Data Science (M.Sc.)

Blended Learning - Leuphana Universität Lüneburg - Professional School

Der berufsbegleitende Master Data Science vermittelt Ihnen die methodischen Grundlagen und praktischen Fähigkeiten, um große Datenbestände gewinnbringend in Organisationen einzusetzen. In drei Semestern vertiefen Sie Kenntnisse in Datenanalyse, maschinellem Lernen und moderner IT-Infrastruktur, einschließlich fortgeschrittener Methoden wie tiefen neuronalen Netzwerken und probabilistischen graphischen Modellen.

Termin	Ort	Preis^*
01.10.2026	Lüneburg	19.800,00 €	jetzt buchen

^*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Das Studium befähigt Sie, komplexe Daten eigenständig zu verarbeiten, zu analysieren und daraus fundierte Entscheidungen abzuleiten. Sie lernen, Einsatzfelder datengetriebener Methoden zu erkennen und deren wirtschaftliche und gesellschaftliche Auswirkungen einzuschätzen.
Themen während des Studiums:
Neuronale Netze (Deep Learning)Probabilistische graphische Modelle und nicht-parametrische AlgorithmenRelevante Grundlagen in der Mathematik und StatistikMöglichkeiten zur Speicherung von großen und komplexen DatenbeständenAnalyse mittels verteilter Berechnungen und Cloud-Computing

Dauer/zeitlicher Ablauf:

3 Semester berufsbegleitend

Ziele/Bildungsabschluss:

Mit dem Master Data Science erweitern Sie Ihre Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse und ebnen den Weg zu einer Karriere als Datenspezialist*in. Als Absolvent*in verfügen Sie sowohl über Data Science spezifisches Fachwissen und Kompetenzen als auch Ihr spezifisches Wissen aus der beruflichen Fachdomäne. In Verbindung mit dem Abschluss Master of Science (M.Sc.) eröffnet Ihnen dies ein breites Spektrum an beruflichen Möglichkeiten.

Teilnahmevoraussetzungen:

ein Bachelorabschluss oder mindestens gleichwertiger Abschluss wie z. B. Diplom, Magister oder Master (es werden alle Fachrichtungen anerkannt)Fachkenntnisse in den Bereichen Mathematik, Statistik und Informatik im Umfang von insgesamt mindestens 10 ECTSmindestens ein Jahr einschlägige Berufserfahrungausreichende Englischkenntnisse (mindestens Sprachniveau B2)ausreichende Deutschkenntnisse

Zielgruppe:

Fach- und Führungskräfte, die in datenintensiven Unternehmensbereichen arbeiten (wollen) und ihre methodischen Kompetenzen im Bereich Data Science weiterentwickeln möchten.

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