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Studienverlauf

Hinweis: Hier werden die Regelungen für einen Studienbeginn ab dem WS 2023/24 (oder später) oder nach dem Wechsel auf die aktuelle Prüfungsordnung dargestellt. Zu den Regelungen nach alter Prüfungsordnung.

Zu Studienbeginn - in den ersten beiden Semestern - werden in den Basismodulen die nötigen Grundlagen für das spätere Studium sowohl in der Mathematik als auch in der Informatik gelegt. Im späteren Studienverlauf besteht die Möglichkeit, zwischen verschieden Aufbaumodulen zu wählen und damit eine individuelle Schwerpunktbildung vorzunehmen. Bei der Planung des Studiums ist zu beachten, dass im Studienverlauf neben den 162 LP in Data Science-Modulen auch 18 LP aus weiteren Modulen belegt werden müssen (Marburg Skills, die ebenfalls aus Mathematik und Informatik gewählt werden können).

Die vom Fachbereich empfohlene Reihenfolge der Module wird im sogenannten "Studienverlaufsplan" dargestellt. Dieser ist zwar nicht bindend, berücksichtigt jedoch die sinnvolle inhaltliche Abfolge der Module sowie einen möglichst gleichbleibenden zeitlichen Arbeitsaufwand während des Studiums. Sind Abweichungen von diesem empfohlenen Studienverlauf beabsichtigt (z.B. aufgrund eines längeren Praktikums oder eines Auslandsaufenthalts), wird empfohlen, im Voraus einen Beratungstermin in der Studienberatung in Anspruch zu nehmen, um den Verlauf des weiteren Studiums zu planen.

Abbildung: Studienverlaufsplan (größere Darstellung: bitte anklicken)

Data Science (B.Sc.) Beginn im Wintersemester  1. Semester: Objektorientierte Programmierung (9 LP), Grundlagen der Mathematik (6 LP), Lineare Algebra 1 (9 LP), MarSkills-Modul (6 LP) 2. Semester: Algorithmen und Datenstrukturen (9 LP), Systemsoftware und Rechnerkommunikation (9 LP), Programmierpraktikum (6 LP), Grundlagen der Analysis (9 LP) 3. Semester: Effiziente Algorithmen (9 LP), Elementare Stochastik (9 LP), Grundlagen der Höheren Mathematik (9 LP) 4. Semester: Datenbanksysteme (9 LP), Maschinelles Lernen (9 LP), Praktikum zur Stochastik (6 LP), Wahlpflichtmodul (6 LP) 5. Semester: Kontinuierliche Optimierung (9 LP), Ausgewählte Themen der Informatik / Data Science A (Seminar) (3 LP), Fortgeschrittenenpraktikum für große Daten (6 LP), Wahlpflichtmodul (6 LP), MarSkills-Modul (6 LP) 6. Semester: Wahlpflichtmodul (9 LP), Ausgewählte Themen der Informatik / Data Science B (Seminar) (3 LP), Bachelorarbeit (12 LP), MarSkills-Modul (6 LP)