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Studiengangsprofil

Management & Data Science

Master of Science
Lüneburg
Short-Facts
  • Abschluss: Master of Science
  • Sachgebiet(e): Angewandte Informatik, Theoretische Informatik, Wirtschaftsinformatik
  • Regelstudienzeit: 4 Semester
  • Hauptunterrichtssprache: Englisch
  • Studienform(en): Vollzeitstudium, Internationaler Studiengang, Teilzeitstudium
  • Standort(e): Lüneburg
  • Trägerschaft: öffentlich-rechtlich
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Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Kontakt
Hochschulstandort
Leuphana Universität Lüneburg
Universitätsallee 1
21335 Lüneburg
Tel: 04131 677-2277
Fax: 04131 677-1430
Weitere Informationen / Services:
FAQ zu Management & Data Science
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Welchen Abschluss erhalte ich, wenn ich Management & Data Science studiere?
Beim Studiengang Management & Data Science an der Leuphana Universität Lüneburg handelt es sich um einen Studiengang mit dem Abschluss Master of Science
Welches Sachgebiet beinhaltet der Studiengang?
Das Sachgebiet des Studiengangs ist Angewandte Informatik, Theoretische Informatik, Wirtschaftsinformatik.
Wie lange dauert das Studium?
Die Regelstudienzeit beträgt 4 Semester. Ein Semester sind 6 Monate. Somit dauert das Studium in der Regel 24 Monate.
In welcher Sprache finden die Lehrveranstaltungen statt?
Die Vorlesungen, Seminare oder Kurse finden in Englisch statt.
In welcher Form wird das Studium Management & Data Science angeboten?
Das Studium wird als Vollzeitstudium, internationaler Studiengang und als Teilzeitstudium in Lüneburg angeboten.
Wo finden die Lehrveranstaltungen statt?
Die Lehrveranstaltungen werden in Lüneburg angeboten.
Kann ich mich zum Sommer- oder zum Wintersemester bewerben?
Du kannst dich zu folgendem Semester bewerben: nur Wintersemester.
Welche Zulassungsbedingung muss ich erfüllen?
Der Studiengang Management & Data Science hat eine örtliche Zulassungsbeschränkung, zwingend mit NC.
Gibt es spezielle Zugangsvoraussetzungen, um Management & Data Science zu studieren?
Für das Studium des Fachs Management & Data Science gelten folgende Zugangsvoraussetzungen:
Wir setzen bei allen, die Management & Data Science studieren möchten, voraus, dass sie mindestens eine Programmiersprache beherrschen und auf ein solides Basiswissen in linearer Algebra zurückgreifen zu können, um den Anforderungen des Masterstudiums von Beginn an gerecht werden zu können.
Welche Themenschwerpunkte gibt es?
Themenschwerpunkte im Studienfach Management & Data Science sind:
Schwerpunkte:
Big Data, Data Analysis, Data Economy, Data Mining, Data Privacy, Forecasting and Simulation, Machine Learning, Network Analysis, Probabilistic Models
Wann kann ich mich bewerben?
Hier findest du die Fristen und Termine für deine Bewerbung:

Leider liegen uns zu diesem Studiengang keine spezifischen Fristen und Termine vor. Im Hochschulprofil kannst du Informationen bekommen.
Zulassung & Bewerbung

Zulassungssemester:
nur Wintersemester
Zulassungsmodus:
Örtliche Zulassungsbeschränkung, zwingend mit NC
Zugangsvoraussetzungen:
Wir setzen bei allen, die Management & Data Science studieren möchten, voraus, dass sie mindestens eine Programmiersprache beherrschen und auf ein solides Basiswissen in linearer Algebra zurückgreifen zu können, um den Anforderungen des Masterstudiums von Beginn an gerecht werden zu können.
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Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Themenschwerpunkte

Schwerpunkte:
Big Data, Data Analysis, Data Economy, Data Mining, Data Privacy, Forecasting and Simulation, Machine Learning, Network Analysis, Probabilistic Models
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Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Fristen & Termine

Leider liegen uns zu diesem Studiengang keine spezifischen Fristen und Termine vor. Im Hochschulprofil kannst du Informationen bekommen.

Sonstiges

Studienbeitrag:
210.00 EUR / Semester
Studienbeitrag (Bemerkung):
An der Leuphana Universität Lüneburg werden nur für die berufsbegleitenden Studiengänge Studiengebühren erhoben. Für alle anderen Studiengänge fallen lediglich Semesterbeiträge an.
Anmerkung:
Studieninteressierten wird empfohlen, mindestens eine Programmiersprache zu beherrschen. Zudem ist ein solides Basiswissen in linearer Algebra erforderlich.
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