München: Data Science & Scientific Computing (B.Sc.)

Übersicht

Der Studiengang "Data Science & Scientific Computing" an der Hochschule München ist ein Bachelor-Studium, das in einer Regelstudienzeit von sieben Semestern zum Abschluss "Bachelor of Science" führt. Das Studium wird in Vollzeit, dualer sowie berufsbegleitender Form angeboten und findet am Standort München statt. Es richtet sich an Studierende, die eine fundierte Ausbildung im Bereich Data Science und Scientific Computing anstreben. Die Hochschule München ist eine staatliche Hochschule, die vielfältige Studienangebote im Bereich Technik, Naturwissenschaften und Informatik bereitstellt.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang vermittelt grundlegende und angewandte Kenntnisse in den Bereichen Datenanalyse, Programmierung, mathematische Modellierung sowie wissenschaftliches Rechnen. Die Studienstruktur umfasst sowohl Pflichtmodule als auch Wahlfächer, die eine Spezialisierung auf unterschiedliche Anwendungsfelder ermöglichen. Typische Module beinhalten Statistik, maschinelles Lernen, Datenbanken, Softwareentwicklung, numerische Methoden sowie wissenschaftliches Arbeiten.

Das Studium legt einen besonderen Schwerpunkt auf die praktische Umsetzung der erworbenen Kompetenzen durch projektbezogene Lehrformate, Laborübungen und Praxisphasen, die in Kooperation mit Unternehmen und Forschungseinrichtungen stattfinden. Die Lehrveranstaltungen werden überwiegend auf Deutsch durchgeführt.

Die Hochschule München bietet zudem die Möglichkeit, Studieninhalte durch vertiefte Praxisphasen im Verbundstudium oder berufsbegleitend zu vertiefen. Das Studium ist modular aufgebaut und integriert sowohl theoretische Inhalte als auch praktische Anwendungen, um die Studierenden optimal auf die Anforderungen in Berufsfeldern der Datenanalyse, Softwareentwicklung, Wissenschaft und Forschung vorzubereiten.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs Data Science & Scientific Computing finden Einsatzmöglichkeiten in zahlreichen Branchen, darunter IT-Unternehmen, Forschungseinrichtungen, Beratungsfirmen sowie in der Industrie. Typische Tätigkeitsfelder umfassen Datenanalyse, Entwicklung von Algorithmen, wissenschaftliches Rechnen, Softwareentwicklung sowie die Umsetzung von datenbasierten Lösungen in unterschiedlichsten Fachdisziplinen. Die breit gefächerte Ausbildung eröffnet gute Karriereaussichten im Bereich Data Science, Big Data, Künstliche Intelligenz und wissenschaftliche Forschung.