StudiumFachbereicheNaturwissenschaften und MathematikInformatikData ScienceKU Eichstätt-Ingolstadt, Campus IngolstadtProfilBachelor
Studienprofil

Data Science

Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt / KU Eichstätt-Ingolstadt, Campus Ingolstadt
Bachelor of Science / Bachelor of Science
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Maschinelles Lernen und Datenanalyse

Die Erfolge der Künstlichen Intelligenz und insbesondere des Maschinellen Lernens belegen das Potential mathematischer und statistischer Methoden, automatisiert zu Grunde liegende Zusammenhänge in großen Datenmengen zu entdecken und diese nutzbar zu machen. Der Studiengang Data Science vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens und anderer aktueller Verfahren zur Datenanalyse, sowie die Fähigkeit, diese Verfahren mit modernen Softwaretechnologien effizient umzusetzen. Die Wahl einer Spezialisierung erlaubt eine Vertiefung der mathematischen Grundlagen und/oder die Verbreiterung in Richtung eines Anwendungsgebietes. Der Studiengang wird primär auf Englisch angeboten.

Kontakt

MIDS
Hohe Schule
Goldknopfgasse 7
85049 Ingolstadt

Allgemeine Studienberatung
Marie-Anne Kohll
Tel.: +49 8421 93-21283
E-Mail: studierendenberatung@ku.de

Fachstudienberatung
Prof. Dr. Götz Pfander
Tel.: +49 8421 93-21370
E-Mail: pfander@ku.de

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Inhalt

Der Studiengang vermittelt die der Data Science zugrundeliegenden Kenntnisse aus den Studienbereichen

  • Mathematik
  • Statistik
  • Informatik

und ergänzt diese durch fachübergreifende Lehrveranstaltungen im Bereich der

  • Data Science

Die Verbindung verschiedener Fächer belegt den interdisziplinären Charakter des Studiengangs. Dieser wird durch die Möglichkeit zur Wahl einer Spezialisierung in einem Anwendungsbereich erweitert. Den Studierenden wird somit eine interdisziplinäre Perspektive auf die Datenwissenschaften und den digitalen Transformationsprozess in Unternehmen und Gesellschaft vermittelt.

Studierende besuchen Lehrveranstaltungen in einer der folgenden Spezialisierungen:

  • Applied Mathematics and Scientific Computing
  • Business Analytics and Operations
  • Digital Transfortmation of Society
  • Finance and Economics
  • Environmental Sciences 
  • Machine Learing and Statistics

Die Kompetenzvermittlung und der Wissenserwerb erfolgen mit etablierten und modernen Lehrkonzepten, z.B. praktischen Übungen, Projektarbeiten in kleinen Gruppen und Vorlesungen. Somit erlernen die Studierenden Arbeitsmethoden und Konzepte, die in weiten Bereichen der IT Branche und darüber hinaus eingesetzt werden. Absolventen und Absolventinnen des Studiengangs sind in der Lage, sowohl methodisch (z.B. als Data Analyst, Data Engineer) als auch konzeptuell (z.B. als Data Strategist) die fortschreitende Digitalisierung aktiv mitzugestalten.

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Bewerbung

Für die Einschreibung in diesen Studiengang ist eine Bewerbung erforderlich. Im Fall einer erfolgreichen Bewerbung erhalten Sie einen Zulassungsbescheid. Damit ist dann die Einschreibung in den Studiengang möglich.

Mehr Informationen zum Bewerbungs- und Einschreibeprozess an der KU >

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Praxis

Ein starker Praxisbezug ist eine wesentliche Charakteristik des Studiengangs Data Science. Durch zwei Programmierkurse werden fundierte Programmierkenntnisse vermittelt. In vielen weiteren Veranstaltungen werden diese Kenntnisse angewendet und weiter vertieft. Im "Data Science Lab" beispielsweise erarbeiten die Studierenden selbstständig in kleinen Teams umfassende Fragestellungen.

Darüber hinaus ist im Studium ein Industriepraktikum oder alternativ ein Forschungspraktikum (am Mathematischen Institut für Maschinelles Lernen und Data Science oder in anderen Fachgebieten der KU oder anderer Hochschulen) vorgesehen. Die Studierenden haben so die Möglichkeit, früh Kontakte in die Berufswelt zu knüpfen und ein Gefühl für relevante Fragestellungen zu entwickeln.

