Der konsekutive Masterstudiengang Statistics and Data Science vermittelt fortgeschrittene Methoden zur korrekten Datenerhebung, zur Gewinnung zuverlässiger Informationen aus Daten und zur Ableitung wissenschaftlich fundierter Schlussfolgerungen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Fähigkeit, selbstständig leistungsfähige Methoden zu entwickeln, die präzise auf komplexe inhaltliche Fragestellungen zugeschnitten sind. Einerseits werden vertiefte Methoden der statistischen Inferenz, des maschinellen Lernens und der statistischen Modellierung gelehrt, andererseits werden interdisziplinäre Kommunikationsfähigkeiten vermittelt, insbesondere um in der Lage zu sein, inhaltliche Fragen angemessen zu formalisieren und die Analyseergebnisse entsprechend für die praktische Beratung in Wissenschaft, Verwaltung und Wirtschaft aufzubereiten. Die Studierenden spezialisieren sich auf eines der Gebiete "Machine Learning", "Biostatistics", "Statistics and Data Science in the Social Sciences", "Econometrics" und "Modeling Methodology", wo sie in die aktuelle methodische Forschung eingeführt werden.
Absolventen des Programms haben ausgezeichnete Berufsaussichten, da Daten einer der wichtigsten Rohstoffe des 21. Jahrhunderts sind und Experten für die Gewinnung von Wissen aus komplexen Datensätzen stark gefragt sind. Die Absolventen arbeiten in allen empirischen Bereichen der Wirtschaft, von der industriellen Pharmaforschung über die professionelle Markt- und Meinungsforschung bis hin zu Banken und Versicherungen, in der Verwaltung und in Behörden, einschließlich der amtlichen Statistik, sowie in der inner- und außeruniversitären Forschung, einschließlich großer Institutionen wie dem Helmholtz-Zentrum, dem Institut für Arbeitsmarktforschung, der Bundesagentur für Arbeit oder verschiedenen Leibniz-Instituten.
Der Studiengang umfasst fünf Pflicht- und 56 Wahlpflichtmodule. Folgende fünf Pflichtmodule müssen absolviert werden:
Modul P 5 beinhaltet die Masterarbeit (28 ECTS-Punkte) und die Disputation (2 ECTS-Punkte). Es müssen 56 Wahlpflichtmodule absolviert werden, wobei genau eines aus den Wahlpflichtbereichen "Machine Learning", "Biostatistics", "Social Statistics and Data Science", "Econometrics" und "Methodology and Modelling" gewählt werden muss.