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CHE Hochschulranking
 
Informatik, Studiengang

Data Science (M)


Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
Nicht gerankt
Bemerkung
Studienangebot ab WS 18/19

Allgemeines

Art des Studiengangs Konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit, stärker forschungsorientiert
Regelstudienzeit 4 Semester
Credits insgesamt 120
Lehrprofil
Fachausrichtung Angewandte Informatik
Interdisziplinarität
Praxiselemente im Studiengang

Studierende und Abschlüsse

Anzahl der Studierenden
Studienanfänger pro Jahr <10
Absolventen pro Jahr im Erhebungszeitraum noch keine Absolventen
Abschlüsse in angemessener Zeit im Erhebungszeitraum noch keine Absolventen
Geschlechterverhältnis

Internationale Ausrichtung

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

Zulassung

Bewerber/Studienplatz-Quote

Arbeitsmarkt- und Berufsbezug

Kontakt zur Berufspraxis: Praktikum/Praxisphase
Kontakt zur Berufspraxis: praxisorientierte Lehrveranstaltungen
Kontakt zur Berufspraxis: Externe Praktiker
Kontakt zur Berufspraxis: Abschlussarbeiten im Austausch mit der Praxis
Kontakt zur Berufspraxis im Studiengang Indikator nicht ausgewiesen; Fachbereich lieferte zu wenige Daten

Weitere Angaben des Fachbereichs zum Studiengang

  • Besonderheiten des Studiengangs
    Der M.Sc. Data Science an der Universität Bielefeld wird Studierende entsprechend interdisziplinär ausbilden: klassische statistische Verfahren, Programmierung, Datenbanksysteme und Methoden des maschinellen Lernens bilden dabei das methodische Grundgerüst. Dieses wird ergänzt durch Praxisveranstaltungen – z.B. in den Bereichen Statistical Consulting und Business Analytics – sowie einem ELSI-Modul (ELSI = ethical, legal and social impacts), welches den Blick auf den sozialen Rahmen der Datenanalysen schärfen soll.
  • Fachliche Schwerpunkte
    Ziel des Studiengangs ist es, die AbsolventInnen in die Lage zu versetzen, eine datengestützte Ent-scheidung umfassend zu betreuen. Dies beinhaltet die Identifikation und Erhebung von für die Zielfrage relevanten Datensätzen, die Auf- und Vorverarbeitung der Daten, die explorative Analyse und anschließende Verwendung angemessener Analyseverfahren, sowie die Aufbereitung der Ergebnisse.
  • Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
    Der Masterstudiengang Data Science ist eine logische Antwort auf die starke Nachfrage nach entsprechenden AbsolventInnen. Der Aufbau des Studiengangs ist direkt an die typische Arbeitsweise von Data Scientists angelehnt insofern, als dass die vielfältigen
  • Schlagwörter
    Data Science, Machine Learning, Statistik, Data Mining, Big Data

Mehr Informationen zum Standort

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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