Data Science Studium
Artificial Intelligence – Maschinelles Lernen – verstehen & anwenden
Das Data Science Studium in Lüneburg verbindet Mathematik, Statistik, Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen mit gesellschaftlichen Perspektiven. Ziel ist es, dass Sie datenbasierte Methoden verstehen und verantwortungsvoll anwenden können. Das englischsprachige KI Studium ist AACSB akkreditiert und eröffnet Ihnen exzellente Karrierechancen.
Steckbrief: Data Science Studium in Lüneburg
- Abschluss: Bachelor of Science
- Sprache: Englisch
- Kosten: 484,24 Euro Semesterbeitrag
- Studienbeginn: Oktober 2027 / Wintersemester
Das Data Science Studium am Leuphana College dauert in der Regel 3 Jahre.
Das Bachelor-Programm Data Science and Artificial Intelligence umfasst 6 Semester.
Das Data Science Studium am Leuphana College umfasst ingesamt 180 Credit Points.
Diese verteilen sich wie folgt auf die vier Studienelemente im Bachelor Data Science:
- Leuphana Semester: 30 Credit Points
- Major Data Science and Artificial Intelligence: 90 Credit Points
- Minor: 30 Credit Points
- Komplementärstudium: 30 Credit Points
Highlights: Data Science studieren
- AACSB-Akkreditierung: garantiert exzellente Studieninhalte und internationale Anerkennung des Bachelor-Abschlusses
- maßgeschneidert Data Science studieren: durch innovatives Studienmodell
- im Ausland studieren: an einer Partneruniversität
- keine Studiengebühren: Data Science Studium an einer staatlichen Universität
- attraktiver Campus: als inspirierender Lernort mit kurzen Wegen und hohem Freizeitwert
Worum geht es im Data Science Studium?
Im Data Science Studium geht es darum, Schritt für Schritt Kompetenzen aufzubauen, damit Sie Daten analysieren, Zusammenhänge erkennen und datenbasierte Lösungen für reale Fragestellungen entwickeln können.
Ziel ist es, dass Sie datenbasierte Methoden wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen verstehen und anwenden können und sich zugleich mit ihren Auswirkungen auf Wirtschaft, Gesellschaft und Umwelt kritisch auseinandersetzen.
Was lerne ich konkret?
- Mathematik und Statistik verstehen
- Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen anwenden
- Daten analysieren und interpretieren
- Technologische Entwicklungen kritisch hinterfragen
Exzellentes Data Science Studienprogramm
©AACSB
Wie ist das Bachelor-Studium Data Science aufgebaut?
Das Bachelor-Studium Data Science and Artificial Intelligence verknüpft zwei Studienfächer (Major-Minor-Kombination) und ergänzt diese um fächerübergreifende Perspektiven (Leuphana Semester und Komplementärstudium).
Studienmodell für individuelles KI Studium
| Vier Studienelemente | |
|---|---|
| Leuphana Semester (30 Credit Points) | 1. Semester am Leuphana College mit Startwoche und Konferenzwoche |
| Major (90 Credit Points) | Hauptfach Data Science and Artificial Intelligence |
| Minor (30 Credit Points) | Nebenfach zur individuellen Profilbildung im Data Science Studium |
| Komplementärstudium (30 Credit Points) | Erweiterung Ihres Data Science und KI Studiums um fächerübergreifende Perspektiven |
Welche Module umfasst das Data Science Studium?
1. Semester gemeinsam mit allen Studienanfänger*innen Ihres Jahrgangs
Die Komplementär-Module belegen Sie in beliebiger Reihenfolge vom 2. bis zum 6. Semester.
Welche Nebenfächer kann ich wählen im Bachelor Data Science?
Den Major Data Science and Artificial Intelligence studieren Sie in Kombination mit einem Nebenfach Ihrer Wahl.
So können Sie Ihr Bachelor-Studium individuell gestalten, indem Sie Data Science verbinden mit Psychologie, Nachhaltigkeit, Technik, Recht, Politik, Kultur oder Bildung.
Minor im Überblick
Perspektiven nach dem KI Studium
Mit Ihren fundierten Kenntnissen in Datenanalyse, maschinellem Lernen und datenbasierten Methoden können Sie in unterschiedlichen Berufsfeldern arbeiten:
- Data Analyst: Sie analysieren Daten, erkennen Muster und bereiten Erkenntnisse für Entscheidungen auf.
- Junior Data Scientist: Sie entwickeln datenbasierte Analysen und arbeiten an der Lösung komplexer Fragestellungen.
- Machine Learning Engineer: Sie unterstützen die Entwicklung und technische Umsetzung von Anwendungen des maschinellen Lernens.
- Software Engineer: Sie entwickeln und implementieren Softwarelösungen.
- Business Intelligence Analyst: Sie bereiten Daten auf, um Entwicklungen sichtbar zu machen und Entscheidungen zu unterstützen.
Die genannten Tätigkeitsfelder sind mögliche berufliche Perspektiven. Je nach Minor können Sie Ihr Profil auf bestimmte Anwendungsbereiche ausrichten, wie beispielsweise Finanzanalyse oder Nachhaltigkeitsmonitoring.
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