FU Berlin | Studium Data Science (Master)
Der Master of Data Science an der Freien Universität Berlin (FU Berlin) ist ein fortgeschrittener Studiengang, der die Studierenden mit den umfassenden Fähigkeiten ausstattet, die erforderlich sind, um sehr große Datenmengen zu verwalten und zu analysieren, die durch die Digitalisierung verschiedener Bereiche - von den Naturwissenschaften bis hin zu sozialen Anwendungen - entstehen.
Der Studiengang befähigt die Studierenden, mit großen Datenmengen umzugehen, Ergebnisse zu interpretieren und datengesteuerte Lösungen zu entwickeln, die in Bereichen wie der Internetwirtschaft, dem Gesundheitswesen und der Industrie 4.0 anwendbar sind.
Der Studiengang kombiniert wesentliche Bereiche der Mathematik, Statistik, Informatik und des Maschinellen Lernens, die sich insbesondere mit Problemen aus der Praxis befassen. Er bereitet die Studierenden darauf vor, anspruchsvolle mathematische und rechnergestützte Lösungen für komplexe Datenprobleme zu entwickeln und die Ergebnisse in spezifischen Anwendungskontexten genau zu interpretieren. Mit einem Schwerpunkt auf theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen stellt dieses Programm sicher, dass die Absolventen gut vorbereitet sind, um in datenzentrierten Branchen eine führende Rolle zu spielen.
Aufbau des Studiengangs
Der Master of Data Science ist so strukturiert, dass er eine solide Grundlage in den Kernbereichen der Datenwissenschaft bietet und gleichzeitig eine Spezialisierung in Schlüsselbereichen ermöglicht. Das Curriculum gliedert sich in Kernmodule und Profilbereiche, in denen sich die Studierenden auf spezifische Data Science-Anwendungen wie Life Sciences oder Data Science-Technologien konzentrieren können.
1. Kernmodule
Die Kernmodule stellen sicher, dass die Studierenden grundlegende datenwissenschaftliche Kenntnisse und Fähigkeiten erwerben. Zu den Schlüsselmodulen gehören:
-Statistik für Datenwissenschaft: Führt in statistische Methoden und deren Anwendung in der Datenanalyse ein.
-Maschinelles Lernen für Datenwissenschaft: Behandelt Techniken des maschinellen Lernens wie überwachtes und unüberwachtes Lernen, neuronale Netze und Deep Learning.
-Programmierung für die Datenwissenschaft: Konzentriert sich auf Programmiersprachen und Tools, die in der Datenwissenschaft häufig verwendet werden, wie Python, R und Datenbanken.
2. Spezialisierungsbereiche
Die Studierenden können sich in einem der folgenden Bereiche spezialisieren, die jeweils ein einzigartiges Set von fortgeschrittenen Modulen anbieten, die auf spezifische Anwendungen der Datenwissenschaft zugeschnitten sind:
2.1. Datenwissenschaft in Life Sciences
Diese Spezialisierung konzentriert sich auf die Anwendung datenwissenschaftlicher Methoden zur Lösung von Problemen in den Biowissenschaften, wie Bioinformatik, Genomik und medizinische Datenanalyse. Die Module umfassen:
-Maschinelles Lernen in der Bioinformatik
-Big Data in der Bioinformatik
-Angewandtes maschinelles Lernen in der Bioinformatik
-Besondere Aspekte der Datenwissenschaft in Life Sciences
-Aktuelle Forschungsthemen in den Datenwissenschaften für die Life Sciences
-Masterseminar in Datenwissenschaft für Biowissenschaften
2.2. Datenwissenschaftliche Technologien
Diese Spezialisierung befasst sich mit fortgeschrittenen Computertechniken und Technologien für die Verwaltung und Analyse von Daten. Die Studierenden werden sich mit Themen wie künstliche Intelligenz, verteilte Systeme und Datenbankmanagement befassen. Die Module umfassen:
-Künstliche Intelligenz
-Verteilte Systeme
-Datenbanksysteme für die Datenwissenschaft
-Telematik
-Softwareprojekt in der Datenwissenschaft
-Fortgeschrittene Algorithmen
-Maschinelles Lernen für Data Science Technologien
3. Ethische Grundlagen der Datenwissenschaft
Dieser Pflichtkurs vermittelt die ethischen Implikationen der Arbeit mit großen Datensätzen, wie Datenschutz, Verzerrungen in Algorithmen und die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI und maschinellem Lernen.
