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05/10/2022 10:39

Daten verantwortlich und kompetent erschließen: Neuer Bachelorstudiengang „Data Science“

Dipl.-Journ. Constantin Schulte Strathaus Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt

    Wer beruflich künftig die digitale Transformation der kommenden Jahrzehnte mitgestalten will, für den bietet die Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt (KU) ab dem Wintersemester die professionellen Voraussetzungen mit dem neuen Bachelorstudiengang „Data Science“. Denn in der heutigen digitalen Welt sind Daten im Überfluss vorhanden. Die Herausforderung besteht darin, sie zu analysieren und zu verwerten – sei es beim autonomen Fahren, der Spracherkennung oder der automatischen Übersetzung.

    Der Studiengang vermittelt deshalb die Grundlagen des maschinellen Lernens und anderer aktueller Verfahren zur Datenanalyse, sowie die Fähigkeit, diese Verfahren mit modernen Softwaretechnologien effizient umzusetzen.

    Dabei hat der sechssemestrige Studiengang explizit einen fachübergreifenden Charakter, der Data Science- Methoden aus Mathematik, Statistik und Informatik miteinanderverbindet. Die eigens für den Studiengang konzipierten Lehrveranstaltungen finden primär auf Englisch statt, was die Voraussetzungen für eine Karriere in international agierenden Unternehmen schafft. Zudem entsteht so für die Studierenden ein Umfeld mit internationalen Kommilitoninnen und Kommilitonen.

    „Mit den erworbenen Kompetenzen, Kenntnissen und persönlichen Fähigkeiten werden unsere Absolventinnen und Absolventen zu geschätzten und begehrten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern – von der Finanzbranche über die IT- und Autoindustrie bis hin zu Biotechnologie sowie Organisationen und Verbänden“, betont Studiengangsleiter Prof. Dr. Götz Pfander. Er hat an der KU Inhaber des Lehrstuhls für Mathematik/Wissenschaftliches Rechnen inne. Pfander ergänzt, dass Absolventinnen und Absolventen gebraucht werden, die ausgeprägte Fähigkeiten zum analytischen Denken und zur Umsetzung in Form von Algorithmen besitzen und die sich gleichzeitig der Verantwortung in der Verarbeitung von sensiblen Daten, auch im Hinblick auf Unvoreingenommenheit und Objektivität der Algorithmen, bewusst sind.

    Im Verlauf der Semester können die Studierenden aus sechs Vertiefungen wählen, um sich entweder weiter auf mathematische Grundlagen zu konzentrieren oder sich in Richtung eines Anwendungsgebietes zu spezialisieren: Der Bereich „Applied Mathematics and Scientific Computing“ ermöglicht Studierenden einen tieferen Einblick in die mathematischen Grundlagen der Data Science. Der Schwerpunkt „Machine Learning and Statistics“ bietet eine Vertiefung des Verständnisses für statistische Methoden und führt in fortgeschrittene und forschungsnahe Aspekte der statistischen und maschinellen Lernverfahren ein.

    Innerhalb der Spezialisierung „Business Analytics and Operations“ wird die Brücke zu den Wirtschaftswissenschaften geschlagen. Neben Grundkenntnissen der Betriebswirtschaftslehre liegt dabei der Schwerpunkt in datengesteuerten Lösungsansätzen zu betriebswirtschaftlichen, organisatorischen und technischen Problemstellungen. Der Schwerpunkt „Finance and Economics“ wiederum beleuchtet makroökonomische Zusammenhänge, globale Märkte und Finanzinstrumente. Diese Gebiete sind stark von datenbasierten Methoden geprägt.

    Im Teilbereich „Digital Transformation of Society“ beschäftigen sich die Studierenden mit Anwendungen von Data Science in den Sozial- und Humanwissenschaften. Neben Grundlagenwissen erhalten Studierende Einblicke in die Rolle empirischer Methoden, z.B. in Soziologie und Journalistik. Diese Kombination ermöglicht eine kritische Auseinandersetzung mit dem fortschreitenden digitalen Wandel der Gesellschaft.

    Einblick in datenbasierte Umwelt- und Geowissenschaft ermöglicht die Spezialisierung „Environmental Sciences“ – etwa im Hinblick auf Messdaten und Modelle, die bei der Erforschung von Wetter und Klima zum Einsatz kommen.

    Verpflichtend für alle Studierenden ist unter anderem das Pflichtmodul „Ethics of Algorithms and Data“, das Chancen und Risiken von Data Science reflektiert – ergänzend zu Diskussionen in den Fachveranstaltungen. „Wir sehen die Notwendigkeit, dass die KU eine Kultur des Faches etabliert, welche den verantwortungsvollen Umgang mit Daten als selbstverständlichen Teil des professionellen Handelns versteht“, betont Professor Pfander.

    Eine Bewerbung für den Bachelorstudiengang „Data Science“ ist bis zum 15. Juli möglich. Weitere Informationen unter http://www.ku.de/ds.


    More information:

    http://www.ku.de/ds


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    Criteria of this press release:
    Journalists, Teachers and pupils
    Economics / business administration, Geosciences, Information technology, Mathematics, Traffic / transport
    transregional, national
    Studies and teaching
    German


     

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