Short-Facts
- Abschluss: Master of Science
- Sachgebiet(e): Angewandte Mathematik, Data Science, Informatik
- Regelstudienzeit: 4 Semester
- Hauptunterrichtssprache: Englisch
- Studienform(en): Vollzeitstudium
- Standort(e): Marburg
- Trägerschaft: öffentlich-rechtlich
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Data Science im CHE-Hochschulranking
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Kontakt
Hochschulstandort
Philipps-Universität Marburg
Biegenstraße 10
35037 Marburg
Tel: 06421 28-20
Fax: 06421 28-22500
Biegenstraße 10
35037 Marburg
Tel: 06421 28-20
Fax: 06421 28-22500
Weitere Informationen / Services:
FAQ zu Data Science
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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 hat keine Zulassungsbeschränkung / ist ohne NC.
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/studienangebot/master/m-datasc
https://www.uni-marburg.de/de/studium/studienangebot/master/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:
Weitere Informationen zu aktuellen oder künftigen Vorlesungszeiten sowie Anmelde- und Bewerbungsfristen findest du im Hochschulprofil.
- Nächste Vorlesungszeit:
-
14.10.2024 - 14.02.2025Veranstaltungsfreie Zeit über Weihnachten: 23.12.2024 - 10.01.2025
Die Semestertermine finden Sie hier:
https://www.uni-marburg.de/de/studium/im-studium/semestertermine
- Aktuelle Anmeldungsfrist:
-
Die Bewerbungsfristen für Studiengänge an der Philipps-Universität Marburg können Sie unserer Hochschul-Homepage unter folgendem Link entnehmen:
https://www.uni-marburg.de/de/studium/vor-dem-studium/bewerben-und-einschreiben/bewerbung-formalia-fristen/bewerbungsfristen
- Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem EU-Ausland:
-
Die Bewerbungsfristen für Studiengänge an der Philipps-Universität Marburg können Sie unserer Hochschul-Homepage unter folgendem Link entnehmen:
https://www.uni-marburg.de/de/studium/vor-dem-studium/bewerben-und-einschreiben/bewerbung-formalia-fristen/bewerbungsfristen
- Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem Nicht-EU-Ausland:
-
Die Bewerbungsfristen für Studiengänge an der Philipps-Universität Marburg können Sie unserer Hochschul-Homepage unter folgendem Link entnehmen:
https://www.uni-marburg.de/de/studium/vor-dem-studium/bewerben-und-einschreiben/bewerbung-formalia-fristen/bewerbungsfristen
Zulassung & Bewerbung
- Zulassungssemester:
- Sommer- und Wintersemester
- Zulassungsmodus:
- Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC
- Zugangsvoraussetzungen:
- https://www.uni-marburg.de/de/studium/studienangebot/master/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
- Nächste Vorlesungszeit:
-
14.10.2024 - 14.02.2025Veranstaltungsfreie Zeit über Weihnachten: 23.12.2024 - 10.01.2025
Die Semestertermine finden Sie hier:
https://www.uni-marburg.de/de/studium/im-studium/semestertermine
- Aktuelle Anmeldungsfrist:
-
Die Bewerbungsfristen für Studiengänge an der Philipps-Universität Marburg können Sie unserer Hochschul-Homepage unter folgendem Link entnehmen:
https://www.uni-marburg.de/de/studium/vor-dem-studium/bewerben-und-einschreiben/bewerbung-formalia-fristen/bewerbungsfristen
- Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem EU-Ausland:
-
Die Bewerbungsfristen für Studiengänge an der Philipps-Universität Marburg können Sie unserer Hochschul-Homepage unter folgendem Link entnehmen:
https://www.uni-marburg.de/de/studium/vor-dem-studium/bewerben-und-einschreiben/bewerbung-formalia-fristen/bewerbungsfristen
- Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem Nicht-EU-Ausland:
-
Die Bewerbungsfristen für Studiengänge an der Philipps-Universität Marburg können Sie unserer Hochschul-Homepage unter folgendem Link entnehmen:
https://www.uni-marburg.de/de/studium/vor-dem-studium/bewerben-und-einschreiben/bewerbung-formalia-fristen/bewerbungsfristen
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
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).
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Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking.
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