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Masterstudiengang Data Science

Durch den stetigen Anstieg von Datenvolumina und Datenkomplexität ist mit Data Science ein neues, interdisziplinär geprägtes Berufsfeld entstanden, welches verschiedenste Aspekte der Datenanalyse umfasst, wie zum Beispiel den Umgang mit großen Datenmengen, die statistische Modellierung, die Visualisierung, die Mustererkennung mit maschinellen Lernverfahren, aber auch ethische und rechtliche Fragen. Entsprechende Experten werden für viele gesellschaftlich bedeutsame Entwicklungen, z.B. in den Bereichen intelligente Fahrzeuge oder Wohnungen, künstliche Intelligenz oder soziale Medien, dringend benötigt.

Dabei ist die Gewinnung von Informationen aus Daten ein genuin interdisziplinäres Unterfangen: Die Datenerhebung sowie die Kommunikation der Ergebnisse der Analysen bedürfen einer Anknüpfung an die Domäne, aus der die Daten stammen. Die Verarbeitung und Analyse der Daten erfordert ein Zusammenspiel von informatischen Algorithmen mit statistischer Methodik.

Mit dem auf Initiative des Zentrums für Statistik (ZeSt) und der Technischen Fakultät eingerichteten Masterstudiengang wird dieses Zusammenspiel in die Tat umgesetzt.

Konzept des Studiengangs

Der viersemestrige Masterstudiengang richtet sich an statistisch und informationstechnologisch interessierte Bachelor-AbsolventInnen, die ihr Wissen, das sie sich vorher in einem einschlägigen Bachelorstudium angeeignet haben, vertiefen und erweitern wollen. Die Vorbildung sollte dabei hinreichend methodisch ausgerichtet sein, nachgewiesen zum Beispiel durch einen Bachelor- (oder Master-) Abschluss im Bereich Statistik, Informatik, (Wirtschafts-)Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder einen Bachelor-Abschluss mit quantitativer Profilierung im Bereich Mathematik, Informatik und Statistik.

Die Studierenden sollten ein ausgeprägtes Interesse und ein grundlegendes Verständnis für Statistik und Informatik mitbringen.

Der englischsprachige Masterstudiengang Data Science gibt damit interessierten Studierenden die Möglichkeit, ihre Kenntnisse im Bereich von Statistik und Informationstechnologie auf anspruchsvollem Niveau zu festigen und zu vertiefen. Die Studierenden werden interdisziplinär ausgebildet: klassische statistische Verfahren, Programmierung, Datenbanksysteme und Methoden des maschinellen Lernens bilden dabei das methodische Grundgerüst. Dieses wird ergänzt durch Praxisveranstaltungen z.B. in den Bereichen Statistical Consulting und Business Analytics, forschungsnahe Veranstaltungen wie einem Forschungskolloquium sowie Veranstaltungen, die sich mit ethischen, gesetzlichen und sozialen Auswirkungen auseinandersetzen.

Ausbildungsziel des Studiengangs

Ziel des Studiengangs ist es, die Absolventinnen und Absolventen in die Lage zu versetzen, eine datengestützte Entscheidung umfassend zu betreuen. Diese Tätigkeit verlangt die Fähigkeit zur Kommunikation auch mit fachfremden Wissenschaftlern und Anwendern. Durch die fakultätsübergreifende Ausbildung wird diese Fähigkeit auf natürliche Art und Weise den Studierenden vermittelt.

Den Absolventen/innen wird der Titel eines Master of Science (M.Sc.) verliehen.

Voraussetzungen und Bewerbungsverfahren

Um Zugang zum Masterstudium erhalten zu können, muss u.a. ein erfolgreicher Abschluss (in der Regel Bachelorabschluss) eines qualifizierten vorangegangenen Studiums mit mindestens sechssemestriger Regelstudienzeit nachgewiesen werden.

Qualifiziert ist ein mindestens sechs Semester Regelstudienzeit umfassender Abschluss mit mindestens 50 LP/ECTS in Informatik, Statistik und/oder Mathematik, wobei mindestens 10 ECTS je im Bereich Mathematik (Lineare Algebra, Analysis) und Grundlagen der Informatik sowie 5 ECTS im Bereich Statistik mit methodisch-formalen Inhalten vorliegen. Etwaige weitere erworbene Kenntnisse und Qualifikationen können berücksichtigt werden.

