Info
Short-Facts
- Studienfeld(er): Angewandte Mathematik, Data Science, Informatik
- Startdatum: Sommer- und Wintersemester
- Regelstudienzeit: 4 Semester
- Studienform(en): Vollzeitstudium
- Zulassungsmodus: Auswahlverfahren/Eignungsprüfung
- Trägerschaft: öffentlich-rechtlich
- Hauptunterrichtssprache: Englisch
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
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Allgemeine Studiensituation
Wie zufrieden sind die Studierenden mit der Gesamtsituation?
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ob kulturelles Angebot oder Kneipenlandschaft, den Wohnungsmarkt oder die Fahrradfreundlichkeit.
FAQ zu Data Science
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Welchen Abschluss erhalte ich, wenn ich Data Science studiere?
Beim Studiengang Data Science an der Philipps-Universität Marburg handelt es sich um einen Studiengang mit dem
Abschluss Master of Science
Welches Sachgebiet beinhaltet der Studiengang?
Das Sachgebiet des Studiengangs ist Angewandte Mathematik, Data Science, Informatik.
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 und Deutsch statt.
In welcher Form wird das Studium Data Science angeboten?
Das Studium wird als Vollzeitstudium
in Marburg angeboten.
Wo finden die Lehrveranstaltungen statt?
Die Lehrveranstaltungen werden in Marburg angeboten.
Kann ich mich zum Sommer- oder zum Wintersemester bewerben?
Du kannst dich zu folgendem Semester bewerben: Sommer- und Wintersemester.
Welche Zulassungsbedingung muss ich erfüllen?
Der Studiengang Data Science unterliegt einem Auswahlverfahren/Eignungsprüfung.
Gibt es spezielle Zugangsvoraussetzungen, um Data Science zu studieren?
Für das Studium des Fachs Data Science gelten folgende Zugangsvoraussetzungen:
https://www.uni-marburg.de/de/studium/nach-dem-abschluss/masterstudium/masterstudiengaenge/m-datasc
https://www.uni-marburg.de/de/studium/nach-dem-abschluss/masterstudium/masterstudiengaenge/m-datasc
Welche Themenschwerpunkte gibt es?
Themenschwerpunkte im Studienfach Data Science sind:
- Schwerpunkte:
- Big-Data Technologie, Maschinelles Lernen, Softwareentwicklung skalierbarer Systeme, statistische Datenanalyse (Analytics), wissenschaftliches Rechnen (Scientific Computing)
- Weitere Sprachen:
- Deutsch
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.
Leider liegen uns zu diesem Studiengang keine spezifischen Fristen und Termine vor. Im Hochschulprofil kannst du Informationen bekommen.
Zulassung & Bewerbung
- Zulassungssemester:
- Sommer- und Wintersemester
- Zulassungsmodus:
- Auswahlverfahren/Eignungsprüfung
- Zugangsvoraussetzungen:
- https://www.uni-marburg.de/de/studium/nach-dem-abschluss/masterstudium/masterstudiengaenge/m-datasc
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Themenschwerpunkte
- Schwerpunkte:
- Big-Data Technologie, Maschinelles Lernen, Softwareentwicklung skalierbarer Systeme, statistische Datenanalyse (Analytics), wissenschaftliches Rechnen (Scientific Computing)
- Weitere Sprachen:
- Deutsch
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 (Bemerkung):
- Im Bundesland Hessen gibt es derzeit keine Studienbeiträge!
Anmerkung:
Das projektorientierte Studium im Masterstudiengang „Data Science“ besteht aus Vertiefungen und Spezialisierungen in der Informatik, z.B. in den Bereichen Data Mining, Algorithmik oder Datenmanagement, sowie im mathematischen Bereich des Studiums aus einem der Schwerpunkte „Analytics“ oder „Scientific Computing“.
Ziel dabei ist insbesondere eine Intensivierung des selbständigen wissenschaftlichen Arbeitens.
Neben verschiedenen vertiefenden Modulen aus Bereichen der Informatik, z.B. in den Bereichen Maschinelles Lernen, Softwareentwicklung skalierbarer Systeme und Big-Data Technologie, die nach individuellen Interessen zusammengestellt werden können, wählen Sie einen mathematischen Schwerpunkt im Bereich der statistischen Datenanalyse (Analytics) oder des wissenschaftlichen Rechnens (Scientific Computing).
Ziel dabei ist insbesondere eine Intensivierung des selbständigen wissenschaftlichen Arbeitens.
Neben verschiedenen vertiefenden Modulen aus Bereichen der Informatik, z.B. in den Bereichen Maschinelles Lernen, Softwareentwicklung skalierbarer Systeme und Big-Data Technologie, die nach individuellen Interessen zusammengestellt werden können, wählen Sie einen mathematischen Schwerpunkt im Bereich der statistischen Datenanalyse (Analytics) oder des wissenschaftlichen Rechnens (Scientific Computing).
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking.
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