Master in Informatik: Angewandte Datenwissenschaft
Malmö University
Schlüsselinformation
Campus-Standort
Malmö, Schweden
Sprachen
Englisch
Studienformat
Auf dem Campus
Dauer
2 Jahre
Tempo
Vollzeit
Studiengebühren
SEK 300.000 / per course *
Bewerbungsschluss
Infos anfordern
frühestes Startdatum
02 Sep 2024
* volle Studiengebühr
Einführung
Wir leben in einer Zeit des immensen digitalen Wandels. Zum Nutzen der Gesellschaft, der Wissenschaft und der Unternehmen müssen wir die richtigen Werkzeuge entwickeln, um den vollen Wert aus der ständig wachsenden Menge digitaler Daten zu ziehen. Dieser interdisziplinäre zweijährige Masterstudiengang vermittelt Ihnen ein Verständnis für die modernsten Methoden und Algorithmen der Datenwissenschaft durch praktische Erfahrungen mit den neuesten Tools und Systemen der Branche. Nach Ihrem Abschluss sind Sie qualifiziert, in einer Reihe von Positionen in datenzentrierten Projekten zu arbeiten und ein Doktoratsstudium in Datenwissenschaft zu absolvieren.
Data Science ist ein aufstrebendes und multidisziplinäres Gebiet, das Kenntnisse und Fähigkeiten in Fächern wie Informatik, Mathematik und Kommunikationstechnologien erfordert. Während dieses Programms erhalten Sie ein umfassendes Verständnis der grundlegenden Aspekte der Datenmodellierung, der Berechnungstechniken und der statistischen Analyse. Sie wenden diese Fähigkeiten auf reale Probleme an und erstellen ein Portfolio von Projekten, die Lösungen für aktuelle geschäftliche und gesellschaftliche Herausforderungen aufzeigen. Sie haben die Möglichkeit, originelle und innovative Forschungen in Zusammenarbeit mit Industriepartnern und Wissenschaftlern während des Abschlusskurses und der Abschlussarbeit durchzuführen.
Das Programm ist in einem internationalen Forschungsumfeld am Fachbereich Informatik und Medientechnik angesiedelt. Zu den Lehrkräften gehören Experten für künstliche Intelligenz, Datenverarbeitung und -analyse, Softwareentwicklung für Big Data und Cloud-Architekturen, moderne Software-Methoden und Datenvisualisierung.
Admissions
Lehrplan
Organisation
Das Programm vertieft die Kenntnisse und Fähigkeiten der Studierenden in Informatik und Forschungsmethoden im Bereich Data Science – einem aufstrebenden interdisziplinären Fach an der Grenze zwischen Informatik, Mathematik und Kommunikation. Die Studierenden werden Methoden und Algorithmen studieren und anwenden, die von Datenanalysten und Ingenieuren verwendet werden, die an der Spitze der Forschung arbeiten.
Das Programm deckt den gesamten Datenmanagementprozess von der Datenerfassung über die Datenverarbeitung und -analyse bis hin zur Visualisierung und Berichterstattung der Ergebnisse ab. Die Studierenden nutzen Techniken aus verschiedenen Bereichen wie angewandte Mathematik und Statistik, maschinelles Lernen und Cloud-Dienste für große Datensätze. Sie werden ihr Wissen in die Praxis umsetzen, indem sie reale, datenwissenschaftliche Probleme und Herausforderungen angehen, die sowohl im privaten Sektor als auch in der Gesellschaft insgesamt auftreten. Auf diese Weise werden die Studierenden ein Repertoire an Werkzeugen und Systemen aufbauen und die Fähigkeit entwickeln, zu bestimmen, wie diese zur Lösung spezifischer Probleme eingesetzt werden können.
Programmergebnis
Wissen und Verstehen
Um ein Masterstudium in Informatik abzuschließen, muss der Student:
- Demonstrieren Sie Kenntnisse und Verständnis der Informatik und beziehen Sie dabei umfassende Fachkenntnisse sowie umfangreiche Fachkenntnisse in bestimmten Aspekten des Fachgebiets ein.
- Vertiefte Einblicke in einschlägige Forschungs- und Entwicklungsarbeiten; und
- Demonstrieren Sie fundierte Kenntnisse der Methoden der Informatik
Kompetenzen und Fähigkeiten
Um ein Masterstudium in Informatik abzuschließen, muss der Student:
- Demonstrieren Sie die Fähigkeit, Wissen kritisch und systematisch zu integrieren und komplexe Phänomene, Probleme und Situationen zu analysieren, zu bewerten und zu bewältigen, selbst mit begrenzten Informationen;
- Demonstrieren Sie die Fähigkeit, Fragen kritisch, unabhängig und kreativ zu identifizieren und zu formulieren, fortgeschrittene Aufgaben innerhalb bestimmter Fristen zu planen und – unter Verwendung geeigneter Methoden – auszuführen und so zur Wissensentwicklung beizutragen, und diese Arbeit zu bewerten;
- Demonstrieren Sie die Fähigkeit, sowohl im nationalen als auch im internationalen Umfeld seine/ihre Schlussfolgerungen und das Wissen und die Argumente, auf denen diese basieren, mündlich und schriftlich zu beschreiben und zu diskutieren, und zwar im Dialog mit verschiedenen Gruppen; Und
- Nachweis der Fähigkeiten, die für die Teilnahme an Forschungs- und Entwicklungsarbeiten oder für die selbstständige Arbeit in anderen qualifizierten Tätigkeiten erforderlich sind
Bewertung und Herangehensweise
Um ein Masterstudium in Informatik abzuschließen, muss der Student:
- Demonstrieren Sie die Fähigkeit innerhalb der Informatik, Einschätzungen zu relevanten wissenschaftlichen, sozialen und ethischen Aspekten vorzunehmen, und demonstrieren Sie ein Bewusstsein für ethische Fragen bei Forschungs- und Entwicklungsarbeiten.
- Demonstrieren Sie Einsicht in die Möglichkeiten und Grenzen der Wissenschaft, die Rolle, die diese in der Gesellschaft spielt, und die menschliche Verantwortung dafür, wie sie genutzt wird; Und
- Zeigen Sie die Fähigkeit, den eigenen Wissensbedarf zu erkennen und Verantwortung für die Wissensentwicklung zu übernehmen
Karrierechancen
Die Absolventen werden mit soliden Fähigkeiten in der Verwaltung, Modellierung, Visualisierung und Verarbeitung von Big Data an den Arbeitsplatz gehen, um Erkenntnisse zu liefern, die den wachsenden Anforderungen einer digitalisierten Gesellschaft gerecht werden. Nach Abschluss dieses Programms verfügen Sie über Kompetenzen, die auf verschiedene Sektoren und Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft anwendbar sind, z. B. Informatik, Technologie, Logistik, Finanzdienstleistungen, Internet der Dinge, Transport, Geschäftsanalyse, Gesundheitswesen, Spiele usw Digitales Marketing und Werbeanalysen.
Darüber hinaus bereitet Sie das Programm auf eine postgraduale Ausbildung in rechnergestützter Wissenschaft und Technologie vor – insbesondere mit Schwerpunkt auf Datenwissenschaft –, aber auch auf Forschungs- und Entwicklungsarbeiten in verwandten Bereichen.