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Studiengangsprofil
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Data Science

Short-Facts
  • Abschluss: Master
  • Sachgebiet(e): Angewandte Mathematik, Data Science, Ingenieurinformatik, Künstliche Intelligenz, Statistik, Wirtschaftsinformatik
  • Regelstudienzeit: 5 Semester
  • Hauptunterrichtssprache: Deutsch
  • Studienform(en): Berufsbegleitend
  • Standort(e): Meschede
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Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
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Hochschulstandort
Fachhochschule Südwestfalen
Baarstraße 6
58636 Iserlohn
Tel: 02371 566-538
Fax: 02371 566-289
Weitere Informationen / Services:
Welchen Abschluss erhalte ich, wenn ich Data Science studiere?

Beim Studiengang Data Science an der Fachhochschule Südwestfalen handelt es sich um einen Studiengang mit dem Abschluss Master

Welche Sachgebiete beinhaltet der Studiengang?

Die Sachgebiete des Studiengangs sind Angewandte Mathematik, Data Science, Ingenieurinformatik, Künstliche Intelligenz, Statistik und Wirtschaftsinformatik.

Wie lange dauert das Studium?

Die Regelstudienzeit beträgt 5 Semester. Ein Semester sind 6 Monate. Somit dauert das Studium in der Regel 30 Monate.

In welcher Sprache finden die Lehrveranstaltungen statt?

Die Vorlesungen, Seminare oder Kurse finden hauptsächlich in Deutsch statt.

In welcher Form wird das Studium Data Science angeboten?

Das Studium wird als berufsbegleitendes Studium in Meschede angeboten.

Wo finden die Lehrveranstaltungen statt?

Standort dieser Hochschule ist Meschede.

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 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:
Abgeschlossenes Bachelorstudium im Umfang von mindestens 180 Credits aus den folgend genannten Studiengängen, wobei mindestens 30 Credits im Bereich der Informatik absolviert wurden und das Studium mindestens mit einer Gesamtnote von 2,7 abgeschlossen wurde:

Informatik
Wirtschaftsinformatik
Maschinenbau
Wirtschaftsingenieurwesen
Elektrotechnik

Das Studium kann auch aufgenommen werden, wenn ein anderes gleichwertiges Studium mit vergleichbaren Inhalten und im Umfang von mindestens 180 Credits und einer Gesamtnote von mindestens 2,7 abgeschlossen wurde. Über die Gleichwertigkeit des Studiums entscheidet der Prüfungsausschuss.

Empfehlung: Sie sollten Zugang zu einem (bevorzugt mobilen) Rechner haben und in der Lage sein, mit englischsprachiger Literatur umzugehen..

Welche Themenschwerpunkte gibt es?

Themenschwerpunkte im Studienfach Data Science sind:

Schwerpunkte:
Big Data, Data Engineering, Data Science, Datenanalyse, Datenwissenschaft, IT-Sicherheit, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Mathematik, Statistik

Wann kann ich mich bewerben?

Hier findest du die Fristen und Termine für deine Bewerbung:

Wintersemester
Vorlesungszeit:
25.09.2023 - 09.02.2024
Die Vorlesungszeit kann bei einzelnen Studiengängen abweichen.
Grundständige Studiengänge
Ohne Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
15.05.2023 - 31.07.2023
Hochschulwechsler:
15.05.2023 - 15.09.2023
Bewerbungsfrist für Höhere Fachsemester für Verbundstudiengänge: 15.05. bis 31.07.
Bewerbungsfrist für Höhere Fachsemester für Studierende aus Nicht-EU-Ländern: 15.05. bis 15.07.
International Studierende aus der Europäischen Union:
15.05.2023 - 31.07.2023
International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
01.03.2023 - 15.07.2023
Mit örtlicher Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
15.05.2023 - 15.07.2023
International Studierende aus der Europäischen Union:
15.05.2023 - 15.07.2023
Weiterführende Studiengänge
Ohne Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
15.05.2023 - 31.08.2023
International Studierende aus der Europäischen Union:
15.05.2023 - 31.08.2023
International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
01.03.2023 - 15.07.2023

Sommersemester
Vorlesungszeit:
20.03.2023 - 14.07.2023
Die Vorlesungszeit kann bei einzelnen Studiengängen abweichen.
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Das Studium im Portrait
Zulassung & Bewerbung

