189 技术课程 Degree Programs in 德国

我们在德国汉堡大学提供智能自适应系统国际计算机科学硕士学位。 IAS 团队正在寻找来自不同背景、喜欢混合神经网络和机器人技术及其应用领域的学生。欢迎希望为全球化世界做出贡献并具有一些相关工作经验和国际经验的学生申请。智能系统和机器人有望成为我们日常生活中不可或缺的一部分。然而，要被人类接受并与之高效自然地交互，它们必须适应不断变化的环境和与之交互的用户。

我们的全日制软件工程学士学位课程将为您提供在软件系统的分析、规范、设计、实施、测试、维护和文档方面的广泛工程能力。

迈出职业生涯的下一步！ NIT技术管理硕士课程（MA / MBA）为您负责的领导和管理任务做好准备。通过高水平的实践经验和基于项目的学习，内容专门针对不断变化的工作环境的要求量身定制。

舞台、银幕和数字媒体表演学士（荣誉）本科课程提供严格和多方面的培训，让您为专业表演行业的需求做好准备。

顶级雇主需要能够成功管理国际数据驱动项目的数据分析师和项目经理。 项目管理和数据科学硕士 (MPMD) 为您提供学术知识、实践经验和行业联系。

海洋生态系统和渔业科学理学硕士是一个连续的、研究型的学位课程。毕业生将学习生物海洋学（BO）和渔业科学（FS）研究领域的实践和理论方法，并能够将其应用于实验室、现场和理论研究。

业务与技术的这种独特结合将帮助您在全球性公司或创新型初创企业中建立面向未来的职业。通过掌握数据的分析，可视化和治理，成为数据科学专家，并探索迷人的AI世界。该课程还涵盖一般业务技能，这将提高您的就业能力。

可持续管理和技术领域的跨学科学士和硕士学位课程弥合了企业的业务和技术领域之间的鸿沟。此外，他们培训未来可持续经济的领导人，以必要的深度和复杂性来理解和塑造企业家的发展及其对社会和经济的影响。

在我们位于德国柏林的校园内，计算机科学（荣誉）理学士课程侧重于当今组织所关注的关键领域。您将涵盖以下主题，包括数据挖掘和分析，云解决方案设置以及Salesforce和Microsoft等CRM的使用。我们还为您提供一对一的支持和上下文相关的学习，以便您充分了解实践中的最新发展和概念。

向生物学学习！像化学家一样思考！充当工程师！校园生物技术与可持续性研究中的化学生物技术跨学科硕士课程。

您想帮助塑造数字化未来，甚至可能为社会做出重要贡献吗？然后硕士课程的数据科学和人工智能（DSAI）是适合您的地方。在这里，着名专家在数据科学，人工智能，机器学习和大数据领域开展面向应用的研究，为您全面应对数字化未来的挑战做好准备：成为一个令人兴奋和备受追捧的专业人士的完美开端研究领域。

管理——数字化和转型在快节奏、日益数字化的世界中，公司需要保持竞争力，不断质疑其业务模式并推动创新。这导致公司流程发生根本性变化。 （数字）转型被定义为跨所有业务领域的数字流程的集成。

Digital transformation is no longer a future paradigm, but a key reality. The business world is becoming digitalized at an astounding pace and companies actively seek digital visionaries, qualified to leverage their expertise and insight into any corporation that seeks to stay competitive. This program explores the theoretical and practical, implementation and business models that make up digital business and delivers all key competencies required in the corporate world today.

信息技术理学硕士。我们可以帮助您为在国际科技公司担任管理职位做好准备。我们的硕士学位课程提供全面的教育。除了人工智能等计算机科学的当前主题外，我们还教授学术和商业方法专业知识。

可持续能源与工艺硕士课程将为您提供开发创新、环保的能源系统和资源高效工艺所需的知识和技能。该课程将可再生能源原理与尖端技术相结合，专注于设计、实施和优化可持续解决方案，打造更加绿色的未来。__ \n \n随着世界向更加可持续的未来转型，各行各业面临着确保可靠能源供应同时最大限度减少环境影响的挑战。该课程将通过探索生物质能、太阳能和风能等可再生资源以及推进处理不可再生原材料的可持续方法，帮助您为满足这些需求做好准备。

近年来，围绕分析服务的新一轮创新浪潮对业务和技术产生了重大影响。在本硕士课程中，您将学习当今就业市场中所有行业都需要的所有相关数据科学技能。我们的讲座涵盖数据分析和机器学习中的相关方法，例如聚类方法、预测建模和深度学习。数据工程和云计算的讲座侧重于这些方面。数据分析在业务决策中的实际应用以及通过数据和数字化出现的新业务领域是本课程的另一个核心重点。