Übersicht

Der Studiengang "Data Analytics and Statistical Learning" an der Technischen Hochschule Rosenheim ist ein konsekutives Bachelor-Programm, das in Vollzeit oder als duales Studium angeboten wird. Das Studium ist auf eine Regelstudienzeit von sieben Semestern ausgelegt und schließt mit dem akademischen Grad Bachelor of Science ab. Der Standort des Studiengangs ist Rosenheim, die Unterrichtssprache ist Deutsch. Das Studienangebot richtet sich an Studierende, die eine praxisorientierte Ausbildung im Bereich der Datenanalyse, Statistik und mathematischen Modellierung anstreben. Die Hochschule legt besonderen Wert auf die Verbindung von theoretischem Wissen und praktischer Anwendung, unter anderem durch praxisnahe Projekte und Kooperationen mit Unternehmen.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang vermittelt fundierte Kenntnisse in mathematischer Datenanalyse, statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und algorithmischen Verfahren. Das Studium ist modular aufgebaut und umfasst grundlegende Fächer wie Mathematik, Statistik, Informatik und Anwendungsfächer aus verschiedenen Fachrichtungen, insbesondere Ingenieurwissenschaften, Wirtschaft und Naturwissenschaften. Die Studieninhalte sind so gestaltet, dass sie sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Kompetenzen abdecken, um komplexe Fragestellungen in verschiedenen Berufsfeldern zu lösen.

Wichtige Inhalte:

• Mathematische Datenanalyse
• Statistische Modellierung
• Maschinelles Lernen
• Algorithmische Verfahren
• Methoden der Datenvisualisierung
• Programmiersprachen wie Python und R
• Software-Tools für Datenanalyse und maschinelles Lernen

Das Studienmodell legt besonderen Wert auf Anwendungsorientierung, was durch Projektarbeiten, Praktika und kooperative Lehrformate unterstützt wird. Studierende haben die Möglichkeit, einzelne Semester im Rahmen von Praxisphasen bei kooperierenden Unternehmen zu absolvieren. Die Hochschule Rosenheim ist bekannt für ihre praxisnahe Ausrichtung und die enge Zusammenarbeit mit regionalen Unternehmen, was den Studierenden einen frühzeitigen Einstieg in die Berufspraxis ermöglicht. Forschungsfelder im Studiengang umfassen aktuelle Entwicklungen im Bereich Data Science, Künstliche Intelligenz und Big Data.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs sind qualifiziert für Tätigkeiten in Bereichen wie Data Science, Business Intelligence, Marktforschung, Softwareentwicklung, Industrie 4.0 sowie in der Forschung und Entwicklung. Sie können in Unternehmen verschiedener Branchen eingesetzt werden, darunter IT, Finanzdienstleistungen, Fertigung, Logistik und Consulting. Die breite fachliche Basis bereitet die Studierenden darauf vor, komplexe Datenanalysen durchzuführen, innovative Lösungen zu entwickeln und analytische Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Typische Einsatzbereiche:

• Data Science
• Business Intelligence
• Marktforschung
• Softwareentwicklung
• Industrie 4.0
• Forschung und Entwicklung