Studium Data Science: Management & Data Science (M.Sc.)

Datenanalyse - Künstliche Intelligenz - Maschinelles lernen

Die Geschwindigkeit des wirtschaftlichen und technischen Wandels in einer globalisierten Ökonomie und die Entwicklung von der Industriegesellschaft zur Wissensgesellschaft stellt neue Herausforderungen an die Unternehmensführung dar. Da der zunehmenden Informationsflut bei gleichzeitig wachsender Dynamik und Komplexität jedes Geschäftsumfeldes nicht mehr allein mit Erfahrungswissen und traditionellen Managementmethoden zu begegnen sein wird, bieten wir im Masterstudium Data Science interdisziplinäre Lehr- und Forschungsangebote, mit denen im Sinne eines handlungsorientierten Wissenschaftsverständnisses Lösungsansätze für Managementprobleme erarbeitet werden sollen. Durch die Integration der betriebswirtschaftlichen und informatorischen Gestaltungsdimensionen werden zeitgemäße und innovative Konzepte für eine datenbasierte Unternehmensführung entwickelt.

Hinweis

Wenn Sie das berufsbegleitende, deutschsprachige Masterstudium Data Science studieren möchten, wechseln Sie bitte auf die Seiten der Leuphana Professional School: Master Data Science

Das Studium Data Science

Programm

Das erste Semester im Studium Management & Data Science vermittelt neben mathematischen Grundlagen Kompetenzen im Bereich des maschinellen Lernens, den Geschäftsmodellen der Datenökonomie sowie Fähigkeiten im Umgang mit Werkzeugen zur Datenanalyse.

Das zweite Semester beinhaltet Module zu Deep Learning, probabilistischer Modellbildung, zur Analyse sozialer Netzwerke sowie zu statistischen Prognose- und Simulationsverfahren.

Im dritten Semester des Studiums Data Science absolvieren die Studierenden ein Lehrforschungsprojekt, in dem ein praxisrelevantes Datenanalyseprojekt im Team durchzuführen ist. Darüber hinaus beschäftigen Sie sich intensiv mit ethischen Aspekten von Data Science Projekten.

Zwei zusätzliche Wahlfächer eröffnen die Möglichkeit auf weitere Spezialisierung, die den beruflichen und persönlichen Interessen der Studierenden entspricht. Die Studierenden können aus einer breiten Palette von Themen wählen: Geo-Informationssysteme, Semantic Web, Information Retrieval, Visualisierung und Kommunikation, Parallelisierung und High Performance Computing.

Studierenden, die ein Semester im Ausland verbringen möchten, wird empfohlen, hierfür das dritte Semester zu wählen.

Neben den Modulen ihres Masterstudiums Data Science absolvieren Sie vom ersten bis zum dritten Semester zwei übergreifende Modulbereiche: In den Management Studies vertiefen Sie in insgesamt drei Modulen Ihre Fachkompetenzen im Bereich des Management.

Das masterübergreifende Komplementärstudium vermittelt in ebenfalls drei Modulen breit angelegte akademische und wissenschaftsreflexive Grundlagen. Durch die besondere Ausrichtung dieser Lehrveranstaltungen lernen Sie Denkweisen und Arbeitsmethoden über Disziplingrenzen hinweg kennen und können so unterschiedliche Lösungswege für Problemstellungen in Wissenschaft und Praxis entwickeln.

Im letzten Semester schreiben Sie Ihre Masterarbeit und besuchen das dazugehörige Master-Forum.

Hier finden Sie weitere Informationen zu den Studieninhalten des Studiums Data Science.

Studienordnung/Fachspezifische Anlage

Die Rahmenprüfungsordnung und die fachspezifischen Anlagen (FSAn) können hier eingesehen werden.

Aus der fachspezifischen Anlage wird das fachspezifische Curriculum ersichtlich. In ihr sind die zu erbringenden Module und deren Inhalt, die Veranstaltungsformen, die Art und Anzahl der Prüfungsleistungen detailliert und rechtsverbindlich geregelt.

Programmleitung

  • Prof. Dr. Ulf Brefeld

Programmleitung (Stellv.)

  • Prof. Dr. Peter Niemeyer

Berufliche Perspektiven

Das Studium Data Science bereitet Sie darauf vor, analytische, konzeptionelle, beratende und strategische Arbeiten verantwortungsvoll zu übernehmen.
Den Absolvent*innen eröffnet sich mit dem Abschluss Master of Science (M.Sc.) ein breites Spektrum an beruflichen Möglichkeiten – vom Business Consulting bis hin zur Unternehmensführung sowie als Data Scientist, Data Engineer oder Spezialist*in in informationsintensiven Organisationen.

