Oldenburg (Oldenburg): Data Science and Machine Learning (M.Sc.)

Übersicht

Der Master-Studiengang "Data Science and Machine Learning" an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg ist ein konsekutiver Studiengang, der in Vollzeit angeboten wird und eine Regelstudienzeit von vier Semestern umfasst. Der Abschluss ist der Master of Science. Das Studium beginnt jeweils im Oktober und findet in Oldenburg statt. Es richtet sich an Studierende, die Interesse an datenbasierten Analysen, Algorithmen und maschinellem Lernen haben und diese Kenntnisse in verschiedenen Anwendungsfeldern vertiefen möchten.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang vermittelt fundierte Kenntnisse in den Bereichen Datenanalyse, statistische Methoden, Programmierung, maschinelles Lernen sowie Künstliche Intelligenz. Das Curriculum ist interdisziplinär ausgerichtet und integriert sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen. Die Unterrichtssprache ist Englisch.

Wichtige Inhalte:

• Datenanalyse
• Statistische Methoden
• Programmierung
• Maschinelles Lernen
• Künstliche Intelligenz

Der Studienaufbau umfasst Pflichtmodule, die zentrale Kompetenzen in Statistik, Data Engineering und Algorithmik vermitteln, sowie Wahlpflichtfächer, die Spezialisierungen in Bereichen wie Deep Learning, Big Data oder Anwendungsgebiete wie Wirtschaft, Medizin oder Umwelt ermöglichen. Praxisorientierte Elemente wie Projektarbeiten, Praktika und Fallstudien sind integraler Bestandteil des Studiums. Die Lehrformate umfassen Vorlesungen, Seminare, praktische Übungen und Projektarbeiten. Der Studiengang profitiert von Kooperationen mit Unternehmen und Forschungseinrichtungen, die praxisnahe Projekte und praktische Erfahrungen fördern.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Master-Studiengangs verfügen über qualifizierte Kenntnisse, um in vielfältigen Berufsfeldern tätig zu werden. Die erworbenen Kompetenzen eröffnen Karriereaussichten in Unternehmen, Forschungseinrichtungen oder Beratungsfirmen, die datengetriebene Lösungen entwickeln und implementieren.

Typische Einsatzbereiche:

• Datenanalyse
• Entwicklung von Algorithmen
• Künstliche Intelligenz
• Maschinelles Lernen
• Big Data Analytics
• Optimierung von Geschäftsprozessen in Wirtschaft, Industrie, Gesundheitswesen und Forschung