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Wirtschaftswissenschaften, Studiengang

Data Science (M.Sc.) Fakultät Wirtschaftswissenschaften - Uni Bielefeld


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Allgemeines

Art des Studiengangs Vollzeit-Präsenzstudiengang
Regelstudienzeit 4 Semester
Credits insgesamt 120
Interdisziplinarität Credits aus anderen Disziplinen: Statistik (35), Informatik (35)
Praxiselemente im Studiengang 12 ECTS max. anrechenbar für freiwillige Praktika; 15 ECTS max. anrechenbar für praxisorientierte Lehrangebote
Schlüsselkompetenzen Schlüsselkompetenzen sind in andere Module integriert, 2 Credits erwerbbar

Studierende und Abschlüsse

Anzahl der Studierenden 35
Studienanfänger pro Jahr 22
Absolventen pro Jahr keine Angaben
Abschlüsse in angemessener Zeit keine Angaben
Geschlechterverhältnis 77:23 [%m:%w]

Internationale Ausrichtung

Anteil ausländischer Studierender 23,0 %
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen 100,0 %
Obligatorischer Auslandsaufenthalt nicht obligatorisch; Credits anrechenbar
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule nein

Zulassung

Zulassungsmodus Zulassungsbeschränkung, 20 Plätze

Profil des Studiengangs

Verteilung von Pflicht- und Wahlpflicht-Credits auf verschiedene Bereiche

Weitere Angaben des Fachbereichs zum Studiengang

  • Besonderheiten des Studiengangs
    Der englischsprachige Studiengang richtet sich an Bachelorabsolvent(inn)en, die ihre Grundkenntnisse in Statistik und Informatik zu wirkmächtigen Instrumenten in der Analyse von Daten aus verschiedensten Gebieten kombinieren wollen. In der Sockelphase werden Grundlagen in Informatik und Statistik vermittelt. In der Profilphase werden Veranstaltungen in Statistics, Ethical, Legal and Social Impacts, Advanced Machine Learning, Advanced Statistical Methods und Computer Science besucht. Der Studiengang wird gemeinsam mit der Technischen Fakultät angeboten.
  • Fachliche Schwerpunkte
    Der Studiengang richtet sich an Bachelorabsolvent*innen, die ihre Kenntnisse in Statistik und Informatik zu wirkmächtigen Instrumenten in der Analyse von Daten aus verschiedensten Gebieten kombinieren wollen. Sie werden interdisziplinär ausgebildet: Statistische Methoden, Programmierung, Datenbanksysteme und Methoden des maschinellen Lernens bilden den methodischen Rahmen.
  • Außercurriculare Angebote
    Einführungsveranstaltung zum Kennenlernen des Fachbereichs und des Curriculums mit Vernetzungsangebot der neuen Studierenden mit fortgeschritten Studierenden des Studiengangs; Fakultätseigenes Bestenprogramm Best Undergraduates to Bielefeld University - BU2BU; enger Kontakt mit den Lehrenden, jahrliches Feedback-Treffen mit Studiendekan; Informations- und Networking Event wie Eating with an Expert, Absolvent(inn)enverabschiedung, Sommerfest, Beachvolleyball-Turnier und Weihnachtsfeier organisiert durch die Fachschaft.
Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
nicht gruppiert
(S)=Studierenden-Urteil   (F)=Fakten   (P)=Urteil von Professorinnen und Professoren
Datenstand 2020; Daten erhoben vom CHE Centrum für Hochschulentwicklung. Auf dessen Seiten findet sich auch eine ausführliche Beschreibung der CHE Ranking-Methodik.
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