Master in Applied Data Science
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Kurzbeschreibung & Facts

Der Master in Applied Data Science an der Frankfurt School richtet sich an Absolventen mit ausgeprägten mathematischen Fähigkeiten und bereitet sie auf eine erfolgreiche Tätigkeit in den dynamischen Bereichen der angewandten KI und Datenwissenschaft vor. Das Programm baut auf quantitativen Grundlagen auf und vermittelt ein umfassendes Verständnis der Datenwissenschaft, um berufliche Herausforderungen zu meistern.

Das einzigartige Curriculum verbindet angewandtes maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Wirtschaft und Finanzen und bietet eine breit gefächerte Ausbildung, die den aktuellen Anforderungen der Geschäftswelt entspricht. Das 3-Tage-Modell ermöglicht es, neben dem Studium in Teilzeit zu arbeiten und praktische Erfahrungen zu sammeln.

Die Studierenden arbeiten an Industrieprojekten mit führenden Unternehmen und Start-ups und gewinnen dadurch praktische Erfahrung. Sie werden von renommierten Dozenten betreut und erhalten Zugang zum Entrepreneurship Accelerator oder Inkubator, um eigene Projekte zu entwickeln. Das Programm behandelt darüber hinaus ethische und rechtliche Aspekte der KI und befähigt die Studierenden, sich in der vierten industriellen Revolution zurechtzufinden.

Das Curriculum basiert auf vier Säulen:

  • Technologisches Fachwissen: Vermittlung des theoretischen und technologischen Fundaments der Datenwissenschaft und KI.
  • Integration von Geschäftsprozessen: Fokus auf die enge Verzahnung von Datenwissenschaft und Geschäftsprozessen.
  • Ethische und rechtliche Sensibilisierung: Auseinandersetzung mit den ethischen und rechtlichen Aspekten von Data Science und KI.
  • Praktische Geschäftsanwendungen: Schwerpunkt auf die praktische Anwendung von Data Science und KI in der Geschäftswelt.

Im 3. Semester haben die Studierenden die Möglichkeit, an realen Business-Cases gemeinsam mit führenden Unternehmen zu arbeiten. Das 3-Tage-Modell ermöglicht es den Studierenden, neben dem Vollzeitstudium in Teilzeit zu arbeiten. Im 4. Semester können die Studierenden aus einer Vielzahl von Wahlfächern wählen oder ein Auslandssemester absolvieren.

Nach Abschluss des Studiums sind die Absolventen in der Lage, für Unternehmen die richtigen Verbindungen zu knüpfen und relevante Lösungen für echte Geschäftstransformationen zu bieten. Zu den Jobmöglichkeiten gehören Data Scientist, Business Analyst, Consultant, Cloud Engineer, AI Engineer, Software Engineer, Machine Learning Engineer, Product Owner und neue Rollen in allen Sektoren, die eine digitale Transformation durchlaufen.

Das durchschnittliche Gehalt nach dem Abschluss beträgt 75.300 Euro (einschließlich Bonus, ohne Trainees und Praktikanten). 88% der Studierenden, die eine Anstellung suchten, fanden innerhalb von 3 Monaten nach dem Abschluss einen Job.

Abschluss
Master of Science
Regelstudienzeit
4 Semester
ECTS
120
Gesamtkosten
ab 35.500 €
Studienform
Vollzeit
Standort
Frankfurt am Main

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Studiengänge

Data Science

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.

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