Data Science Master

Alleinstellungsmerkmal: Das Alleinstellungsmerkmal des Studiengangs liegt in der Kombination aus einer internationalen Kooperation mit der Universität Twente, einem komplett englischsprachigen Curriculum und einem praxisnahen Weiterbildungsformat, das speziell auf berufstätige Fach- und Führungskräfte ausgerichtet ist.

Über den Studiengang

Der berufsbegleitende Masterstudiengang „Data Science (M.Sc.)“ der Universität Münster vermittelt Datenkompetenz für den professionellen Umgang mit Big Data und künstlicher Intelligenz. In vier Semestern Regelstudienzeit erwerben Berufstätige aller Branchen fundierte Kenntnisse in Datenanalyse, Programmierung und datenbasierter Entscheidungsfindung. Nach erfolgreichem Abschluss wird ein vollwertiger Master of Science verliehen.

Studieninhalte & Module

Das Curriculum umfasst 9 Module inklusive einer Projekt- und der Masterarbeit:

• Einführung in Data Science und Programmiersysteme: Grundlagen in R und Python sowie explorative Datenanalyse.
• Datenmanagement: Arbeit mit SQL-, NoSQL- und Vektor-Datenbanken, Bau großer Sprachmodelle (LLMs) mit PyTorch, Data Mining und Sentimentanalyse.
• Datenanalyse: Supervised und Unsupervised Learning, Clusteranalyse, Dimensionsreduktion und Modell-Validierung in R.
• Social Media & Kommunikation: Sozialwissenschaftliche Big-Data-Forschung, Netzwerkanalyse sowie Natural Language Processing (NLP) und KI-Textanalyse.
• IT-Management, IT-Sicherheit, Ethik, rechtliche Aspekte: Big-Data-Management, IT-Sicherheit, Datenschutzrecht und ethische Fragestellungen.
• Selbstmanagement und Führung: Einfluss von Data Science auf Entscheidungsprozesse, Führung innovativer Teams und Präsentation von Ergebnissen.
• Anwendungsgebiete: Praxistransfer in Bereiche wie Marketing, Customer Relationship Management, Logistik und Supply Chain Management.
• Praxisphase & Projektarbeit: Anwendung der erlernten Methoden auf reale Unternehmensszenarien.

Berufsperspektiven

Das Studium bereitet gezielt auf eine Karriere an den Schnittstellen von Datenwissenschaft, KI und Management vor. Die vermittelten Fähigkeiten – wie das Finetuning von KI-Modellen oder die datengestützte Entscheidungsfindung – lassen sich direkt im Berufsalltag einsetzen. Absolventinnen und Absolventen qualifizieren sich für anspruchsvolle Fach- und Führungspositionen in unterschiedlichsten Branchen.

Besonderheiten

• Internationale Kooperation: Durchgeführt in Zusammenarbeit mit der Universität Twente (Unterrichtssprache Englisch).
• Hohe Vereinbarkeit mit dem Beruf: Präsenzunterricht in Blöcken von je fünf Tagen (Montag bis Freitag, insgesamt 37 Präsenztage) im Abstand von 6 bis 12 Wochen.
• Kleine Gruppen: Maximale Gruppengröße von 25 Teilnehmenden für intensives Lernen.
• E-Learning-Vorbereitung: Optionaler Vorbereitungskurs vor Studienbeginn zur Erleichterung des Einstiegs.
• Rahmenbedingungen: Das Teilnahmeentgelt beträgt 16.950 €.

Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC