Erfurt: Data Science (B.Sc.)

Übersicht

Der Bachelorstudiengang "Data Science (B.Sc.)" an der IU Fernstudium vermittelt Kenntnisse in der Analyse und Visualisierung von Daten sowie in der Anwendung modernster Technologien. Der Studiengang richtet sich an Studierende, die sich für IT-Systeme, Software Engineering und datenzentrierte Methoden interessieren, um effiziente Lösungen für Unternehmen und Kunden zu entwickeln. Das Studium ist flexibel gestaltet und kann sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit absolviert werden.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist in sechs Semester gegliedert und umfasst eine Vielzahl von Modulen, die theoretische und praktische Kompetenzen im Bereich Data Science vermitteln. Die Inhalte reichen von Einführung in Data Science, Programmierung mit Python, Statistik, Datenmodellierung, Business Intelligence, Maschinelles Lernen bis hin zu Big Data Technologien und Deep Learning. Es sind Projektarbeiten, Spezialisierungen sowie ethische Fragen der Data Science integriert. Das Studium kann flexibel gestaltet werden, mit verschiedenen Studienmodellen und einem virtuellen Campus, der 100 % online ist.

Wichtige Studieninhalte:

• Einführung in Data Science
• Programmierung mit Python
• Statistik und Datenmodellierung
• Business Intelligence und Projektmanagement
• Maschinelles Lernen und Deep Learning
• Big Data Technologien und Cloud Computing
• Datenschutz und IT-Sicherheit

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

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs sind in der Lage, datenbasierte Lösungen zu entwickeln und in verschiedenen Branchen einzusetzen. Sie können in Bereichen wie Data Analysis, Business Intelligence, Machine Learning, Big Data, Software Engineering und IT-Sicherheit tätig werden und sich auf Positionen in der Datenanalyse, im Datenmanagement oder in der Entwicklung intelligenter Systeme spezialisieren.

Typische Einsatzbereiche:

• Datenanalyse und -visualisierung
• Business Intelligence
• Entwicklung von Machine-Learning-Modellen
• Big Data Management
• IT- und Softwareentwicklung im Bereich Data Science