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Curriculum Bachelorstudiengang Data Science (DE)

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Curriculum BSc Data Science Freie Modulwahl in der Modulgruppe Du musst in jeder Modulgruppe die Mindestanzahl an Credits erreichen; darüber hinaus kannst du frei wählen, welche Modulgruppe/n d u vertiefst.

Mathematische Kompetenzen

Mindestanzahl an Credits Total Credits

von

Datenanalyse

12 18

von

Informatik & Programmierung

15 22

Datenverarbeitung & Infrastruktur

10 18

von

von

Anspruchsniveau

Machine Learning

12 26

von

Angewandte Data Science

7 17

von

Datenvisualisierung

11 21

Geistes- & Wirtschaftswissenschaften

Kommunikation

4 7

von

von

9 15

von

Arbeitsweltkompetenz

14 33

Gesellschaftliche Einbettung einer DS Problemstellung

von

Basic

Intermediate

Advanced

Challenges & Projekte

10 20

42 75

maximal

3 Bachelor-Thesis

Digital Entrepreneurship & Innovation 4 High Performance Computing

Betriebswirtschaftliche Grundkompetenz 4

Stochastische Prozesse & Zeitreihen

Cloud Infrastructure & Computing 3

Bayes‘sche Datenanalyse

Optimierung für Machine Learning 3 Vertiefende Themen der Analysis

2

Statistisches Lernen

Effiziente ML Algorithmen

4

Anwendungen der Linearen Algebra

Mathematische Grundlagen

3 Objektorientiert & Funktional Program.

Lineare & Logistische Regression 3

3 Grundlagen der Linearen Algebra

Wahrscheinlichkeitsrechnen 3

3 Grundlagen der Analysis 3

2

Softwarekonstruktion 3

3

Grundlagen der Bild- & Signalverarbeitung 3

Multiple Lineare Regression

Algorithmen Programmieren

IoT Datenbeschaffung Web Datenbeschaffung

Reinforcement Learning

2

Data Wrangling

4 3

Deep Learning

Soziale Netzwerke Analysieren

Grundkompetenz Datenbanken

Grundkompetenz IT

Recommender Systems

Grundkompetenz Machine Learning

4

6

Visual Analytics

Interaktive Visualisierung

Grundverständnis DS 2

Digital Kommunizieren

2

Wirkungsvoll Argumentieren

2

Präsentieren

4

3

3

2

2

2

Grundkompetenz Schreiben 3

2

Grundkompetenz Datenvisualisierung 3

Fachcoaching Kommunikation Englisch Fachcoaching Kommunikation Deutsch

Ethisches Implementieren Ethisches Reflektieren Gesellschaftliche Auswirkungen von KI-Design

0

0

Datengestützte Geschäftsmodelle

Projekt 5 Data Science

2

2

2

2

3

Design Thinking für Data Scientists 2 3

3 4

Storytelling mit Daten

Angewandtes Machine Learning

Vertiefung Deep Learning

2

Grundkompetenz Programmieren

Mit einem Klick auf einen Modulnamen gelangst du zur Modulbeschreibung.

2

3

4

3

Datenrecht

Vertiefung Schreiben

Natural Language Processing

Explainable AI

2

Datenbankdesign & Implementierung

Programmieren in R

4

3

3

Politik, Geschichte, Kultur 2 3

3 2

3

Explorative Datenanalyse

Deep Learning auf Bild & Signal

3

Webtechnologien 3

Wissensmanagement

Diverse Challenges

Laufbahn Aktiv Gestalten Leadership

Persönliches Wissensmanagement Interkulturelle Kompetenz

2

2

2

2

3

Wissenschaftliches Vorgehen 2

Partizipative Veranstaltungen durchführen 2

Informatikrecht

Selbstmanagement

2

Lernwerkstatt

2

2

Projekt 4 Data Science

Formuliere und löse deine eigene Challenge

Projekt 3 Data Science

Challenge X5

Z. B. Technologie & Gesellschaft, Webengineering oder Machine Learning

Formuliere und löse deine eigene Challenge

6

6 Projekt 4 Interdisziplinär

Challenge X4 Formuliere und löse deine eigene Challenge

Diverse Challenges Projekt 3 Interdisziplinär

Challenge X3

Z. B. Datenanalyse oder Datenkommunikation

Digitales Portfolio

Challenge X6

6

Diverse Challenges

6

3

Informationskompetenz

12

6

Kollaboration in Teams

2

2

Z. B. Natural Language Processing, Computer Vision, Deep Learning oder Graph Machine Learning

Formuliere und löse deine eigene Challenge

6

6

6

Projekt 2 Data Science

Praxisprojekt 2 Projekte aus deinem Berufsalltag

Diverse Challenges Projekt 1 Data Science

Praxisprojekt 1

Z. B. Wahrscheinlichkeits-Modellierung oder Data Engineering

Projekte aus deinem Berufsalltag

4

6

6

Änderungen vorbehalten. Stand: 2024


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