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Studienverlauf

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 (Beginn im Winter- oder Sommersemester - Schwerpunkt "Scientific Computing")
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Abbildung: Grafische Darstellung des Studienverlaufs des Masterstudiengangs Data Science bei Wahl des Schwerpunkts Scientific Computing und Beginn im Winter- oder Sommersemester. Folgende Module werden für die verschiedenen Semester empfohlen: 1. Semester: Vertiefungsmodul Informatik (im Bereich Skalierbare Systeme, 9 LP), Vertiefungsmodul Mathematik (im Bereich Numerik, 9 LP), Projektarbeit Data Science (1. Hälfte, insgesamt 12 LP) und Vertiefungsmodul Informatik (6 LP)  2. Semester: Vertiefungsmodul Informatik (im Bereich Skalierbare Systeme, 9 LP), Vertiefungsmodul Informatik (9 LP), Projektarbeit Data Science (2. Hälfte, insgesamt 12 LP) und Vertiefungsmodul Mathematik (im Bereich Numerik, 6 LP) 3. Semester: Vertiefungsmodul Informatik (im Bereich Skalierbare Systeme, 9 LP), Ausgewählte fortgeschrittene Themen der Informatik/Data Science (Seminar, 3 LP), Selbständiges Wissenschaftliches Arbeiten Data Science (9 LP) und Vertiefungsmodul Mathematik (im Bereich Numerik, 9 LP) 4. Semester:  Masterarbeit (30 LP)


Abbildung: Studienverlaufsplan (Beginn im Wintersemester - Schwerpunkt "Analytics")
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Abbildung: Grafische Darstellung des Studienverlaufs des Masterstudiengangs Data Science bei Wahl des Schwerpunkts Analytics und Beginn im Sommersemester. Folgende Module werden für die verschiedenen Semester empfohlen: 1. Semester: Vertiefungsmodul Informatik (im Bereich Skalierbare Systeme, 9 LP), Vertiefungsmodul Mathematik (im Bereich Diskrete Mathematik, 9 LP), Projektarbeit Data Science (1. Hälfte, insgesamt 12 LP) und Maß- und Integrationstheorie (6 LP) 2. Semester: Vertiefungsmodul Informatik (im Bereich Skalierbare Systeme, 9 LP), Vertiefungsmodul Informatik (9 LP), Projektarbeit Data Science (2. Hälfte, insgesamt 12 LP) und Vertiefungsmodul Informatik (6 LP) 3. Semester: Vertiefungsmodul Informatik (im Bereich Skalierbare Systeme, 9 LP), Ausgewählte fortgeschrittene Themen der Informatik/Data Science (Seminar, 3 LP), Selbständiges Wissenschaftliches Arbeiten Data Science (9 LP) und Vertiefungsmodul Mathematik (im Bereich Stochastik, 9 LP) 4. Semester:  Masterarbeit (30 LP)

Abbildung: Studienverlaufsplan (Beginn im Sommersemester - Schwerpunkt "Analytics")
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Abbildung: Grafische Darstellung des Studienverlaufs des Masterstudiengangs Data Science bei Wahl des Schwerpunkts Analytics und Beginn im Wintersemester. Folgende Module werden für die verschiedenen Semester empfohlen: 1. Semester: Vertiefungsmodul Informatik (im Bereich Skalierbare Systeme, 9 LP), Vertiefungsmodul Mathematik (im Bereich Diskrete Mathematik, 9 LP), Projektarbeit Data Science (1. Hälfte, insgesamt 12 LP) und Vertiefungsmodul Informatik (6 LP)  2. Semester: Vertiefungsmodul Informatik (im Bereich Skalierbare Systeme, 9 LP), Vertiefungsmodul Informatik (9 LP), Projektarbeit Data Science (2. Hälfte, insgesamt 12 LP) und Maß- und Integrationstheorie (6 LP) 3. Semester: Vertiefungsmodul Informatik (im Bereich Skalierbare Systeme, 9 LP), Ausgewählte fortgeschrittene Themen der Informatik/Data Science (Seminar, 3 LP), Selbständiges Wissenschaftliches Arbeiten Data Science (9 LP) und Vertiefungsmodul Mathematik (im Bereich Stochastik, 9 LP) 4. Semester:  Masterarbeit (30 LP)