Zulassungssemester:
nur Wintersemester
Zulassungsmodus:
Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC
Zugangsvoraussetzungen:
Abgeschlossenes Bachelorstudium im Umfang von mindestens 180 Credits aus den folgend genannten Studiengängen, wobei mindestens 30 Credits im Bereich der Informatik absolviert wurden und das Studium mindestens mit einer Gesamtnote von 2,7 abgeschlossen wurde:

Informatik
Wirtschaftsinformatik
Maschinenbau
Wirtschaftsingenieurwesen
Elektrotechnik

Das Studium kann auch aufgenommen werden, wenn ein anderes gleichwertiges Studium mit vergleichbaren Inhalten und im Umfang von mindestens 180 Credits und einer Gesamtnote von mindestens 2,7 abgeschlossen wurde. Über die Gleichwertigkeit des Studiums entscheidet der Prüfungsausschuss.

Empfehlung: Sie sollten Zugang zu einem (bevorzugt mobilen) Rechner haben und in der Lage sein, mit englischsprachiger Literatur umzugehen.
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Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Themenschwerpunkte

Schwerpunkte:
Big Data, Data Engineering, Data Science, Datenanalyse, Datenwissenschaft, IT-Sicherheit, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Mathematik, Statistik

Fristen & Termine

Wintersemester
Vorlesungszeit:
25.09.2023 - 09.02.2024
Die Vorlesungszeit kann bei einzelnen Studiengängen abweichen.
Grundständige Studiengänge
Ohne Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
15.05.2023 - 31.07.2023
Hochschulwechsler:
15.05.2023 - 15.09.2023
Bewerbungsfrist für Höhere Fachsemester für Verbundstudiengänge: 15.05. bis 31.07.
Bewerbungsfrist für Höhere Fachsemester für Studierende aus Nicht-EU-Ländern: 15.05. bis 15.07.
International Studierende aus der Europäischen Union:
15.05.2023 - 31.07.2023
International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
01.03.2023 - 15.07.2023
Mit örtlicher Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
15.05.2023 - 15.07.2023
International Studierende aus der Europäischen Union:
15.05.2023 - 15.07.2023
Weiterführende Studiengänge
Ohne Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
15.05.2023 - 31.08.2023
International Studierende aus der Europäischen Union:
15.05.2023 - 31.08.2023
International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
01.03.2023 - 15.07.2023

Sommersemester
Vorlesungszeit:
20.03.2023 - 14.07.2023
Die Vorlesungszeit kann bei einzelnen Studiengängen abweichen.
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Sonstiges

Leider liegen uns keine weiteren Informationen vor.

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Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking (Datenstand 2021).

Studierende

Anzahl der Studierenden
31
Geschlechterverhältnis
71 % männlich
29 % weiblich
Studienanfänger:innen pro Jahr
16
Anteil internationaler Studierender
13 %

Studienergebnis

Credits insgesamt
120
Regelstudienzeit
5 Semester

Das Studium

Art des Studiengangs
konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit, auch berufsbegleitend möglich
Fachausrichtung
Fach innerhalb der Informatik; Anwendungsbereich(e): Data Science
Interdisziplinarität
Der Studiengang ist nicht interdisziplinär
Praxiselemente im Studiengang
30 ECTS max. anrechenbar für freiwillige Praktika

Weitere Infos

Besonderheiten des Studiengangs

Es handelt sich um einen berufsbegleitenden Studiengang. Die erhöhten Selbstlernphasen werden durch speziell angefertigte interaktive Lernmaterialen gefördert. Der Fachbereich verfügt über moderne Laborausstattungen wodurch praxisnahe Hochschulprojekte möglich sind. Weiterhin zeichnet der Fachbereich sich durch eine starke Vernetzung mit der Industrie aus.

Internationale Ausrichtung

Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen
30 %
Auslandsaufenthalt
nicht obligatorisch, aber Credits anrechenbar
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule
nein

Der Fachbereich

Studierende am Fachbereich
30
Anzahl Masterstudierende
30

Weitere Infos

Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung

Die Absolventen haben nach Abschluss des Studiengangs ein breites Fachwissen im Bereich Data Science. Sie werden durch eine praxisorientierte Ausbildung im Labor auf ihre zukünftigen Tätigkeitsbereiche vorbereitet, vor allem in der Anwendung von praxisrelevanten Open-Sourcen sowie kommerziellen Softwarprodukten. Sie lernen das eigenständige Erarbeiten von Lösungen im Rahmen von seminaristischen Veranstaltungen und Projekten bei Industriepartnern. Weiterhin haben sie die Möglichkeit der Wahl von interdisziplinären Modulen aus den Bereichen Elektrotechnik, Maschinenbau und Wirtschaft.

