Coburg: Data Science (M.Sc.)

Übersicht

Der Masterstudiengang "Data Science" an der Hochschule Coburg ist ein konsekutives Vollzeitprogramm, das in drei Semestern zum Abschluss "Master of Science" führt. Der Studiengang ist sowohl im Sommer- als auch im Wintersemester startbar und wird in deutscher und englischer Sprache angeboten. Die Hochschule Coburg ist eine staatliche Hochschule mit Schwerpunkt auf anwendungsorientierter Forschung und Lehre. Der Studiengang richtet sich an Studierende, die Interesse an der Analyse großer Datenmengen, Algorithmik und angewandten Statistik haben, und bietet eine praxisnahe Ausbildung im Bereich der Datenwissenschaften.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist modular aufgebaut und umfasst sowohl theoretische als auch praktische Inhalte. Die Lehrveranstaltungen finden hauptsächlich in Vollzeit statt und sind auf drei Semester ausgelegt. Die inhaltlichen Schwerpunkte liegen auf Statistik, Programmierung, maschinellem Lernen, Datenmanagement und -visualisierung sowie auf angewandten Methoden der Datenanalyse. Die Unterrichtssprache ist sowohl Deutsch als auch Englisch, um die internationale Ausrichtung zu fördern.

Wichtige Inhalte:

• Statistik
• Programmierung
• Maschinelles Lernen
• Datenmanagement und -visualisierung
• Angewandte Methoden der Datenanalyse

Das Studium beinhaltet sowohl Vorlesungen, Übungen als auch Projektarbeiten, die in Kooperation mit Unternehmen der Region Coburg und darüber hinaus durchgeführt werden. Durch diese Praxisorientierung sollen die Studierenden befähigt werden, komplexe Datenprobleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln. Die Hochschule Coburg bietet spezielle Projekte und Kooperationsmöglichkeiten mit Unternehmen sowie Forschungsfelder im Bereich der Künstlichen Intelligenz und Big Data.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiengangs "Data Science" verfügen über fundiertes Fachwissen in der Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen. Typische Einsatzfelder sind die Entwicklung und Anwendung von Algorithmen im Bereich maschinelles Lernen, Data Analytics, Business Intelligence, sowie die Automatisierung datenbasierter Entscheidungsprozesse.

Typische Einsatzbereiche:

• IT
• Automobil
• Telekommunikation
• Produktion
• Finanzwesen
• Consulting
• Forschung und Entwicklung
• Datenberatung