Master in Datenwissenschaft
Vilnius, Litauen
DAUER
2 up to 3 Years
SPRACHEN
Englisch
TEMPO
Vollzeit, Teilzeit
BEWERBUNGSSCHLUSS
01 Jul 2025
FRÜHESTES STARTDATUM
01 Sep 2025
AUSBILDUNGSKOSTEN
EUR 5.266 / per year *
STUDIENFORMAT
Auf dem Campus
* für Vollzeitstudierende aus der EU; 3 438 €/Jahr für Vollzeitstudierende aus der EU | 3.500 €/Jahr für Teilzeitstudierende aus Nicht-EU-Ländern; 5.200 €/Jahr für Teilzeitstudierende aus Nicht-EU-Ländern
Einführung
Ziel des Programms ist es, international anerkannte Fachkräfte im Bereich Datenwissenschaft auszubilden, die das aktuelle Wissen aus Statistik, Ökonometrie und Datenwissenschaft fachmännisch nutzen, um fortgeschrittene mathematische (statistische) Modelle für private und öffentliche Institutionen für Planung, Management, Prognose und Bewertung ihrer Aktivitäten. Das Programm bietet zwei Studienmöglichkeiten: Ökonometrie und Datenwissenschaft.
Warum dieses Programm?
- Das einzige Studienprogramm im Baltikum, das fortgeschrittene Kurse in Ökonometrie, Informatik und mathematischer Statistik umfasst.
- Das Programm ist interdisziplinär und kombiniert Datenanalyse, Informatik und mathematische Statistik.
- Je nach Wahl des Studierenden besteht die Möglichkeit, Fächer aus den Bereichen Statistik, Informatik oder Ökonometrie zu wählen.
- Spezialisten für Data Science sind weltweit sehr gefragt. Daten umgeben uns und jeder möchte Informationen aus den Daten gewinnen; Daher sind Spezialisten für Datenanalyse weltweit sehr gefragt. Die Datenanalyse ist vielseitig und man erhält die Möglichkeit, in verschiedenen Bereichen zu arbeiten. Keine langweiligen Aufgaben mehr, ein Computer kann das für Sie erledigen. Aber Sie werden in der Lage sein, den Prozess zu kontrollieren, neue Methoden zu verstehen und zu entwickeln und Ergebnisse für Kunden und Kollegen zu präsentieren.
Programmergebnis
Nach Abschluss des Kurses sollten die Studierenden in der Lage sein: Beziehungen zwischen Variablen selbstständig zu modellieren, zu schätzen und zu testen. Die grundlegenden Prinzipien der Datenwissenschaft bei der Analyse realer Daten und Prognoseprozesse praktisch anzuwenden. Big Data zu analysieren. Data-Science-Software professionell zu bedienen. R- und Python-Programmierkenntnisse zu erlernen. Und mit verschiedenen Datenbanken zu arbeiten.
Karrierechancen
Für Absolventen des Masterstudiengangs Data Science stehen Arbeitsmöglichkeiten in den Bereichen analytische Modellierung, Planung und Prognose auf verschiedenen Ebenen in Forschungszentren und Finanzinstitutionen im privaten Sektor (z. B. Pensionsfonds, Börsen, Versicherungsunternehmen, Geschäftsbanken, Hi-Tech-Start-ups) offen. , Beratungsunternehmen, Analyse- und Planungseinheiten von Wirtschaftsunternehmen, Zentralbanken, Ministerien und anderen Institutionen des öffentlichen Sektors.
Galerie
Lehrplan
Studienumfang: 90 ECTS-Credits
Dauer: 1,5 Jahre / 2,5 Jahre Teilzeit
Der Studiengang ist für ein Vollzeitstudium* wie folgt aufgebaut:
1. Semester
Pflichtkurse
- Multivariate Statistik
- Parametrische und nichtparametrische Ökonometrie
- Data Mining
- Natürliche Sprache und Sprachverarbeitung
Wahlfächer**
- Moderne mathematische Ökonomie
- Panel Data Econometrics
- Spieltheorie
- Mikroökonometrische Analyse
- Digitale Bildverarbeitung
2. Semester
Pflichtkurse
- Big Data Analyse
- Funktionale Datenanalyse
Wahlfächer**
- Bayesianische Statistik
- Multivariate Zeitreihen und Finanzökonometrie
- Beispielumfragen
- Deep Learning Methoden
- Mehrdimensionale Datenvisualisierung
3. Semester
Pflichtkurse
- Masterarbeitsseminar
- Magisterarbeit
*Bitte kontaktieren Sie uns per E-Mail, um mehr zum Studienplan des Teilzeitstudiums zu erfahren.
**Das Angebot an Wahlfächern kann je nach Verfügbarkeit variieren.
Studiengebühren für das Programm
Zulassungsvoraussetzungen für das Programm
Demonstrieren Sie Ihr Engagement und Ihre Bereitschaft, an einer Business School erfolgreich zu sein, indem Sie den GMAT-Test ablegen – den am häufigsten verwendeten Zulassungstest, der Ihr kritisches Denk- und Argumentationsvermögen misst.
Laden Sie das GMAT-Miniquiz herunter, um einen Eindruck von den Fragen zu bekommen, die Sie in der Prüfung finden werden.