Besonderheiten in der Lehre

Die Laborausstattung ist umfangreich und die Vorlesungsveranstaltungen werden in kleinen Gruppen gehalten. Dadurch kann der Unterricht in seminaristischer Art mit begleitenden Übungen durchgeführt werden. Dies sichert einen hohen Praxisbezug und motiviert die Studierenden.

Häufigste Austauschhochschulen für einen Auslandsaufenthalt

Beijing University of Technology, University of Ulster, Cork Institute of Technology, Budapest University of Technology and Economics BME, Universidad de Cádiz, Universidad Politécnica de Valencia, Wellington Institute of Technology, Izmir Institute of Technology

Besonderheiten in der Ausstattung

Die Labore sind mit leistungsfähigen Laborrechnern ausgestattet, so dass eine effiziente Arbeit mit Data Science-spezifischen Werkzeugen gewährleistet ist. Auch ist dadurch das Nachempfinden von Lösungsansätzen zur Aufbereitung und Analyse von großen Datenmengen bzw. die Entwicklung und experimentelle Auswertung von komplexen Algorithmen möglich. Neben dem Einsatz von Open-Source-Software besteht durch die Kooperation mit verschiedenen Softwareherstellern Zugang zu verbreitet eingesetzter kommerzieller Unternehmenssoftware (u.a. SAP), an der eine praxisnahe Ausbildung vollzogen wird.

Besonderheiten in der Forschung & Entwicklung

Das Profil der Hochschule zeichnet sich durch starken Anwendungsbezug sowie intensive Zusammenarbeit mit der Industrie und anderen Partnern aus. Da kleine und mittelständische Unternehmen oft keine hinreichenden Forschungs- und Entwicklungsabteilungen betreiben können, liefert die Hochschule als "Forschungslabor" dieser Unternehmen einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung der Region. Daneben dient die Forschung der fortlaufenden Aktualisierung des Lehrangebots, bietet interessante Betätigungsfelder für die Studierenden im Rahmen von Projekten und Abschlussarbeiten.

Besonderheiten in der Förderung wissenschaftlichen Nachwuchses

Der wissenschaftliche Nachwuchs wird durch die forschungsnahe Ausgestaltung von Lehrveranstaltungen an die wissenschaftliche Arbeit im Bereich der Data Science herangeführt. Die inhaltliche Gestaltung der Lehrveranstaltungen ist hierzu an aktuellen Forschungsthemen ausgerichtet. Darüber hinaus findet die Wissensvermittlung an angemessenen Stellen durch die Lektüre von wissenschaftlichen Publikationen statt. Weiterhin wird ein Promotionskolleg unterhalten, das die wissenschaftlichen Mitarbeiter bei ihrer Promotion unterstützt und eine frühzeitige Vernetzung untereinander ermöglicht.

Unterstützung von Unternehmensgründungen

Am Fachbereich gibt es mit der Professur Entrepreneurship einen institutionell verankerten Ansprechpartner, der die curriculare Einbindung von gründungsaffinen Modulen und die außercurriculare Sensibilisierung zur Unterstützung von Start-Ups und Innovationsprojekten gewährleistet. Es finden Veranstaltungen zum Thema Gründung statt, in regelmäßigen Abständen werden Geschäftsideen-Workshops angeboten, in denen Studierende eigene Geschäftsideen entwickeln können und zudem besteht mit dem Gründungslabor Co-Working Space, der von Stud. für Gründungs- und Innovationsprojekte genutzt werden kann.

Sonstige Besonderheiten

Viele Studierende erhalten Stipendien, viele im Kooperativen Modell (Stipendium gekoppelt mit Tätigkeit im Unternehmen in der vorlesungsfreien Zeit); individuelle Beratung der Studierenden durch Career Center und Dozent*innen; abgestimmte Stunden- und Prüfungsplanung für alle Studiengänge. Der Fachbereich umfasst sowohl Wirtschaft als auch Ingenieurwissenschaft, was interdisziplinäre Lehre und Forschung fördert (Fächerbeispiel: Technik - Umwelt - Ökonomie).

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