Bei qualifizierten Abschlüssen werden bei der Begutachtung der Bewerbungsunterlagen die eingereichten Unterlagen unter Hinzuziehung bestimmter Kriterien (fachspezifische Kenntnisse, (vorläufige) Abschlussnote) nach Punkten bewertet (siehe Fächerspezifische Bestimmungen (FsB) Nr. 2 (6)). Für den Zugang werden mindestens 18 der maximal 30 Punkte aus dieser Bewertung benötigt (siehe FsB Nr. 2 (7)). Für den Nachweis der aufgeführten Kenntnisse, werden die besuchten Veranstaltungen von einer Auswahlkommission begutachtet. Für die Aufstellung dieser Kenntnisse ist ein spezielles Formblatt vorgesehen. Selbst angeeignete Kenntnisse und fachspezifische Praktika können bei der Bewertung nicht berücksichtigt werden. Ob oder in welchem Umfang die besuchten Veranstaltungen gewertet werden, entscheidet die Auswahlkommission. Vorab kann daher keine verbindliche Auskunft gegeben werden. Allgemeine Fragen zur Bewertung kann die akademische Studienberatung (datascience@uni-bielefeld.de) beantworten.

Der Zugang setzt weiter voraus, dass die Bewerberin oder der Bewerber über nachgewiesene Kenntnisse der englischen Sprache verfügt. Der Nachweis gilt als erbracht, wenn die Bewerberin oder der Bewerber ihre oder seine Studienqualifikation bzw. ihren oder seinen berufsqualifizierenden Studienabschluss an einer englischsprachigen Einrichtung erworben hat oder sie oder er ein von deutschen Hochschulen allgemein anerkanntes Sprachzertifikat (insbesondere TOEFL, telc, IELTS, UNIcert, Cambridge Certificate), das mindestens ein Sprachniveau der Stufe B2 des Europäischen Referenzrahmens für Sprachen nachweist, oder eine vergleichbare Bescheinigung vorweist. Deutsche Sprachkenntnisse sind für das Studium förderlich, müssen jedoch nicht nachgewiesen werden.

Weitere Voraussetzungen für den Zugang ist die erfolgreiche Teilnahme an einem schriftlichen Bewerbungsverfahren, in dem die Eignung für den Studiengang festgestellt wird. Die Bewerbungsunterlagen müssen fristgerecht über das Online-Bewerbungsportal der Universität Bielefeld eingereicht werden.

Bitte beachten Sie, dass neben den üblichen Bewerbungsunterlagen wie einem Abschlusszeugnis eines vorangegangenen Abschlusses und den dazugehörigen Dokumenten eine vollständige Aufstellung (inkl. Angabe der Leistungspunkte (ECTS)) der im vorangegangenen Abschluss oder anderweitig nachgewiesenen Leistungen und Qualifikationen in den Bereichen Informatik, Statistik und Mathematik den Bewerbungsunterlagen beizufügen ist. Für die Aufstellung ist ein spezielles Formblatt vorgesehen, das hier zur Verfügung gestellt wird.

Der Masterstudiengang kann nur zum Wintersemester aufgenommen werden.Die Bewerbungsfrist eines jeden Jahres beginnt am 1.6. und endet am 15.7.

Weitere Informationen zu den Zugangsvoraussetzungen und zum Zulassungsverfahren finden Sie in den Fächerspezifischen Bestimmungen.

 

Studienplan

Der viersemestrige Masterstudiengang mit 120 Leistungspunkten/ECTS unterteilt sich in eine Sockelphase und eine Profilphase. In der Profilphase gibt es einen Pflichtbereich und drei Wahlpflichtbereiche.

Sockelphase (27 ECTS)

Aufgrund der interdisziplinären Ausrichtung des Studiengangs und den damit verbundenen, unterschiedlichen ersten Hochschulabschlüssen der Studierenden setzt sich die Sockelphase (Variante 1 und Variante 2) aus unterschiedlich ausgerichteten Einführungsmodulen zusammen.

