1. Was soll ich studieren?
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CHE Hochschulranking
 
Informatik, Studiengang

Data Engineering (M.Sc.)


Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
Nicht gerankt
Bemerkung
Studiengang im Aufbau seit WS 15/16, noch keine Absolventen, keine gerankten Daten

Allgemeines

Art des Studiengangs Konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit, stärker anwendungsorientiert
Regelstudienzeit 4 Semester
Credits insgesamt 120
Lehrprofil
Fachausrichtung Angewandte Informatik, Bioinformatik, Geoinformatik, Computer Engineering, Medizinische Informatik
Interdisziplinarität Der Studiengang ist nicht interdisziplinär
Praxiselemente im Studiengang 20 ECTS anrechenbar für freiwillige Praxisprojekte/Praktika; 30 ECTS anrechenbar für praxisorientierte Lehrangebote

Studierende und Abschlüsse

Anzahl der Studierenden 42
Studienanfänger pro Jahr 31
Absolventen pro Jahr im Erhebungszeitraum noch keine Absolventen
Abschlüsse in angemessener Zeit im Erhebungszeitraum noch keine Absolventen
Geschlechterverhältnis 69:31 [%m:%w]

Internationale Ausrichtung

Anteil ausländischer Studierender 93,0 %
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen 100,0 %
Obligatorischer Auslandsaufenthalt nein, aber Credits anrechenbar
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule nein
Internationale Ausrichtung: Auslandsaufenthalte 1/4 Punkten
Internationale Ausrichtung: Studierendenmobilität 2/2 Punkten
Internationale Ausrichtung: Fremdsprachenanteil 3/3 Punkten
Internationale Ausrichtung des Studiengangs 6/9 Punkten

Zulassung

Bewerber/Studienplatz-Quote keine Zulassungsbeschränkung

Arbeitsmarkt- und Berufsbezug

Kontakt zur Berufspraxis: Praktikum/Praxisphase 0/4 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis: praxisorientierte Lehrveranstaltungen 3/3 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis: Externe Praktiker 0/2 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis: Abschlussarbeiten im Austausch mit der Praxis 0/2 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis im Studiengang 4/11 Punkten

Weitere Angaben des Fachbereichs zum Studiengang

  • Besonderheiten des Studiengangs
    englischsprachiger Studiengang im Grenzgebiet zwischen Informatik, Statistik und Anwendungsgebieten mit starkem Praxisbezug; internationale Studierendengemeinschaft an einer Campusuniversität; individuelle Beratung und Förderung; leistungsbasierte Stipendien; Unterstützung bei der Berufswahl sowie bei Visaangelegenheiten oder Aufenthaltsgenehmigungen; Mitarbeit an Forschungs- und Industrieprojekten; Förderung von direkten Kontakten mit der Industrie
  • Fachliche Schwerpunkte
    Big Data; Data Acquisition Technologies; Big Data Management; Machine Learning; Internet of Things; Statistical Modeling and Predictive Analytics; Visual Data Analytics; Internet Security and Privacy; Legal Aspects of Data Engineering and Data Ethics; Document and Image Analysis; Mathematical Finance; Modeling and Simulation in Supply Chain Management; Localization; Information Theory and Coding
  • Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
    Die Beschäftigungsbefähigung wird durch ein praxisorientiertes und projektbasiertes Ausbildungsprogramm gefördert. Innerhalb des Programms werden Aufgabenstellungen aus der Industrie aufgegriffen und von den Studierenden in Projekten bearbeitet. Der Erw
  • Schlagwörter
    Data Science; Big Data; Maschinelles Lernen; Datenanalyse; Industrie 4.0; Digitalisierung
Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
Nicht gerankt
(S)=Studierenden-Urteil   (F)=Fakten   (P)=Professoren-Urteil
Datenstand 2018; Daten erhoben vom CHE Centrum für Hochschulentwicklung.
Eine ausführliche Beschreibung der Methodik findest du im CHE Ranking Methodenwiki.
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