Studiengangdetails

Das Studium "Computer Science" an der staatlichen "TU Berlin" hat eine Regelstudienzeit von 4 Semestern und endet mit dem Abschluss "Master of Science". Der Standort des Studiums ist Berlin. Das Studium wird als Vollzeitstudium angeboten. Insgesamt wurde das Studium bisher 19 Mal bewertet. Dabei hat es im Durchschnitt 3.6 Sterne erhalten und liegt somit im Bewertungsdurchschnitt der Universität (3.6 Sterne, 1652 Bewertungen im Rating). Besonders gut wurden die Kategorien Studieninhalte, Literaturzugang und Digitales Studieren bewertet.

Vollzeitstudium

Bewertung
100% Weiterempfehlung
Weiterempfehlung
100%
Regelstudienzeit
4 Semester tooltip
Studienbeginn
Sommer- & Wintersemester
Abschluss
Master of Science
Unterrichtssprachen
Englisch
Standorte
Berlin
Hinweise

Der Studiengang kann als Teilzeitstudium absolviert werden. Bei der Erstellung eines individuellen Studienverlaufsplans ist die Studienfachberatung behilflich.

Letzte Bewertungen

3.1
Veronica , 04.03.2024 - Computer Science (M.Sc.)
3.7
Mert , 02.03.2024 - Computer Science (M.Sc.)
4.1
Anonym , 29.02.2024 - Computer Science (M.Sc.)

Allgemeines zum Studiengang

Wenn Du an Computerspezialisten denkst, kommt Dir als erstes das Bild eines vereinsamten Brillenträgers mit Karohemd in den Sinn? Oder vielleicht das eines Hoodie-tragenden Jugendlichen, der im Inneren eines abgedunkelten Zimmers sitzt und seine Finger mit atemberaubender Geschwindigkeit über die Tasten gleiten lässt? Gute Nachrichten: Das sind alles nur Klischees!

Ganz im Gegenteil: Informatiker arbeiten oft eng zusammen und tauschen sich über das Internet rege über ihre Fachgebiete aus. Du möchtest Dein Interesse an Computern in diese riesige Community einbringen und gleichzeitig in einer der wichtigsten Branchen unserer Zeit arbeiten? Dann wirf noch heute einen Blick auf das Computer Science Studium.

Computer Science studieren

Alternative Studiengänge

Computer Science
Bachelor of Science
Constructor University
Infoprofil
Computer Science
Bachelor of Science
Hochschule Hof
Computational Business Analytics
Bachelor of Science
Frankfurt School of Finance & Management
Infoprofil
Computer Science - Focus on Big Data and Artificial Intelligence
Master of Science
SRH Berlin University of Applied Sciences
Computer and Information Science
Master of Science
Uni Konstanz
Infoprofil

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Vielfalt an Module

Computer Science (M.Sc.)

3.1

Als Masterstudent der Informatik schätze ich die Vielfalt und Abwechslung der Module. Im Gegensatz zum Bachelor-Studium bieten die Master-Kurse eine breitere Palette von Themen und Spezialisierungsmöglichkeiten. Die Materialien werden meist online bereitgestellt, was den Zugang erleichtert, und obwohl die Organisation nicht immer perfekt ist, ermöglichen großzügige Notenberechnungen gute Chancen auf eine hohe Gesamtnote. Die verschiedenen Module erlauben es mir, mich in verschiedenen Bereichen der Informatik zu vertiefen. Fast alle module...Erfahrungsbericht weiterlesen

Berufsnahe Module

Computer Science (M.Sc.)

3.7

Die Uni überzeugt nicht sonderlich viel mit Ausstattung und mit der Organisation schon gar nicht. Lehrveranstaltungen leiden auch von Richtlinien die der Dozent/Professor einhalten muss.
Abgesehen von alles was drum rum passiert, kann ich inhaltlich nur sagen, dass man dabei vieles erlernt und es viele Angebote gibt in der Mann das erlernte praktisch umsetzen kann.

Vertiefung in aktuellen Forschungsgebiete

Computer Science (M.Sc.)

4.1

Ich bin sehr zufrieden von meinem Studium, da ich die Gelegenheit hatte, mich mit brandaktuelle Themen wie Fog Computing, IoT, Erhöhung der Sicherheit der Fahrradfahrer/innen durch digitalen Ansätze zu beschäftigen. Meines Erachtens ist Forschung an der TU Berlin richtig aktuell und auf ein professionelles Niveau. Gefühlt war mein Studium zum Großteil digital, was ich sehr cool fand. Aktuell schreibe ich die Masterarbeit und finde alles prima!

Breites, kompetentes Lehrangebot

Computer Science (M.Sc.)

4.0

Die TU-Berlin bietet ein sehr breit gefächertes Lehrangebot mit einem vielseitigen Modulangebot zu den jeweiligen Interessengebieten. Die Module werden von sehr kompetenten und international angesehenen Professoren gehalten. Fast alle Module stellen praktische Aufgaben zur Vertiefung der Lehrinhalte zur Verfügung. Gerade im Bereich des Maschinellen Lernens ist die TU Berlin sehr gut aufgestellt und bietet verschiedenste, praktische Anwendungsbereiche wie u.a. in Health-Care, Neuroscience, Remote Sensing, Computer Vision, Robotics, autonomous driving, u.v.m.Erfahrungsbericht weiterlesen

  • 5 Sterne
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  • 6
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  • 2
  • 1 Stern
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  • Studieninhalte
    4.5
  • Dozenten
    3.7
  • Lehrveranstaltungen
    3.7
  • Ausstattung
    2.8
  • Organisation
    2.5
  • Literaturzugang
    4.1
  • Digitales Studieren
    4.1
  • Gesamtbewertung
    3.6

In dieses Ranking fließen 19 Bewertungen aus den letzten 3 Jahren ein. Dieser Studiengang hat insgesamt 24 Bewertungen erhalten. Alle Bewertungen, die älter als 3 Jahre sind, befinden sich im Archiv und fließen nicht mehr in das Ranking ein.

Weiterempfehlungsrate

  • 100% empfehlen den Studiengang weiter
  • 0% empfehlen den Studiengang nicht weiter
¹ Alle Preise ohne Gewähr
Profil zuletzt aktualisiert: 08.2023