Studieninhalte

Bachelor Studiengang Data Science and Business Analytics

Data Science ist eine neue akademische Disziplin, die neben statistischen und technischen Fähigkeiten auch Praxis- und Anwendungswissen in einem wählbaren Fachbereich vermittelt. Ergänzt wird dieses Wissen durch Inhalte aus den Bereichen Wirtschaft, Recht und Ethik, um eine breite, interdisziplinäre Ausbildung zu gewährleisten.

Grundstudium (1. und 2. Semester)

  • Data Science: vermittelt die Fähigkeiten der Datenanalyse, des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Studierende lernen Daten zu sammeln, aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren.
  • Informatik: befasst sich mit der Informationsverarbeitung, -übertragung und -speicherung. Wichtige Themen des Schwerpunkts sind Grundlagen der Programmierung, Big-Data-Technologien und Business Intelligence.
  • Wirtschaft und Recht: befasst sich mit wirtschaftlichen Grundlagen sowie rechtlichen und ethischen Fragestellungen.

Vertiefungsstudium (ab 4. Semester)

Wahlmodul: Da Datenspezialistinnen und -spezialisten ihre Analysen immer in einem bestimmten Kontext durchführen, ermöglicht das Studium eine Spezialisierung in einem wählbaren Anwendungsgebiet (z. B.: Marketing, Gesundheit, Medien, Sicherheit, Produktion)*. Dabei werden wichtige Grundlagen des Fachbereichs vermittelt und ein Grundverständnis häufiger Problemstellungen geschaffen. 

* Fachbereiche werden im dritten Semester vorgestellt und können frei gewählt werden. Sie werden nach Bedarf der Studierenden angeboten und kommen ab einer TeilnehmerInnenzahl von fünf Personen zustande.

Berufspraktikum (4. und 6. Semester)

Die Berufspraktika sind im 4. (fünf Wochen) und 6. Semester (zehn Wochen) zu absolvieren. Dabei kontaktieren die Studierenden eigenständig favorisierte Unternehmen. Dazu steht ihnen das umfangreiche Partnernetzwerk des Studienganges zur Verfügung.

Auslandssemester oder European Project Semester (5. Semester)

Ein wichtiger Bestandteil des Studiums bildet das internationale und interdisziplinäre Projektsemester. Das englischsprachige Semester soll sicherstellen, dass Erfahrungen im Umgang mit internationalen Teams von allen Studierenden, unabhängig von Auslandsaufenthalten gemacht werden. Dabei ist das Ziel, Gruppen (mit einer Gruppengröße von drei bis sechs Studierenden) mit internationaler und interdisziplinärer Zusammensetzung zu bilden, um eine interdisziplinäre Problemstellung innerhalb des Projekts zu lösen. Das internationale Projektsemester kann auch im Ausland an einer Partneruniversität absolviert werden.

Grafik Studieninhalte Data Science and Business Analytics

Praxisnahe Ausbildung

Innovative Lehrmethoden

Beispiele für den Einsatz von Data Science

Big Data

Data Science

Artificial Intelligence

Internet of Things

Warum Data Science?

Ein menschlicher Blick 

Trotz der vielen vollautomatischen Erhebungsmöglichkeiten durch Künstliche Intelligenz oder Deep Learning, bleibt die wichtigste Aufgabe oftmals dem Menschen überlassen. Zwar können durch eine KI möglicherweise Muster erkannt werden, aber nicht unbedingt Ursache und Wirkung. Wenn man jedoch wissen will, warum die gefundenen Muster auftreten, ist es die Aufgabe des Data Scientist, Wirkungszusammenhänge nachvollziehbar zu erklären.

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