Übersicht

Der Master-Studiengang "Data and Knowledge Engineering" an der Universität Magdeburg ist ein konsekutives Programm mit einer Regelstudienzeit von vier Semestern. Das Studium wird in Vollzeit angeboten und kann sowohl zum Sommer- als auch zum Wintersemester begonnen werden. Es führt zum Abschluss "Master of Science" und findet hauptsächlich am Standort Magdeburg statt. Das Studienangebot ist interdisziplinär ausgerichtet und legt einen besonderen Fokus auf die Verarbeitung, Analyse und Nutzung großer Datenmengen sowie auf die Entwicklung intelligenter Wissenssysteme.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang umfasst eine Vielzahl an Modulen, die sowohl grundlegende Kenntnisse in der Informatik als auch spezialisierte Themen im Bereich Data Science, Knowledge Engineering und Künstliche Intelligenz vermitteln. Die Studienorganisation sieht eine Mischung aus Vorlesungen, Übungen, Projektarbeiten und praktischen Laborphasen vor. Die Unterrichtssprache ist sowohl Deutsch als auch Englisch. Das Curriculum ist modular aufgebaut.

Wichtige Inhalte:

• Grundlegende Kenntnisse in Programmierung, Datenbanken, Statistik und maschinellem Lernen
• Spezialisierte Themen wie Data Mining, Big Data Technologien, Wissensrepräsentation oder automatisierte Entscheidungsfindung
• Praxisphasen und Projektarbeiten
• Kooperationen mit Industriepartnern

Die Universität Magdeburg verfügt über gut ausgestattete Labore und Forschungszentren, die den Studierenden Zugang zu aktuellen Technologien und Forschungsprojekten im Bereich Data Engineering bieten. Die enge Zusammenarbeit mit Forschungsinstituten ermöglicht den Studierenden, an innovativen Projekten mitzuwirken.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs "Data and Knowledge Engineering" sind in einer Vielzahl von Branchen gefragt. Die erworbenen Fachkenntnisse qualifizieren sie für Positionen in verschiedenen Tätigkeitsfeldern.

Typische Einsatzbereiche:

• Datenanalyse und Data Engineering
• Entwicklung intelligenter Systeme
• Implementierung von Big Data Lösungen
• Betreuung von Wissensmanagement-Systemen
• Positionen als Data Scientist, Data Engineer, Business Analyst oder KI-Entwickler