Web Science (M.Sc.) an der Uni Kobl.-Land./Koblenz studieren

2019 / 20

Informatik, Studiengang

Web Science (M.Sc.)

Art des Studiengangs	Konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit, stärker forschungsorientiert
Regelstudienzeit	4 Semester
Credits insgesamt	120
Lehrprofil
Fachausrichtung	Angewandte Informatik
Interdisziplinarität	Der Studiengang ist nicht interdisziplinär
Praxiselemente im Studiengang	12 ECTS anrechenbar für praxisorientierte Lehrangebote

Anzahl der Studierenden	98
Studienanfänger pro Jahr	22
Absolventen pro Jahr	<10
Abschlüsse in angemessener Zeit	nicht ausgewiesen, da im Durchschnitt <10 Absolventen
Geschlechterverhältnis	62:38 [%m:%w]

Anteil ausländischer Studierender	93,0 %
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen	100,0 %
Obligatorischer Auslandsaufenthalt	nein, aber Credits anrechenbar
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule	ja, Abschluss optional
Internationale Ausrichtung: Auslandsaufenthalte	3/4 Punkten
Internationale Ausrichtung: Studierendenmobilität	2/2 Punkten
Internationale Ausrichtung: Fremdsprachenanteil	3/3 Punkten
Internationale Ausrichtung des Studiengangs	8/9 Punkten

Bewerber/Studienplatz-Quote

keine Zulassungsbeschränkung

Kontakt zur Berufspraxis: Praktikum/Praxisphase	0/4 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis: praxisorientierte Lehrveranstaltungen	2/3 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis: Externe Praktiker	2/2 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis: Abschlussarbeiten im Austausch mit der Praxis	1/2 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis im Studiengang	5/11 Punkten

Besonderheiten des Studiengangs
Stark interdisziplinär ausgelegter, internationaler Studiengang mit Anteilen aus Informatik, Sozialwissenschaft und Ökonomie. Fast zwei Drittel des Workloads können in Form von Wahlpflichtmodulen oder frei wählbaren Themen in Forschungs- und Masterarbeiten thematisch frei gewählt werden, wodurch individuelle Interessensverfolgung und Profilbildung ermöglicht wird. Hoher Anteil an Verfahren aus Data Science und Künstlicher Intelligenz.
Fachliche Schwerpunkte
Web Science, Network Theory, Semantic Web, Information Retrieval, Computational Social Science, Online Marketing, Data Science, E-Government, Information Systems
Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
Forschungspraktikum und Forschungsarbeit, um die Studierenden zum selbständigen Erschließen von neuen Themengebieten und einer systematischen, wissenschaftlichen Arbeitsweise auch schon vor der eigentlichen Masterarbeit zu befähigen. Team- und Führungskrä
Joint-Degree-Partnerhochschulen
Fuzhou University (China) Sumy State University (Ukraine - in Arbeit)
Schlagwörter
Data Mining, Data Science, Suchmaschinen, Künstliche Intelligenz, Digitale Transformation

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.