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Studieninhalte

 
Der neue Masterstudiengang M.Sc. Data Science richtet sich primär an Absolventen grundlegender Studiengänge im Bereich der Informatik oder Wirtschaftsinformatik sowie Mathematik oder Wirtschaftsmathematik, aber auch Betriebswirtschaftslehre mit einschlägiger IT-Zusatzqualifikation.
Das Curriculum des Studiengang wurde in Abstimmung mit Vertretern aus der beruflichen Praxis erarbeitet, so dass Ihnen als Studierenden eine praxisgerechte und effektive Ausbildung ermöglicht wird. Dabei werden Ihnen gezielt die Kenntnisse, Methoden und Tools vermittelt die Sie im Unternehmensumfeld benötigen.
 
Die Studierenden setzen Sie sich u.a. mit folgendenen Themengebieten auseinander:
  • Grundlagen der Programmierung in einem Big Data-Umfeld
  • Mathematische und statistische Grundlagen in einem Big Data-Umfeld
  • Erlernen von verschiedenen Big Data-Tools (z.B. Hadoop, InMemory- und ColumnStore-Datenbanken, NoSQL, Map Reduce)

 

 
 

Die Module des Studiengang Data Science 

Der Studiengang Data Science besteht aus 16 Modulen die in 3 Richtungen Business Information, Data Analytics und Data Management eingeteilt werden. Jedes Modul schließt mit einer schriftlichen Prüfung oder einem äquivalenten Leistungsnachweis ab. Für den Erwerb des Titel Master of Science mit dem Zusatz Data Science müssen Sie 120 ECTS-Leistungspunkte erwerben.

 


Modulübersicht

In der Modulübersicht können Sie sich einen Überblick über die Inhalte im Studienverlauf informieren.

Modulübersicht 1. Semester
Modul 10100 ​| ​Programming for Data Science
Modul 10200 ​| ​Mathematical Foundations for Data Science
Modul 10300 ​| ​Data Mining
​Modul 10400 ​| ​Business Intelligence & Warehouse

 

Modulübersicht 2. Semester
Modul 20100 ​| Databases für Big Data
Modul 20200 ​| Web Data Integration
Modul 20300 ​| Large Scale Data Analysis & Parallelization
​Modul 20400 ​| Decision Support

 

Modulübersicht 3. Semester
Modul 30100 ​| Optimization Techniques for Data Analysis
Modul 30200 ​| Machine Learning
Modul 30300 ​| Text Mining
​Modul 30400 ​| Business Process and Big Data Use Cases

 

Modulübersicht 4. Semester
Modul 40100 ​| Kompaktseminar (Summer School)
Modul 40200 ​| Seminar Paper

 

Modulübersicht 5. Semester
Modul 50100 ​| In-Memory Databases
Modul 50200 ​| Web Mining
Modul 50300 ​| Sematic Web Technologies
​Modul 50400 ​| Data Privacy & Data Compliance

 

Modulübersicht 6. Semester
Modul 61000 ​| ​Master Thesis

 

Sie finden das Modulhandbuch in den Dokumenten.

 
 
 
 
Ihr Ansprechpartner:
Studiendekan
Prof. Dr. Eppler
Telefon: +49 (0)7571 / 732-9173
@: eppler@hs-albsig.de

​Studiengangmanagement
Andreas Nolle
Telefon: +49 (0)7571 / 732–9134
@: datascience@hs-albsig.de