Überblick
Der Masterstudiengang Statistik und Data Science an der LMU München kombiniert fundierte statistische Theorien mit modernen Methoden der datengestützten Forschung. Am Wissenschaftsstandort München erwerben die Studierenden tiefgehende Fachkenntnisse von der Amtlichen Statistik bis hin zum Machine Learning. Das Studium bereitet damit optimal auf anspruchsvolle Analyseaufgaben in Wissenschaft und Wirtschaft vor.
Studieninhalte
Über den Studiengang
Das Alleinstellungsmerkmal des Masterstudiengangs „Statistik und Data Science“ an der LMU München ist die Abdeckung des gesamten Spektrums der Disziplin – von der klassischen Amtlichen Statistik (Official Statistics) bis hin zu modernem Data Science und Machine Learning. Das weiterführende Studium bietet eine vertiefende akademische Ausbildung an der Schnittstelle von statistischer Theorie und datengetriebener Anwendung. Studierende werden in einem Umfeld ausgebildet, das neben der technischen Methodik auch Aspekte wie Datenethik und Open Science integriert.
Studieninhalte & Module
Die Inhalte orientieren sich an den Forschungsschwerpunkten des Departments. Zu den zentralen Themenbereichen gehören:
- Official Statistics: Konzepte und Methoden der amtlichen Statistik
- Data Science: Moderne Verfahren zur Erfassung, Aufbereitung und Analyse komplexer Daten
- Machine Learning: Algorithmen und statistische Modelle für das maschinelle Lernen
- Data Ethics: Ethische Fragestellungen im Umgang mit Daten und deren Auswertung
- Open Science: Methoden für transparente und reproduzierbare Wissenschaft
Berufsperspektiven
Durch die fundierte Ausbildung in Statistik und Data Science eröffnen sich vielfältige Karrieremöglichkeiten in Wirtschaft, Industrie, Verwaltung und Forschung. Das Department unterstützt den Übergang in das Berufsleben unter anderem durch einen eigenen Stellenmarkt sowie das Netzwerke des Vereins „LMU Alumni - Statistik und Data Science e.V.“. Zudem bereiten praxisnahe Angebote wie die statistische Beratung (Consulting) gezielt auf das spätere Berufsfeld vor.
Besonderheiten
- Open Science Initiative in Statistics (OSIS): Aktive Einbindung von Prinzipien der offenen Wissenschaft in Lehre und Forschung.
- Statistische Beratung (Consulting): Praxiseinblicke durch das Beratungsangebot des Departments.
- Fokus auf Data Ethics: Verankerung ethischer Aspekte der Datenverarbeitung im Fachbereich.
- Alumni-Netzwerk: Eigener Förder- und Alumni-Verein für den Fachbereich.
Zulassung & Voraussetzungen
Auswahlverfahren/Eignungsprüfung
Eignungsverfahren
Bewerbung & Fristen
Studienbeginn: Sommer- und Wintersemester