Data Science (B.Sc.)
Data Science (B.Sc.)
Das Bachelorstudium Data Science ist ein interdisziplinäres Studienprogramm, das sich mit der Modellierung, Verarbeitung und Analyse von Daten beschäftigt. Dabei werden moderne Methoden aus der Mathematik, Informatik und Statistik verwendet, um aus großen Datenmengen relevante Informationen zu gewinnen.
- Abschluss
- Bachelor of Science
- Regelstudienzeit
- 6
- Studienbeginn
- Wintersemester
- Studienort
- Erlangen
- Größe
- 50-150
- Fächergruppe
- Mathematik, Naturwissenschaften
- Besondere Studienformen
- 1-Fach-Bachelor
- Unterrichtssprache
- vollständig auf Deutsch
- Zugang
- zulassungsfrei
- Schlagwörter
- Analyse, Computer, Digitale Bildung, Digitalisierung, Informatik, Informationstechnologie, Künstliche Intelligenz, Mathematik, Technologie
Worum geht es im Studiengang?
Wir leben im Zeitalter der Digitalisierung mit all ihren Vorzügen, aber auch eigenen Problemen. Wir verteidigen mit Herzblut unsere Meinung in sozialen Medien, bewerten die Urlaubsfotos unserer Mitmenschen, und konsumieren digitale Inhalte über den Streaming Dienst unseres Vertrauens. Hierbei hinterlassen wir einen deutlichen digitalen Fußabdruck in Form von Daten. Man schätzt, dass die gesamte Menschheit aktuell eine Datenmenge von mehreren Zettabyte (das ist eine Eins mit 21 Nullen!) pro Jahr generiert. Nicht jedes Bit und jeder Klick sind relevant, doch lassen sich basierend auf der gesammelten Menge unserer persönlichen Daten technologische Wunder vollbringen, die aber gleichzeitig auch Fragen aufwerfen:
- Woher weiß Google, was ich gleich suchen möchte?
- Warum landen in meinem Amazon Warenkorb immer mehr Artikel als ich ursprünglich kaufen wollte?
- Wie kann Spotify meinen Musikgeschmack so gut abschätzen?
- Warum verbreiten sich Fake News häufig schneller als die Wahrheit?
- Wie kann man mit Deep Learning einem Computer beibringen, den Weltmeister in Go zu schlagen?
Vor einigen Jahren war “Big Data” noch in aller Munde. Der Wert von Daten wurde mit dem von Gold aufgewogen und der anfängliche Hype löste eine wahre Goldschürfer-Stimmung in der Technologiebranche aus.
Heutzutage geht es gar nicht mehr darum, möglichst viele Daten zu sammeln, sondern vielmehr darum, diese Daten auf geschickte Weite zu analysieren und die richtigen Schlüsse daraus zu ziehen. Aus “Big Data” wurde schnell der Begriff “Smart Data”. Und genau hier setzt der neu gegründete Studiengang “Data Science” an der FAU an:
Er stellt eine Schlüsseldisziplin für das digitale Zeitalter an der Schnittstelle zwischen Mathematik und Informatik und weiteren Fachgebieten wie den Natur-, Ingenieur-, Wirtschafts-, und Informationswissenschaften dar. Das Ziel dieses Bachelorstudiengangs ist eine solide Grundlagen- und Aufbauausbildung sowohl in der Mathematik als auch in der Informatik mit starkem Fokus auf die Anforderungen zukünftiger Data Scientists. Zusätzlich wird ein Anwendungsfach belegt, in dem man sein erworbenes Wissen unter Beweis stellen kann, wie z.B. Physik, Wirtschaftsinformatik, Biologie oder Medizintechnik.
Während deines Studiums lernen Sie:
- wie man strukturierte und unstrukturierte Datenquellen kategorisiert und abstrahiert.
- welche mathematischen Methoden zur Modellierung und Analyse von Daten eingesetzt werden können.
- wie sich aus Daten Vorhersagen für die Zukunft berechnen lassen.
- welche Konsequenzen sich daraus für die Entscheidungsfindung ergeben.
- wie man große Datenmengen effizient speichert und verwaltet.
- wie Daten für das Training von künstlicher Intelligenz genutzt werden können.
Die Regelstudienzeit für den Bachelorstudiengang beträgt sechs Semester, wobei ein Semester im zweiten oder dritten Studienjahr speziell für die Möglichkeit eines Auslandssemesters vorgesehen ist, wie z.B. ein ERASMUS Semester an einer anderen europäischen Universität.
