering
- Statistische Analyse in Forschung und Wirtschaft
- KI-Entwicklung in Technologieunternehmen
- Öffentliche Verwaltung und evidenzbasierte Politikberatung
Branchen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Einschlägiger Bachelorabschluss (mind. 6 Semester) in Wirtschaft/Statistik oder Informatik
- Englischkenntnisse mindestens B2
- Kenntnisse in Statistik, Programmierung und mathematischen Grundlagen
Variante dieses Studiengangs 1 Eintrag
- Data Science Master Teilzeit
Modulhandbuch & Studienordnung
Detaillierte Modulbeschreibungen, Pflichtmodule und Studien- und Prüfungsordnung veröffentlicht die Universität Bielefeld auf ihrer Website.
Modulhandbuch zu „Datenwissenschaft” an der Universität Bielefeld suchen →Erfahrungsberichte von Studierenden
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