Übersicht

Der Bachelor-Studiengang "Data Science and Artificial Intelligence" an der Universität des Saarlandes ist ein Vollzeitprogramm mit einer Regelstudienzeit von sechs Semestern. Das Studium führt zum Abschluss "Bachelor of Science" und wird in Saarbrücken angeboten. Es legt einen besonderen Fokus auf die Vermittlung von Kenntnissen in den Bereichen Data Science, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Das Programm ist interdisziplinär ausgerichtet und umfasst sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen. Die Studieninhalte sind in deutscher und englischer Sprache verfügbar.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist modular aufgebaut und kombiniert theoretische sowie praxisorientierte Inhalte. Die Studienplanung sieht eine gleichmäßige Verteilung der Module auf die sechs Semester vor, wobei die Studierenden sowohl Pflicht- als auch Wahlpflichtfächer belegen. Der Studiengang bietet sowohl Präsenzunterricht in Saarbrücken als auch hybride Lehrformate, die digitale Lehr- und Lernmethoden integrieren.

Wichtige Inhalte:

• Mathematische und statistische Grundlagen
• Programmierung
• Datenanalyse
• Maschinelles Lernen
• Künstliche Intelligenz
• Anwendungsfelder wie Sprachverarbeitung, Bildanalyse und Data Engineering

Praxisphasen sind durch Projektarbeiten, Praktika und Kooperationen mit Unternehmen sowie Forschungseinrichtungen vorgesehen. Die enge Anbindung an die Informatik sowie die Data Science Research Group der Universität bindet aktuelle Forschungsfelder und innovative Projekte in den Studienalltag ein. Die Studienorganisation berücksichtigt flexible Studienmodelle, um Studierenden eine individuelle Gestaltung des Studiums zu ermöglichen.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs Data Science and Artificial Intelligence sind in vielfältigen Berufsfeldern gefragt. Die Studienqualifikation eröffnet Karrieremöglichkeiten bei Technologieunternehmen, Forschungsinstituten, Start-ups sowie in der Industrie.

Typische Einsatzbereiche:

• Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur Datenanalyse
• Künstliche Intelligenz
• Maschinelles Lernen
• Big Data-Management in Branchen wie IT, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, Automobilindustrie und Gesundheitswesen
• Positionen wie Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineer oder Forschungsmitarbeiter