Kiel: Data Science (M.Sc.) - 04.2027

Übersicht

Der Master-Studiengang Data Science an der FH Kiel vermittelt eine praxisorientierte und interdisziplinäre Ausbildung im Bereich Data Science. Studierende erwerben umfassende Kenntnisse in maschinellem Lernen, Datenmanagement, Datenschutz, Stream-Processing, Datenanalyse, Visualisierung und Ethik. Der Studiengang legt besonderen Wert auf praktische Erfahrungen durch Projekte und realitätsnahe Anwendungsfälle.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist auf drei Semester ausgelegt und wird in englischer Sprache angeboten. Der Aufbau umfasst Module zu Cloud Computing, Data Management, Visual Analytics, Machine Learning, Deep Learning, Big Data Technologien sowie Wahlpflichtfächer wie Social Media Analytics. Im zweiten Semester findet ein Anwendungprojekt in Kooperation mit Industriepartnern statt. Das dritte Semester beinhaltet ein Kolloquium und die Masterarbeit. Die Inhalte werden durch praktische Aufgaben und Projekte vermittelt, wobei die Studierenden auch an einem industriebegleiteten oder dualen Studienmodell teilnehmen können.

Wichtige Studieninhalte:

• Cloud Computing
• Data Management
• Data Visualization and Visual Analytics
• Machine Learning
• Mathematics and Multivariate Statistics
• Tools and Programming Languages for Data Science
• Big Data Technologies
• Deep Learning
• Application Project
• Thesis und Colloquium

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

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs Data Science können in verschiedenen Berufsfeldern tätig werden, insbesondere in der Analyse, Verarbeitung und Visualisierung großer Datenmengen sowie in der Entwicklung und Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Mögliche Einsatzbereiche sind unter anderem die Datenanalyse in Unternehmen, die Entwicklung intelligenter Systeme, die Optimierung von Produktionsprozessen oder die Arbeit in der Forschung.

Typische Berufsfelder:

• Datenanalyst/in
• Data Scientist
• Machine Learning Engineer
• Big Data Engineer
• Forschungs- und Entwicklungsingenieur