1. Was soll ich studieren?
  2. CHE Hochschulranking
  3. Fächer
  4. Informatik
  5. RWTH Aachen
  6. Fakultät 1 - Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften
  7. Data Science (M.Sc.)
Ranking wählen
Informatik, Studiengang

Data Science (M.Sc.) Fakultät 1 - Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften - RWTH Aachen


Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
nicht gruppiert
Bemerkung
Studiengang im Aufbau seit WS 18/19

Allgemeines

Art des Studiengangs konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit
Regelstudienzeit 4 Semester
Credits insgesamt 120
Fachausrichtung interdisziplinär, mit Informatikanteil; Anwendungsbereich(e): Data Science
Interdisziplinarität Fachübergreifender Studiengang, 18 Pflichtcredits aus Informatik, 18 aus Mathematik

Studierende und Abschlüsse

Anzahl der Studierenden 254
Studienanfänger:innen pro Jahr 148
Absolvent:innen pro Jahr im Beobachtungszeitraum noch keine Abschlüsse
Abschlüsse in angemessener Zeit im Beobachtungszeitraum noch keine Abschlüsse
Geschlechterverhältnis

Internationale Ausrichtung

Anteil ausländischer Studierender 76,0 %
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen 100,0 %
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
    Der Studiengang ist interdisziplinär und kombiniert Inhalte aus der Mathematik, Informatik sowie den Anwendungsbereichen Business Analytics, Computational Life Science, Computational Social Science und Physik. Durch Zusatzangebote von Brückenkursen können Studierende mit Bachelorabschlüssen in Informatik, Mathematik oder Physik an dem Studiengang teilnehmen.
  • Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
    Die Absolvierenden sollen befähigt werden, die immensen Mengen an Daten, die in der heutigen vernetzen Welt anfallen, für ein breites Spektrum von Anwendungen nutzbar zu machen. Dazu werden neben Vorlesungen aus Mathematik und Informatik zur Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen verschiedene Anwendungsbereiche wie Computational Life Sciences, Business Analytics oder Computational Social Sciences angeboten. In einer speziellen Veranstaltung werden ethische Fragen im Zusammenhang mit Datenwissenschaft erörtert. Zudem werden Schlüsselkompetenzen (z.B. Teamarbeit, Präsentation) ausgebaut.
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.
Verlagsangebot
Studienorientierung
Zeit Studienführer

Mehr Infos zum Ranking und rund um das Thema Studienwahl gibt es hier zum Nachlesen. Mehr erfahren