Data Science M. Sc.

• entweder ein erster berufsqualifizierender Hochschulabschluss im Fach Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Data Science 

            oder

• ein erster berufsqualifizierender Hochschulabschluss (Bachelor) sowie folgende Kenntnisse:
  • Kenntnisse in Mathematik / theoretischer Informatik im Umfang von mindestens 20 Leistungspunkten (LP/ECTS), darunter ?quivalente Kenntnisse zum Modul Wahrscheinlichkeitstheorie (10-201-1802) sowie
  • Kenntnisse in Grundlagen der Informatik und Programmierung im Umfang von mindestens 40 LP/ECTS, darunter ?quivalente Kenntnisse zu folgenden Modulen des Bachelorstudienganges Informatik an der Universit?t Leipzig (Inhalte der Module im Modulkatalog des B. Sc. Informatik):
    • Einführung in die Objekt - Orientierte Modellierung und Programmierung (10-201-2012) 
    • Modellierung und Programmierung 2 (10-201-2005-2)
    • Algorithmen und Datenstrukturen 1 (10-201-2001-1) 
    • Algorithmen und Datenstrukturen 2 (10-201-2001-2)
    • Datenbanksysteme 1 (10-201-2211)
• Nachweis von Kenntnissen der englischen Sprache auf dem Niveau B2 des Gemeinsamen Europ?ischen Referenzrahmens für Sprachen (oder ?quivalent)

? Bewerber:innen, die über keinen ersten berufsqualifizierenden Hochschulabschluss in einem Informatik-, Wirtschaftsinformatik- oder Data Science - Studiengang verfügen, wird die Teilnahme an einem Beratungsgespr?ch im Studienbüro der Fakult?t empfohlen.

Das Vorliegen der genannten Voraussetzungen wird durch die Fakult?t überprüft, die hierüber einen Bescheid erl?sst. Dieser dient zum Nachweis der entsprechenden Zugangsvoraussetzungen. Dazu sind folgende Nachweise per Mail an zulassung.ds(at)informatik.uni-leipzig.de zu senden:

•  Nachweis über alle absolvierten Module im Umfang von mindestens 120 LP
•  Gegebenenfalls:
  • vorhandene Nachweise über eine studiengangspezifische Berufsausbildung, freiwillige Praktika oder ?hnliche Aktivit?ten
  • Tabellarischer Lebenslauf

Der Masterstudiengang Data Science ist ein forschungsorientierter und zugleich anwendungsbezogener konsekutiver Masterstudiengang.

Der Studiengang verlangt die verpflichtende Belegung von Modulen in den Themenbereichen ?Skalierbares Datenmanagement“ und ?Datenanalyse“ im Umfang von mindestens je 20 Leistungspunkten, um die Data - Science - Grundlagen in diesen Bereichen zu legen. Damit erwerben Sie elementare und fortgeschrittene Kenntnisse der Konzepte und Methoden des Lerngebiets Data Science und seiner wesentlichen Teilgebiete des skalierbaren Datenmanagements und der Datenanalyse, erproben diese praktisch und wenden sie umfassend an. Die Anwendung des Wissens wird durch Praktika, in Erg?nzungs- und Anwendungsf?chern mit hohem Data Science Bezug (Bioinformatik, Digital Humanities) sowie in der Masterarbeit vertieft.

Durch zahlreiche Wahloptionen im Rahmen des Studienverlaufs besteht die M?glichkeit der individuellen Vertiefung und Schwerpunktsetzung je nach Vorkenntnissen, Bedarf und eigenem Interesse. Folgende Bereiche stehen zur Auswahl:

• Skalierbares Datenmanagement
• Datenanalyse
• Statistik
• Angewandte Informatik

Mit Ihrem Abschluss beherrschen Sie die Verfahren zur Datensammlung, Datenaufbereitung und -integration, Datenanalyse und -pr?sentation (Visualisierung) bis hin zur Ableitung von Handlungsempfehlungen und k?nnen diese in verschiedenen Anwendungsfeldern sowohl einsetzen als auch kritisch reflektieren.

Das Ziel des Masterstudienganges besteht darin, Sie zu wissenschaftlichem Denken und Arbeiten zu bef?higen und Ihnen damit die M?glichkeit zu er?ffnen, in neuartigen Data - Science - Aufgabenfeldern mit interdisziplin?rem Charakter t?tig zu werden sowie erfolgreich Probleme auf verschiedenen Gebieten der Wirtschaft, Wissenschaft und Technik bearbeiten und l?sen zu k?nnen.

