Überblick
Der Masterstudiengang Data Science (Forschungsmaster) an der Hochschule Bielefeld am Studienort Gütersloh kombiniert vertieftes Expertenwissen in Informatik und Mathematik mit einem ausgeprägten Praxis- und Forschungsbezug. Durch ein durchgehendes Projektstudium in Kooperation mit Wirtschaft und Wissenschaft entwickeln die Studierenden maßgeschneiderte KI-Lösungen und bereiten wissenschaftliche Publikationen vor. Die individuelle Betreuung ermöglicht eine gezielte Vorbereitung auf anspruchsvolle Tätigkeiten in Industrie, Forschung oder der eigenen Unternehmensgründung.
Studieninhalte
Das Alleinstellungsmerkmal des Masterstudiengangs Data Science (Forschungsmaster) an der Hochschule Bielefeld (am Studienort Gütersloh) ist sein durchgehend projektbasiertes Konzept: Studierende bewerben sich bereits vor Studienbeginn auf ein konkretes Forschungsprojekt und arbeiten daran intensiv und individuell betreut über die gesamte Studiendauer von vier Semestern. Der Studiengang schließt mit dem akademischen Grad Master of Science (M.Sc.) ab und bereitet praxisnah auf Karrieren in der Forschung, der Industrie oder im eigenen Start-up vor. Die Studierenden erwerben tiefgehende Kompetenzen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen sowie Big-Data-Architekturen.
Studieninhalte & Module
Das Curriculum kombiniert kontinuierliche Praxis- und Forschungsphasen mit spezialisierten Fachmodulen:
- Forschung & Praxis: Projektphasen I–III, Masterarbeit und Kolloquium
- Wissenschaftliche Methodik: Einführung in die Angewandte Forschung, Agiles Forschungsprojektmanagement, Wissenschaftlicher Austausch
- Kontext & Ethik: Gesellschaftliche Implikation von Data Science
- Wahlpflichtfach Data Science: Introduction to Data Science, Big Data Architectures, Data Mining & Machine Learning
- Vertiefung KI: Artificial Intelligence, Advanced Machine Learning, Artificial Intelligence for Robotics
- Projektspezifische Wahlmodule: Individuell auf das jeweilige Forschungsprojekt abgestimmte Inhalte
Berufsperspektiven
Absolventinnen und Absolventen stehen auf dem weltweiten Arbeitsmarkt vielfältige Optionen offen. Rund 50 Prozent der Studierenden schlagen nach dem Abschluss eine Laufbahn in der angewandten Wissenschaft ein und beginnen eine Promotion. Die anderen 50 Prozent wechseln als Data Scientist direkt in die freie Wirtschaft oder gründen ein eigenes Start-up.
Besonderheiten
- Publikationen: Studierende veröffentlichen ihre Forschungsergebnisse bereits während des Masters auf internationalen Fachkonferenzen.
- Hohe Praxis- und Forschungsquote: Enge Betreuung und Kooperation mit namhaften Unternehmen und Forschungseinrichtungen.
- Zugangsvoraussetzungen: Einschlägiger Bachelorabschluss (mind. Notendurchschnitt 2,5) mit Mathematik-/Statistik- und Informatikanteilen, Nachweis von Englischkenntnissen (Niveau B1) sowie ein erfolgreich bestandener Eignungstest.
- Unterrichtssprache: Überwiegend Deutsch, einzelne Module werden auf Englisch angeboten.
Zulassung & Voraussetzungen
Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC
- Erfolgreich abgeschlossenes Bachelorstudium (180 ECTS) mit Schwerpunkten in Mathematik/ Statistik und Informatik; z.B. Apparative Biotechnologie, Digitale Logistik, Digitale Technologien, Elektrotechnik, Informatik, Ingenieurinformatik, Angewandte Mathematik, Mechatronik, Mechatronik/Automatisierung, Wirtschaftsinformatik. Der im Vorfeld erworbene Studienabschluss muss mit einer Note von mind. 2,5 abgeschlossen worden sein. - Englischkenntnisse auf dem Niveau B1 müssen nachgewiesen werden - Erfolgreich bestandener Eignungstest
Bewerbung & Fristen
Studienbeginn: Sommer- und Wintersemester