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Data Science
KONSEKUTIVER MASTERSTUDIENGANG
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.
Für den Zugang zum Masterstudiengang müssen Bewerber*innen 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.
Bewerber*innen, 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 enthalten die Zugangssatzung und die Erste Satzung zur Änderung der Zugangssatzung für den Masterstudiengang Data Science.
Zur Bewerbung muss ein Selbstauskunftsbogen (Englisch) ausgefüllt werden.
Auf einen Blick
- Studienbeginn: Wintersemester
- Regelstudienzeit: 4 Semester
- Studiensprache/-n: Englisch
- Abschluss: Master of Science (M.Sc.)
Studienplatzvergabe
Ob die Bewerbung für einen Studienplatz möglich ist und ob das Fach platzbeschränkt (NC) oder zulassungsfrei (kein NC) ist, wird jedes Semester neu festgelegt. Es wird unterschieden zwischen dem 1. Fachsemester und höherem Fachsemester.
Informationen zur Zulassung für Master of Science.
Aufbau
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
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.
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Module des Studiengangs | |
|---|---|
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Pflichtmodule des Grundlagenbereichs |
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| Modul | Statistics for Data Science |
| Modul | Machine Learning for Data Science |
| Modul | Programming for Data Science |
| Modul | Introduction to Profile Areas |
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Auswahl der Wahlpflichtmodule im Profilbereich |
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| 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 Studien- und Prüfungsordnung regelt Aufbau und Ablauf des Studiums und enthält detaillierte Beschreibungen der Inhalte und Qualifikationsziele jedes einzelnen Moduls sowie einen exemplarischen Studienverlaufsplan. Zudem definiert sie Art und Anforderungen der Prüfungsleistungen der Module und gibt die Leistungspunkte (LP) für jedes Modul bzw. jede Veranstaltung sowie den Arbeitsaufwand in Zeitstunden für das gesamte Studium an.
Standort & Kontakt
Fachbereich Erziehungswissenschaft und Psychologie
Fachbereich Mathematik und Informatik
Takustr. 9
14195 Berlin
was wir bieten
Es gibt die Möglichkeit der Spezialisierung in den Profilbereichen Data Science in Life Sciences und Data Science Technologies.
berufliche Möglichkeiten
Die Absolvent*innen 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.
Info-Service Studium
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E-Mail: info-service@fu-berlin.de
Telefon: +49 (0)30 838 - 70000
Montag bis Donnerstag: 9.00-16.00 Uhr
Freitag: 9.00-14.00 Uhr
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Termine für Masterinteressierte
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