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Data Science (BSc)

Worum geht es im Studiengang "Data Science"?

Wir leben im Zeitalter der Digitalisierung mit all ihren Vorzügen aber auch eigenen Problemen. Wir verteidigen mit Herzblut unsere Meinung in sozialen Medien, bewerten die Urlaubsfotos unserer Mitmenschen, und konsumieren digitale Inhalte über den Streaming Dienst unseres Vertrauens. Hierbei hinterlassen wir einen deutlichen digitalen Fußabdruck in Form von Daten. Man schätzt, dass die gesamte Menschheit aktuell eine Datenmenge von mehreren Zettabyte (das ist eine Eins mit 21 Nullen!) pro Jahr generiert. Nicht jedes Bit und jeder Klick sind relevant, doch lassen sich basierend auf der gesammelten Menge unserer persönlichen Daten technologische Wunder vollbringen, die aber gleichzeitig auch Fragen aufwerfen:

  • Woher weiß Google, was ich gleich suchen möchte?
  • Warum landen in meinem Amazon Warenkorb immer mehr Artikel als ich ursprünglich kaufen wollte?
  • Wie kann Spotify meinen Musikgeschmack so gut abschätzen?
  • Warum verbreiten sich Fake News häufig schneller als die Wahrheit?
  • Wie kann man mit Deep Learning einem Computer beibringen den Weltmeister in Go zu schlagen?

Vor einigen Jahren war “Big Data” noch in aller Munde. Der Wert von Daten wurde mit dem von Gold aufgewogen und der anfängliche Hype löste eine wahre Goldschürfer-Stimmung in der Technologiebranche aus.

Heutzutage geht es gar nicht mehr darum möglichst viele Daten zu sammeln, sondern vielmehr darum diese Daten auf geschickte Weite zu analysieren und die richtigen Schlüsse daraus zu ziehen. Aus “Big Data” wurde schnell der Begriff “Smart Data”. Und genau hier setzt der neu gegründete Studiengang “Data Science” an der FAU an:

Er stellt eine Schlüsseldisziplin für das digitale Zeitalter an der Schnittstelle zwischen Mathematik und Informatik und weiteren Fachgebieten wie den Natur-, Ingenieur-, Wirtschafts-, und Informationswissenschaften dar. Das Ziel dieses Bachelorstudiengangs ist eine solide Grundlagen- und Aufbauausbildung sowohl in der Mathematik als auch in der Informatik mit starkem Fokus auf die Anforderungen zukünftiger Data Scientists. Zusätzlich wird ein Anwendungsfach belegt, in dem man sein erworbenes Wissen unter Beweis stellen kann, wie z.B. Physik, Wirtschaftsinformatik, Biologie oder Medizintechnik.

Während deines Studiums lernst du:

  • wie man strukturierte und unstrukturierte Datenquellen kategorisiert und abstrahiert.
  • welche mathematischen Methoden zur Modellierung und Analyse von Daten eingesetzt werden können.
  • wie sich aus Daten Vorhersagen für die Zukunft berechnen lassen.
  • welche Konsequenzen sich daraus für die Entscheidungsfindung ergeben.
  • wie man große Datenmengen effizient speichert und verwaltet.
  • wie Daten für das Training von künstlicher Intelligenz genutzt werden können.

Die Regelstudienzeit für den Bachelorstudiengang beträgt sechs Semester, wobei ein Semester im zweiten oder dritten Studienjahr speziell für die Möglichkeit eines Auslandssemesters vorgesehen ist, wie z.B. ein ERASMUS Semester an einer anderen europäischen Universität.

Was kann ich anschließend damit machen?

Mit einem Bachelorabschluss als Data Scientist eröffnen sich dir viele spannende Arbeitsfelder in denen du dein Wissen gewinnbringend einbringen kannst. Du arbeitest direkt an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. Hier sind einige beispielhafte Wirtschaftszweige mit potentiellen Arbeitgebern aufgelistet:

  • Technologiebranche (z.B. Google, Facebook, Microsoft, IBM, SAP, Siemens, etc.)
  • Beratungsbranche (z.B. McKinsey, Ernst & Young, Deloitte, etc.)
  • Biomedizinische Forschungsunternehmen (z.B. AstraZeneca, Roche, Novartis, Bayer, etc.)
  • Logistikbranche (Deutsche Post, UPS, DB Mobility Logistics, etc.)
  • Energiebranche (E.ON, RWE, EDF, etc.)
  • Finanz- und Versicherungsbranche (Deutsche Bank, Allianz, Münchener Rück, etc.)

Durch die hohe Nachfrage an Absolvierenden im Bereich “Data Science” – es fehlen geschätzt über 100.000 Experten für Data Science alleine in Deutschland – können Berufsanfänger mit einem relativ- hohen Einstiegsgehalt rechnen.

Natürlich muss mit einem Bachelorabschluss noch nicht Schluss sein mit dem Lernen. Du kannst einen Abschluss als Master of Science (M.Sc.) im Bereich “Data Science” an verschiedenen europäischen Universitäten erwerben oder ganz einfach den passenden Master-Studiengang an der FAU Erlangen-Nürnberg belegen.

