Kurzbeschreibung & Facts
Die Studienvariante Data Analytics ist Teil des Masterstudiengangs Informationsmanagement und Informationstechnologie an der Universität Hildesheim, Fachbereich 4: Mathematik, Naturwissenschaften, Wirtschaft & Informatik. Der Studiengang ist englischsprachig und interdisziplinär angelegt, wobei methodische Kernmodule der angewandten Informatik und Mathematik mit Anwendungsmodulen aus verschiedenen Bereichen kombiniert werden.
Ziel des Studiums ist die Ausbildung von Datenanalysten, die über ein tiefes methodisches und algorithmisches Wissen verfügen, um nicht nur bestehende Methoden anzuwenden, sondern auch neue Modelle und Methoden zu entwickeln. Die Studieninhalte umfassen Pflichtkurse wie Machine Learning, Modern Optimization Techniques, Programming Machine Learning, Big Data Analytics, Advanced Machine Learning, Data and Privacy Protection, Distributed Data Analytics und Planning and Optimal Control. Ergänzt werden diese durch methodische Spezialisierungen wie Advanced Case-Based Reasoning, Bayesian Networks, Computer Vision und Markov Chains sowie Anwendungsmodule aus den Bereichen Computer Science/Software Engineering and Media Systems, Business Administration and Information Systems, Information Retrieval and Information Science, Natural Language Processing, Environmental Sciences und Soft Skills.
Absolventen der Studienvariante Data Analytics qualifizieren sich für Berufsfelder wie Research Scientist in Data Analytics, Data Scientist, Big Data Engineer, Machine Learning Scientist und Business Intelligence Analyst.
Die Regelstudienzeit beträgt 4 Semester. Der Studiengang ist derzeit zulassungsbeschränkt, und die Bewerbung erfolgt direkt über den Fachbereich 4.
- Abschluss
- Master of Science
- Regelstudienzeit
- 4 Semester
- Studienform
- Vollzeit
- Standort
- Hildesheim
Das sagen die Studierenden
Der Studiengang Data Analytics an der Universität Hildesheim bietet insgesamt eine solide akademische Grundlage, vor allem wenn du dich regelmäßig mit dem Stoff auseinandersetzt und dein Bestes gibst. Allgemein wird empfohlen, bereits Kenntnisse in Programmierung und linearer Algebra mitzubringen, um den Einstieg zu erleichtern. Häufig wird betont, dass die Vereinbarkeit von Geldverdienen und Studieren Herausforderungen mit sich bringt. Dennoch wird der Studiengang von den Studierenden empfohlen, was auf eine positive Gesamterfahrung hindeutet. Im Gesamtbild ist der Studiengang eine gute Wahl für alle, die sich für Datenanalyse interessieren und bereit sind, sich intensiv mit den Inhalten zu beschäftigen.
Letzte Bewertungen
Nothing bad, just lots of beauty and cooperation
The program needs updating, but the university is beautiful and helpful, the students are friendly, the city is lovely, and the program itself isn't bad; it's good and helps you well in the fields of artificial intelligence and machine learning. I would definitely recommend it.
Students, university cooperation, and a large percentage of the faculty
The program needs to keep up with the latest 2026 updates, connect with companies, collaborate, and provide excellent training opportunities with companies and institutions.
In General courses are fine if you study regularly and put your highest effort. But earning money and studying at the same time makes everything complicated. It's always good to have prior knowledge about programming and linear algebra before diving into this program. I recommend this degree.
Empfehlungen
Standort der Universität Hildesheim
Universitätspl. 1, Hildesheim, Deutschland
ISCED Bereiche
Studiengänge
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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