Computer Science for Digital Media (M.Sc.) an der Uni Weimar studieren

NEU
2019 / 20

Informatik, Studiengang

Computer Science for Digital Media (M.Sc.)

Art des Studiengangs	Konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit, stärker forschungsorientiert
Regelstudienzeit	4 Semester
Credits insgesamt	120
Lehrprofil
Fachausrichtung	Angewandte Informatik, Medieninformatik, IT-Sicherheit, Computer Visualistik
Interdisziplinarität	Der Studiengang ist nicht interdisziplinär
Praxiselemente im Studiengang	30 ECTS anrechenbar für praxisorientierte Lehrangebote

Anzahl der Studierenden	83
Studienanfänger pro Jahr	27
Absolventen pro Jahr	18
Abschlüsse in angemessener Zeit	28,6 %
Geschlechterverhältnis	78:22 [%m:%w]

Anteil ausländischer Studierender	63,0 %
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

Bewerber/Studienplatz-Quote

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	3/11 Punkten

Besonderheiten des Studiengangs
Die Bauhaus-Universität Weimar bietet eine fachlich exzellente, interdisziplinär offene und teilweise experimentelle Lehre. Typisch für den Studiengang ist ein überdurchschnittlicher Anteil an Projekten, die in enger Betreuungsrelation in hochwertigen, auf dem technisch neuesten Stand befindlichen Laboren durchgeführt werden. Verpflichtend sind zwei Projekte (á 15 ECTS) meist in Teamarbeit mit hoher Eigenständigkeit der Studierenden. Hierdurch entsteht ein besonderer Fokus auf fachübergreifende Schlüsselkompetenzen. Die Projekte können auch in Kooperation mit Unternehmen durchgeführt werden.
Fachliche Schwerpunkte
Mediensicherheit, Data Mining, Information Retrieval, Maschinelles Lernen, Visual Analytics, Optimierung, Mathematische Modellierung, Mensch-Maschine-Schnittstellen, Mobile Medien, Usability, Virtual Reality, Computer Vision, Computergrafik und Visualisierung
Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
Häufig Gruppenarbeit in Lehre. Insbesondere das projektorientierte Studium vermittelt fachübergreifende Kompetenzen (Teamfähigkeit, autonomes Arbeiten, Projekt-Management etc.), technologische und Methodenkompetenzen (unter Anderem Mensch-Maschine Interak
Schlagwörter
Mediensicherheit, Content Management, Web Technologien, Big Data Analytics, Computer Vision, Visualisierung, Information Retrieval, Data Mining, Software Engineering

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.