FH Bielefeld
University of
Applied Sciences

Masterstudiengang

Data Science (Forschungsmaster)

Studienabschluss:
Master
Studienmodell:
Vollzeitstudiengang
Zulassungsbeschränkung:
nein
Studiendauer:
4 Semester
Studienbeginn:
Sommer- und Wintersemester
Studienort:
Gütersloh
Zugangsvoraussetzungen

Erfolgreich abgeschlossenes ­Bachelorstudium (180 ECTS) mit Schwerpunkten in Mathematik/
Statistik und Informatik; z.B. Apparative ­Biotechnologie, ­Digitale Logistik, Digitale ­Technologien, Elektrotechnik, ­Informatik, Ingenieurinformatik, Angewandte ­Mathematik, Mechatronik, Mechatronik/­Automatisierung, Wirtschaftsinformatik­. Der im Vorfeld erworbene ­Studienabschluss muss mit einer Note von mind. 2,5 ­abgeschlossen worden sein.

Studienziele

Das Studium des Forschungsmasters wird Sie zu einer angewandten Forscherin oder einem angewandten Forscher der Data Science aus­bilden. Hierzu werden die folgenden Studienziele erreicht:

  •  Beherrschung von Methoden und Algorithmen des Data Mining zur Verarbeitung, Analyse und Nutzbarmachung von großen Datenmengen
  • Fähigkeit zur Anwendung von Algorithmen des Maschinellen Lernens zur Entwicklung von Systemen zur Entscheidungsunterstützung auf Basis großer Datenmengen
  • Tiefgehende Kompetenzen in der Entwicklung von autonomen ­Softwareagenten auf Basis von Künstlicher Intelligenz
  • Aufbau, Konfiguration und Nutzung von Big Data Architekturen zum Batch- und Streamprocessing wie Apache Hadoop und Spark
  •  Beherrschung der funktionalen Programmierung mit Python
  • Fähigkeit zum selbstständigen, angewandten wissenschaftlichen Arbeiten in interdisziplinären Projektteams inklusive der Erstellung von Forschungsexposés, der Anfertigung einer wissenschaftlichen Veröffentlichung und der Diskussion und Verteidigung der eigenen Ergebnisse in einem Plenum
  • Beherrschung des agilen Projektmanagements zur Mitarbeiterin oder zum Mitarbeiter in Anleitung von innovativen Projektteams
  • Fähigkeit zur Reflektion der eigenen Arbeit, insbesondere vor dem Hintergrund der Grenzen von wissenschaftlicher Erkenntnis und ­ethischer Betrachtungen
Studienverlauf

In diesem neuartigem projektbasierten Studium werden Sie im Rahmen der praktischen Arbeit zu einem Data Scientist ausgebildet. Sie bewerben sich vor Beginn des Studiums auf ein Forschungsprojekt und arbeiten an diesem in enger Betreuung durch ausgewiesene Expertinnen und Experten während des gesamten Masterstudiums. Dies versetzt Sie in die Lage erlerntes Grundlagenwissen direkt praktisch anwenden und es dadurch nachhaltig verinnerlichen zu können. Ein Forschungsmaster in der Data Science bildet Ingenieurinnen und Ingenieure für eine Karriere in der angewandten Wissenschaft wie auch für eine berufliche Zukunft in der Industrie aus.

Motivation

Data Science ist eine der wichtigsten Disziplinen des digitalen Zeitalters. Nahezu alle Objekte und Prozesse der physischen Welt werden nach und nach in der digitalen Welt abgebildet: Internet-der-Dinge, Industrie 4.0, Big Data und Soziale Medien sind nur einige von vielen Trends, die diesen Vorgang beschreiben.

Es entstehen Digitale Zwillinge, die unvorstellbare Mengen an Daten speichern und verfügbar machen. Künstliche Intelligenz und lernende Maschinen nutzen diese Daten und werden damit die Lebens- als auch Arbeitswelt grundlegend verändern. Als Data Scientist werden Sie diese digitale Revolution aktiv mitgestalten.

