Bayreuth: Computer Science (M.Sc.)

Übersicht

Der Master-Studiengang "Computer Science" an der Universität Bayreuth ist ein konsekutives Programm mit einer Regelstudienzeit von vier Semestern. Das Studium wird in Vollzeit angeboten und schließt mit dem akademischen Grad "Master of Science" ab. Es beginnt sowohl im Sommer- als auch im Wintersemester. Die Unterrichtssprache ist Englisch. Der Studiengang vermittelt fundierte Kenntnisse in den Kernbereichen der Informatik und legt besonderen Wert auf praxisnahe Anwendungen sowie interdisziplinäre Ansätze.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist modular aufgebaut und umfasst sowohl grundlegende als auch vertiefende Inhalte der Informatik. Zu den Kernmodulen zählen Themen wie Softwareentwicklung, Algorithmen und Datenstrukturen, Rechnerarchitektur, Datenbanken, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Cybersicherheit sowie Theoretische Informatik.

Wichtige Inhalte:

• Softwareentwicklung
• Algorithmen und Datenstrukturen
• Rechnerarchitektur
• Datenbanken
• Künstliche Intelligenz
• Maschinelles Lernen
• Cybersicherheit
• Theoretische Informatik

Der Studienverlauf ist so gestaltet, dass die ersten Semester vor allem der Vermittlung von theoretischem Wissen und methodischen Kompetenzen dienen, während im letzten Semester die praktische Anwendung durch Projektarbeiten, Praktika oder die Anfertigung der Masterarbeit im Vordergrund steht. Das Studium beinhaltet sowohl Präsenzveranstaltungen an der Universität Bayreuth als auch digitale Lehrformate. Besondere Schwerpunkte liegen in interdisziplinären Forschungsfeldern wie Künstliche Intelligenz, Data Science und Cybersecurity. Zudem bestehen Kooperationen mit Unternehmen und Forschungseinrichtungen.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs "Computer Science" verfügen über ein breit gefächertes Qualifikationsprofil, das sie für Tätigkeiten in verschiedenen Branchen qualifiziert.

Typische Einsatzbereiche:

• Softwareentwicklung
• IT-Consulting
• System- und Netzwerkadministration
• Datenanalyse
• Forschung und Entwicklung
• Cybersecurity
• Künstliche Intelligenz
• Big Data
• Cloud Computing
• Innovationsmanagement