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Informatik, Studiengang

Data Science (B.Sc.) Fachbereich Physikalische Technik / Informatik - FH Zwickau


Spitzengruppe
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Schlussgruppe
nicht gruppiert
Bemerkung
Studiengang im Aufbau seit WS 19/20

Allgemeines

Art des Studiengangs Ein-Fach-Bachelorstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit
Regelstudienzeit 7 Semester
Credits insgesamt 210
Fachausrichtung interdisziplinär, mit Informatikanteil; Anwendungsbereich(e): Data Science
Interdisziplinarität Der Studiengang ist nicht interdisziplinär
Praxiselemente im Studiengang 20 Wochen Praxisphase/Praktika außerhalb der Hochschule verpflichtend; 30 ECTS max. anrechenbar für freiwillige Praktika

Studierende und Abschlüsse

Anzahl der Studierenden 12
Studienanfänger:innen pro Jahr <10
Absolvent:innen pro Jahr im Beobachtungszeitraum noch keine Abschlüsse
Abschlüsse in angemessener Zeit im Beobachtungszeitraum noch keine Abschlüsse
Geschlechterverhältnis 75:25 [%m:%w]

Internationale Ausrichtung

Anteil ausländischer Studierender 9,0 %
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen
Auslandsaufenthalt nicht obligatorisch, aber Credits anrechenbar
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule nein

Zulassung

Zulassungsmodus Keine Zulassungsbeschränkung, 10 Plätze

Arbeitsmarkt- und Berufsbezug

Kontakt zur Berufspraxis: Praktikum/Praxisphase
Kontakt zur Berufspraxis: praxisorientierte Lehrveranstaltungen
Kontakt zur Berufspraxis: Externe Praktiker:innen
Kontakt zur Berufspraxis: Abschlussarbeiten im Austausch mit der Praxis
Kontakt zur Berufspraxis im Studiengang Studiengang nicht gerankt

Weitere Angaben des Fachbereichs zum Studiengang

  • Besonderheiten des Studiengangs
    Die Studierenden erwerben grundlegende Kenntnisse zur eigenverantwortlichen Berufstätigkeit auf den Gebietender Datenwissenschaften, eine praxisorientierte Ausbildung, die durch grundlegendes fachspezifisches Wissenund wissenschaftlichen Methoden, durch umfangreiche Projektarbeiten und Orientierung an praxisrelevanten Problemstellungen sowie einer einsemestrigen Praxisarbeit geprägt ist, grundlegende Fachkenntnisse in Datenbank-Technologien, Datenanalyse und Wissensverarbeitung, Algorithmen und Datenstrukturen, Numerischen Methoden, Fertigkeiten und Erfahrungen im Maschinellen Lernen.
  • Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
    Viele regionale und weltweit operierende Unternehmen weiten ihr Engagement im Bereich Data Science aus. Hierzu zählen branchenübergreifend Industrie, Handel, digitale Medien sowie Finanzdienstleistung und Unternehmensberatung. Datenanalyse ist aber auch in der Medizin, Robotik, Automobil- sowie Finanzindustrie und Prozessoptimierung von großem Interesse. Neben guten Gehalts- und Aufstiegschancen verspricht die Branche zudem ein kreatives und dynamisches Tätigkeitsfeld.
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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