Das Masterstudium hat einen Umfang von 120 Leistungspunkte (LP) und ist wie folgt strukturiert:

• 25 LP entfallen auf die Masterarbeit
• 15LP entfallen auf die Pflichtmodule ?Skalierbare Datenbanktechnologien 1“ und ?Masterseminar Data Science“
• 50 LP entfallen auf Wahlpflichtmodule, wovon Module im Umfang von jeweils 10 LP aus den Bereichen
  • a) aus dem Bereich Skalierbares Datenmanagement
  • b) aus dem Bereich Datenanalyse und
  • c) aus dem Bereich Statistik (maximal 30 LP) zu belegen sind
• 20 LP entfallen auf Module der bisher nicht gew?hlten Wahlpflichtmodule unter a) bis c)
• Wahlpflichtmodule im Umfang von 30 LP aus dem Anwendungs- und Erg?nzungsbereich, aus dem Modulangebot der Masterstudieng?nge des Instituts für Informatik mit einem Bezug zu Data Science oder aus den bisher nicht gew?hlten Modulen (z. B. Bioinformatik oder den Digital Humanities)

Die Lehrveranstaltungen k?nnen nach Ma?gabe der Modulbeschreibungen auch in Englisch abgehalten werden.

• einer der wenigen Studieng?nge auf dem Gebiet ?Big Data"
• seit 2014 besteht das an das Institut angebundene nationale Kompetenzzentrum für Big Data ScaDS.AI (Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence) Dresden / Leipzig
• seit 2019 Ausbau zu einem der deutschen Forschungszentren für künstliche Intelligenz
• Studiengang ist daher stark mit der Forschung verbunden
• besondere St?rke liegt in den lokalen und im Zentrum ScaDS.AI Dresden / Leipzig verfolgten Forschungsschwerpunkten sowie in den spezifischen Anwendungsm?glichkeiten Bioinformatik und Digital Humanities

Als Absolventin und Absolvent des Studiengangs Data Science haben Sie aufgrund der zunehmenden Digitalisierung in Wirtschaft, ?ffentlicher Verwaltung und in der Gesellschaft exzellente Berufsperspektiven. Auch in der Wissenschaft bestehen aufgrund einer gro?en Menge offener Forschungsthemen und entsprechender 亚洲通_亚洲通官网￥娱乐网址 - auch an der Universit?t Leipzig - hervorragende Perspektiven für die akademische Weiterqualifizierung, insbesondere hinsichtlich des Abschlusses einer Promotion.
Einige Beispiele für Einsatzfelder seien hier nur stellvertretend genannt:

• Forschung und Lehre: Mitarbeit bei der Entwicklung und Weiterentwicklung von Methoden des maschinellen Lernens, der Datenanalyse und des Datenmanagements an Hochschulen sowie Forschungsabteilungen in der Wirtschaft, Ausbildung von künftigen Data Scientists
• IT - Unternehmen
• Banken und Versicherungen
• Handelsunternehmen
• Bio-, Pharma- und Medizinindustrie

Um den Berufseinstieg vorzubereiten, sollten Sie schon w?hrend des Studiums Kontakte zu m?glichen Arbeitgebern aufbauen und über Praktika erste Erfahrungen sammeln. Der Career Service unterstützt Sie gern dabei.

Die Integration eines Auslandssemesters ist m?glich, insbesondere um an einer ausl?ndischen Hochschule besondere Schwerpunktangebote oder Anwendungsbereiche zu belegen.

• Prüfungs- (PO) und Studienordnungen (SO), Studienverlaufsplan und Modulbeschreibungen

Studienbeginn: Wintersemester und Sommersemester
Zulassungsbeschr?nkt (NCU): nein
Bewerbungsfrist: 02.05. – 15.09. für Wintersemester; 01.12. – 15.03. für Sommersemester
Bewerbungsportal: AlmaWeb

Beachten Sie unbedingt unsere weiteren Informationen auf den Seiten ?Online-Bewerbung” und ?Bewerbung für ein Masterstudium”.

Internationale Studierende finden Informationen zu den Bewerbungsfristen und zum Bewerbungsverfahren auf der Seite ?International”.

Studienangebot im Wintersemester: 2. FS, 3. FS und 4. FS – jeweils zulassungsfrei
Studienangebot im Sommersemester: 2. FS, 3. FS und 4. FS – jeweils zulassungsfrei
Bewerbungsfrist: 02.05. – 15.09. für Wintersemester; 01.12. – 15.03. für Sommersemester
Bewerbungsportal: AlmaWeb
besondere Immatrikulationsvoraussetzungen: Einstufungsformular

Weiterführende Informationen finden Sie auf unsere Seite ?Bewerbung für h?here Fachsemester”.

Internationale Studierende finden Informationen zu den Bewerbungsfristen und zum Bewerbungsverfahren auf der Seite ?International”.