Data Science

Der viersemestrige englische Master-Studiengang Data Science mit dem akademischen Abschlussgrad Master of Science (M. Sc.) wird ab dem Wintersemester 2017/2018 an der Beuth Hochschule für Technik Berlin jährlich angeboten. Die nationale und internationale Bewerbung ist jetzt geschlossen und wird drei Monate vor dem 15.Juli 2018 für die nächstes 22 Plätze wieder öffnen.

Motivation

"AI is the new electricity", Andrew NG, Stanford/Google

Die Research Institute sind sich einig: Data Science, Machine Learning und der Einsatz intelligente Maschinen und Systeme haben die größten Wachstumsraten und bedeuten eine enorme gesellschaftliche Umwälzung. Diesen Wandel wird die Beuth Hochschule auch als Teil Einstein Center Digital Future Initiative in Lehre, Forschung und Industriekooperationen mitgestalten.

In einer einmaligen Zusammenarbeit haben sich drei Fachbereiche der Beuth (VI, II und I) einen Studiengang entwickelt, der moderne und praxisorientierte Data Scientists ausbildet. Flankiert wird dies vom Data Science Lab der Beuth Hochschule, die mit einer Vielzahl von Forschungsprojekten, Veröffentlichungen und Kontakten zur Industrie den Studiengang bereichert. Mit der Ausbildung als Data Scientist wird der stark wachsende Bedarf an Spezialkräften im Bereich intelligenter Systeme in Berlin und Deutschland Rechnung getragen.

Studienziel

Das Studium wird die Absolventen qualifizieren, Daten effizient analysieren zu können und Systeme für das Machine Learning zu entwickeln. Damit sind sie für die hohen Anforderungen der Industrie gerüstet. Der Studiengang beinhaltet die Schwerpunkte: "Urban Technologies" und "Intelligent Machines" und ist bewusst interdisziplinär aufgebaut. 

Nach dem Basiswissen für Data Science (Informatik und Statistik) wird dem Bereich Machine Learning viel Raum gewidmet. Weiterhin werden die wichtigsten Werkzeuge, Verfahren - wie Data Preparation und Big Data Analytics - gelehrt und viele praktische Umsetzungen realisiert. Dabei besteht auch die Möglichkeit, innovative Ideen für Start-Ups oder in Zusammenarbeit mit der Industrie über mehrere Semester hindurch aufzubauen und zum Erfolg zu führen.

Des weiteren sind Fragen der Ethik, Verantwortung und Datenschutz, sowie wirtschaftliche Kenntnisse und Analysen integriert, um einen wichtigen Perspektivwechsel zu vermitteln. Die Abschlussarbeit zum Master of Science wird in aktuelle Forschungsprojekte und Industriekooperationen eingebettet sein.

Kontakt

Prof. Dr. Stefan Edlich
030 4504-2255
sedlich@beuth-hochschule.de


Informationen auf den Hauptseiten der Beuth Hochschule
Studien- und Prüfungsordnung, Modulhandbuch
Bewerbung

Gefördert durch

  • Berliner Qualitäts- und Innovationsoffensive (QIO 2016 – 2020) Förderlinie III b III. b) Hochschulübergreifende Maßnahmen für Innovation
  • Einstein Zentrum / Digital Future Berlin
  • BMBF Berlin Big Data Center BBDC
  • BMWi Smart Service Welt  - MACCS
  • BMWi Smart Data-  Smart Data Web und ExCELL
  • EU H2020 - FashionBrain