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Data Science

Überblick

Flyer-Titelbild, Seite

Zur Illustration: Atome mit kreisenden Elektronen

Foto: Monsit Jangariyawong/123rf.com
Überblick

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Data Science, Datenwissenschaft, die Analyse großer Datenmengen z.B. mittels Methoden der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zur Extraktion nutzbarer Informationen ist aus der heutigen Gesellschaft nicht mehr wegzudenken. "Big Data", sei es aus Social Media, Markt- und Risikoanalysen in Wirtschaft und Industrie, Experimenten in der Physik und Chemie, Sprachanalysen, bildgebenden Verfahren der Medizin, Bioinformatik oder Klimamodellierung, bestimmt das Tagesgeschäft in weiten Bereichen der Natur-, Lebens- und Geisteswissenschaften, der Wirtschaft, Industrie und Logistik. Fundiert ausgebildeter und hochqualifizierter Nachwuchs im Berufsfeld "Data Scientist" wird entsprechend in vielen Bereichen benötigt.

Hier setzt der Bachelorstudiengang "Data Science" an der JLU an. In dem sechssemestrigen Bachelorstudiengang sollen Studierenden die nötigen Kenntnisse im Bereich Programmierung (Python, R), Mathematik (Algebra, Statistik), Modellierung, aber auch Methoden der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning, Datenbanksysteme sowie ethische und rechtliche Grundlagen im Umgang mit Daten vermittelt werden. Neben diesen Grundlagenkenntnissen soll den Studierenden im Rahmen einer Ringvorlesung sowie durch vielfältige Wahlmöglichkeiten Einblick in die verschiedensten Anwendungsbereiche von Data Science über die gesamte Universität gewährt werden. Entsprechend kann das Thema der Bachelorarbeit weitestgehend frei aus den Instituten der JLU gewählt werden, die sich mit Data Science beschäftigen.

Nach diesem ersten berufsqualifizierenden Abschluss als Data Scientist (B.Sc.) kann sich ein konsekutives, viersemestriges Masterstudium anschließen. Neben der Vertiefung der im Bachelorstudiengang vermittelten Methoden und Techniken im ersten Studienjahr steht hier ein stärkerer Bezug zur grundlegenden Forschung im Bereich Data Science im Vordergrund.

Was Sie mitbringen sollten

Interesse an Mathematik und Informatik und die Fähigkeit zu analytischem und logischem Denken. Englischkenntnisse sollten zu Beginn des Studiums vorhanden sein. Programmierkenntnisse und eine gewisse Technikaffinität sind von Vorteil.

Die Studierenden benötigen für das Studium einen Laptop, da es Veranstaltungen gibt, in denen am Laptop gearbeitet wird.

Für alle Studienanfänger/innen dieses Studienganges gibt es ein entsprechendes Vorkursangebot. Die Teilnahme ist unbedingt empfohlen. Mehr

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Studienaufbau

6 Semester

Regelstudienzeit

6 Semester - 180 Credit Points (CP)

Studienaufbau

Studienaufbau

Im Studiengang werden 180 Creditpoints (CP) erworben, davon

  • 129 im Pflichtbereich,
  • 27 in den Wahlpflichtfächern,
  • 12 im Studienprojekt und
  • 12 mit der Bachelorarbeit (Thesis).

Im ersten Jahr erwerben Sie Grundlagen der Mathematik, der Informatik und des Programmierens. Diese werden in den folgenden Semestern weiter ausgebaut und um zusätzliche Module, die speziell auf Data Science bezogen sind, ergänzt.
Im dritten Semester findet auch eine Ringvorlesung statt, in der sich Arbeitsgruppen aus verschiedenen Bereichen der Universität vorstellen, die im Bereich Data Science aktiv sind und für Studierende des Studiengangs Wahlmodule, Studienprojekte und Bachelorarbeiten anbieten.

Abschließend wenden Sie im 6. Semester im Rahmen eines Studienprojekts mit anschließender Bachelorarbeit Ihre erworbenen Kenntnisse auf eine wissenschaftliche Fragestellung an.

Im Wahlpflichtbereich haben Sie eine große Auswahl aus Veranstaltungen verschiedener Fachbereiche (z.B. Jura, Wirtschaft, Archäologie, Mathematik, Physik, Psychologie, Geographie, Medizin, Chemie).

 

Studienverlauf

1. Semester 2. Semester
Lineare Algebra Diskrete Strukturen
Grundlagen der Informatik I Grundlagen der Informatik II
Grundlagen der Programmierung mit Python Mathematische und Naturwissenschaftliche Modellierung

Grundlagen der Statistik

 

 

3. Semester 4. Semester

Ringvorlesung Data Science

Grundlagen der Datenanalyse mit R
Grundlagen der Stochastik Advanced Data Analytics

Datenbanksysteme

Informationsvisualisierung

Wahlpflichtfach

(Auswahl 1 von 3)

 Künstliche Intelligenz II
Künstliche Intelligenz I Wahlpflichtfach

 

5. Semester 6. Semester

Statistik und Simulation mit R

Wahlpflichtfach

Wahlpflichtfach

Informationsvisualisierung

Datenbanksysteme

(Auswahl 2 von 3)

 Studienprojekt
Wahlpflichtfach Thesis

 

Es gibt für den Studienverlauf auch eine Teilzeitvariante für ein 12-semestriges Studium. Diese finden Sie in den Mitteilungen der Universität Gießen (MUG). 

