Karlsruhe: Computational and Data Science (B.Sc.)

Übersicht

Der Bachelor-Studiengang "Computational and Data Science" am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) vermittelt Kenntnisse in den Bereichen Datenanalyse, Algorithmik und maschinelles Lernen. Das Studium ist auf eine Regelstudienzeit von sechs Semestern ausgelegt und schließt mit dem Bachelor of Science ab. Es wird in Vollzeit angeboten und kann sowohl zum Sommer- als auch zum Wintersemester begonnen werden.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist modular aufgebaut und kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Anwendungen. Das Curriculum umfasst Kernfächer wie Mathematik, Statistik, Informatik und spezielle Module zu Data Mining, maschinellem Lernen, Big Data-Analysen sowie Algorithmik.

Wichtige Inhalte:

• Mathematik und Statistik
• Informatik und Algorithmik
• Data Mining und maschinelles Lernen
• Big Data-Analysen

Die Unterrichtssprache ist Deutsch. Im Bereich der Forschungs- und Projektarbeiten wird häufig englische Fachliteratur und -quellen genutzt. Das Studium findet am Standort Karlsruhe statt und profitiert von Kooperationen mit Forschungsinstituten und Unternehmen im Bereich der Datenwissenschaften. Es werden Forschungsfelder wie Künstliche Intelligenz, Data Engineering und Anwendungsgebiete in Industrie und Wissenschaft besonders hervorgehoben. Studierende haben die Möglichkeit, Wahlmodule zu belegen, um sich in Bereichen wie Deep Learning, Data Engineering oder angewandter Statistik zu spezialisieren. Praktika, Projektarbeiten und die Bachelorarbeit sind fester Bestandteil des Studienverlaufs.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs sind in vielfältigen Branchen gefragt. Die erlernten Fähigkeiten qualifizieren für Tätigkeiten in Forschungsinstituten, Technologieunternehmen, Start-ups sowie in der Industrie, insbesondere im Bereich der datengetriebenen Innovationen und Automatisierung.

Typische Einsatzbereiche:

• Entwicklung von Algorithmen für Streamingdienste
• Predictive Maintenance in der Industrie
• Datenanalyse in der Forschung
• KI-gestützte Anwendungen
• Softwareentwicklung im Bereich Big Data