Master Data Science
Der Master in Data Science kombiniert fundiertes methodologisches Verständnis, moderne Methoden und anspruchsvolle Anwendungen. Er baut auf dem in den vorangegangenen Bachelor-Programmen erlernten Wissen auf und führt zu innovativer Forschung und industriellen Anwendungen.
Auf einen Blick
Der Master Data Science bietet eine umfassende Ausbildung in den Konzepten und Methoden der Data Science unter Berücksichtigung von Grundlagen und Methoden aus der Informatik und Mathematik. Besonderer Wert wird auf die fundierte Ausbildung von grundlegenden (mathematischen) Konzepten gelegt, um die Besonderheiten und Einschränkungen der Verfahren kompetent beurteilen zu können. Die Themenschwerpunkte sind:
- Maschinelles Lernen, KI, und Deep Learning
- Statistik, Matrixalgorithmen und mathematische Grundlagen des ML
- Datenstrukturen, Algorithmen und Optimierungen für Big Data
- Data Engineering mit Big-Data-Infrastrukturen und Data Wrangling
Der Studiengang bietet ein breites Spektrum an Anwendungsgebieten in Zusammenarbeit mit angrenzenden Fachbereichen: Medizin, Wirtschaftswissenschaften, Ingenieurwissenschaften, Geographie, Materialwissenschaften, Physik, ... Er bietet enge Verbindungen zu Industrie und Forschung. Data Science als moderne interdisziplinäre Wissenschaft fördert den Prozess der Digitalisierung und die effektive Nutzung von Daten in vielen Anwendungsbereichen.
Highlights
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Gemeinsamer Studiengang der Fachbereiche Informatik und Mathematik, der sowohl konzeptionelle Grundlagen als auch praktische Anwendungen vermittelt.
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Unterrichtssprache Englisch (einige Wahlfächer auf Deutsch).
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Enge Verbindungen zu Industrie und Forschung, darunter das interdisziplinäre Center for Advanced Analytics and Predictive Sciences.
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Keine Studiengebühren, auch für Studierende außerhalb der EU.
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Kleine Gruppengrößen in Vorlesungen, Praktika, Projekten und Seminaren bieten eine hervorragende und individuelle Betreuung.
- Renommierte Informatik-Fakultät beim CHE Ranking.
- Aktive Fachschaft mit regelmäßigen Angeboten.
Vor dem Studium
Prüfungsmodule
Das Studium des Masterstudiengangs Data Science umfasst insgesamt 120 LP und besteht in der aktuellen Prüfungsordnung 2025 aus den folgenden Prüfungsbereichen:
- Core Data Science Methods (32 LP)
- Advanced Data Science Methods / Wahlbereich (mindestens 36 LP)
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Wissenschaftliche Projektarbeit
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Data Science Project (10 credits)
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Seminar: Mathematik und Informatik (jeweils 4 LP)
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Social Aspects of Data Science / Ethik (4 LP)
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- Masterarbeit (30 LP)
Core Data Science Methods
Die Module aus den Core Data Science Methods sollten zu Beginn des Studiums belegt werden, da sie einen gemeinsamen Wissensstand und die erforderlichen Methoden etablieren. Diese Kurse greifen Themen aus vorangegangenen Bachelor-Studiengängen auf, vertiefen das Wissen und konzentrieren sich auf die Besonderheiten der Datenwissenschaft.
In der Informatik sind die Hauptrichtungen
- Algorithmenanalyse und -design für Big Data.
- Data Engineering für Datenaufbereitung/-qualität.
- Maschinelles Lernen mit Schwerpunkt auf probabilistischen Methoden.
- Statistische Lerntheorie
- Analytische Grundlagen des Deep Learning und Approximation mit Surrogatmodellen
- Fortgeschrittene Matrix- und Optimierungsmethoden.
Advanced Data Science Methods / Electives
Die Wahlkurse der Advanced Data Science Methods ermöglichen es den Studierenden, spezifische Bereiche der Data Science zu vertiefen, sei es ein gründliches Verständnis der mathematischen Grundlagen, ein eingehendes Studium der state-of-the-art Methoden oder eine systematische Anwendung solcher Methoden in spezifischen Anwendungsbereichen. Die Kurse behandeln Themen wie ...
