1. Was soll ich studieren?
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  4. Informatik
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  6. Fachbereich 4: Mathematik, Naturwissenschaften, Wirtschaft und Informatik
  7. International Master in Data Analytics (M.Sc.)
CHE Hochschulranking
 
Informatik, Studiengang

International Master in Data Analytics (M.Sc.)


Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
Nicht gerankt
Bemerkung
Studiengang im Aufbau seit WS 16/17, noch keine Absolventen, keine gerankten Daten

Allgemeines

Art des Studiengangs Konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit, stärker forschungsorientiert
Regelstudienzeit 4 Semester
Credits insgesamt 120
Lehrprofil
Fachausrichtung
Interdisziplinarität
Praxiselemente im Studiengang 40 ECTS anrechenbar für praxisorientierte Lehrangebote

Studierende und Abschlüsse

Anzahl der Studierenden 85
Studienanfänger pro Jahr 60
Absolventen pro Jahr im Erhebungszeitraum noch keine Absolventen
Abschlüsse in angemessener Zeit im Erhebungszeitraum noch keine Absolventen
Geschlechterverhältnis 78:22 [%m:%w]

Internationale Ausrichtung

Anteil ausländischer Studierender 88,0 %
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 1184:10

Arbeitsmarkt- und Berufsbezug

Kontakt zur Berufspraxis: Praktikum/Praxisphase 0/4 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis: praxisorientierte Lehrveranstaltungen 3/3 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis: Externe Praktiker 2/2 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis: Abschlussarbeiten im Austausch mit der Praxis 2/2 Punkten
Kontakt zur Berufspraxis im Studiengang 7/11 Punkten

Weitere Angaben des Fachbereichs zum Studiengang

  • Besonderheiten des Studiengangs
    The program combines both, a deep and thorough introduction to cutting edge research in Machine learning, Big Data and analytical technology and complementary training in selected application domains. Data Analytics will provide students the knowledge and skills required for modeling and analysis of complex systems in application domains from business such as marketing and logistics as well as from science such as computer science and environmental science based on modern state-of-the-art Machine Learning methods.
  • Fachliche Schwerpunkte
    Combines a deep and thorough introduction to cutting edge research in Machine learning, Big Data and analytical technology and complementary training in selected application domains. Will provide the knowledge and skills required for modeling and analysis of complex systems in application domains from business such as marketing and logistics as well as from science.
  • Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
    Die Vermittlung von theoretischen Kenntnissen im Studium wird durch eine Vielzahl von praktischen Erfahrungen begleitet, damit die Studierenden die Fähigkeiten auch erfolgreich anwenden können. Die Berufsaussichten für AbsolventInnen sind sehr gut – Mitar
  • Schlagwörter
    Informatik; Betriebswirtschaft; Informationswissenschaft; Informationsmanagement; IT; Informationstechnologie; Computer Science; business economics; information science; information technology
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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