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Data Science (M.Sc.)

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Hinweis: Der Studiengang befindet sich im Akkreditierungsverfahren. Es kann daher noch zu leichten Änderungen bei Modulen und Credit Points (CP) kommen.

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Warum Master Data Science?

In immer mehr Bereichen werden Entscheidungen daten- und faktenbasiert getroffen: Seien es Algorithmen- und KI basierte automatisierte Abläufe, Entscheidungen im Business-Kontext oder Kaufentscheidungen im privaten  Umfeld. Um Daten optimal nutzen zu können, ist das Verständnis der Logiken und der Stärken und Schwächen der verschiedenen Ansätze entscheidend. Und es geht auch darum, wann und wie bestimmte Daten verwendet werden dürfen oder sollten. Unser Master Data Science vermittelt genau dieses:

Ein tiefes Verständnis über die sinnvolle Generierung, Auswertung und Nutzung von Daten.

 

Warum an der LFH?

Wir haben mehr als 100 Jahre Erfahrung in der Ausbildung des Fach- und Führungskräftenachwuchses. Wir und auch unsere Partnerunternehmen stehen für Qualität, Know-How und Nachhaltigkeit. Das Wichtigste aber sind natürlich unsere Mitarbeitenden und Lehrenden, die mit viel Herzblut und Engagement unsere Studierenden betreuen. Und natürlich:

Studierende sind uns wichtig, wir kämpfen für euren Erfolg!

 

Wie finanzieren?

Der große Knackpunkt für viele ist die Finanzierung des Studiums. Wir haben unser Zeitmodell dahingehend optimiert, dass Studierende neben dem Studium problemlos einer geregelten und gut bezahlten Beschäftigung nachgehen können. Damit haben viele unserer Master-Studierenden mehr Netto zur Verfügung als Vollzeit-Studierende staatlicher Hochschulen. Im Vergleich zu einem klassischen Vollzeitstudium gewinnen unsere Studierenden auch mehrere Jahre zusätzliche Berufserfahrung.  Also:

Ein LFH-Master ist eine Investition, die sich doppelt lohnt! 

 

Was muss ich tun?

  • Diese Seite sorgfältig lesen
  • Checken, ob die Inhalte OK sind
  • Checken, welches Zeitmodell zum eigenen Leben passt
  • Kontakt aufnehmen und mit der LFH über die Finanzierung sprechen
  • die Bewerbung absenden

Und nicht vergessen:

Vorfreude ist die schönste Freude.

Studieninhalte

1. Semester

Einführung in Data Science (7 CP)

Grundlagen Data Science

Machine Learning I

Systeme und Netzwerke (7 CP)

Systemintegration

Netzwerkprotokolle

Verteilte Systeme

Mathematik (7 CP)

Lineare Algebra

Analysis

Numerische Mathematik

Ethik und Recht (6 CP)

IT-Recht und Case Studies

Ethik in Data Science (Seminar)

Digitalisierung und Automatisierung I (3 CP)

Systeme

2. Semester

Data Science und Analytics I (6 ECTS)
Business Intelligence
Visualisierung
Anwendungen Data Science I

 

Hochparallele Datenverarbeitung (6 CP)
NoSQL
High Performance Datenverarbeitung

Statistik (6 CP)
Statistik und Stochastik
Nichtlineare Regression

Projekt I (6 CP)

Wahlpflichtfach (3 CP)

Digitalisierung und Automatisierung II (3 CP)

Anwendung in der Wirtschaft

 

3. Semester

Data Science und Analytics II (6 CP)
Computergestützte statistische Analysen
Anwendungen Data Science II

Künstliche Intelligenz I (7 CP)
Optimierung
Machine Learning II
Anwendungen der Optimierung

Künstliche Intelligenz II (6 CP)
Deep Learning
Statistical Learning
Seminar Akt. Methoden Data Science

Projekt II (6 CP)

Wahlpflichtfach II (3 CP)

Kommunikation und Datenverarbeitung I (3 CP)

Digitale Signalverarbeitung

4. Semester

Data Science in der Cloud (6 CP)
Cloud Computing für Data Science
Anwendungen Data Science III

Kommunikation und Datenverarbeitung II (3 CP)

Field Communications

Master-Thesis & Kolloquium (20 CP)

Master-Thesis Bearbeitungszeit 3 Monate

 

Studienablauf

Innovatives flexibles Studienmodell mit Präsenzwochen und Online-Vorlesungen

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Auf einen Blick

Abschluss

Master of Science, 120 ECTS

Studienbeginn

1. Oktober 2024

Studiendauer

Flexibel: 4 Semester / 5 Semester / 6 Semester

Studiengebühren

15.000 Euro für das ganze Studium, bei 4 Semestern 625 € pro Monat.
25% Frühbucherrabatt bei Anmeldung bis 31. Mai 2024

Finanzierung

Neben den klassischen Studienfinanzierungen (BAFöG, Kredite) unterstützen unsere Partnerunternehmen ihre Mitarbeiter häufig bei den Studiengebühren. Interessenten ohne Partnerfirma können sich gern an uns wenden, wir leiten Interessenten gerne an unsere Partner weiter.

Studienform

Bei 4 semestrigem Studium, pro Semester:
2 Vollzeitwochen, 4 "halbe" Vollzeitwochen sowie 10 Wochen mit bis zu 2 Online-Terminen (16.30-19.45 Uhr)

Sprache

Deutsch, z.T. Englisch

Zulassungsvorraussetzungen

Bachelor in Informatik, Wirtschaftsinformatik, IT-Security, Angewandter Informatik oder ähnlicher fachlich affiner Studiengänge.
Deutsch und Englischkenntnisse, jeweils auf B2-Level

Bewerbungsverfahren

Bitte senden Sie die vollständigen Unterlagen (Bachelor-Zeugnis, Motivationsschreiben, ggf. B2-Deutschnachweis) an studium@leibniz-fh.de

Lehrende (Auswahl)

Matthias Neumann-Brosig

(Studiengangsleitung), Module Mathematik und Statistik

Oleg Lobachev

Data Science

Prof. Jürgen Schmidt

Technische Informatik

Ihr Kontakt



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Hilke Buchmann

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