Anschließend kannst du dein Verständnis von Datenmodellierung und -analyse im Rahmen einer Promotion weiter vertiefen und damit sogar den aktuellen Stand der Forschung vorantreiben, welche den Umgang mit der Ressource “Daten” für die kommenden Jahrzehnte entscheidend prägen wird.

Passt der Studiengang "Data Science" zu mir?

Falls du noch an der Wahl des Studiengangs “Data Science” zweifelst, lies dir die folgenden Aussagen durch und überlege, ob sie auf dich zutreffen.

  • Als Digital Native liegt dir das Thema “Digitalisierung” am Herzen und du hast Interesse an aktueller, Daten getriebener Technik.
  • Du hast ein breites Interessenfeld und fühlst dich motiviert durch viele unterschiedliche Herausforderungen.
  • Mathematik macht dir keine Angst, sondern bereitet dir Freude. Du magst es präzise zu arbeiten, Ideen zu formalisieren und belastbare Ergebnisse zu produzieren.
  • Die Fähigkeit komplexe Zusammenhänge zu verstehen und auf das Wesentliche zu abstrahieren gehört neben einem unstillbaren Wissensdurst zu einer deiner Kernkompetenzen.
  • Du hast ein starkes Interesse daran zu verstehen, wie sich menschliches Verhalten in Form von mathematischen Modellen erfassen und sogar vorhersagen lässt.
  • Du wolltest schon immer mal richtig Programmieren lernen.
  • Dich interessiert wie die zu Grunde liegenden mathematischen und informatischen Verfahren funktionieren.

Wenn diese Punkte zu dir passen, triffst du mit dem Studiengang “Data Science” garantiert die richtige Wahl.

Warum sollte ich "Data Science" gerade an der FAU studieren?

Die FAU Erlangen-Nürnberg bietet einzigartige Voraussetzungen für den Studiengang “Data Science”. Durch die starke inhaltliche Vernetzung der Departments Mathematik und Informatik und die räumliche Entfernung von gerade mal zwei Gehminuten ist ein großes Angebot an informatisch-mathematischen Themen vorhanden, die beide zentral im Studiengang gelehrt werden. Durch die große Fächervielfalt der FAU kannst du aus vielen verschiedenen Fachbereichen dein Anwendungsfach wählen. Dies hilft dir deine ganz individuelle Spezialisierung im Studium zu finden, die dich besonders interessiert und dir Spaß macht.

Außerdem schafft die Metropolregion Nürnberg durch ihr industrielles Umfeld ideale Bedingungen für ein nachhaltiges und anwendungsorientiertes Studium. Und vielleicht lernst du dabei bereits deinen zukünftigen Arbeitgeber kennen, wie zum Beispiel Siemens, Schaeffler oder adidas.

Gibt es Stolpersteine, die ich beachten sollte?

Der an der FAU angebotene mathematisch-informatische Studiengang unterscheidet sich von der bereits bekannten Schulmathematik. Manchen Studierenden fällt es gerade in den ersten beiden Semestern schwer diesen Übergang problemlos zu schaffen. Die Orientierungswoche, die vor dem ersten Semester angeboten wird, hilft dir dabei dich zurechtzufinden und erste Kontakte zu deinen Mitstudierenden zu knüpfen.

Viele Wahlmöglichkeiten im Studiengang Data Science haben typischerweise eine angewandte Ausrichtung und setzen ein Interesse an angewandten Fragestellungen voraus. Speziell angebotene Programmierkurse bereiten dich hinreichend auf die Anforderungen vor.

Studiengangvergleich

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Studienbeginn und Bewerbungsfristen

Studienbeginn: Wintersemester

Die Webseiten der FAU bieten eine Übersicht über die aktuellen Bewerbungsfristen sowie Informationen zum lokalen Auswahlverfahren und zur Bewerbung.

Inhalte und Schwerpunkte

Während des Bachelor-Studiums lernst Du wichtige Teilgebiete der Mathematik und Informatik, sowie Kernthemen im Bereich Data Science kennen. Damit schulst Du besonders Dein analytisches Denkvermögen und lernst komplexe Zusammenhänge zu abstrahieren und strukturieren. Für Deinen späteren Beruf erwirbst Du so die Fähigkeit, ständig wechselnde Problemstellungen zu bewältigen.

Die Ausbildung in Data Science erfolgt zu gleichen Teilen in den Bereichen Mathematik und Informatik, wobei Du im Laufe des Studiums einen Schwerpunkt selbst festlegen kannst. Zusätzlich wählst Du ein Anwendungsfach in dem Du dein erworbenes Wissen praxisnah vertiefen kannst.

Anwendungsfach

Mögliche Anwendungsfächer zum Bachelorstudiengang (Data Science) sind aktuell:

  • Chemie
  • Digital Humanities
  • Geowissenschaften
  • Physik
Wie ist das Studium aufgebaut?