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Der Bachelorstudiengang “Data Science” lässt sich in folgende aufeinander aufbauende Stufen gliedern:
- 1.-2. Semester: Grundlagen
Im ersten Jahr lernen Sie Grundlagen in Analysis, Linearer Algebra, Algorithmen und Datenstrukturen, Modellierung, und Programmierung. - 3.-4. Semester: Aufbau
Im zweiten Jahr bauen Sie auf den erlernten Grundlagen auf und lernen viele wichtige mathematische Werkzeuge aus den Bereichen Numerik, Optimierung und Stochastik kennen. Gleichzeitig beschäftigen Sie sich mit Logik, Informationsvisualisierung, und Wissensextraktion aus Datenbanken. - 5.-6. Semester: Vertiefung und Anwendung
Im dritten Studienjahr hören Sie frei wählbare vertiefende Vorlesungen innerhalb der Mathematik und Informatik, welche speziell zum Studiengang “Data Science” passen. Mögliche Vertiefungsbereiche sind Statistische Datenanalyse, Datenorientierte Optimierung, Mathematische Theorie von Data Science, Wissensrepräsentation, Künstliche Intelligenz, sowie Simulation und Numerik, Hierbei können Sie den Schwerpunkt selbst an Ihre Interessen anpassen, d.h., sich mehr auf Theorie oder Praxis fokussieren. Zeitgleich wenden Sie ihr in den ersten beiden Jahren erworbenes Wissen in Vorlesungen Ihres Anwendungsfachs an. - 6. Semester: Bachelorarbeit
Im sechsten Semester schreiben Sie Ihre Bachelor-Arbeit in dem von Ihnen gewählten Vertiefungsbereich.
Parallel zu den oben genannten Studienphasen belegen Sie kontinuierlich Vorlesungen aus dem Kernbereich “Data Science”, wie zum Beispiel mathematische Datenanalyse und Modellierung, maschinelles Lernen oder fortgeschrittenes Design und Programmierung.
- 1.-2. Semester: Grundlagen
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Während des Bachelor-Studiums lernen Sie wichtige Teilgebiete der Mathematik und Informatik, sowie Kernthemen im Bereich Data Science kennen. Damit schulen Sie besonders Ihr analytisches Denkvermögen und lernen komplexe Zusammenhänge zu abstrahieren und strukturieren. Für Ihren späteren Beruf erwerben Sie so die Fähigkeit, ständig wechselnde Problemstellungen zu bewältigen.
Die Ausbildung in Data Science erfolgt zu gleichen Teilen in den Bereichen Mathematik und Informatik, wobei Sie im Laufe des Studiums einen Schwerpunkt selbst festlegen können. Zusätzlich wählen Sie ein Anwendungsfach in dem Sie Ihr erworbenes Wissen praxisnah vertiefen können.
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Falls Sie noch an der Wahl des Studiengangs “Data Science” zweifeln, lesen Sie sich die folgenden Aussagen durch und überlegen, ob sie auf Sie zutreffen.
- Als Digital Native liegt Ihnen das Thema “Digitalisierung” am Herzen und Sie haben Interesse an aktueller, Daten-getriebener Technik.
- Sie haben ein breites Interessenfeld und fühlen sich motiviert durch viele unterschiedliche Herausforderungen.
- Mathematik macht Ihnen keine Angst, sondern bereitet Ihnen Freude. Sie mögen es, präzise zu arbeiten, Ideen zu formalisieren und belastbare Ergebnisse zu produzieren.
- Die Fähigkeit komplexe Zusammenhänge zu verstehen und auf das Wesentliche zu abstrahieren, gehört neben einem unstillbaren Wissensdurst zu einer Ihrer Kernkompetenzen.
- Sie haben ein starkes Interesse daran zu verstehen, wie sich menschliches Verhalten in Form von mathematischen Modellen erfassen und sogar vorhersagen lässt.
- Sie wollten schon immer mal richtig Programmieren lernen.
- Sie interessiert, wie die zu Grunde liegenden mathematischen und informatischen Verfahren funktionieren.
Wenn diese Punkte zu Ihnen passen, treffen Sie mit dem Studiengang “Data Science” garantiert die richtige Wahl.
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Die FAU Erlangen-Nürnberg bietet einzigartige Voraussetzungen für den Studiengang “Data Science”. Durch die starke inhaltliche Vernetzung der Departments Mathematik und Informatik und die räumliche Entfernung von gerade mal zwei Gehminuten ist ein großes Angebot an informatisch-mathematischen Themen vorhanden, die beide zentral im Studiengang gelehrt werden. Durch die große Fächervielfalt der FAU kannst du aus vielen verschiedenen Fachbereichen dein Anwendungsfach wählen. Dies hilft dir deine ganz individuelle Spezialisierung im Studium zu finden, die dich besonders interessiert und dir Spaß macht.
