数据科学（理学硕士）

数据科学是国际企业中越来越多应用的领域。它涵盖了从数据理解到数据准备、建模、评估和数据驱动解决方案实施的过程。该领域越来越重要，德国企业目前大力致力于数字化转型，尤其是数据驱动的分析。由约 3,000 家德国 DAX 指数和中型企业组成的协会“Stifterverband”预测，德国将新增 70 万个具有技术能力的新就业岗位，其中仅复杂数据分析领域的就业岗位就超过 40 万个。

冬季一学期

• 数据科学框架和应用程序开发
• 数据准备和分析
• 数据科学数学
• 机器学习
• 流程挖掘
• 数据科学中的数据安全、法律和道德

夏季 2 学期

• 大数据技术
• 数据可视化
• 数据挖掘和预测分析
• 团队项目（10 ECTS）
• 硕士研讨会

3个学期夏季或冬季

• 国外或富尔达合作大学的计算机科学选修课

4 学期夏季或冬季

• 座谈会
• 硕士论文

注意：

• 冬季学期：十月中旬至二月底。
• 夏季学期：四月中旬至七月底。

每个块的大小为 5 ECTS（团队项目除外，为 10 ECTS）。该时间表在冬季学期开始时有效。

该课程以英语授课，有 90 和 120 ECTS 选项。前两个学期从数据工程（黄色）和数据分析（橙色）基础知识、一门特定应用课程（蓝色）和一门数据安全、法律和道德课程（棕色）开始。这些知识可以应用于团队项目和硕士论文的不同职能领域。如果选择 120 ECTS 选项（对于 180 ECTS 学士），则额外的一个学期包含一个海外学期或一个研究项目以及计算机科学课程和选修课。