Kiel: Data Science (M.Sc.)

Übersicht

Der interdisziplinäre Master-Studiengang Data Science an der Fachhochschule Kiel vermittelt umfassende Kompetenzen im Bereich der Datenanalyse und -verarbeitung. Der Studiengang ist auf eine praxisnahe Ausbildung ausgerichtet und bereitet Studierende auf vielfältige Tätigkeitsfelder in Wissenschaft, Wirtschaft und Industrie vor. Das Studium dauert drei Semester und wird in englischer Sprache angeboten. Es richtet sich an Studierende mit unterschiedlichem fachlichem Hintergrund, wobei keine speziellen Vorkenntnisse in Programmierung oder Informatik zwingend erforderlich sind.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist modular aufgebaut und folgt einer klaren Semesterstruktur. Im ersten Semester werden grundlegende Themen vermittelt. Zudem erlernen Studierende die Nutzung relevanter Tools und Programmiersprachen für Data Science. Das zweite Semester konzentriert sich auf die praktische Anwendung durch ein Projekt in Zusammenarbeit mit Industriepartnern, sowie auf fortgeschrittene Themen. Optional können Wahlmodule belegt werden, um spezifische Interessensgebiete zu vertiefen. Im dritten Semester stehen das Colloquium und die Masterarbeit im Fokus.

Wichtige Inhalte:

• Cloud Computing
• Data Management
• Data Visualization
• Machine Learning
• Big Data Technologien
• Deep Learning
• Social Media Analytics

Das Studium findet an den Standorten Kiel statt und ist so gestaltet, dass es eine flexible Kombination von Studium und Beruf ermöglicht. Die Lehrveranstaltungen setzen auf eine Mischung aus Vorlesungen, praktischen Übungen und Projektarbeiten, wobei der Unterricht ausschließlich in Englisch erfolgt. Besonderer Wert wird auf die Anwendung realer Anwendungsfälle und den Einsatz aktueller Technologien gelegt. Das Programm kooperiert mit Unternehmen und Forschungseinrichtungen, um den Praxisbezug zu stärken und Studierende optimal auf die Berufspraxis vorzubereiten.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Master-Studiengangs Data Science sind qualifiziert, in vielfältigen Berufsfeldern tätig zu werden. Durch die praxisorientierte Ausbildung und die Zusammenarbeit mit Unternehmen sind Absolvierende gut auf Positionen in verschiedenen Bereichen vorbereitet.

Typische Einsatzbereiche:

• Data Science
• Data Engineering
• Analytics
• KI-Entwicklung
• Forschungs- und Entwicklungsabteilungen
• Industrie 4.0
• Finanzdienstleistungen
• Telekommunikation
• Gesundheitswesen
• Medien