Die fortschreitende Digitalisierung aller Arbeits- und Lebensbereiche führt zu enormen Mengen von Daten (Big Data): von Maschinendaten in der Fabrik über Sensordaten aus dem Auto bis hin zu Social-Media-Daten aus dem Web. Die übergeordnete Aufgabe von Data Scientists besteht dabei in der gewinnbringenden Analyse und Nutzung dieser Daten für diverse Organisationen. Die dazu notwendigen informatischen Basiskenntnisse sowie eine ausgeprägte Schnittstellen- und Kommunikationskompetenz erwerben Sie im Data Science Studium. Data Scientists vereinen fundierte technische Kenntnisse in den Bereichen Datenintegration, Datenhaltung und Datenqualität, Datenanalyse und Wissensmanagement sowie Datenvisualisierung und Informationsbereitstellung mit einem soliden Verständnis spezifischer Anwendungsdomänen, sowie grundlegender betriebswirtschaftlich-organisationaler Zusammenhänge. Der Bachelor of Science Data Science ist mit 180 ECTS auf sechs Semester ausgelegt (Regelstudienzeit).
Lehrveranstaltungen
Die Lehrveranstaltungen aller Studiengänge sind - getrennt nach Studiengang und Prüfungsordnung - im C@mpus-System hinterlegt. Bitte beachtet, dass nicht jede Veranstaltung in jedem Semester angeboten wird. Eine gute Planung des Studiums ist deswegen unerlässlich.
Eine unverbindliche, kurze Auflistung für das Wintersemester 2024/25 findet Ihr auch hier.
Allgemeiner Studienaufbau
Der Studiengang Data Science ist ein Informatik-Studiengang. Das bedeutet, dass hier natürlich auch die Grundlagen der Informatik vermittelt werden, auf denen dann das Data-Science-Wissen aufgebaut werden kann. Die ersten zwei Semester bilden das Grundstudium, die letzten vier das Fachstudium. Das Studium ist in Pflicht- und Wahlbereiche untergliedert. Die Veranstaltungen des Pflichtbereichs sind für alle Studierenden obligatorisch, während innerhalb der Wahlbereiche in einem vorgegebenen Rahmen selbständig Interessensschwerpunkte gesetzt werden können.
Die erste zeitliche Hürde im Bachelorstudium ist die Orientierungsprüfung. Diese muss bis spätestens zum Ende des 3. Fachsemesters bestanden worden sein.
Zu den einzelnen Studienabschnitten
In den ersten zwei Semestern des Bachelor-Studiengangs erfolgt vorrangig die Vermittlung von Grundlagen in Data Science, Mathematik sowie in der theoretischen und praktischen Informatik.
Das Fachstudium beginnt mit dem 3. Semester. Neben weiteren, wesentlichen Inhalten zu Data Science sieht der Studienplan vertiefende Module der Mathematik, d.h. in Statistik, Stochastik und Numerik, vor. Die Übungen zu den Modulen bieten die Gelegenheit, Inhalte der entsprechenden Vorlesungen sowohl theoretisch als auch mit kleineren Programmieraufgaben zu wiederholen, zu vertiefen und anzuwenden. Weiterhin bearbeiten die Studierenden eigenständig ein Projekt in Kleingruppen. Hierbei wird eine eigene Lösung zu einer Data-Science-Aufgabenstellung entwickelt, implementiert und evaluiert. Das Projekt dient vor allem dazu, wichtige Grundlagen für die spätere Berufspraxis zu vertiefen. Die Themen zu diesen Projekten stammen in der Regel aus den Forschungsthemen der verschiedenen Forschergruppen, die am Studiengang Data Science maßgeblich beteiligt sind. Mit dem Wahlbereich wird den Studierenden ein Freiraum geschaffen, in dem sie sich ihre eigenen Studieninhalte entsprechend ihrer Neigung oder gewünschten Berufsorientierung zusammenstellen können. Sowohl eine Vertiefung als auch eine Ergänzung der für Data Science relevanten Inhalte ist hier möglich.
Abgrenzung zu anderen Studiengängen im Fachbereich
Der Schwerpunkt dieses Studiengangs liegt auf einer Informatikausbildung mit einer zusätzlichen Ausrichtung auf Data Science in seiner gesamten Breite (vom informatischen Standpunkt aus). Um das zu ermöglichen, sind Grundlagen in den Bereichen Modellierung, Datenintegration, Statistik, Analyseverfahren, Informationsvisualisierung und Datensicherheit sowie maschinelle Sprachverarbeitung verpflichtend. Eine solche Fokussierung auf Datengetriebene Verfahren ist in verwandten Studiengängen (Bachelor Informatik, Software Engineering und Medieninformatik) in dieser Form nicht möglich und stellt ein wesentliches Alleinstellungsmerkmal dar.
Studienberatung Data Science
Katrin Schneider
Dr.Fachbereich Informatik: Studiengangsmanagerin, Fachbereichsmanagerin & Erasmus-Koordinatorin