Aalen: Machine Learning and Data Analytics (M.Sc.) - 04.2027

Übersicht

Der Masterstudiengang Machine Learning and Data Analytics (M.Sc.) an der Hochschule Aalen vermittelt umfassende Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse. Der Studiengang bereitet darauf vor, komplexe Datenprobleme zu lösen und innovative Lösungen in verschiedenen Branchen zu entwickeln.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist in zwei Semester unterteilt, die entweder im Sommer- oder Wintersemester begonnen werden können. Im ersten Semester werden Pflichtmodule wie Data Analytics, Predictive Analytics, Big Data & Data Mining im Wintersemester sowie Artificial Intelligence, Machine Learning & Deep Learning, Natural Language Processing im Sommersemester angeboten. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, Wahlpflichtfächer und Seminare zu belegen. Der Studiengang legt einen Schwerpunkt auf die praktische Anwendung von Verfahren des maschinellen Lernens und berücksichtigt gesellschaftliche Aspekte. Die Module decken alle Schritte der Datenanalyse ab und bieten durch Wahlmodule und Kooperationen mit Unternehmen Einblicke in reale Anwendungen. Die Unterrichtssprache ist Englisch, die Regelstudienzeit beträgt 3 Semester.

Wichtige Inhalte:

• Verschiedene Lernverfahren, inklusive symbolischer und subsymbolischer Techniken
• Abdeckung aller Schritte der Datenanalyse
• Praxisorientierte Anwendungen durch Wahlmodule und Kooperationen
• Berücksichtigung gesellschaftlicher Auswirkungen
• Flexibilität bei Kompetenzbereichen je nach Bachelorabschluss

Mehr Infos zum Studiengang findest du unter "Infos und Bewerbung".

Berufliche Perspektiven

Nach dem Abschluss stehen vielfältige Berufsfelder offen, insbesondere in Bereichen, in denen maschinelles Lernen und Datenanalyse zum Einsatz kommen. Der Studiengang bereitet auf Tätigkeiten in der Praxis, Forschung sowie Entwicklung vor.

Typische Einsatzbereiche:

• Praktische Anwendung von maschinellem Lernen
• Entwicklung neuer Methoden und Algorithmen
• Forschung und wissenschaftliche Tätigkeiten
• Branchenübergreifende Anwendungen in Wirtschaft und Industrie