Wissenschaftliche Projektarbeit
Seminare
Ziel der Seminare ist es, die Kompetenz zu vermitteln, komplexe wissenschaftliche Themen zu erarbeiten, diese in eigenen Worten darzustellen und zu präsentieren sowie weiterführende Beiträge, auch in kleinen Gruppen, zu diskutieren. Es müssen zwei Seminare belegt werden, eines in Mathematik und eines in Informatik, um die spezifischen Ansätze der jeweiligen Disziplinen zu betonen.
Data Science Project
In einem Projekt arbeiten die Studierenden einzeln oder in kleinen Teams an Problemen, die durch Anwendungen in der Industrie oder aktuelle Forschungsarbeiten in ihrem Fachgebiet motiviert sind. Solche Projekte umfassen in der Regel kleinere, gut abgegrenzte praktische Teile des Gesamtproblems, z. B. die Lösung von Teilen eines Methodenentwurfs, die Implementierung eines Algorithmus oder die Bewertung bestimmter Ansätze. Die Projekte werden in der Regel von akademischen Mitarbeitern betreut, was einen näheren Einblick in die Forschungsgebiete der einzelnen Professoren ermöglicht.
Social Aspects / Ethics
Angesichts der enormen Auswirkungen, die datengesteuerte Anwendungen und KI auf die verschiedenen Aspekte unserer Gesellschaft haben, stellt sich eine Vielzahl ethischer Fragen, unter anderem zu Verantwortlichkeit, Datenschutz und Fairness. Diese Kurse bieten die Möglichkeit, die ethischen Implikationen von Data Science zu erkennen und bieten Richtlinien, wie die Ethik in Data Science und KI-Prozesse integriert werden kann.
Masterarbeit
Das Studium schließt mit einer 6-monatigen Masterarbeit in Vollzeit ab, in der die Studierenden mit individueller Betreuung und Unterstützung in die aktuelle Forschung eingebunden werden. Die Studierenden sollen zeigen, wie sie das im Studiengang erworbene Wissen auf aktuelle Probleme anwenden und das Ergebnis evaluieren können. Wir erwarten eine schriftliche Abschlussarbeit und eine mündliche Abschlusspräsentation. Themen aus Seminaren und dem Projekt können der Ausgangspunkt für eine Masterarbeit sein, aber es steht den Studierenden frei, ihre Masterarbeit bei einem anderen Betreuer zu schreiben.
Das Studium der Masterstudiengänge in der Informatik ist auf eine Regelstudiendauer von 4 Semestern ausgelegt. Der Musterstudienplan beschreibt ein mögliches, empfohlenes Vorgehen für eine Studiendauer in diesen Zeitraum. Abweichungen sind je nach Studienverlauf möglich. Ein Beginn ist im Winter und Sommer möglich.
1. Semester
Summe: 28 LP
2. Semester
Summe: 32 LP
3. Semester
Summe: 30 LP
4. Semester
Summe: 30 LP
Erstsemestereinführung Informatik
Wir bieten Begrüßungstermine in Präsenz für Informatik allgemein im Bachelor und Master an. Der Zugang zum Begrüßungstermin erfolgt über unsere Lehrplattform Digicampus. Um Dich dort anzumelden, benötigst Du Deine RZ-Kennung, die Du nach der Immatrikulation erhältst.
Im Studium
Um den Einstieg in das Studium möglichst einfach zu gestalten, sind hier alle notwendigen Informationen an einem Ort zusammengefasst. Auf der Seite Studienstart am Institut für Informatik finden Sie wichtige Informationen zum Studienstart.
Vorlesungsverzeichnis
Alle im aktuellen Semester angebotenen Veranstaltungen mit Dozenten, Räumen und Zeiten finden Sie in der Digicampus. Passend zu Studiengang und Prüfungsordnung sind diese hier noch einmal zusammengestellt.
