Datengesteuerte Lösungen werden in einer Vielzahl von Bereichen und Branchen angewendet. Der Masterstudiengang Data Science verfolgt einen interdisziplinären Ansatz. Durch die Kombinatiuon aus Statistik, Informatik, Mathematik und fachspezifischem Wissen vermittelt der Studiengang die Werkzeuge und das Fachwissen, um Lösungen für komplexe Problme in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Wirtschaft, Ingenieurwesen und Sozialwissenschaften zu erarbeiten.
Absolvent*innen dieses Fachs ...
… verfügen über vielfältige Kenntnisse, die sie auf eine Tätigkeit in der Wissenschaft, in Forschungsinstituten oder bei Technologieunternehmen vorbereiten.
Mögliche Beschäftigungsbereiche sind:
Optimierung der Gesundheitsversorgung, Vorhersagen von Krankheiten, Arzneimittelentwicklung;
Studien zum Klimawandel, nachhaltige Entwicklung, Energieoptimierung;
KI in Bildung;
Natürliche Sprachverarbeitung, intelligente Lehrsysteme oder Empfehlungssysteme;
Entwicklung intelligenter Systeme, Stadtplanung oder landwirtschaftliche Optimierung;
Computergestützte Biologie und Bioinformatik;
Computergestützte Sozialwissenschaft.
Allgemeine Hinweise zum Studiengang
Der Studiengang ist darauf ausgelegt, Expert*innen nicht nur im Bereich der Data Science auszubilden, sondern auch das Wissen aus ihrem ersten berufsqualifizierenden Abschluss zu integrieren, damit sie Data-Science-Techniken effektiv innerhalb der eigenen Spezialisierung anwenden können.
Überblick
Regelstudienzeit:
4 Semester
Studienform:
Teilzeitstudium,
Vollzeitstudium
Fachtyp:
Ein-Fach-Studiengang
Zulassungsbeschränkung:
Örtliche Zulassungsbeschränkung, zwingend mit NC
Was ist das Besondere am Masterstudiengang Data Science in Greifswald?
Der Studiengang ermöglicht die Realisierung von Projekten in enger Zusammenarbeit mit führenden außeruniversitären Forschungseinrichtungen vor Ort, wie zum Beispiel dem Friedrich-Loeffler-Institut, dem Max-Planck-Institut für Plasmaphysik (IPP), dem Leibniz-Institut für Plasmaforschung und Technologie (INP) sowie dem Helmholtz-Institut für One Health. Darüber hinaus profitieren Studierende vom Zugang zu Speziallaboren und Ressourcen im Bereich des High-Performance-Computings, wodurch ihre Forschungsmöglichkeiten bereichert werden.
Diese Module werden studiert
Pflichtmodule
Mathematics of Artificial Intelligence
Machine Learning
Fundamentals of Artificial Intelligence and Data Science
Databases
Bayesian Modelling
Interdisciplinary Data Science
Interdisciplinary Projects
Masterarbeit
Wahlpflichtmodule
Deep Learning and Generative Artificial Intelligence
Machine Learning for Time Series
Fundamentals of Natural Language Processing
Software Engineering for Data Science
Bayesian Econometrics
Computational Physics
Multivariate Statistics
Data Structures and Efficient Algorithms
NoSQL Databases
Natural Language Processing
Software Engineering
Biometry
Algorithms and Programming
Studierende sind eingeladen, andere an der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät oder an weiteren Fakultäten der Universität angebotenen Module zu belegen, sofern sie einen Bezug zu Data Science haben.