Data Science (M.Sc.) Fakultät für Mathematik - TU Chemnitz

Bemerkung

Studiengang im Aufbau seit WS 18/19

Allgemeines

Art des Studiengangs	konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit
Regelstudienzeit	4 Semester
Credits insgesamt	120
Fachausrichtung	Mathematik, Statistik, Computational mathematics
Interdisziplinarität	Fachübergreifender Studiengang, 41 Pflichtcredits aus Mathematik, 5 aus Informatik

Anzahl der Studierenden	32
Studienanfänger:innen pro Jahr	24
Absolvent:innen pro Jahr	im Beobachtungszeitraum noch keine Abschlüsse
Abschlüsse in angemessener Zeit	im Beobachtungszeitraum noch keine Abschlüsse
Geschlechterverhältnis	84:16 [%m:%w]

Anteil ausländischer Studierender	20,0 %
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen	100,0 %
Auslandsaufenthalt	nicht obligatorisch, aber Credits anrechenbar
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule	nein

Zulassungsmodus

Keine Zulassungsbeschränkung

Besonderheiten des Studiengangs
Ziel des Studiums sind vertiefte Kenntnisse in mathematischen Grundlagen des Data Science (Statistik, Optimierung, Numerik) kombiniert mit Techniken der Informatik sowie Einblicke in einen Anwendungsbereich. Dabei erlernen die Studierenden den Umgang mit einschlägiger Software sowie ein grundlegendes Verständnis aktueller Algorithmen, etwa bei maschinellem Lernen oder Data Mining. Der Umgang mit anwendungsbezogenen Daten, auch in Zusammenarbeit mit Unternehmen, und die gezielte Auswertung dieser mit modernen mathematischen Methoden sind ein besonderer Schwerpunkt der Ausbildung in Chemnitz.
Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
Immer mehr Entscheidungen in Wissenschaft, Medizin und Industrie basieren auf Daten, und die Extraktion von Informationen aus diesen Daten erfordert das Verständnis von mathematischen Methoden mit starken Bezügen zur Informatik. Die Absolventen und Absolventinnen des Masterstudiengangs Data Science sind dabei durch ihre solide Ausbildung in den mathematischen Prinzipien des Data Science und Maschinellen Lernens sowie der vertieften Ausbildung in Informatik und Anwendungen besonders dazu befähigt, Wissenschaft und Unternehmen durch die digitale Transformation aller Lebensbereiche zu führen.

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

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