Der Bachelorstudiengang Data Science an der Justus-Liebig-Universität Gießen (JLU) ist ein sechssemestriger Studiengang, der zum Wintersemester 2020/21 eingeführt wurde. Ziel des Studiengangs ist es, Studierende zu qualifizieren, die in der Lage sind, große Datenmengen zu analysieren und daraus nützliche Informationen zu gewinnen. Data Science ist in vielen Bereichen der heutigen Gesellschaft von Bedeutung, darunter Naturwissenschaften, Lebenswissenschaften, Geisteswissenschaften, Wirtschaft, Industrie und Logistik.
Im Studium werden Kenntnisse in den Bereichen Programmierung (Python, C++, R), Mathematik (Algebra, Statistik), Modellierung, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, Datenbanksysteme sowie ethische und rechtliche Grundlagen im Umgang mit Daten vermittelt. Die Studierenden erhalten Einblicke in verschiedene Anwendungsbereiche der Data Science durch eine Vorlesungsreihe und weitere Angebote. Die Studierenden können das Thema ihrer Bachelorarbeit aus den verschiedenen Instituten der JLU wählen, die sich mit Data Science beschäftigen.
Das Studium umfasst 180 Credit Points (CP), davon 129 CP im Pflichtbereich, 27 CP in Wahlpflichtfächern, 12 CP im Studienprojekt und 12 CP in der Bachelorarbeit. Im ersten Studienjahr werden die Grundlagen in Mathematik, Informatik und Programmierung gelegt. Diese werden in den folgenden Semestern vertieft und durch Module mit Bezug zu Data Science ergänzt. Im dritten Semester findet eine Vorlesungsreihe statt, in der sich Arbeitsgruppen der Universität vorstellen, die im Bereich Data Science tätig sind und Wahlpflichtmodule, Studienprojekte und Bachelorarbeiten anbieten.
Im Wahlpflichtbereich können Studierende Kurse aus verschiedenen Fachbereichen wählen, darunter Rechtswissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, Archäologie, Mathematik, Physik, Psychologie, Geographie, Medizin und Chemie.
Absolventen des Studiengangs können beispielsweise in den folgenden Bereichen tätig werden: Medizin (Genanalyse, Tumorentdeckung, Pandemiesimulation), Naturwissenschaften (Teilchenphysik, Klimamodellierung, neue Materialien), Soziologie (Social Media, soziale Dynamiken), Finanzsektor (algorithmischer Handel, Kreditanalyse, Betrugserkennung), Linguistik (Spracherkennung, Textgenerierung, Stimmungsanalyse), Online-Handel (Käuferprofile, Produktempfehlungen, Marktanalyse), Industrie (Prozessoptimierung, Produktentwicklung) und Logistik (Warenkreisläufe, Verkehrsplanung).
