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Mathematik, Studiengang

Data Science (B.Sc.) Naturwissenschaftliche Fakultät - Uni Erl.-Nürnb./Erlangen


Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
nicht gruppiert
Bemerkung
Studiengang im Aufbau seit WS 20/21

Allgemeines

Art des Studiengangs Ein-Fach-Bachelorstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit
Regelstudienzeit 6 Semester
Credits insgesamt 180
Fachausrichtung Mathematik, Statistik, Computational mathematics
Interdisziplinarität Der Studiengang ist nicht interdisziplinär

Studierende und Abschlüsse

Anzahl der Studierenden 75
Studienanfänger:innen pro Jahr 75
Absolvent:innen pro Jahr im Beobachtungszeitraum noch keine Abschlüsse
Abschlüsse in angemessener Zeit im Beobachtungszeitraum noch keine Abschlüsse
Geschlechterverhältnis 53:47 [%m:%w]

Internationale Ausrichtung

Anteil ausländischer Studierender
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen 0,0 %
Auslandsaufenthalt nicht obligatorisch, aber Credits anrechenbar
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule nein

Zulassung

Zulassungsmodus Keine Zulassungsbeschränkung

Weitere Angaben des Fachbereichs zum Studiengang

  • Besonderheiten des Studiengangs
    Großer Mathematikfachbereich ermöglicht eine große Auswahl an Wahlpflichtfächern in Mathematik. Die Anbindung an die Technische Fakultät der FAU ermöglicht ein umfangreiches Spektrum an Wahlpflichtfächern im Fach Informatik. Über Anwendungsfächer wird direkt im Studium der Kontakt zu anderen Naturwissenschaften, Technik, Medizin, Wirtschafts-, Sozial- und Humanwissenschaften hergestellt. Intensiver Übungsbetrieb und ein sehr gutes Betreuungskonzept. Ein optionales Auslandssemester ist im Studienverlaufsplan eingeplant.
  • Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
    Im Studiengang ist der Erwerb von technischen Schlüsselqualifikationen im Umfang von 15 ECTS vorgesehen. Betriebspraktika, Projektarbeit und Tutorentätigkeit können als Schlüsselqualifikation angerechnet werden. Es muss außerdem ein Anwendungsmodul im Umfang von 10 ECTS in einer der Disziplinen wie Chemie, Digital Humanities, Geographie, Geowissenschaften, Medical Data Science, Physik, Werkstoffwissenschaften oder Wirtschaftsinformatik gewählt werden, um überfachliche Kompetenzen zu erwerben.
Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
nicht gruppiert
(S)=Studierenden-Urteil   (F)=Fakten   (P)=Urteil von Professorinnen und Professoren
Datenstand 2021; Daten erhoben vom CHE Centrum für Hochschulentwicklung. Auf dessen Seiten findet sich auch eine ausführliche Beschreibung der CHE Ranking-Methodik.
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