# Data Science

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**[Offizielle Seite](https://www.uni-greifswald.de/studium/vor-dem-studium/studienangebot/studienfaecher/d/data-science/)**

## Studieninformationen


| Schlüssel | Wert |
|-----------|------|
| Regelstudienzeit | 4 Semester |
| Studienform | Internationaler Studiengang, Teilzeitstudium, Vollzeitstudium |
| Fachtyp | Ein-Fach-Studiengang |
| Zulassungsbeschränkung | Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC |
| Hauptunterrichtssprache | Englisch |
| Weitere Unterrichtssprachen | Deutsch |
| Studienfeld | Mathematik, Naturwissenschaften |
| Fakultät | Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät |
| Studienbeginn | Wintersemester |

## Beschreibung



Zugangsvoraussetzung

Zugangsvoraussetzungen für den Masterstudiengang "Data Science" sind:

1. ein erster berufsqualifizierender Hochschulabschluss,

2. grundlegende Kenntnisse der Linearen Algebra, Analysis, Statistik und Programmierung sowie

3. nachgewiesene Kenntnisse des Englischen auf dem Niveau B2 des "Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens" (GER) oder alternativ mindestens siebenjähriger aufsteigender Englischunterricht an einer allgemeinbildenden Schule.

Darum geht es in diesem Fach

Datengesteuerte Lösungen werden in einer Vielzahl von Bereichen und Branchen angewendet. Der Masterstudiengang Data Science verfolgt einen interdisziplinären Ansatz. Durch die Kombination aus Statistik, Informatik, Mathematik und fachspezifischem Wissen vermittelt der Studiengang die Werkzeuge und das Fachwissen, um Lösungen für komplexe Probleme in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Wirtschaft, Ingenieurwesen und Sozialwissenschaften zu erarbeiten.

Absolvent*innen dieses Fachs ...

… verfügen über vielfältige Kenntnisse, die sie auf eine Tätigkeit in der Wissenschaft, in Forschungsinstituten oder bei Technologieunternehmen vorbereiten.

Mögliche Beschäftigungsbereiche sind:

Optimierung der Gesundheitsversorgung, Vorhersagen von Krankheiten, Arzneimittelentwicklung;

Studien zum Klimawandel, nachhaltige Entwicklung, Energieoptimierung;

Natürliche Sprachverarbeitung, intelligente Lehrsysteme oder Empfehlungssysteme;

Entwicklung intelligenter Systeme, Stadtplanung oder landwirtschaftliche Optimierung;

Computergestützte Biologie und Bioinformatik;

Computergestützte Sozialwissenschaft.

Allgemeine Hinweise zum Studiengang

Der Studiengang ist darauf ausgelegt, Expert*innen nicht nur im Bereich der Data Science auszubilden, sondern auch das Wissen aus ihrem ersten berufsqualifizierenden Abschluss zu integrieren, damit sie Data-Science-Techniken effektiv innerhalb der eigenen Spezialisierung anwenden können.

## Weitere Informationen

### Darum geht es in diesem Fach

Datengesteuerte Lösungen werden in einer Vielzahl von Bereichen und Branchen angewendet. Der Masterstudiengang Data Science verfolgt einen interdisziplinären Ansatz. Durch die Kombination aus Statistik, Informatik, Mathematik und fachspezifischem Wissen vermittelt der Studiengang die Werkzeuge und das Fachwissen, um Lösungen für komplexe Probleme in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Wirtschaft, Ingenieurwesen und Sozialwissenschaften zu erarbeiten.

Absolvent*innen dieses Fachs ...

… verfügen über vielfältige Kenntnisse, die sie auf eine Tätigkeit in der Wissenschaft, in Forschungsinstituten oder bei Technologieunternehmen vorbereiten.

Mögliche Beschäftigungsbereiche sind:

Optimierung der Gesundheitsversorgung, Vorhersagen von Krankheiten, Arzneimittelentwicklung;

Studien zum Klimawandel, nachhaltige Entwicklung, Energieoptimierung;

Natürliche Sprachverarbeitung, intelligente Lehrsysteme oder Empfehlungssysteme;

Entwicklung intelligenter Systeme, Stadtplanung oder landwirtschaftliche Optimierung;

Computergestützte Biologie und Bioinformatik;

Computergestützte Sozialwissenschaft.

### Allgemeine Hinweise zum Studiengang

Der Studiengang ist darauf ausgelegt, Expert*innen nicht nur im Bereich der Data Science auszubilden, sondern auch das Wissen aus ihrem ersten berufsqualifizierenden Abschluss zu integrieren, damit sie Data-Science-Techniken effektiv innerhalb der eigenen Spezialisierung anwenden können.

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