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Data Science

- Konsekutiver Masterstudiengang

Fachbereich Erziehungswissenschaft und Psychologie
Fachbereich Mathematik und Informatik
Adresse
Takustr. 9
14195 Berlin

Für den Zugang zum Masterstudiengang müssen Bewerberinnen und Bewerber die folgende Voraussetzung nachweisen:

  • Abschluss eines Hochschulstudiums im Umfang von 180 Leistungspunkten (LP) im Fach Informatik oder einem anderen Fach mit einem Studienanteil von Mathematik-Modulen im Umfang von insgesamt mindestens 20 LP und von Informatik-Modulen im Umfang von insgesamt mindestens 10 LP.

    Diese 20 LP in Mathematik-Modulen müssen mindestens 5 LP in den Bereichen Lineare Algebra oder Analysis sowie mindestens 5 LP in den Bereichen Wahrscheinlichkeitstheorie oder Statistik nachgewiesen werden. Im Hinblick auf die geforderten Informatik-Module müssen mindestens 5 LP im Bereich Algorithmen sowie mindestens 5 LP in einem Modul nachgewiesen werden, in dem Kenntnisse in einer höheren Programmiersprache, z.B. C/C++, Java oder Python erworben wurden.
  • Bewerberinnen oder Bewerber, die den Hochschulabschluss nicht an einer Bildungsstätte erworben haben, in der Englisch Unterrichtssprache ist, haben Englischkenntnisse im Umfang der Niveaustufe C1 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen (GER) nachzuweisen

Weitere Informationen enthält die Zugangssatzung für den Masterstudiengang Data Science.

Die Studierenden haben keine Teilnahmegebühren, aber allgemeine Semestergebühren und -beiträge zu tragen.

In diesem Masterstudiengang werden Fähigkeiten vermittelt, die für den Umgang mit der fortschreitenden Digitalisierung vieler gesellschaftlicher und naturwissenschaftlicher Bereiche erforderlich sind. Dies betrifft beispielsweise die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Interpretation großer digitaler Datensätze. Der Masterstudiengang vermittelt hierzu die zentralen Aspekte der modernen Datenwissenschaft, die durch eine Verschmelzung der zentralen Felder Mathematik, Statistik, Informatik und maschinellem Lernen unter Berücksichtigung anwendungsbezogener Fragestellungen gekennzeichnet ist. Durch eine vertiefte Ausbildung in den entsprechenden Teilgebieten der Mathematik, Statistik und Informatik sowie in den relevanten quantitativ arbeitenden Anwendungsfeldern der Naturwissenschaften vermittelt der Studiengang die notwendigen Kompetenzen, relevante datenanalytische Fragestellungen zu erkennen, dafür angemessene mathematische oder informatische Lösungen zu entwickeln, diese anzuwenden und die Ergebnisse im speziellen Anwendungskontext richtig zu interpretieren.

Es gibt die Möglichkeit der Spezialisierung in den Profilbereichen Data Science in Life Sciences und Data Science Technologies.

Zulassungs­modus 1. Fach­semester
Lokale Zulassungsbeschränkung
Zulassungs­modus höheres Fach­semester
Lokale Zulassungsbeschränkung (zum Wintersemester für das 3., zum Sommersemester für das 2. und 4. Fachsemester)
Studienbeginn
Wintersemester
Studiensprachen
Englisch
Abschluss
Master of Science (M.Sc.)
Regel­studien­zeit
4 Semester

Das Studium gliedert sich in einen Grundlagenbereich mit den Modulen

  • Statistics for Data Science
  • Machine Learning for Data Science
  • Programming for Data Science
  • Introduction to Profile Areas

und einen Profilbereich mit den Spezialisierungen

  • Data Sciences in Life Sciences
  • Data Science Technologies

Den genauen Aufbau und Ablauf des Studiums regelt die Studien- und Prüfungsordnung. Sie beschreibt Inhalt, Art und Anforderungen der Pflicht- und Wahlpflichtmodule.

Die Masterarbeit im Umfang von 30 LP soll zeigen, dass die Studierenden in der Lage sind, eine Forschungsaufgabe mit wissenschaftlichen Methoden selbstständig zu bearbeiten und die Ergebnisse schriftlich und mündlich darzustellen. Nach erfolgreichem Abschluss des Studienprogramms wird der Hochschulgrad Master of Science (M.Sc.) verliehen.

Module des Studiengangs

Pflichtmodule des Grundlagenbereichs

Modul  Statistics for Data Science
Modul  Machine Learning for Data Science
Modul  Programming for Data Science
Modul  Introduction to Profile Areas

Auswahl der Wahlpflichtmodule im Profilbereich

Modul  Ethical Foundations of Data Science
Modul  Data Science in the Life Sciences
Modul  Ausgewählte Themen der Data Science Technologies
Modul  Datenbanksysteme Data Science
Modul  Künstliche Intelligenz
Modul Machine Learning in Bioinformatics
Modul Aktuelle Forschungsthemen der Data Science in Life Sciences
Modul Softwareprojekt Data Science

Die Absolventinnen und Absolventen sind auf eine fachliche Leitungsfunktion in verschiedensten Tätigkeitsfeldern, die mit der Erhebung, Verwaltung, Aufbereitung, Analyse und Interpretation digitaler Daten einhergehen, vorbereitet. Dazu gehören beispielsweise die Bereiche Internetökonomie, Gesundheit oder Industrie 4.0 bzw. entsprechende Einrichtungen in Industrie, Forschung und Verwaltung.

Online-Studienfachwahl-Assistenten der Freien Universität
Studieneinstieg
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