Auslandssemester

Die Leuphana Universität Lüneburg und die University of Glasgow bieten ab Oktober 2022 erstmals Management-Studienprogramme gemeinsam an. Studierende der Masterprogramme „Management & Data Science“, „Management & Entrepreneurship“ und „Management & Sustainable Accounting and Finance“ haben so die Möglichkeit, die Abschlüsse beider Universitäten zu erwerben. Weitere Informationen hierzu folgen in Kürze. Erfahren Sie hier mehr über die Partnerschaft der beiden Universitäten.

Die Möglichkeit für einen studienrelevanten Auslandsaufenthalt bietet sich auch in diesem Masterstudienprogramm. Empfohlen wird dafür das dritte Semester Ihres Masterstudiums. Wenden Sie sich bei Fragen oder direkt mit Ihrer Bewerbung an das International Office. Dort finden Sie auch alle weiteren Informationen zur Erasmus+ Förderung und den nötigen Schritten bis zum Start des Auslandsaufenthalts.

Leitfaden Auslandssemester

Voraussetzungen & Bewerbung

Sämtliche Informationen rund um die Zugangsvoraussetzungen, die Bewerbung und das Auswahlverfahren für das Studium Data Science finden Sie auf unserer „Bewerben“-Seite.

Insbesondere ist zu beachten: Bei der Bewerbung für das Studienprogramm Management & Data Science können Sie durch ein überdurchschnittlich gutes Ergebnis unseres fachspezifischen Online-Studieneignungstests (Leuphana Data Science Online-Studieneignungstest) zusätzliche Punkte im Auswahlverfahren erreichen und damit Ihre Aussichten auf einen Studienplatz in Lüneburg verbessern. Der Leuphana Data Science Online-Studieneignungstest erfasst fachbezogene Fähigkeiten im Bereich Mathe, Statistik und Programmieren. Alle Bewerber*innen, die sich ordnungsgemäß beworben haben, erhalten im Juni mittels einer Einladung einen Zugangscode zur Testabsolvierung. Die Testteilnahme ist kostenlos und freiwillig. Der Test wird am 14. Juni 2022 um 14:00 Uhr (CET) stattfinden. Bewerber*innen sollten im Vorfeld überprüfen, ob ihre Hardware mit der Infrastruktur des Tests kompatibel ist und sich mit der Plattform vertraut machen, damit sie wissen wie diese funktioniert, wenn sie am Test teilnehmen. Dies ist mit einer Anmeldung im System unter https://dsat.leuphana.de/#/demo-test möglich. Dort muss die Mailadresse genutzt werden, mit der sich auch beworben wurde. Zur Vorbereitung werden die folgenden öffentlich zugänglichen Lehrbücher empfohlen:

Lineare Algebra: http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf
Analysis: https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf
Statistik: https://www.math.arizona.edu/~jwatkins/statbook.pdf
Programmieren: https://cfm.ehu.es/ricardo/docs/python/Learning_Python.pdf

Weitere Informationen zum Test und zur Bewerbung finden Sie ebenfalls auf der „Bewerben“-Seite.

Wir setzen bei allen Bewerber*innen, die Management & Data Science studieren möchten, voraus, dass sie mindestens eine Programmiersprache beherrschen und auf ein solides Basiswissen in linearer Algebra zurückgreifen zu können, um den Anforderungen des Masterstudiums von Beginn an gerecht werden zu können. Bitte laden Sie sich den untenstehenden Test herunter und erhalten einen Einblick in die Themenfelder, mit denen Sie sich im Studium befassen werden.

Auf einen Blick

Abschlussgrad: Master of Science (M.Sc.)
Bewerbungsfrist: 1. Juni
Typ: konsekutiv, zulassungsbeschränkt
Studienplätze: 25
Studienbeginn: 1. Oktober
Studienumfang: 120 ECTS
Regelstudienzeit: 4 Semester
Unterrichtssprache: Englisch
Semesterbeitrag: ca. 320 EUR

Kontakt und Beratung

Erste Anlaufstelle

Das Infoportal ist Ihre Anlaufstelle für

  • allgemeine Informationen zum Bewerbungsprozedere
  • erste Fragen zum Studienangebot der Leuphana
  • eine Terminabsprache mit unserer Master Studienberatung

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Tel.: +49.4131.677-2277
infoportal@leuphana.de

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Einen Termin mit unserer Master Studienberatung vereinbaren Sie bitte über das Infoportal unter der Nummer +49 4131 677-2277.

Termine stehen i.d.R. in folgende Zeitslots zur Verfügung:
Dienstag 14 - 16 Uhr
Mittwoch 15 - 16 Uhr
Donnerstag 16 - 18 Uhr