Außerdem schafft die Metropolregion Nürnberg durch ihr industrielles Umfeld ideale Bedingungen für ein nachhaltiges und anwendungsorientiertes Studium. Und vielleicht lernst du im Studium bereits deinen zukünftigen Arbeitgeber kennen, wie zum Beispiel Siemens, Schaeffler oder adidas.
Alternativ kannst du anschließend direkt den Master-Studiengang Data Science oder andere Mathematik- und Informatiknahe Master-Studiengänge an der FAU Erlangen-Nürnberg belegen. -
Mit einem Bachelorabschluss als Data Scientist eröffnen sich Ihnen viele spannende Arbeitsfelder in denen Sie Ihr Wissen gewinnbringend einbringen können. Sie arbeiten direkt an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. Hier sind einige beispielhafte Wirtschaftszweige mit potentiellen Arbeitgebern aufgelistet:
- Technologiebranche (z.B. Google, Facebook, Microsoft, IBM, SAP, Siemens, etc.)
- Beratungsbranche (z.B. McKinsey, Ernst & Young, Deloitte, etc.)
- Biomedizinische Forschungsunternehmen (z.B. AstraZeneca, Roche, Novartis, Bayer, etc.)
- Logistikbranche (Deutsche Post, UPS, DB Mobility Logistics, etc.)
- Energiebranche (E.ON, RWE, EDF, etc.)
- Finanz- und Versicherungsbranche (Deutsche Bank, Allianz, Münchener Rück, etc.)
Durch die hohe Nachfrage an Absolvierenden im Bereich “Data Science” – es fehlen geschätzt über 100.000 Experten für Data Science alleine in Deutschland – können Berufsanfänger mit einem relativ hohen Einstiegsgehalt rechnen.
Natürlich muss mit einem Bachelorabschluss noch nicht Schluss sein mit dem Lernen. Sie können einen Abschluss als Master of Science (M.Sc.) im Bereich “Data Science” an verschiedenen europäischen Universitäten erwerben oder ganz einfach den passenden Master-Studiengang an der FAU Erlangen-Nürnberg belegen.
Anschließend können Sie Ihr Verständnis von Datenmodellierung und -analyse im Rahmen einer Promotion weiter vertiefen und damit sogar den aktuellen Stand der Forschung vorantreiben, welche den Umgang mit der Ressource “Daten” für die kommenden Jahrzehnte entscheidend prägen wird.
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- Vor Beginn des ersten Semesters findet ein freiwilliger Vorkurs statt, der Ihnen den Einstieg in das Studium erleichtern soll.
- Nach dem zweiten Semester legen Sie eine Grundlagenprüfung ab, die Ihr Verständnis der Analysis, linearen Algebra oder des Nebenfachs dokumentiert. Dies ist eine verlässliche Rückmeldung, ob Mathematik für Sie die richtige Wahl ist.
Orientierungswoche
In der Woche vor Vorlesungsbeginn bieten die Departments Mathematik, Data Science und Physik zusammen mit der FSI eine Orientierungswoche an, die sich an alle Studienanfänger*innen folgender Studiengänge richtet:
– Bachelor Mathematik
– Bachelor Wirtschaftsmathematik
– Bachelor Technomathematik
– Gymnasiallehramt Mathe
– Bachelor Data Science
– Bachelor Physik
– Gymnasiallehramt Physik
Die Veranstaltung ist freiwillig, eine Teilnahme wird aber stark empfohlen.
Genauere Informationen finden Sie einige Wochen vorher auf folgender Webseite: https://mp.fsi.fau.de/index.php/ersti-infos/orientierungswoche
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- Zugangsvoraussetzungen (1. Semester)
- zulassungsfrei
- Bewerbungsfrist Wintersemester
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30.09.
Sprachkenntnisse
- Deutschkenntnisse für internationale Studierende
- Deutschkenntnisse erforderlich
- Allgemeine Sprachkenntnisse
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Für die Immatrikulation in den Studiengang B.Sc. Data Science sind grundsätzlich sehr gute Deutschkenntnisse erforderlich. Genauere Informationen zu den akzeptierten Sprachnachweisen internationaler Studierender finden sich unter https://www.fau.de/education/international/aus-dem-ausland-an-die-fau/bewerbung-und-einschreibung-fuer-internationale-bewerberinnen-und-bewerber/deutschkenntnisse-und-sprachzertifikate/.
- Details und Anmerkungen
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Die Bewerbungsfrist für das Wintersemester für internationale Bewerberinnen und Bewerber ist der 15. Juli.
Die Bewerbung erfolgt über das Campusmanagement-Portal campo.fau.de.
Neben der Allgemeinen Hochschulreife (Abitur) existieren noch weitere Zugangsmöglichkeiten zum Studium an der FAU.
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