Sie entwerfen Verfahren des Maschinellen Lernens um Muster in Daten zu erkennen, Bilder und Tonaufnahmen zu analysieren und auf dieser Basis Entscheidungsunterstützungssysteme zu entwickeln. Darüber hinaus entwickeln Sie autonom handelnde Roboter und Softwarebots mithilfe von Künstlicher Intelligenz.

Studieninhalte

1. Semester

  • Projektphase I
  • Einführung in die Angewandt Forschung (6 ECTS)
  • Einführung in Data Science (6 ECTS)
  • Agiles Forschungs­projekt­management (6 ECTS)

2. Semester

  • Projektphase II
  • Big Data Architekturen (6 ECTS)
  • Data Mining & Machine Learning (6 ECTS)

3. Semester

  • Projektphase III
  • Gesellschaftliche Implikation von Data Science (6 ECTS)
  • Künstliche Intelligenz (6 ECTS)

4. Semester

  • Masterarbeit (24 ECTS)
  • Kolloquium (6 ECTS)

2. + 3. Semester (2 ECTS)

  • Wissenschaftlicher Austausch

1-4 Semester (15 ECTS)

  • Projektspezifische Wahlpflichtmodule
Berufsfelder

Als Expertin und Experte für Data Science können Sie sich derzeit den Arbeitgeber weltweit aussuchen! Nach dem Studium stehen Ihnen drei grundlegende Karrierewege offen:

  • Karriere in der angewandten Wissenschaft
    Arbeiten Sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin oder ­wissenschaftlicher Mitarbeiter in der angewandten Forschung an ­Universitäten, ­Fachhochschulen oder öffentlichen Forschungsinstituten und ­promovieren Sie im Rahmen einer anwendungsnahen Dissertation; diese kann auch in Kooperation mit einem Unternehmen durch­geführt werden
  •  Karriere in der Industrie
    Gestalten Sie als Data Scientist leitend den Digitalisierungsbereich Ihres Unternehmens. Arbeiten Sie in Forschung und Entwicklung und erstellen Sie in leitender Rolle zusammen mit einem Team die neuen digitalen Dienstleistungen des Unternehmens
  • Gründen Sie Ihr eigenes Startup
    Ausgehend von Ihren Forschungsergebnissen im Studium und zusammen mit Kommilitonen gründen Sie mit optionaler Unterstützung durch die Fachhochschule Ihr eigenes digitales Unternehmen

Einsatzgebiete

Die digitale Revolution umfasst alle Lebens- und Arbeitsbereiche. Entsprechend vielfältig sind die möglichen Einsatzgebiete. Durch Ihr Forschungsprojekt können Sie allerdings schon während des Studiums tiefes Fachwissen in der adressierten Branche oder dem Einsatzgebiet des Projektes sammeln.


Mögliche Einsatzgebiete umfassen: Automobilbranche, Maschinen- und Anlagenbau, Banken- und Versicherungssektor, Handel, IT-, Unter­nehmens- und Organisationsberatungen, Marktforschungsunternehmen, Social Media, Telekommunikation, Online-Handel und Netzwerk­management, Bio-, Pharma-, Chemie- und Medizinindustrie, Gesundheits­wesen und Logistik.

Studienvorteile
  • Einzigartiges Studium mit hocheffektivem und praxisorientiertem Lernen durch permanenten Projektbezug
  • Mitarbeit in spannenden Forschungsprojekten mit motivierten ­Kolleginnen und Kollegen sowie Partnern
  • Projektfokus des Studiums bereitet optimal auf das (projektbasierte) Berufsleben vor
  • Optimales Lernen durch individuelle Betreuung in den Projekt­phasen und in Kleingruppen von cirka 20 Studierenden in den anderen ­Modulen
  • Einzigartig enge Begleitung und Betreuung des ganzen Studiums durch Professorinnen und Professoren der FH Bielefeld und Sommersemester
Bewerbungsverfahren

Weitere Informationen zum Bewerbungsverfahren finden Sie unter:

www.fh-bielefeld.de/guetersloh/bewerbungsverfahren

Projektpool

Die Projektbeschreibungen finden Sie unter:

www.fh-bielefeld.de/guetersloh/projektpool

Bewerbung

Bewerbungszeitraum: 01.12. - 15.01. / 01.06. - 19.07.

Danach ggf. Teilnahme am Losverfahren möglich.