Der Studiengang Statistics and Data Science
aus dem Studienbereich Mathematik, Naturwissenschaften
ist den Fachrichtungen Statistik sowie Data Science zugeordnet.
Die Studiendauer dieses Studiengangs beträgt 4 Semester (Vollzeit).
Der Abschluss lautet "Master of Science".
Der Studienort ist München (Bayern).
Der Studiengang Statistics and Data Science ist nicht der einzige
in den Fachrichtungen Statistik und Data Science.
Hier findest du 50 interessante Alternativen zu diesem Studium.
Kontakt zum Studiengang
Statistics and Data Science
Ludwig-Maximilians-Universität München
Theresienstraße 39
80333 München
Deutschland
Der Masterstudiengang Applied Data Science and Analytics vermittelt Wissen zum gesamten Prozess der Datenwissenschaft. Studierende lernen in dem praxisorientierten Studium, Erkenntnisse aus großen und oft unstrukturierten Datensätzen zu gewinnen, und sind daher nach ihrem Abschluss sehr gefragt am Arbeitsmarkt. Sie werden zum Beispiel bei Banken, Versicherungen, im IT-Sektor, in der Beratung, in öffentlichen oder industriellen Forschungsinstituten, im Gesundheitswesen sowie an Hochschulen und Universitäten tätig.
Master of Science | 3, 4 oder 5 Semester (Vollzeit | berufsbegleitend)
Hochschule Harz, Hochschule für angewandte Wissenschaften
Wernigerode
Der Master-Studiengang Data Science behandelt Themen wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernens und Deep Learning. In Theoriemodulen werden die Grundlagen von Machine Learning, Deep Learning, Ethik und Datenschutz, wissenschaftliches Projektmanagement sowie Change Management erworben und in Praxismodulen sofort angewendet. Studierende können sich dabei entweder auf Versicherungs- und Finanzmanagement oder Industrie 4.0 spezialisieren. AbsolventInnen arbeiten als Fach- und Führungskraft im Versicherungs- und Finanzsektor oder in der Technologiebranche.
Master of Science | 12,18, 24, 36 oder 48 Monate (Vollzeit | Teilzeit)
IU Fernstudium
Fernstudium
Das Master-Fernstudium Data Science thematisiert in erster Linie die aktuellen Entwicklungen im Bereich der Big Data-Technologien und des Software- und Infrastruktur-Engineering. Ziel dabei ist es, Studierenden Lösungs- und Datenkompetenzen zu vermitteln und diese dazu zu befähigen, Probleme der Datenwissenschaft methodisch und zielgerichtet zu lösen. Zu diesem Zweck befasst sich der Studienplan, der wahlweise als 60 oder 120 ECTS-Variante absolviert werden kann, mit Themen, wie Machine Learning, IT-Sicherheit und Datenschutz, Software Engineering und weiterführender Statistik. Durch die Wahl diverser Wahlpflichtfächer können sich Studierende zusätzlich spezialisieren. Nach Abschluss des Studiums sind Absolvierende optimal darauf vorbereitet, z.B. im Data Science Consulting oder Data Science Development sowie als Senior Data Scientist tätig zu werden.
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