Data Science

Auf einen Blick

Fakultät

Elektrotechnik und Informatik

Akademischer Abschluss

Master of Science (M.Sc.)

Studienform

Konsekutiver Master in Vollzeit

Regelstudienzeit

3 Semester (inkl. Masterarbeit), 90 ECTS

Studienort

Coburg, Campus Friedrich-Streib

Unterrichtssprache

Deutsch und Englisch

Besonderheit

Grundsätzlich ist parallel auch eine ortsnahe Berufstätigkeit möglich, wobei dadurch eine Verlängerung des Studiums um ein bis zwei Semester in Kauf zu nehmen ist.

Studienbeginn

Wintersemester (01. Oktober);
Sommersemester (15. März)

Zulassungsvoraussetzungen

– Ein abgeschlossenes Hochschulstudium von mindestens sieben Studiensemestern (210 ECTS-Punkte) in einem Bachelor- oder Diplom-Studiengang an einer deutschen Hochschule oder einen anderen gleichwertigen Abschluss, einschließlich eines praktischen Studiensemesters im Umfang von mindestens 25 ECTS-Punkten.

– Nachgewiesene Kenntnisse im Bereich Mathematik/Statistik im Umfang von mindestens 14 ECTS-Punkten sowie im Bereich Informatik im Umfang von mindestens 14 ECTS-Punkten.

– Soweit Englisch nicht Muttersprache ist, Kenntnisse der englischen Sprache auf dem Niveau B2 nach dem Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmen (GER).

Auslandssemester

Möglich als Theorie- oder Praxissemester

Akkreditierung

wird akkreditiert

Anmeldung

vom 02. Mai – 30. September (für das Wintersemester)
vom 15. November – 15. Februar (für das Sommersemester)

Informationen zur Anmeldung

Zum Studium anmelden

Profil des Master-Studiengangs

Dieser Master-Studiengang gibt dir als Bachelorabsolventin oder Absolvent aus verschiedenen Bereichen die Chance, dein Wissen in Bereichen wie Maschinenbau oder Automatisierungstechnik mit modernen IT-Kenntnissen zu erweitern. Im Data Science geht es darum, aus Daten wertvolles Wissen zu gewinnen und daraus sinnvolle Handlungsempfehlungen abzuleiten. Diese Fähigkeit wird immer wichtiger, besonders in der digitalen Welt, wo IT längst mehr ist als nur Unterstützung für Geschäftsprozesse – sie ist Teil der Produkte und Geschäftsmodelle selbst. Dein Erfolg hängt immer mehr davon ab, wie gut du Daten analysieren und nutzen kannst. Wenn du Technologie, Mathematik und Datenanalyse spannend findest, könnte eine Zusatzausbildung in Data Science genau das Richtige für dich sein. Mit diesem Master qualifizierst du dich nicht nur für Führungsaufgaben, sondern auch für wissenschaftliche Tätigkeiten in Forschung und Entwicklung.

Worauf wir Wert legen

International studieren

Studierende der Hochschule Coburg haben die Möglichkeit, ein Studien- oder praktisches Studiensemester im Ausland zu absolvieren. Dafür pflegt die Hochschule Coburg Beziehungen zu ausländischen Partnerhochschulen.
Weiterführende Informationen bietet der Servicebereich Studieren im Ausland der Hochschule.

Kombination aus Forschung und Praxis

In der Forschung können die Master-Studierenden in laufenden Forschungsprojekten mitarbeiten. Wir haben Kontakte und gemeinsame Projekte mit vielen kleinen und großen Unternehmen in Bayern und darüber hinaus. In dem Schwerpunktprojekt im zweiten Semester geht es genau darum, ein datengetriebenes Projekt aus der Praxis umzusetzen.

Fachpersonal für die datengetriebene Welt

Der Master-Studiengang “Data Science” an der Hochschule Coburg bereitet Fachpersonal auf die Herausforderungen einer datengetriebenen Welt vor und ermöglicht attraktive Karriereoptionen. Es gibt eine hohe Nachfrage nach Datenwissenschaftlern, die große Datenmengen analysieren und Geschäftsentscheidungen unterstützen können. Der Studiengang bietet vielfältige Karrieremöglichkeiten und ermöglicht berufliches Wachstum, besonders für Fachkräfte mit branchenspezifischem Hintergrund. Die Arbeit als Datenwissenschaftler ist herausfordernd und interessant, erfordert kritisches Denken und Kreativität. Data Science spielt eine wachsende Rolle im Alltag und bietet attraktive Gehälter.

Studieninhalte und -ablauf

Das Masterstudium Data Science an der Hochschule Coburg bietet eine intensive Betreuung und kleine Gruppen von Studierenden mit unterschiedlichen Hintergründen. Es umfasst praxisrelevante und wissenschaftlich fundierte Themen sowie zahlreiche Möglichkeiten für Projekt- und Masterarbeiten.

Kerninhalte:

Informatik-Grundlagen: Werkzeuge und Programmierung für Data Science, Datenmanagement, Big Data und Cloud Computing
Mathematik und Statistik: Mathematik, multivariate Statistik, Visualisierung
Vertiefung: Data Mining, Deep Learning
Anwendung: Seminar- und Projektarbeit
Reflexion: Ethik der KI, Privatsphäre und Datenschutz, Digitale Transformation

Ablauf:

Individuelles Mentoring: Modul „Interdisziplinäre Perspektiven und Studienplanung“ zur Unterstützung der Studien- und Karriereplanung
Erste zwei Semester: Fachwissenschaftliche Module, Projektarbeiten, interdisziplinäre Module
Drittes Semester: Masterarbeit

Das Modulhandbuch informiert über die Inhalte der einzelnen Module. Die Studien- und Prüfungsordnung bildet die rechtliche Grundlage des Studiums. Fragen zu den Inhalten des Studiums beantwortet der Studiengangsleiter Prof. Dr. Thomas Wieland.