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Data Science, M.Sc.

Neue Innovationswellen rund um analytische Dienstleistungen haben die Wirtschaft und die Technologie in den letzten Jahren stark beeinflusst. In diesem Masterstudiengang erlernen Sie alle relevanten Data-Science-Fähigkeiten, die auf dem heutigen Arbeitsmarkt branchenübergreifend gefragt sind.

 

Die praktische Anwendung von Data Analytics für unternehmerische Entscheidungen und die Erschließung neuer Geschäftsfelder durch Daten und Digitalisierung sind ein weiterer Schwerpunkt des Studiums. In den interdisziplinären Wahlfächern haben Sie die Möglichkeit, Ihr Studium auf Ihre Karriereziele zuzuschneiden, indem Sie Module aus dem umfangreichen Portfolio des Studiengangs wie Game Design, UX/UI Design oder digitale Medienkommunikation wählen. Ein zeitgemäßes Leadership- und Kulturmodul bereitet Sie auf Ihre zukünftigen Führungsaufgaben vor.

 

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Students working on laptop

Informationen zu Data Science, M.Sc.

Semesterstart
Semesterstart

Wintersemester: September 

Sommersemester: März

Studienentgelte | EU Bewerber*innen
Studienentgelte | EU Bewerber*innen

Studienverlauf als Standard Track (120 ECTS) oder Fast Track (90 und 60 ECTS) möglich.

 

Ab 748 € monatlich


Erhalten Sie mit unserem Starterbonus einen Nachlass von 10 % pro Monat. (Es gelten die AGBs)


Erfahren Sie hier mehr über unsere Studienentgelte, Ermäßigungen und Finanzierungsmöglichkeiten.

Studienentgelte | Nicht-EU Bewerber*innen
Studienentgelte | Nicht-EU Bewerber*innen

Studienverlauf als Standard Track (120 ECTS) oder Fast Track (90 und 60 ECTS) möglich.

 

Ab 13.188 € jährlich

 

Profitieren Sie von unserem Treuebonus und erhalten Sie eine Ermäßigung von 17 % auf die gesamten Studienentgelte.

 

Erfahren Sie hier mehr über unsere Studienentgelte, Ermäßigungen und Finanzierungsmöglichkeiten.

Abschluss
Abschluss

Master of Science, M.Sc.

Studiendauer
Studiendauer

4 Semester (120 ECTS)

3 Semester (90 ECTS)

2 Semester (60 ECTS)

Credits
Credits

Standard: 120 ECTS

Fast-Track: 60 oder 90 ECTS

Lehrsprache
Lehrsprache

Englisch

Studienort
Studienort

Innovation Hub Potsdam

 

 

Wichtiger Hinweis
Wichtiger Hinweis

Je nach Maßgabe der gesetzlichen Vorgaben wird keine Gewähr dafür übernommen, dass Präsenzlehre im gesamten Semester möglich ist (in diesem Fall erfolgt die Lehre digital).

Mehr erfahren

Curricula

Der Masterstudiengang Data Science (M.Sc.) umfasst 2, 3 oder 4 Semester, in denen Sie alle relevanten Data-Science-Fähigkeiten erlernen, die auf dem heutigen Arbeitsmarkt durch alle Branchen hinweg, gefragt sind. Erfahren Sie mehr über die Studieninhalte im Curriculum.

 

Data Science (M.Sc.) (2 Semester) Data Science (M.Sc.) (3 Semester) Data Science (M.Sc.) (4 Semester)

Profitieren Sie von der UE Masterreform

Flexibler, interdisziplinärer & praxisbezogener – der neue Master macht das Studium an der University of Europe for Applied Sciences noch attraktiver! Studierende ausgewählter Masterstudiengänge an der UE haben die Wahl eines Masters mit 60, 90 oder 120 ECTS und somit die volle Flexibilität. Je nachdem, welche Ausbildung bereits vorhanden ist und wie viele ECTS in dem Bachelor (und ggf. Master) bereits gesammelt wurden, können Studierende sich für einen der drei Abschlüsse bewerben. Auch Praxiserfahrung kann hierbei angerechnet werden. 

 

Erfahren Sie mehr über die UE Masterreform.

UE Studierende des M.A. Innovation Design Management Programms

Studierende des M.A. Innovation Design Management Programms

Ihre Vorteile

Warum UE?

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Die University of Europe for Applied Sciences (UE) ist eine akkreditierte und mit mehreren Preisen ausgezeichnete Hochschule. Unsere vielen internationalen Studierenden kommen aus der ganzen Welt, um einen hochgeschätzten (staatlich und FIBAA-anerkannten) deutschen Abschluss zu machen, der komplett auf Englisch unterrichtet wird. Außerdem werden wir als eine der besten Universitäten in Deutschland im Bereich der Wirtschaftswissenschaften bewertet (U-Multirank 2018).