4. Forschungs- und Praxismodule
Durch Forschungsprojekte und Praxismodule lernen die Studierenden praxisnah. Diese umfassen:
-Forschungspraxis: Ermöglicht es den Studierenden, an realen Forschungsprojekten zu arbeiten und die im Unterricht erlernten Methoden anzuwenden.
-Masterseminar: Ein forschungsorientiertes Seminar, das die Studierenden auf ihre Abschlussarbeit vorbereitet, indem es aktuelle Forschungsthemen aus dem Bereich der Datenwissenschaft behandelt und diskutiert.
5. Master's Thesis
Der Höhepunkt des Master of Data Science-Programms ist die Masterarbeit, in der die Studierenden das im Studium erworbene Wissen und die Fähigkeiten anwenden, um ein spezifisches datenwissenschaftliches Problem zu lösen. In der Abschlussarbeit müssen die Studierenden eigenständig mit wissenschaftlichen Methoden forschen und ihre Ergebnisse sowohl schriftlich als auch in einer mündlichen Verteidigung präsentieren.
Karrierechancen
Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs Master of Data Science an der FU Berlin sind mit fortgeschrittenen Fähigkeiten ausgestattet, um Führungsaufgaben in einer Vielzahl von Branchen und Sektoren zu übernehmen, die auf datengestützte Entscheidungsfindung angewiesen sind. Die Fähigkeit, komplexe Datensätze zu sammeln, zu verarbeiten, zu analysieren und zu interpretieren, ist entscheidend in Bereichen wie:
-Internetwirtschaft: Datengestützte Entscheidungsfindung ist von zentraler Bedeutung für digitale Geschäftsmodelle, E-Commerce und Plattformökonomien.
-Gesundheitswesen: Die Datenwissenschaft verändert das Gesundheitswesen mit Anwendungen in der medizinischen Bildgebung, Genomik, personalisierten Medizin und öffentlichen Gesundheit.
-Industrie 4.0: Die Fähigkeit, Big Data zu analysieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln, ist für die Optimierung von Industrieprozessen und Lieferketten unerlässlich.
-Forschung und Wissenschaft: Das Programm bietet auch eine solide Grundlage für diejenigen, die an einer weiteren Forschung oder akademischen Laufbahn in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz interessiert sind.
Besondere Vorteile des Studiengangs
-Interdisziplinärer Ansatz: Der Studiengang integriert Wissen aus den Bereichen Mathematik, Statistik, Informatik und Biowissenschaften und ist damit hochrelevant für die Bewältigung von Herausforderungen in der Praxis.
-Fokus auf praktische Fertigkeiten: Der Schwerpunkt liegt auf praktischen Anwendungen, Forschungsprojekten und praktischem Lernen, so dass die Studierenden gut auf den Eintritt in die Arbeitswelt vorbereitet sind und über praktische Erfahrungen verfügen.
-Ethik und Datensicherheit: Das Verständnis der ethischen Implikationen und der Belange des Datenschutzes ist für moderne Datenwissenschaftler von entscheidender Bedeutung, und das Programm betont dies durch spezielle Module.
-Aktuelle Forschung: Die Studierenden haben die Möglichkeit, sich mit den neuesten Forschungsergebnissen und Technologien im Bereich der Datenwissenschaft zu befassen und mit führenden Akademikern und Branchenexperten zusammenzuarbeiten.
Fazit
Der Studiengang Master of Data Science an der Freien Universität Berlin bietet eine umfassende und flexible Ausbildung für Studierende, die eine Karriere in einem der am schnellsten wachsenden Bereiche anstreben. Mit seinem interdisziplinären Fokus, der fortgeschrittenen technischen Ausbildung und den Möglichkeiten zur Spezialisierung vermittelt der Studiengang den Absolventen die Fähigkeiten, die sie benötigen, um die komplexen Herausforderungen der modernen Datenanalyse in einer Reihe von Branchen zu bewältigen. Ganz gleich, ob Sie sich für das Gesundheitswesen, die Industrie oder die Forschung interessieren, dieses Programm bietet Ihnen das Rüstzeug, um in der datengesteuerten Welt Innovation und Erfolg voranzutreiben.