Übersicht

Der Masterstudiengang "Machine Learning and Data Analytics" an der Hochschule Aalen vermittelt vertiefte Kenntnisse und Fertigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens sowie der Datenanalyse. Das Studium ist darauf ausgerichtet, Studierende auf die Lösung komplexer Datenprobleme und die Entwicklung innovativer Anwendungen in verschiedenen Branchen vorzubereiten. Es bietet eine praxisorientierte Ausbildung, die sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungsfelder abdeckt und Kooperationen mit Unternehmen integriert. Das Studium ist in Vollzeit oder Teilzeit möglich und richtet sich an Absolventinnen und Absolventen technischer und wirtschaftswissenschaftlicher Bachelor-Studiengänge.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist auf eine Regelstudienzeit von drei Semestern ausgelegt und kann sowohl im Winter- als auch im Sommersemester begonnen werden. Die Unterrichtssprache ist Deutsch und Englisch. Das Curriculum ist in zwei Studienmodelle unterteilt: Das Sommersemester legt den Fokus auf die Grundlagen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, während das Wintersemester stärker die praktische Anwendung von Datenanalyse-Techniken behandelt.

Wichtige Inhalte:

• Pflichtmodule wie "Data Analytics", "Predictive Analytics", "Big Data & Data Mining", "Artificial Intelligence", "Machine Learning & Deep Learning" und "Natural Language Processing"
• Wahlpflichtfächer und Seminarveranstaltungen
• Praxisorientierte Lehrformate und Kooperationsprojekte mit Unternehmen
• Integration von Forschungsfeldern im Bereich des maschinellen Lernens

Der Studiengang umfasst insgesamt 90 Credit Points und bietet die Möglichkeit, Vorlesungen aus anderen Masterprogrammen der Hochschule Aalen zu besuchen, um spezifische Anwendungsszenarien zu vertiefen.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiums "Machine Learning and Data Analytics" sind in vielfältigen Berufsfeldern gefragt. Sie können in Unternehmen und Organisationen in Bereichen wie Industrie, Finanzwesen, Gesundheitswesen, Telekommunikation und Forschung tätig werden.

Typische Einsatzbereiche:

• Anwendung und Entwicklung von maschinellen Lernverfahren
• Datenanalyse
• Entwicklung von Algorithmen
• Implementierung von KI-basierten Lösungen
• Wissenschaftliche Laufbahn, beispielsweise eine Promotion im Bereich Künstliche Intelligenz oder Data Science