Die Variante 1 richtet sich grundsätzlich an Studierende mit einem Bachelorabschluss aus dem Bereich Wirtschaftswissenschaften/Statistik oder vergleichbaren Studiengängen. Es werden folgende fünf Module studiert:

Die Variante 2 richtet sich grundsätzlich an Studierende mit einem Bachelorabschluss aus dem Bereich Informatik oder vergleichbaren Studiengängen. Es werden folgende vier Module studiert:

Profilphase (93 ECTS)

In der Profilphase setzen sich alle Studierenden intensiv mit grundlegenden statistischen und informationstechnologischen Verfahren auseinander und vertiefen je nach Interesse ihre Kenntnisse in speziellen Gebieten, um einerseits auf ein vielseitiges Methodenspektrum statistischer und informationstechnologischer Verfahren zurückzugreifen und andererseits sich die speziellen Sichtweisen der einzelnen Anwendungsgebiete zu eigen zu machen. Als Masterarbeit wird eine schriftliche Arbeit zu einem Thema im Bereich Data Science von den Studierenden angefertigt.

Die Profilphase teilt sich für beide Varianten wie folgt auf:

Pflichtbereich:

Wahlpflichtbereich I: Es sind zwei Module im Umfang von 10 LP aus dem Modulpool "Advanced Machine Learning" zu studieren. Folgende Module stehen zur Auswahl:

Wahlpflichtbereich II:

Wahlpflichtbereich III: Es sind Module im Umfang von 20 LP aus dem Modulpool "Wahlpflicht Informatik" zu studieren. Folgende Module stehen zur Auswahl:

Im Ausland erbrachte Leistungen können nach vorheriger Absprache (u.a. durch ein Learning Agreement) problemlos in das Masterstudienprogramm im Wahlpflichtbereich II und/oder III integriert werden.

Aktuelle Informationen zum Masterstudiengang Data Science finden Sie auch auf den Studieninformationsseiten der Universität. Dort finden Sie unter dem Punkt Navigation u.a. die Fächerspezifischen Bestimmungen (FsB) und das Lehrangebot im eKVV. Weitere Informationen können Sie der Modulliste entnehmen.

* nach vorheriger Abstimmung bei Aufenthalt an ausländischer Hochschule
** Das Modul 39-Inf-BDA ist Pflicht für Studierende der Variante 1 (Wirtschaftswissenschaften/Statistik), aber Wahlpflicht für Studierende der Variante 2 (Informatik).

Literaturempfehlungen für R and Python

Die folgende Literatur kann bei der Vorbereitung des Studiums hilfreich sein:

  • Verzani, John. (2014). Using R for introductory statistics . The R Series (2. ed.). Boca Raton, Fla. [u.a.]: CRC Press, Taylor & Francis.
  • Verzani, John. (2002). “simpleR– Using R for Introductory Statistics.” http://www.math.csi.cuny.edu/Statistics/R/simpleR.
  • Toomey, Dan. (2017). Jupyter for data science . Birmingham ; Mumbai: Packt.
  • VanderPlas, Jake. (2016). Python data science handbook (First edition.). Beijing; Boston; Farnham; Sebastopol; Tokyo: O’Reilly.

Beteiligte Fakultäten und Lehrstühle

Der Studiengang ist an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften angesiedelt und wird von der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und der Technischen Fakultät getragen. Am Masterstudiengang Data Science beteiligen sich die Lehrstühle folgender Mitglieder des Zentrum für Statistik:

Prof. Dr. Dietmar Bauer (Fakultät für Wirtschaftswissenschaften)
Prof. Dr. Philipp Cimiano (Technische Fakultät)
Prof.'in Dr. Christiane Fuchs (Fakultät für Wirtschaftswissenschaften)
Prof. Dr. Friedrich Götze (Fakultät für Mathematik)
Prof.'in Dr. Barbara Hammer (Technische Fakultät)
Prof. Dr. Roland Langrock (Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, Sprecher des Zentrums für Statistik)
apl. Prof. Dr. Hans Peter Wolf (Fakultät für Wirtschaftswissenschaften)

Kontakt

Dr. Basil Ell
akademischer Studienberater

Telefon: 0521/106-2951
Raum CITEC 2-311

und

Dr. Nina Westerheide
Koordinatorin Zentrum für Statistik/akademische Studienberaterin

Telefon: 0521/106-3822, -6930 (Sekretariat)
Raum U3-148, V9-138 (Sekretariat)

E-Mail: datascience@uni-bielefeld.de

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