Data Science (M.Sc.)AKAD University
Kurzbeschreibung & Facts
In Zeiten des digitalen Wandels sind wir von einer Flut an Daten umgeben. Diese werden in Smartphones, Smartwatches, Laptops, Maschinen und Autos aufgezeichnet und bereitgestellt. Durch den Einsatz der richtigen Verfahren kann aus den Big Data Nutzen gezogen werden. Mit dem Master-Studium erlernen Sie die nötigen Werkzeuge, um die Daten zu sortieren, darzustellen und zu deuten. Neue Technologien wie Maschinelles Lernen, Deep Learning und Künstliche Intelligenz werden behandelt.
Als Data Scientist haben Sie die Chance, Ihr Fachwissen in Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen, Softwaretechnik und Datenbanksystemen einzusetzen, um den aktuellen Herausforderungen der Datenanalyse gerecht zu werden.
- Abschluss
- Master of Science
- Regelstudienzeit
- 4 Semester
- ECTS
- 120
- Gesamtkosten
- ab 14.364 €
- Studienform
- Vollzeit, Teilzeit, Berufsbegleitend, Fernstudium
- Sprachen
- Deutsch, Englisch
- Standort
- Onlinestudium
- Studienbeginn
- Sommersemester, Wintersemester
Empfehlungen
Standort der AKAD University
Heilbronner Str. 86, Stuttgart, Deutschland
ISCED Bereiche
Studiengänge
Allgemeines zum Data Science Studium
Das interdisziplinäre Data Science-Studium befasst sich mit der Erforschung, Bearbeitung und Modellierung von Daten. Studierende werden in die Grundlagen der Datenanalyse und des maschinellen Lernens eingeführt und lernen, wie Daten zu Erkenntnissen und Schlussfolgerungen verarbeitet werden können. Sie erfahren außerdem, wie man Daten in visuelle Formen darstellt, um sie leichter verstehen und interpretieren zu können. Zu den Kursen gehören auch Grundlagen der Programmierung, Statistik, Datenbanken, Modellierung und Visualisierung. Data Science Studiengänge sind in der Regel komplett online oder hybrid aufgebaut und können als Vollzeit- oder Teilzeitstudium absolviert werden. Durch den Erwerb der fundierten Kenntnisse in den Grundlagen der Datenanalyse und Statistik, kann man sich auf eine erfolgreiche Karriere im Data Science Bereich vorbereiten.