An der UE studieren Sie in kleinen Kursgruppen. Wir garantieren Ihnen eine individuelle Betreuung und einen engen Kontakt zu den Dozenten. Unsere Professoren sind führende Experten auf ihrem Gebiet mit herausragenden Leistungen in Lehre, Forschung und Wirtschaft.

Darüber hinaus legen wir großen Wert auf die Verbindung zwischen der Hochschulbildung und dem Ökosystem der Unternehmensindustrie. Die erlernte Theorie wird in mehreren Projektwochen in die Praxis umgesetzt. Die Vielfalt der interdisziplinären Lehrveranstaltungen gibt Ihnen die Möglichkeit, die Inhalte Ihres Studiums selbst zu bestimmen. Wir bieten eine moderne Ausstattung wie Beamer in jedem Raum, Mac-Pools, SW-Programme und mehr.

Methoden der Datenanalyse

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Unsere Vorlesungen behandeln die relevanten Methoden der Datenanalyse und des maschinellen Lernens, wie z.B. Clustering-Methoden, Predictive Modeling und Deep Learning. Die strukturierte Erfassung von Daten mit intelligentem Datenmanagement ist die Grundlage aller erfolgreichen Analysen. Vorlesungen zu Data Engineering und Cloud Computing fokussieren auf diese Aspekte.

Sie werden auch ein Abschlussprojekt durchführen, das es den Studierenden ermöglicht, an einem angewandten Projekt mit Unternehmenspartnern zu arbeiten oder ein eigenes Forschungsprojekt zu entwickeln.

Ab dem Wintersemester 2021 bieten wir den Vertiefungskurs "Programmierung" in digitaler Form an.

Bewerbungsprozess

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Sie können sich ein Jahr im Voraus für Ihr gewünschtes Startsemester bewerben.

Um sich für ein Bachelor-Studium an der Europäischen Fachhochschule (UE) zu qualifizieren, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

  • Online-Bewerbung
  • Abschluss eines Bachelorstudiums
  • Aufnahmeprüfung
  • Persönliches Vorstellungsgespräch (z.B. über Skype)
  • Gute englische Sprachkenntnisse
  • Grundlagen der Programmierung (ggf. Vorkurs)

Studiengebühren und Finanzierung

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Als private Hochschule wird die Europa-Universität für angewandte Wissenschaften (UE) nicht durch den Staat, sondern durch Studiengebühren finanziert. Aus diesem Grund kostet das Studium an der Europa-Universität für angewandte Wissenschaften (UE) mehr als an einer öffentlichen Universität. Aber das ist es wert:

Unsere Absolventen erfüllen wesentliche Anforderungen für eine Karriere in der Wirtschaft und unterscheiden sich damit von den Absolventen vieler öffentlicher Hochschulen. Ihre Beschäftigungs- und Verdienstaussichten werden erheblich verbessert.
Alle Studienkosten sind in der monatlichen Studiengebühr enthalten. Es fallen keine weiteren Kosten an, wie z.B. Immatrikulationsgebühr, Prüfungsgebühren, Bachelorarbeit o.ä., sofern das Studium innerhalb der Regelstudienzeit abgeschlossen wird.
Die Kosten für das Auslandssemester sind in diesen Gebühren nicht enthalten, da es hier je nach Land und Hochschule erhebliche Unterschiede gibt.

Gerne geben wir Ihnen weitere Informationen zur Finanzierung Ihres Studiums und zu möglichen Stipendien. Wenn Sie weitere Fragen haben, gibt Ihnen unsere Studienberatung gerne Auskunft.

Skillset

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Die Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers werden in allen Wirtschafts- und Technologiebranchen benötigt. Sie erwerben das notwendige Rüstzeug, um als Product Owner digitale Produkte für die Entwicklung von B2B- oder B2C-Lösungen oder für die Verbesserung interner Prozesse zu entwickeln. Sie verfügen über die Fähigkeiten, um fortgeschrittene Marktanalyseprojekte zu leiten oder Prozesse in der Logistik, Lieferkette oder Fertigung durch die Leitung von Digitalisierungsprozessen zu verbessern.

Ihr Karriereweg kann Sie schließlich auch zum Leiter der Business Intelligence oder zum Chief Digital Officer in einem Unternehmen führen.  

Kooperationspartner

Erhalten Sie Zugang zu spannenden Praktika und Businessprojekten in führenden Unternehmen.

Science & Tech

Innovation Hubs

Logo von kc.i - einem Innovationszentrum aus Deutschland und UE Kooperationspartner

Fintech incubators

Code Factory

Erhalten Sie Zugang zu spannenden Praktika und Businessprojekten in führenden Unternehmen.

Erfolgsgeschichten

Fakultät

Die Dozenten des Fachbereichs Tech und Software verfügen über langjährige Erfahrung in verschiedenen technologiebezogenen Bereichen wie Java, maschinelles Lernen, Big Data und künstliche Intelligenz.

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