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Karrieremöglichkeiten und Berufsbilder

Data Science ist von grundlegender Bedeutung für den digitalen Transformationsprozess der nächsten Jahrzehnte. Hierbei werden Umwelt und Industrie zunehmend mit vernetzten Informationssystemen und datensammelnden Geräten durchdrungen; um daraus Gewinn zu ziehen, müssen die resultierenden Daten mittels moderner Verfahren analysiert werden. Hierdurch entsteht ein Bedarf an gut ausgebildeten Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftlern, die diese Herausforderungen mittels neuer Technologien und Verfahren (wie maschinelle Lernverfahren in der Künstlichen Intelligenz) in z.B. Industrie, Wirtschaft, Start-ups und im öffentlichen Sektor lösen. Es werden Absolventinnen und Absolventen gebraucht, die ausgeprägte Fähigkeiten zum analytischen Denken und zur Umsetzung in Form von Algorithmen besitzen und die sich gleichzeitig der Verantwortung in der Verarbeitung von sensiblen Daten, auch im Hinblick auf Unvoreingenommenheit und Objektivität der Algorithmen, bewusst sind.

Mögliche Berufsfelder für alle Profile im Studiengang sind

  • Fach- und Führungspositionen in Tätigkeitsbereichen mit Bezug zur Data Science und Informationstechnologie in nationalen und internationalen Unternehmen und Organisationen,
  • Querschnittsaufgaben im Bereich des maschinellen Lernens, der Datenanalyse und Prognose, - Beratertätigkeiten in den genannten Bereichen,
  • Akademischer Werdegang in Mathematik, Data Science und Anwendungsgebieten.

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KU Eichstätt-Ingolstadt, Campus Ingolstadt › Bachelor › Studienangebot

Info
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Bachelor of Science, Master of Science / B.Sc., M.Sc.
Betriebswirtschaftslehre
Studierende erwartet ein intensives Studium der Betriebswirtschaftslehre unter besten Bedingungen. Mit einem breit angelegten Grundlagenstudium deckt das BWL-Studium an der WFI alle relevanten Inhalte ab. Neun verschiedene Vertiefungen ermöglichen zudem eine frühe Spezialisierung. Die Studierenden werden zielgerichtet auf ein Masterstudium oder den direkten Berufseinstieg in unterschiedlichsten Branchen vorbereitet. Ein Verhältnis von Dozenten zu Studierenden von 1/11 gewährleistet exzellente Studienbedingungen, so dass die WFI seit Jahren in der Spitzengruppe der deutschen BWL-Fakultäten zu finden ist.
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Bachelor of Science / B.Sc.
Data Science
Die Erfolge der Künstlichen Intelligenz und insbesondere des Maschinellen Lernens belegen das Potential mathematischer und statistischer Methoden, automatisiert zu Grunde liegende Zusammenhänge in großen Datenmengen zu entdecken und diese nutzbar zu machen. Der Studiengang Data Science vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens und anderer aktueller Verfahren zur Datenanalyse, sowie die Fähigkeit, diese Verfahren mit modernen Softwaretechnologien effizient umzusetzen. Die Wahl einer Spezialisierung erlaubt eine Vertiefung der mathematischen Grundlagen und/oder die Verbreiterung in Richtung eines Anwendungsgebietes. Der Studiengang wird primär auf Englisch angeboten.
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Bachelor of Science / B.Sc.
Digital and Data-Driven Business
Digital & Data-Driven Business (D3B) – ein zukunftsweisender Studiengang zu Data Analytics und Digitalisierung Über alle Branchen (Industrie, Dienstleistung, Handel), Unternehmensgrößen (Klein-, Mittel- und Großunternehmen) und betriebliche Funktionsbereiche (Marketing, Finanzierung, Rechnungswesen, Supply Chain Management etc.) hinweg findet aktuell ein rasanter digitaler Transformationsprozess statt. Wirtschaft und Gesellschaft sind zunehmend mit vernetzten Informationssystemen, datenanalysierenden Methoden sowie Algorithmen der künstlichen Intelligenz durchdrungen. Der neu entwickelte Studiengang D3B​​​​​​​ greift diese Entwicklung mit der zukunftsweisenden Verbindung von Data Analytics und Digitalisierung auf. Im Rahmen des Studiums eignen Sie sich methodische und problemorientierte Kompetenzen an. So sind Sie in der Lage, sich in digitalen Transformationsprozessen im Unternehmen oder Startup erfolgreich einzubringen. Auch die Gestaltung und Steuerung von einschlägigen Geschäftsmodellen wird Teil Ihres Portfolios.
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Bachelor of Science / B.Sc.
Sustainability in Business & Economics
Zahlreiche gesellschaftliche, ökologische und soziale Umwälzungen wie Klimawandel, Globalisierung, steigender Ressourcenverbrauch, demographischer Wandel, neue Formen der Arbeitsorganisation oder wachsende Ungleichheit, verändern unser Wirtschaftsleben. Nachhaltiges Wirtschaften gewinnt damit in vielen Wirtschaftssektoren und Berufen an Bedeutung. Gleichzeitig drängen Millionen junge Menschen weltweit, wie etwa in der sozialen Bewegung „Fridays for Future“ seit 2019, auf Geschwindigkeit bei politischen Reformen.
Bachelor of Arts / B.A.
Transformation – Nachhaltigkeit – Ethik