München: Data Science (M.Sc.)
Infos und BewerbungAuf einen Blick
Übersicht
Der Masterstudiengang "Data Science" an der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) ist ein konsekutives Vollzeitstudium mit einer Regelstudienzeit von vier Semestern. Das Studium schließt mit dem akademischen Grad "Master of Science" ab und findet am Standort München statt. Es richtet sich an Studierende, die sich für die automatisierte Analyse großer Datenmengen, Algorithmik und die Entwicklung datengetriebener Lösungen interessieren. Der Studiengang ist interdisziplinär ausgerichtet und fokussiert auf aktuelle Fragestellungen in Wissenschaft, Wirtschaft und Technik.
Studieninhalte und Studienorganisation
Der Studiengang ist so konzipiert, dass die Studierenden sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Kompetenzen im Bereich Data Science erwerben. Der Studienverlauf umfasst zentrale Module in verschiedenen Bereichen und sieht eine Kombination aus Vorlesungen, Übungen, Seminaren sowie Projektarbeiten vor.
Wichtige Inhalte:
- Statistik
- Maschinelles Lernen
- Datenbanken
- Programmierung
- Data Engineering
- Anwendungsfächer in Bereichen wie Wirtschaftsinformatik, Biostatistik oder Ingenieurwissenschaften
Die Lehrveranstaltungen werden überwiegend in englischer Sprache durchgeführt. Das Studium ist in Module unterteilt, die aufeinander aufbauen, und enthält sowohl Pflicht- als auch Wahlpflichtmodule, um Spezialisierungen zu ermöglichen. Zudem bestehen Kooperationen mit Unternehmen und Forschungsinstituten, die Praxisprojekte und Praktika anbieten.
Berufliche Perspektiven
Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs Data Science sind qualifiziert für Tätigkeiten in vielfältigen Berufsfeldern. Der Studiengang bereitet auf verantwortungsvolle Aufgaben in der Entwicklung und Anwendung datengetriebener Lösungen vor und eröffnet vielfältige Karrierewege in einem datengetriebenen Arbeitsmarkt.
Typische Einsatzbereiche:
- IT- und Softwarebranche
- Consulting-Unternehmen
- Finanzsektor
- Gesundheitswesen
- Industrie
- Datenanalyse
- Data Engineering
- Softwareentwicklung
- Forschung und Entwicklung in Unternehmen sowie in öffentlichen Institutionen