Der Studiengang M.Sc. Data Science bietet die folgenden Spezialisierungsbereiche an:

• Datenbasierte Optimierung
• Mathematische Theorie/Grundlagen der Datenwissenschaft
• Datenbanken und Wissensrepräsentation
• Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz
• Simulation und Numerik
• Mathematisch-statistische Datenanalyse

Die Studierenden wählen eine Vertiefungsrichtung als Hauptfach (Major field of study), in der Module im Umfang von 30 ECTS zu absolvieren sind.
Alle anderen Vertiefungsrichtungen bilden das Nebenfach (Minor field of study), in dem Module im Umfang von insgesamt 20 ECTS zu absolvieren sind.

Zusätzlich gibt es drei Kernmodule (Core modules) im Umfang von 15 ECTS, die für alle Studierenden dieses Studiengangs verpflichtend sind.
Hinzu kommen fachliche Qualifizierungsmodule (Technical qualifications) im Umfang von insgesamt 5 ECTS.

Jeder Studierende muss Module im Umfang von insgesamt 15 ECTS aus den folgenden Anwendungsfächern (Application subjects) absolvieren:

• Artificial Intelligence in Biomedical Engineering
• Chemie
• Digitale Geisteswissenschaften
• Geographie
• Geowissenschaften
• International Information Systems
• Materialwissenschaften
• Medical Data Science
• Multimedia Engineering
• Physik

Den Abschluss des Studiums bildet ein Masterseminar (5 ECTS), das zur Anfertigung einer Masterarbeit (30 ECTS) im Bereich Data Science führen soll.

Zu Beginn des Masterstudiums wird im Rahmen einer individuellen Studienvereinbarung ein Studienschwerpunkt aus den folgenden Themenbereichen gewählt:

• Datenbasierte Optimierung
• Mathematische Theorie/Grundlagen der Datenwissenschaft
• Datenbanken und Wissensrepräsentation
• Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz
• Simulation und Numerik
• Mathematisch-statistische Datenanalyse

Die anderen Fachbereiche bilden zusammen das Nebenfach. Die Kurse werden hauptsächlich auf Englisch unterrichtet. Jeder Student wählt zu Beginn des Studiums eine*n Mentor*in. Mentoren beraten die Studierenden bei der Gestaltung ihres Studienplans entsprechend der jeweiligen individuellen Interessen.

Falls Sie noch an der Wahl des Studiengangs “Data Science” zweifeln, lesen Sie sich die folgenden Aussagen durch und überlegen, ob sie auf Sie zutreffen.

• Als Digital Native liegt Ihnen das Thema “Digitalisierung” am Herzen und Sie haben Interesse an aktueller, Daten-getriebener Technik.
• Sie haben ein breites Interessenfeld und fühlen sich motiviert durch viele unterschiedliche Herausforderungen.
• Mathematik macht Ihnen keine Angst, sondern bereitet Ihnen Freude. Sie mögen es, präzise zu arbeiten, Ideen zu formalisieren und belastbare Ergebnisse zu produzieren.
• Die Fähigkeit komplexe Zusammenhänge zu verstehen und auf das Wesentliche zu abstrahieren, gehören neben einem unstillbaren Wissensdurst zu einer Ihrer Kernkompetenzen.
• Sie haben ein starkes Interesse daran zu verstehen, wie sich menschliches Verhalten in Form von mathematischen Modellen erfassen und sogar vorhersagen lässt.
• Sie wollten schon immer mal richtig Programmieren lernen.
• Sie interessiert, wie die zu Grunde liegenden mathematischen und informatischen Verfahren funktionieren.

Wenn diese Punkte zu Ihnen passen, treffen Sie mit dem Studiengang “Data Science” garantiert die richtige Wahl.

Die FAU Erlangen-Nürnberg bietet einzigartige Voraussetzungen für den Studiengang “Data Science”. Durch die starke inhaltliche Vernetzung der Departments Mathematik und Informatik und die räumliche Entfernung von gerade mal zwei Gehminuten ist ein großes Angebot an informatisch-mathematischen Themen vorhanden, die beide zentral im Studiengang gelehrt werden. Durch die große Fächervielfalt der FAU können Sie aus vielen verschiedenen Fachbereichen Ihr Anwendungsfach wählen. Dies hilft Ihnen, Ihre ganz individuelle Spezialisierung im Studium zu finden, die Sie besonders interessiert und Ihnen Spaß macht.
Außerdem schafft die Metropolregion Nürnberg durch ihr industrielles Umfeld ideale Bedingungen für ein nachhaltiges und anwendungsorientiertes Studium. Und vielleicht lernen Sie im Studium bereits Ihre zukünftigen Arbeitgeber kennen, wie zum Beispiel Siemens, Schaeffler oder adidas.

Mit einem Masterabschluss als Data Scientist eröffnen sich Ihnen viele spannende Arbeitsfelder in denen Sie Ihr Wissen gewinnbringend einbringen können. Sie arbeiten direkt an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. Hier sind einige beispielhafte Wirtschaftszweige mit potentiellen Arbeitgebern aufgelistet:

• Technologiebranche (z.B. Google, Facebook, Microsoft, IBM, SAP, Siemens, etc.)
• Beratungsbranche (z.B. McKinsey, Ernst & Young, Deloitte, etc.)
• Biomedizinische Forschungsunternehmen (z.B. AstraZeneca, Roche, Novartis, Bayer, etc.)
• Logistikbranche (Deutsche Post, UPS, DB Mobility Logistics, etc.)
• Energiebranche (E.ON, RWE, EDF, etc.)
• Finanz- und Versicherungsbranche (Deutsche Bank, Allianz, Münchener Rück, etc.)

Durch die hohe Nachfrage an Absolvierenden im Bereich “Data Science” – es fehlen geschätzt über 100.000 Experten für Data Science alleine in Deutschland – können Berufsanfänger mit einem relativ- hohen Einstiegsgehalt rechnen.

Alternativ können Sie Ihr Verständnis von Datenmodellierung und -analyse im Rahmen einer Promotion weiter vertiefen und damit sogar den aktuellen Stand der Forschung vorantreiben, welche den Umgang mit der Ressource “Daten” für die kommenden Jahrzehnte entscheidend prägen wird.

Deutschkenntnisse (B1) werden dringend empfohlen.