Am Semesterwechsel sind die Veranstaltungen des Folgesemesters etwa 4 Wochen vor Semesterbeginn verfügbar.
Stundenpläne
Für die Pflicht- und Kernveranstaltungen des Studiengangs erstellt die Fakultät einen Stundenplan, Wahlveranstaltungen sind zum Teil enthalten. Bitte beachten Sie, dass hier keine Unterscheidung nach Prüfungsordnungen stattfindet.
Klausurenplan
Die Fakultät führt eine zentrale Klausurenübersicht, in den Dozenten die Prüfungen eintragen. Dort finden Sie auch Links zu den Klausurenplänen anderer Fakuläten, z.B. für die Nebenfächer oder interdisziplinäre Studiengänge.
Prüfungstermine des Instituts für Informatik werden auf der Seite Klausurtermine gesammelt.
Für die meisten Prüfungsangelegenheiten ist das Prüfungsamt der beste Ansprechpartner, so z.B.
- Probleme bei Prüfungsanmeldungen in Studis
- Anmeldung von Abschlussarbeiten
- Ausstellung von Zeugnissen und Bescheinigungen
Für komplexere Fragestellungen ist der Prüfungsausschuss zuständig, die Anträge werden auch über das Prüfungsamt gestellt. Typische Fragestellungen sind Anträge zu
- Fristverlängerungen (Orientierungsprüfung, Gesamtstudienzeit, Abschlussarbeiten)
- Nachteilsausgleich
- Anerkennung von Studien- und Prüfungsleistungen
Weiterführende Links:
Prüfungsordnung
Die Prüfungsordnung legt die Richtlinien des Studiengangs fest, z.B.
- Umfang und Inhalte Modulgruppen
- Verpflichtende und eine Auswahl optionaler Veranstaltungen in den Modulgruppen
- Umfang von Prüfungen
- Fristen, z.B. Orientierungsprüfung oder Höchststudiendauer
- Arten und Verlauf von Prüfungen
Prüfungsordnungen sind nach Geltungsbereich unterteilt und bauen aufeinander auf. Dabei werden die Prüfungsordnungen über die Zeit verändert, um den Studiengang fortzuentwicken. Gültig ist jeweils die Version, mit der Sie eingeschrieben wurden in der konsolidierten Fassung. Diese Information können Sie in Studis überprüfen.
- Fachprüfungsordnungen MSc Data Science (alle gültigen POs)
- Allgemeine Prüfungsordnung der Universität Augsburg
Modulhandbuch
Im Modulhandbuch wird ein Katalog an potentiellen Veranstaltungen aufgeführt und die Details zu diesen Veranstaltungen genannt. Welche Veranstaltungen Sie belegen müssen oder können, ergibt sich aus der Prüfungsordnung. Nicht jede Veranstaltung wird jedes Semester angeboten, siehe dazu Stundenplan und Digicampus.
Als Informationen sind u.a. enthalten
- Verantwortlicher für das Modul
- Inhalte des Kurses
- Lernziele
- Prüfungsform
- Zuordnung zur Modulgruppe (siehe Prüfungsordnung)
- SWS/Arbeitsaufwand
- Empfohlenes Semester
Das Modulhandbuch ändert sich in geringen Maß von Semester zu Semester und hängt von Studiengang und Prüfungsordnung ab. Die Informationen des Modulhandbuchs sind auch in Digicampus zu finden.
An der Universität Augsburg und der Fakultät für angewandte Informatik existieren zahlreiche Angebote zur Beratung:
Zentrale Studienberatung
Die zentrale Studienberatung bietet eine Übersicht zur Unterstützung in den folgenden, nicht fachspezifischen Aspekten, wie Lernberatung, Selbst- & Zeitmanagement, Psychologische und systemische Beratung, Studieren mit Handicap, Studieren mit Familie, Sozial- und Rechtsberatung (Studentenwerk), Berufseinstieg und Berufsorientierung (Career Service), Studieren im Ausland (Akademisches Auslandsamt) sowie Studierende aus dem Ausland (Akademisches Auslandsamt).
