Übersicht

Der berufsbegleitende Master-Studiengang Data Science an der Universität Lüneburg vermittelt Fach- und Führungskräften methodische Grundlagen und praktische Fähigkeiten, um das Potenzial großer Datenmengen in Unternehmen zu erkennen und zu nutzen. Der Studiengang richtet sich an Berufstätige, die ihre Kompetenzen im Bereich der Datenwissenschaft erweitern möchten und führt in drei Semestern zum akademischen Abschluss eines Master of Science.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist auf eine Regelstudienzeit von drei Semestern ausgelegt und umfasst 60 Credit Points. Er wird in einem berufsbegleitenden Modell mit überwiegend Präsenz- oder hybriden Lehrformaten an der Universität Lüneburg angeboten, wobei auch flexible Lernformen möglich sind. Die Unterrichtssprachen sind Deutsch und Englisch.

Wichtige Inhalte:

• Maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze
• Datenbanken und Information Retrieval
• Mathematik und Statistik
• Data Economy und Datenmanagement
• Ethische, rechtliche und gesellschaftliche Fragestellungen im Umgang mit Daten

Der Studiengang ist durch Kooperationen mit Unternehmen geprägt, die praxisorientierte Projekte und Fallstudien ermöglichen. Jedes Semester enthält ein Transfermodul, das die direkte Anwendung der erworbenen Kenntnisse in praktischen Projekten fördert. Die Lehrformate umfassen Vorlesungen, Seminare, Projektarbeiten und Praxisphasen.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Master-Studiengangs Data Science sind qualifiziert, in vielfältigen Berufsfeldern tätig zu werden. Sie können große Datenmengen analysieren, Machine-Learning-Algorithmen entwickeln und implementieren, Geschäftsprozesse durch datengetriebene Entscheidungen optimieren sowie in der Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz tätig sein.

Typische Einsatzbereiche:

• IT und Telekommunikation
• Finanzdienstleistungen
• Produktion und Logistik
• Gesundheitswesen
• Öffentliche Verwaltung
• Forschungs- und Entwicklungsprojekte im Bereich Data Science, Künstliche Intelligenz und Big Data