Social and Economic Data Science
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Kurzbeschreibung & Facts

Der interdisziplinäre Masterstudiengang in Social and Economic Data Science vermittelt die Kenntnisse und Fähigkeiten, die erforderlich sind, um vielfältige Datenquellen zu sammeln, zu verwalten und zu analysieren, die aus Verwaltungsprozessen, Netzwerkprotokollen, sozialen Medien, Umfragen oder Experimenten stammen. Der Studiengang legt großen Wert auf grundlegende Fragen wie Probleme der Messung, Repräsentation und kausalen Inferenz, die in der aktuellen Big-Data-Analyse oft übersehen werden.

Der MSc in Social and Economic Data Science richtet sich an Studierende mit einem BA-Abschluss in den Verhaltens- und Sozialwissenschaften und einem nachgewiesenen Interesse an quantitativen und computergestützten Methoden. Die modulare Struktur des Programms umfasst die methodischen, mathematischen, computergestützten und statistischen Grundlagen der Data Science, fortgeschrittene computergestützte und statistische Methoden, Programmierung und Skripting sowie Anwendungen auf Fragen von entscheidendem Interesse in Wirtschaft, Politikwissenschaft, Psychologie und Soziologie. Die beteiligten Fachbereiche bieten zahlreiche Möglichkeiten für Studierendenaustausch, Praktika und Kooperationen mit laufenden Forschungsprojekten. Die breite methodische und inhaltliche Ausrichtung des Programms bereitet die Studierenden auf einen schnell wachsenden Arbeitsmarkt für Datenwissenschaftler in Industrie, Regierung, NGOs und Wissenschaft vor.

Die erworbenen Fähigkeiten ermöglichen es den Absolventen, für Meinungsforschungsinstitute und Marktforschungsinstitute, im Online-Marketing, als politische Berater oder Consultants zu arbeiten. Einige Absolventen haben sich für eine Promotion entschieden, während andere Positionen bei Start-ups sowie internationalen Unternehmen gefunden haben.

Um sicherzustellen, dass alle Studierenden die gleichen akademischen Standards erfüllen, besuchen sie im ersten und zweiten Semester grundlegende Kurse außerhalb ihres ursprünglichen Studienfachs. Studierende im zweiten Studienjahr belegen fortgeschrittene Module aus den Masterstudiengängen der beteiligten Fachbereiche (Fachbereich Wirtschaftswissenschaften, Fachbereich Politik und Verwaltung, Fachbereich Informatik, Fachbereich Soziologie, Fachbereich Mathematik und Statistik, Fachbereich Psychologie). Ein Datenanalyseprojekt, das in Form eines Praktikums erfolgen kann, dient der Entwicklung praktischer Fähigkeiten. Die Masterarbeit ist dann im gewählten Fachgebiet des Studenten zu verfassen.

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

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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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