Studiendekan
Der Studiendekan der FAI gibt Auskunft zum Lehr-, Prüfungs- und Betreuungsangebot und zu der Lehrevaluation. Der Studiendekan ist nicht zuständig für Fragen der individuellen Studienberatung oder -planung.
Prüfungsausschuss
Bei komplexeren Fragestellungen zu Prüfungen, Anerkennungen und Anträgen kann es sinnvoll sein, sich direkt mit dem/der Vorsitzenden des Prüfungsausschusses abzustimmen.
Fachstudienberatung und weitere Ansprechpersonen
Die Fachstudienberater der einzelnen Studiengänge geben individuelles Feedback bei Fragen zum Studium wie z.B. dem Ablauf des Studiums, Wahl von Nebenfächern/Vertiefung/Praktika, Vorbereitung von Anträgen.
Nach dem Studium
Nachdem alle Leistungen erworben wurden, muss das Abschlusszeugnis beantragt werden. Die Details dazu finden Sie auf der Webseite des Prüfungsamts.
Hier finden Sie Informationen zum Promotionsstudium am Institut für Informatik der Universität Augsburg.
Mit der fortschreitenden Digitalisierung in sämtlichen Bereichen des Alltags werden immer größere Mengen an komplexen Daten erzeugt. Absolventinnen und Absolventen der Data Science-Studiengänge haben mit ihrem fundierten Wissen über die Analyse dieser Daten hervorragende Berufsaussichten:
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Datenanalyse/Big Data
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KI/Maschinelles Lernen
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Digitale Transformation im Bereich KMU/Industrie
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Prozessoptimierung und -automatisierung, z. B. in der Logistik, im Online-Handel oder im Energiesektor
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Medizin und Pharmazeutische Industrie
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Systemanalyse/Beratung
Die umfassende Ausbildung in Informatik und Mathematik eröffnet den Absolventen auch Karrieremöglichkeiten in beiden Gebieten. Darüber hinaus dient der Masterstudiengang als Einstieg in weiterführende Forschungsqualifikationen wie die Promotion.
Sie möchten Teil des Alumni Netzwerkes der Universität Augsburg werden? Sie wollen in Kontakt mit Ihren Kommilitionen bleiben und diese bei abwechslungsreichen Veranstaltungen des Netzwerkes wiedertreffen? Dann treten Sie dem Alumni-Netzwerk der Universität Augsburg bei.
Qualifikationsziele
Der Masterstudiengang Data Science bietet den Studierenden eine umfassende Ausbildung, die sie auf vielfältige berufliche Möglichkeiten vorbereitet. Die Qualifikationsziele umfassen:
Die Studierenden erwerben sowohl ein tiefgehendes Verständnis der theoretischen medizinischen und mathematischen Grundlagen sowie fortgeschrittene Kenntnisse, die für die Informatik relevant sind, als auch die praktische Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von Rechenmethoden in biomedizinischer Forschung, medizinischer Versorgung und Gesundheitsanwendungen.
Die Studierenden erlernen, fortgeschrittene und innovative Konzepte, Methoden, Techniken und Technologien der Medizinischen Informatik zu entwickeln, zu verbessern und anzuwenden, um anspruchsvolle Informationsverarbeitungsprobleme in (bio-)medizinischen und gesundheitsbezogenen Anwendungsfeldern identifizieren und lösen zu können.
Die Absolventinnen und Absolventen sind auf eine anspruchsvolle Berufstätigkeit in Unternehmen, öffentlichen Institutionen sowie in akademischer und nicht-akademischer Forschung vorbereitet. Sie können in verschiedenen Bereichen, insbesondere im Gesundheitssektor, sowie in akademischer und nicht-akademischer Forschung, tätig werden.
FAQs & Ansprechpartner
Noch Fragen? Hier findet ihr Antworten auf häufig gestellte Fragen und die Kontakte von Studienberatung, Studiendekan und Studierendenvertretung - dort bekommt ihr weiterführende Antworten.
- Telefon: +49 821 598 - 2134
- Telefon: 0821598-2033
- Telefon: +49 821 598 - 5916
- Telefon: 0821 / 598-2255