Data Science
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Kurzbeschreibung & Facts

Der Masterstudiengang Data Science an der LMU München ist ein auslaufendes, interdisziplinäres Programm, das gemeinsam vom Department of Statistics und dem Institute for Informatics durchgeführt wird. Es gehört zum Elitenetzwerk Bayern. Eine Bewerbung für das WiSe 2025/26 und folgende Jahre ist nicht mehr möglich. Alternative: https://www.lmu.de/de/studium/studienangebot/alle-studienfaecher-und-studiengaenge/statistics-and-data-science-master-hauptfach-18752.html .

Das Studium vermittelt statistische und computergestützte Methoden zur Sammlung, Verwaltung und Analyse großer und komplexer Datensätze. Studenten lernen, wie man Wissen und Informationen aus diesen Daten extrahiert. Der Studiengang umfasst auch Kurse zu Datensicherheit, Datenschutz und Datenethik. In den Praxismodulen bearbeiten die Studierenden reale Probleme in Zusammenarbeit mit Industriepartnern. Weitere Highlights sind Summer Schools und Focused Tutorials.

Absolventen sind gut auf eine Karriere als Data Scientist im privaten oder öffentlichen Sektor vorbereitet, beispielsweise in den Bereichen angewandte Wirtschaftswissenschaften, Politikwissenschaft, Soziologie, Bildung, Medizin, Public Policy und Medienforschung. Es besteht auch die Möglichkeit zur Promotion in verschiedenen akademischen Disziplinen, die quantitative Analysen erfordern.

Bewerber benötigen Kenntnisse in datenbasierter Modellierung (z.B. Statistik, Data Mining, Wahrscheinlichkeitstheorie, Machine Learning im Umfang von mindestens 30 ECTS) und in Computational Methods (z.B. Informatik, datenbankorientierte Methoden, Computational Statistics, Optimierungsverfahren im Umfang von mindestens 30 ECTS).

Abschluss
Master of Science
Regelstudienzeit
4 Semester
ECTS
120
Studienform
Vollzeit
Standort
München

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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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