Erfolgreich abgeschlossenes Bachelorstudium der Mathematik, Informatik oder aus dem natur- oder ingenieurwissenschaftlichen Bereich (210 ECTS) mit einer Note besser als 3,00 und einschlägige berufspraktische Erfahrung nach Abschluss des Studiums von mindestens 12 Monaten.

Informationen zum Bachelorstudium

Das Bachelorstudium muss mindestens folgende Inhalte umfassen:

• 15 ECTS in Modulen der Informatik
• 15 ECTS in Modulen der Mathematik

Wir empfehlen in diesem wichtigen Kompetenzbereich einen Notenschnitt von mindestens 2,7.

Informationen für Studierende mit einem Bachelorabschluss mit 180 ECTS

Möglich ist eine Anrechnung von Praxiszeiten während oder nach dem Bachelorstudium. Für diese Praxiszeiten im Umfang von mindestens 750 Stunden muss ein Nachweis erbracht werden. Dieser Nachweis kann geführt werden durch:

• ein qualifiziertes Zeugnis vom Arbeitgeber, dass die jeweils erworbenen Kompetenzen darlegt
• durch das Formblatt zum Nachweis von ingenieurwissenschaftlichen Praxistätigkeiten (folgt in Kürze im Downloadbereich)

Sie sind berufstätig und möchten Ihre Karrierechancen erweitern?
Wir zeigen Ihnen den Weg dahin.

Mit dem Masterstudium Digitale Technologien erreichen Sie folgende Ziele:

• kompetenter Einsatz von skalierbaren Methoden und Techniken für die Analyse großer, heterogener Datenmengen zur Lösung wirtschaftlicher, technischer oder naturwissenschaftlicher Probleme
• organisatorisch und inhaltlich vollumfängliche Umsetzung von Data Science Prozessen
• Halten, Verwalten und Zusammenführen von Daten um diese in eine zentrale Analysestruktur zu integrieren
• Planung und Entwicklung einer robusten und flexiblen Big-Data-Infrastruktur
• Anschluss interner und externer Datenquellen über Batch- und Streaming-Schnittstellen
• Förderung der Führungskompetenzen

Der viersemestrige Verbundstudiengang Digitale Technologien beginnt zum Winter- bzw. Sommersemester und schließt mit dem Master of Engineering ab. Das Studium besteht zu ca. 70 Prozent aus Selbststudienabschnitten und ca. 30 Prozent aus Präsenzveranstaltungen an der Hochschule.

Die Studieninhalte, die in traditionellen Vollzeitstudiengängen Gegenstand von Vorlesungen sind, werden im Verbundstudium über didaktisch aufbereitete Selbststudienmaterialien (Lernbriefe) vermittelt. Darüber hinaus finden Übungen und Praktika in der Fachhochschule, in der Regel an jedem zweiten Samstag im Semester, statt. Gelernt wird in Gruppen mit einer Größe von rund 25 Studierenden.

Zusätzlich können an bis zu fünf Wochentagen pro Semester (auch als Blockveranstaltung möglich) Lehrveranstaltungen oder Prüfungstermine stattfinden. Darüber hinaus wird der Austausch zwischen Studierenden und Lehrenden untereinander durch die internetgestützte Kommunikationsplattform ILIAS ergänzt. Den Studienabschluss bilden die Masterarbeit und das Kolloquium (mündliche Prüfung).

Der Abschluss mit 300 credit points erfüllt die formalen Promotionsvoraussetzungen an allen Hochschulen.

1. Semester

• Methoden des Data Mining
• Einführung in die künstliche Intelligenz
• Digitale Signalverarbeitung und Regelungen
• Statistik zur Datenanalyse

2. Semester

• Leadershipmanagement
• Methoden des maschinellen Lernens
• Programmiersprachen zur Datenanalyse
• Industrial Internet of Things und Industrie 4.0

3. Semester

• Big Data Technologien
• Data Science Prozess und Werkzeuge
• Philosophische, ethische und juristische Betrachtungen

4. Semester

• Masterarbeit
• Kolloquium

Mit diesem Studium sind Sie fit für den nächsten Karrieresprung!

Arbeiten Sie als

• Data Scientist
• Data Engineer
• IoT-Expertin und -experten
• Softwarearchitektin/Softwarearchitekt im Data Science-Bereich

Sie werden in Bereichen in denen große Datenmengen produziert und verarbeitet werden müssen wie z.B. Online-Handel, Suchmaschinen, produzierendes Gewerbe, Automobil und Pharmaindustrie, Finanzbranche oder dem wissenschaftlichen Bereich gesucht.

• Vereinbarkeit von Studium, Familie und Karriere
• Keine Unterbrechung der Berufstätigkeit
• Flexibler Start zum Winter- und Sommersemester
• Effiziente Studienzeiteinteilung durch circa 70% Selbststudium und 30% Präsenzveranstaltungen
• Präsenzveranstaltungen, Übungen und Laborpraktik 14-täglich samstags
• Optimales Lernen in Gruppen von ca. 30 Studierenden
• Mediengestützte Selbstlernphasen mit didaktisch aufbereiteten Lernbriefen
• Reger Austausch mit Lehrenden, Kommilitoninnen und Kommilitonen in Kursen und Foren auf der Onlineplattform ILIAS
• Begleitung und Betreuung der Abschlussphase (Masterarbeit und Kolloquium) durch Professorinnen, Professoren und Schreibberatung der FH Bielefeld
• Möglichkeit zur anschließenden Promotion