Computer Science - Focus on Big Data and Artificial Intelligence (Campus Leipzig)
- Abschluss: Master of Science
- Sachgebiet(e): Angewandte Informatik, Data Science, Informatik, Künstliche Intelligenz
- Regelstudienzeit: 4 Semester
- Hauptunterrichtssprache: Englisch
- Studienform(en): Vollzeitstudium, Internationaler Studiengang
- Standort(e): Dresden
Ernst-Reuter-Platz 10
10587 Berlin
Tel: 030 515 650-100
Beim Studiengang Computer Science - Focus on Big Data and Artificial Intelligence (Campus Leipzig) an der SRH Berlin University of Applied Sciences handelt es sich um einen Studiengang mit dem Abschluss Master of Science
Das Sachgebiet des Studiengangs ist Angewandte Informatik, Data Science, Informatik, Künstliche Intelligenz.
Die Regelstudienzeit beträgt 4 Semester. Ein Semester sind 6 Monate. Somit dauert das Studium in der Regel 24 Monate.
Die Vorlesungen, Seminare oder Kurse finden in Englisch statt.
Das Studium wird als Vollzeitstudium und als internationaler Studiengang in Dresden angeboten.
Die Lehrveranstaltungen werden in Dresden angeboten.
Du kannst dich zu folgendem Semester bewerben: Sommer- und Wintersemester.
Der Studiengang Computer Science - Focus on Big Data and Artificial Intelligence (Campus Leipzig) hat keine Zulassungsbeschränkung / ist ohne NC.
Für das Studium des Fachs Computer Science - Focus on Big Data and Artificial Intelligence (Campus Leipzig) gelten folgende Zugangsvoraussetzungen:
Nachweis erforderlicher Englischkenntnisse
Themenschwerpunkte im Studienfach Computer Science - Focus on Big Data and Artificial Intelligence (Campus Leipzig) sind:
- Schwerpunkte:
- Big Data, Cloud Computing, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Programmieren, Softwareentwicklung
Hier findest du die Fristen und Termine für deine Bewerbung:
- Vorlesungszeit:
-
Wintersemester: September/Oktober - Januar
- Studienanfänger:
-
keine Bewerbungsfristen (bis Vorlesungsanfang)
- Hochschulwechsler:
-
jederzeit
- International Studierende aus der Europäischen Union:
-
bei Hochschule erfragen
- International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
-
bei Hochschule erfragen
- Studienanfänger:
-
keine Bewerbungsfristen (bis Vorlesungsanfang)
- Hochschulwechsler:
-
jederzeit
- International Studierende aus der Europäischen Union:
-
bei Hochschule erfragen
- International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
-
bei Hochschule erfragen
- Vorlesungszeit:
-
Sommersemester: März/April - Juli
- Zulassungssemester:
- Sommer- und Wintersemester
- Zulassungsmodus:
- Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC
- Zugangsvoraussetzungen:
- Nachweis erforderlicher Englischkenntnisse
- Schwerpunkte:
- Big Data, Cloud Computing, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Programmieren, Softwareentwicklung
- Vorlesungszeit:
-
Wintersemester: September/Oktober - Januar
- Studienanfänger:
-
keine Bewerbungsfristen (bis Vorlesungsanfang)
- Hochschulwechsler:
-
jederzeit
- International Studierende aus der Europäischen Union:
-
bei Hochschule erfragen
- International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
-
bei Hochschule erfragen
- Studienanfänger:
-
keine Bewerbungsfristen (bis Vorlesungsanfang)
- Hochschulwechsler:
-
jederzeit
- International Studierende aus der Europäischen Union:
-
bei Hochschule erfragen
- International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
-
bei Hochschule erfragen
- Vorlesungszeit:
-
Sommersemester: März/April - Juli
- Studienbeitrag:
- 750.00 EUR / Semester
- Studienbeitrag (Bemerkung):
- EU/EWR-Studierende (inkl. Schweiz, Westbalkan und Ukraine); Non-EU/EWR-Studierende zahlen semesterweise (5450 EUR / Semester)
Unser Studiengang bietet dir eine Informatik-Ausbildung, die klassische Module wie Softwareentwicklung und Programmieren beinhaltet, zudem aber auch Spezialwissen im Bereich Big Data und Künstliche Intelligenz vermittelt.
Du lernst die neuesten Big Data Technologien kennen und weißt, wie man KI- und Machine Learning Tools in Unternehmen und im Business-Umfeld implementiert. Neben technologischer Expertise hilft dir das praxisorientierte Curriculum, deine analytischen, Business- und Soft-Skills in verschiedenen Projekten und Praktika zu vertiefen.