 

Bewerbung

Beginn WS

Studienbeginn

nur zum Wintersemester

Zulassungsvoraussetzungen Abi und

Voraussetzungen für die Zulassung

  • Allgemeine Hochschulreife (= Abitur oder vergleichbarer Abschluss), Fachhochschulreife, Meisterprüfung, Hochschulzugangsberechtigung für beruflich Qualifizierte. Mehr
  • Der Nachweis eines Praktikums (Vorpraktikum) ist für die Zulassung nicht erforderlich.
  • Bewerber mit ausländischer Hochschulzugangsberechtigung sollten auch den geforderten Nachweis von Deutschkenntnissen beachten. Mehr
Vorkurse für diesen Studiengang bzw. seine Teilfächer

Vorkurse für den Studiengang oder Teilfächer

 

Es gibt Vorkurse zur Vorbereitung, folgen Sie dem Link!

Falls Sie planen ein Studium in diesem Studiengang aufzunehmen, empfehlen wir Ihnen dringend das dazu angebotene Programm an Vorkursen. Vorkurse sind Angebote, die Ihnen dabei helfen bereits vor dem Studium wichtige Grundlagen zu erwerben. Die Präsenzvorkurse werden jeweils zum Wintersemester angeboten, Online-Angebote stehen flexibel zur Verfügung.

Vorkursangebot der JLU

Brückenkurse der Technischen Hochschule Mittelhessen

 

Beginn nur im WiSe / keine Zulassungsbeschränkung

Bewerbung / Einschreibung

Der Studiengang ist zulassungsfrei, ohne NC.

Fristbeginn für das Wintersemester 2024/25
  • 01.06.2024
Fristende für das Wintersemester 2024/25
  • für Personen mit deutscher Hochschulzugangsberechtigung: 01.09.2024 // verlängert bis 11.10.2024
  • für Personen mit ausländischer Hochschulzugangsberechtigung: 15.08.2024

 

Für internationale Studienbewerber/innen gelten zum Teil andere Regeln. Mehr

Perspektiven

Perspektiven

Weiterführende Studien an der JLU

 

Berufsfelder

Data Science ist omnipräsent.

Spannende Anwendungen finden sich zum Beispiel in:

  • Medizin: Gendatenanalyse, Tumorerkennung, Pandemie-Simulation, …
  • Naturwissenschaft: Teilchenphysik, Klimamodellierung, Neue Materialien, …
  • Soziologie: Social Media, Gesellschaftliche Dynamiken & Prozesse, …
  • Finanzsektor: Algorithmischer Börsenhandel, Kreditanalyse, Betrugsaufdeckung, …
  • Linguistik: Spracherkennung, Textgenerierung, Stimmungsanalyse, …
  • Onlinehandel: Käuferprofile, Individuelle Produktvorschläge, Marktanalyse, …
  • Industrie: Prozess-Optimierung, Produktentwicklung, …
  • Logistik: : Warenkreisläufe, Verkehrsplanung, …

Weiterführende Infos

Weitere Infos: Dokumente

PDF-Dokumente zum Studiengang

Gerne schicken wir Ihnen auch gedruckte Exemplare, nutzen Sie dazu bitte unser Kontaktformular.

Prüfungs- und Studienordnungen

 

Lehrveranstaltungen im Vorlesungsverzeichnis

Elektronisches Vorlesungsverzeichnis (eVV)

Links

Bachelorstudiengänge des Fachbereichs 07

Noch Fragen?

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Informations- und Beratungsangebote der JLU finden Sie in der Kategorie "Kontakt" auf dieser Seite!

Unterstützung bei der Wahl des Wunsch-Studiums?

 

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Angebote: Studienwahl

Wie finde ich mein Wunschstudium?
Ask Justus bietet Informationen für Studieninteressierte

 

Veranstaltungen für Studieninteressierte
Es gibt eine ganze Reihe von Veranstaltungsangeboten, die aktuellen Angebote finden Sie in unseren News auf:
www.uni-giessen.de/studium

Kontakt

Studienfachberatung
Data Science

Prof. Dr. Christian Heiliger
Institut für Theoretische Physik
Heinrich-Buff-Ring 16, Raum 422
35392 Gießen
Tel.: 0641 - 99 33360


Links

Zentraler Studienservice
Beate Pitzler

Beraterin in der Zentralen Studienberatung (ZSB): 
Beate Pitzler (Dipl. Päd.) 
Zentraler Studienservice

Wegbeschreibung und Empfang Studienservice

 
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