Überblick
Der englischsprachige Masterstudiengang Data Engineering and Analytics an der TU München am Standort Garching widmet sich der Beherrschung und intelligenten Nutzung riesiger Datenmengen. Studierende erlernen sowohl die Konzeption hochskalierbarer Datenarchitekturen als auch die Anwendung fortschrittlicher Analyseverfahren. Das Studium schafft damit die idealen Voraussetzungen für eine Karriere in der datengetriebenen Industrie sowie in der universitären Forschung.
Studieninhalte
Über den Studiengang
Absolventinnen und Absolventen entwerfen und planen praktische Lösungen zur effizienten Verarbeitung und Auswertung extrem großer und komplexer Datenmengen („Big Data“), wie sie etwa durch Sensoren in Fahrzeugen oder intelligente Energienetzsteuerungen entstehen. Dieser weiterführende, englischsprachige Informatik-Masterstudiengang am Hauptstandort Garching vermittelt ein tiefgreifendes Verständnis grundlegender Methoden sowie praktischer Techniken für moderne IT-Architekturen. Das Vollzeitstudium umfasst vier Semester (120 ECTS) und bietet neben der praxisnahen Ausbildung auch eine solide Grundlage für die Forschung.
Studieninhalte & Module
Das Studium gliedert sich in drei Schwerpunkte und beinhaltet zu Data Analysis sowie Data Engineering jeweils eine verpflichtende Grundlagenveranstaltung. Folgende Vertiefungen werden angeboten:
- Data Engineering: Vorlesungen zu verteilten Systemen, verteilten Datenbanken, Anfrageoptimierung, Datenbanksystemen auf modernen CPU-Architekturen und High Performance Computing.
- Data Engineering and Analytics: Veranstaltungen zu Machine Learning, Business Analytics, Computer Vision und Scientific Visualization.
- Data Analysis: Mathematisch fundierte Kurse wie Fundamentals of Convex Optimization und Computational Statistics.
Berufsperspektiven
Absolventinnen und Absolventen eröffnen sich unzählige Karrierechancen in Unternehmen fast aller Branchen, beispielsweise in den Rollen als Data Engineers oder Data Analysts. Darüber hinaus bieten sich vielfältige Tätigkeitsfelder in der IT-Security, der Beratung sowie in der Forschung.
Besonderheiten
Der Studiengang kooperiert eng mit dem Masterprogramm Mathematics in Data Science. Während der Informatik-Studiengang den Schwerpunkt darauf legt, Daten für wechselnde Analysealgorithmen effizient bereitzustellen, zu speichern und zugänglich zu machen, fokussiert die mathematische Variante auf Simulationen, mathematische Modelle und Vorhersagen.
Ein Studienbeginn ist sowohl im Winter- als auch im Sommersemester möglich. Die Auswahl der Studierenden erfolgt über ein zweistufiges Eignungsverfahren.
Zulassung & Voraussetzungen
Auswahlverfahren/Eignungsprüfung
Bestehen des Eignungsverfahrens
Bewerbung & Fristen
Studienbeginn: Sommer- und Wintersemester