Data Engineering and Analytics

Data Engineering and AnalyticsTechnische Universität München

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Kurzbeschreibung & Facts

Der Masterstudiengang Data Engineering and Analytics an der Technischen Universität München (TUM) vermittelt Kenntnisse und Fähigkeiten im Umgang mit großen Datenmengen. Der Studiengang ist interdisziplinär ausgerichtet und kombiniert Informatik mit Aspekten der Mathematik und Statistik.

Studieninhalte:

Data Analysis: Grundlagen des Verständnisses und der Modellierung von Daten und den zugrunde liegenden Beziehungen.

Data Engineering: Konstruktion von Systemen, die eine effiziente und skalierbare Datenverarbeitung ermöglichen.

Data Engineering and Analytics: Machine Learning, Business Analytics, Computer Vision und Scientific Visualization.

Berufliche Möglichkeiten:

Der Studiengang eröffnet vielfältige Karrieremöglichkeiten in den Bereichen Forschung, Beratung, IT-Sicherheit, Systemdesign und Data Science in der Industrie. Typische Jobprofile sind Data Analyst und Data Engineer.

Weitere Informationen:

Studienart:

Vollzeit

Regelstudienzeit:

4 Semester

ECTS-Punkte:

120

Studienort:

Garching

Studienbeginn:

Winter- und Sommersemester möglich

Erforderliche Sprachkenntnisse:

Englisch

Studiengebühren für internationale Studierende aus Drittstaaten:

6.000 Euro pro Semester

Semesterbeitrag:

zusätzlich zu entrichten

Abschluss: Master of Science

Regelstudienzeit: 4 Semester

ECTS: 120

Gesamtkosten: ab 6.000 €

Studienform: Vollzeit

Standort: Garching

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Studiengänge

Data Science Technische Wissenschaften

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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