MSc in Computing - Data Science

MSc in Informatik - Datenwissenschaft

Die moderne Welt ist durch ein exponentielles Wachstum der aus verschiedenen Datenquellen erfassten Datenmengen gekennzeichnet. Das Sammeln, Speichern und Verarbeiten von Daten sind zentrale Elemente des heutigen Handels und der Wissenschaft, die sich schnell in Bereichen wie Business Analytics und Marketing bis hin zu Computer Vision und Natural Language Processing durchsetzen. Sie alle stützen sich auf fortschrittliche Algorithmen, Modelle, Rechenmethoden sowie effiziente und skalierbare Computersysteme - allesamt im Rahmen des Masterstudiengangs Computing.

Data Science kombiniert Informatik und Statistik, um aus Daten aussagekräftige Informationen zu gewinnen und letztendlich neues Wissen und Werte in einer digitalisierten und globalisierten Wirtschaft zu schaffen. Angesichts der steigenden Datenmengen, die täglich generiert und gesammelt werden, werden Data Scientists sowohl in der Industrie als auch in der Wissenschaft immer wichtiger. Das Data-Science-Profil bietet Studenten solide Grundlagen in Mathematik, statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und anderen Kenntnissen, die es ihnen ermöglichen, Data-Science-Lösungen für eine Vielzahl von Anwendungen zu entwickeln, fortschrittliche technische Probleme zu lösen, Forschung und Entwicklung zu betreiben und führend zu sein in die aktuelle digitale Revolution.

Während des Studiums wird großer Wert auf praktische Fähigkeiten und eine frühe Karriereentwicklung gelegt. Das Studienprogramm erleichtert auch die Entwicklung von Soft Engineering Skills durch eine Reihe von Querschnittskursen , die die Ingenieurausbildung mit zusätzlichen Fähigkeiten ergänzen, die erforderlich sind, um einen Ingenieur als vollständige Person zu formen.

Wie wird Ihr Studium in der Praxis aussehen?

In unserem Studienprogramm MSc in Data Science an der FER erwerben Sie solide Grundlagen in Mathematik und Statistik, die Voraussetzungen für ein tiefes Verständnis der Natur von Daten und Strategien zur Datenanalyse sind. Unsere Dozierenden und Forschenden arbeiten in einer Vielzahl spannender Bereiche, sodass Sie in zahlreichen Wahlfächern, Seminaren und Projekten die Möglichkeit haben, mehr über domänenspezifische Anwendungen zu erfahren.

Sind Sie neugierig, wie Maschinen die menschliche Sprache verstehen können? Die Forscher des Text Analysis and Knowledge Engineering Lab (TakeLab) widmen sich modernster Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Textanalyse. Möchten Sie wissen, ob es wirklich "sechs Grade der Trennung" zwischen Ihnen und irgendjemandem auf der Welt gibt? Die Forschungsgruppe Social Networking and Computing Laboratory (SocialLab) sucht Antworten auf diese und andere Fragen zu sozialen Netzwerken und menschlichem Online-Sozialverhalten. Wenn Sie lernen möchten, wie Computer lernen können, Objekte in Bildern zu erkennen, entwickelt die Bildverarbeitungsgruppe Computer-Vision-Methoden für biomedizinische Bilder, um diagnostische Prozesse zu verbessern. Fasziniert von den Herausforderungen, die Big Data mit sich bringt? Unser StreamsLab stellt Ihnen führende Big-Data-Plattformen und -Technologien vor. Und wenn Sie sich für Bioinformatik interessieren, zeigt Ihnen das Laboratory for Bioinformatics and Computational Biology (LBCB) gerne seine hochmodernen Genomassemblierungsalgorithmen. Für diejenigen, die sich mehr für Finanzen interessieren, bringen die Forscher des Laboratory for Financial and Risk Analytics (LAFRA) Maschinen bei, Finanzmärkte und Risiken zu verstehen. Dies sind nur einige der Forschungslabors und -gruppen, an denen Sie sich beteiligen können, mit der Möglichkeit, an einer Reihe von EU-finanzierten Forschungsprojekten mit Bezug zur Datenwissenschaft sowie an Industrieprojekten teilzunehmen.