Data Science
In Zeiten von „Big Data“ sind Data Scientists gefragte Experten: Mit Methoden der Mathematik, Informatik und Statistik gewinnen sie Fakten und Wissen aus großen Datenmengen. Das Masterprogramm "Data Science" ist ein interdisziplinärer Studiengang, der vom Fachbereich Informatik und vom Fachbereich Mathematik und Naturwissenschaften der Hochschule Darmstadt gemeinsam betrieben wird.
Unsere Data Science - Studiengänge
- Masterstudiengang Data Science, Abschluss Master of Science (M.Sc.)
- Duales Studienmodell Master Data Sciene, Abschluss Master of Science (M.Sc.)
Anspruchsvolle Themenfelder
Data Scientists sind als Analysten, Consultants oder Systemarchitekten im Management und in der Wissenschaft sehr gefragt. Sie werden in vielen Branchen benötigt, wie etwa:
- Banken und Versicherungen
- Handelsunternehmen
- Unternehmens- und Organisationsberatungen, Marktforschungsunternehmen
- Social Media, Telekommunikation, Online-Handel und Netzwerkmanagement
- Logistik
- Gesundheitswesen, Bio-, Pharma-, Chemie- und Medizinindustrie
Synchronisationsmodule für Quereinsteiger
Auch wer keinen Abschluss in Mathematik oder Informatik hat, kann Data Science studieren. Für Quereinsteiger werden Synchronisationsmodule angeboten, die die Basis für das Verständnis der weiteren Module sind (Details im Modulhandbuch).
- Methoden der deskriptiven Statistik, der Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließenden Statistik
- Objektorientierte Programmierung und Entwurf sowie Algorithmen und Datenstrukturen
- Datenbanken
- Betriebssysteme und verteilte Systeme
- Computernetzwerke und IT-Security
Interessante und praxisnahe Projekte
Preisgekröntes Projekt der Studentin Linda Rebstadt - Spark-basierte Analyse von Monitoring-Daten intensiv überwachter Patienten zur Identifikation von Anomalien: Ein Use Case der Charité Health Data Platform
Virtuelle Wüstenwelten - Digitalisierung jahrtausendealter Kultstätten in Jordanien um sie als digitale Zwillinge der breiten Öffentlichkeit zugänglich zu machen
Siegreich mit Stickoxid - im Rahmen einer Machine Learning Challenge wurden auf Basis von Umweltmessdaten und mit Hilfe einer Künstlichen Intelligenz die Stickoxidbelastung in Darmstadt prognostiziert
Spannende Themen für Masterarbeiten
- Anastasiia Quarz: Artificial intelligence guided positioning of active voxels in particle therapy treatment planning
- Samuel Kees: Data-Efficient and Iterative Metric Learning for Open Set Classification in an Industrial Setting
- Alisia Wendt: Arbitrage zwischen Kryptobörsen
- Lukas Klein: Machine learning applied to right censored survival data
Liste aller Masterarbeiten inkl. Abstracts und Poster
Starke Industriepartner
Für Projekt- und Masterarbeiten sowie für die duale Studiengangsvariante haben wir Partnerschaften mit vielen namhaften Unternehmen. Weitere Informationen stehen bereit unter Kooperationspartner.
"Definitiv Daumen hoch!" - Stimmen von Absolventen
Christopher Wahl:
... Auch das Studium finde ich sehr spannend, insbesondere schätze ich den großen Praxisbezug. So konnte ich das meiste, was ich in den Vorlesungen bisher gelernt habe, auch direkt bei meiner Arbeit anwenden. Also definitiv Daumen hoch!
[Christopher Wahl absolvierte ein duales Studium beim Kooperationspartner R+V]
Christophe Krech:
Ich habe ein Thema, das mit der Anwendung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in der realen Welt zu tun hat.
[Christophe Krech über seine Masterarbeit bei Arvato Financial Solutions]
Ronny Horst:
An meiner Hochschule, der Hochschule Darmstadt, hat man im dualen Bachelorstudium insgesamt drei Praxisphasen. Der Aufbau ist im Allgemeinen gleich, nur wird bei jeder Praxisphase ein anderer Themenschwerpunkt gesetzt, wie bspw. das Arbeiten im Team oder Projektmanagement. ... Bei der Wahl des Praxisprojekts berücksichtigt die ORDIX AG, wenn möglich, die Wünsche der Studierenden. So wurde mir mein Projektwunsch im Themengebiet Big Data ermöglicht.
[Ronny Horst über seine Praxisphase bei ORDIX]