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che
Informatik, Studiengang

Data and Knowledge Engineering (M)


Allgemeines
Art des Studiengangs Präsenzstudiengang, vollzeit, auch teilzeit möglich, konsekutiver Master, stärker forschungsorientiert
Regelstudienzeit 4 Semester
Lehrprofil
Fachausrichtung Angewandte Informatik
Interdisziplinarität interdisziplinärer Studiengang, Credits aus dem Fach: 120
Credits insgesamt 120
Informationen zum Fach Informatik
Zum Fachporträt
Studierende und Abschlüsse
Anzahl der Studierenden 69
Studienanfänger pro Jahr 32
Absolventen pro Jahr <10
Abschlüsse in angemessener Zeit keine ausreichende Datenbasis
Geschlechterverhältnis 84:16 [%m:%w]
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Internationale Ausrichtung
Anteil ausländischer Studierender 90 %
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen 100 %
Obligatorischer Auslandsaufenthalt für den Abschluss eine "joint programmes"
Internationale Ausrichtung des Studiengangs 7/11 Punkten
Zulassung
Zulassungsmodus
Auswahlkriterien
Bewerber/Studienplatz-Quote
Arbeitsmarkt- und Berufsbezug
Kontakt zur Berufspraxis im Studiengang

Weitere Angaben des Fachbereichs zum Studiengang


  • Besonderheiten des Studiengangs
    Drei Semester, in denen die Studierenden Veranstaltungen aus den verschiedenen Schwerpunkten studieren sowie ihre Schlüsselkompetenzen vertiefen. 4. Semester: Anfertigung der Masterarbeit. Vermittlung von Big Data. Das weltweit größte SAP-University Competence Center ist an der Fakultät angesiedelt und entsprechende Inhalte werden vermittelt. Team- und Projektarbeit.
  • Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
    Schwerpunkt sind Tätigkeiten und Leitungsfunktionen bei der Planung und Durchführung von Projekten mit Einsatz von modernen IT-Lösungen. Er bietet Fachkenntnisse zu theoretischen Aspekten und Anwendungsgebieten der Wissensentdeckung, des maschinellen Lernens, zu Data mining, Big Data, Warehouse, Datenbanktechnologien, Sprache und Modellen für Repräsentationen von Daten, Informationen und Wissen an. Insbesondere die Beherrschung von IT-Methoden für die Verarbeitung, Analyse, Strukturierung und Integration großer Daten-, Informations- und Wissensbestände stehen im Vordergrund. Projekt- und Teamarbeit gehören dazu.
  • Häufigste Austauschhochschulen
    TU Sofia, Bulgarien; Universität Upsala, Schweden; University of Wisconsin Stevens Point, USA; University Niigata, Japan
  • Schlagwörter
    Data Mining; Knowledge Engineering; Big Data
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Studienorientierung
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Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
Nicht gerankt
Legende: (S)=Studierenden-Urteil; (F)=Fakten; (P)=Professoren-Urteil
Datenstand 2015; Daten erhoben vom CHE Centrum für Hochschulentwicklung. Eine ausführliche Beschreibung der Methodik findest du im CHE Ranking Methodenwiki.
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