Der Bachelorstudiengang “Data Science” lässt sich in folgende aufeinander aufbauende Stufen gliedern:

  • 1.-2. Semester: Grundlagen
    Im ersten Jahr lernst Du Grundlagen in Analysis, Linearer Algebra, Algorithmen und Datenstrukturen, Modellierung, und Programmierung.
  • 3.-4. Semester: Aufbau
    Im zweiten Jahr baust Du auf den erlernten Grundlagen auf und lernst viele wichtige mathematische Werkzeuge aus den Bereichen Numerik, Optimierung und Stochastik kennen. Gleichzeitig beschäftigst du dich mit Logik, Informationsvisualisierung, und Wissensextraktion aus Datenbanken.
  • 5.-6. Semester: Vertiefung und Anwendung
    Im dritten Studienjahr hörst Du frei wählbare vertiefende Vorlesungen innerhalb der Mathematik und Informatik, welche speziell zum Studiengang “Data Science” passen. Mögliche Vertiefungsbereiche sind Statistische Datenanalyse, Datenorientierte Optimierung, Mathematische Theorie von Data Science, Wissensrepräsentation, Künstliche Intelligenz, sowie Simulation und Numerik, Hierbei kannst du deinen Schwerpunkt selbst an deine Interessen anpassen, d.h., dich mehr auf Theorie oder Praxis fokussieren. Zeitgleich wendest du dein in den ersten beiden Jahren erworbenes Wissen in Vorlesungen deines Anwendungsfachs an.
  • 6. Semester: Bachelorarbeit
    Im sechsten Semester schreibst Du deine Bachelor-Arbeit in dem von dir gewählten Vertiefungsbereich.

Parallel zu den oben genannten Studienphasen belegst du kontinuierlich Vorlesungen aus dem Kernbereich “Data Science”, wie zum Beispiel mathematische Datenanalyse und Modellierung, maschinelles Lernen oder fortgeschrittenes Design und Programmierung.

Was sollte ich sonst noch wissen?
  • Vor Beginn des ersten Semesters findet ein freiwilliger Vorkurs statt, der Dir den Einstieg in das Studium erleichtern soll.
  • Nach dem zweiten Semester legst Du eine Grundlagenprüfung ab, die Dein Verständnis der Analysis, linearen Algebra oder des Nebenfachs dokumentiert. Dies ist eine verlässliche Rückmeldung, ob Mathematik für Dich die richtige Wahl ist.
Kann ich auch ein Auslandssemester absolvieren?

Der Bachelorstudiengang “Data Science” ist speziell so konzipiert worden, dass Du während deines Studiums problemlos ein Auslandssemester durchführen kannst. Hierfür haben wir für Euch zahlreiche Partnerschaftsabkommen mit Universitäten in Europa und dem Rest der Welt geschlossen. Einen Überblick über die gängigsten Möglichkeiten für einen Auslandsaufenthalt z.B. Erasmus oder unseren Direktaustausch mit Unis in den USA findest Du auf den Seiten der Naturwissenschaftlichen Fakultät. Hier findest Du auch Infos zu Auslandspraktika speziell für Naturwissenschaftler.

Ein paar besonders tolle Möglichkeiten für Studenten in Data Science wollen wir Euch aber trotzdem kurz vorstellen:

  • So könnt ihr beispielsweise ein Semester in der schwedischen Hauptstadt Stockholm verbringen oder in Florenz nahe der alten Wirkstätten Leonardo da Vincis und Galileo Galileis studieren. Euch stehen aber auch verschiedene Destinationen in Spanien offen, so zum Beispiel die Polytechnische Universität in Madrid. Das Beste daran: Dank des Erasmus-Programms bekommt Ihr sogar noch ein kleines Taschengeld, das Euch bei der Finanzierung des Aufenthalts hilft.
  • Wenn Euch das nahe Ausland nicht weit genug ist, empfiehlt sich das Direktaustauschprogramm mit der University of Minnesota. Befreit von den Studiengebühren könnt ihr so hautnah erleben, wie das Studium an einer US-Amerikanischen Universität aussieht. Eine tolle Chance!

Du kannst Dich um ein Stipendium bewerben, welches Deinen Aufenthalt finanziell unterstützt. Detaillierte Informationen hierzu findest Du auf Auslandsaufenthalte und Austauschprogramme.

Schlüssel- und Zusatzqualifikationen
  • Erkennen und Lösen von Problemen in größeren Zusammenhängen
  • Analysieren, Modellieren und Strukturieren
  • Spaß am Programmieren
  • Hohe Affinität zu Technik und Technologie

Hinweis: Trotz sorgfältiger Prüfung können wir nicht ausschließen, dass sich vereinzelt Fehler eingeschlichen haben. Deshalb empfehlen wir allen Studieninteressierten, sich vor Studienbeginn noch einmal ausführlich beim Informations- und Beratungszentrum der FAU zu informieren.

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Studiengang-Bild

Abschluss: Bachelor of Science (BSc)
Studienart: 1-Fach-Bachelor
Standort: Erlangen
Regelstudienzeit: 6 Semester
Studienbeginn: Wintersemester
Sprache: Deutsch
Frühstudium: nein
Teilzeitstudium: nein
Fakultät: Naturwissenschaftliche Fakultät

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