Überblick
Der Masterstudiengang Data Science an der FAU Erlangen-Nürnberg vermittelt vertiefte Kenntnisse in der Analyse, Verarbeitung und Interpretation großer und komplexer Datenmengen. Die Studierenden verknüpfen mathematisch-statistische Methoden mit modernen Informatikkonzepten zur Entwicklung intelligenter Systeme und datengestützter Lösungen. Das Studium bereitet gezielt auf anspruchsvolle Aufgaben in Forschung, Industrie und Wirtschaft vor.
Studieninhalte
Über den Studiengang
An der Schnittstelle von Mathematik, Statistik und Informatik vermittelt der Masterstudiengang Data Science an der FAU Erlangen-Nürnberg vertiefte Kenntnisse zur Analyse und Verwertung komplexer Datenmengen. Studierende erlernen die Entwicklung intelligenter Systeme sowie datengestützter Lösungen für anspruchsvolle Problemstellungen. Die Ausbildung kombiniert wissenschaftliche Theorie mit praxisnahen Anwendungen und bereitet gezielt auf Aufgaben in Forschung, Industrie und Wirtschaft vor.
Typische Studieninhalte & Module
- Machine Learning & KI: Vertiefung in Deep Learning, Mustererkennung, neuronale Netze und statistisches Lernen.
- Mathematik & Statistik: Stochastische Prozesse, multivariable Optimierung und mathematische Datenmodellierung.
- Big Data & Software Engineering: Architekturen für verteiltes Rechnen, moderne Datenbanksysteme und Datenvisualisierung.
- Interdisziplinäre Vertiefungen: Anwendungsbereiche wie Medizintechnik, digitale Geisteswissenschaften, Bioinformatik oder Wirtschaftswissenschaften.
- Forschungsprojekte & Masterarbeit: Eigenständige Bearbeitung aktueller wissenschaftlicher Fragestellungen aus der Datenwissenschaft.
Berufsperspektiven
Durch die branchenübergreifend hohe Nachfrage nach Expertise in der Datenanalyse stehen Absolventinnen und Absolventen vielfältige Karrierewege offen:
- Data Scientist / Data Analyst: Identifikation von Mustern in großen Datenmengen zur datengetroffenen Entscheidungsfindung.
- Machine Learning Engineer: Entwicklung, Modellierung und Produktivsetzung von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz.
- Data Architect: Konzeption und Aufbau von skalierbaren Dateninfrastrukturen in Unternehmen.
- Forschung & Wissenschaft: Durchführung von Promotionsvorhaben oder Arbeit in universitären und außeruniversitären Forschungseinrichtungen.
Zulassung & Voraussetzungen
Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC
guter Bachelorabschluss (oder Äquivalent) in einschlägigem Studium
Bewerbung & Fristen
Studienbeginn: Sommer- und Wintersemester