Studiengänge
Studiengang Details

M.Sc. Data Science

Fact sheet

Abschluss
Master, Master of Science (M.Sc.)

Unterrichtssprache
Deutsch, teilweise Englisch

Fachrichtung
Big Data, Business Analytics, Data Science, Datenanalyse, Digital Business, Informatik, Information Technology and Business, IT, Programmierung, Wirtschaftsinformatik

Schwerpunkte
Big Data, Business Statistics, Data Analysis, Data Science, Datenstrukturen, Digital Business Transformation, Digital Technologies, Digital Transformation & Data Science, Digitalisierung, Informatik, Informationstechnologie / IT, Programmierung, Statistik, Wirtschaftsinformatik

Studienart
Berufsbegleitendes Studium, Teilzeit Studium

Kontakt

Ansprechpartner
Maria Kruse
Studiengangskoordinatorin
Anschrift
Leuphana Universität Lüneburg
Professional School
Master Data Science
Universitätsallee 1
21335 Lüneburg
bild-rechtsIn Zeiten voranschreitender Digitalisierung werden täglich große Mengen an komplexen Daten über unterschiedliche Vorgänge in Organisationen und unserem Leben generiert. Der Wunsch, auf Grundlage dieser Daten abgeleitete Entscheidungen zu treffen, stellt neue Herausforderungen an die Verarbeitung und Auswertung dieser Daten. Mit dem berufsbegleitenden Masterstudiengang Data Science erwerben Sie die methodischen Grundlagen und Fähigkeiten, um das Potenzial dieser Daten auszuschöpfen und gewinnbringend in Organisationen einzusetzen. In drei Studiensemestern vertiefen Sie Ihre Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse und lernen, unter Einsatz von modernen IT-Infrastrukturen große und komplexe Datenbestände mit fortgeschrittenen und aktuellen Methoden der Datenanalyse und des maschinellen Lernens - wie zum Beispiel tiefen neuronalen Netzwerken oder probabilistischen graphischen Modellen - zu verarbeiten und zu analysieren.

Die Studierenden belegen in den 3 Studiensemestern insgesamt 5 Fachmodule sowie pro Semester ein Transfermodul, mit dem das erworbene Wissen in einen anwendungsorientierten Kontext gesetzt werden soll. Ein Komplementärmodul lenkt den Blick auf übergreifende Themen wie Kommunikation und Führungsverhalten.

Themen der Fachmodule sind Mathematik, Statistik, Maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netzwerke, Datenbanken und Information Retrieval. Die Transfermodule widmen sich Data Economy, der Analyse großer Datenmengen sowie ethischen und rechtlichen Aspekten der Datenanalyse.

Schwerpunkte

Big Data, Business Statistics, Data Analysis, Data Science, Datenstrukturen, Digital Business Transformation, Digital Transformation and Data Science, Digital Technologies, Digitalisierung, Informatik, Informationstechnologie/IT, Programmierung, Statistik, Wirtschaftsinformatik

Akkreditierung

Voraussetzungen / Zulassung

bild-rechts
  • Bachelorabschluss
  • 1 Jahr einschlägige Berufserfahrung nach dem ersten Hochschulabschluss
  • Fachkenntnisse in Statistik und Informatik im Umfang von 10 ECTS (falls nicht nachweisbar, kann diese Voraussetzung durch das Belegen der Weiterbildung Data Analytics erfüllt werden)
  • Ausreichende Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Wichtige Termine


Alle Informationen zu den Bewerbungsfristen finden Sie hier.

Kosten und Gebühren


Informationen zu den Kosten und Finanzierungsmöglichkeiten des Studiums finden Sie hier.

Förderungen

www.leuphana.de/ps-finanzierung

Dauer des Studiums

3 Semester berufsbegleitend

Karriere Perspektiven

Absolvent*innen des Master Data Science eröffnen sich vielfältige Karrierechancen als Datenspezialist*in. Mögliche Jobprofile sind Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning Engineer oder Business Analyst.

Teilnehmer

25 Studienplätze pro Jahrgang verfügbar

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