Solider Studiengang mit kleinen Mängeln.

Studieninhalt:
Der Inhalt ist anders als der Name vermuten lässt, sehr stark auf die Bereiche Data Science und Machine Learning fokussiert, was mir jedoch sehr gut gefällt. Beispielsweise werden in Vorlesungen wie Python Advanced hauptsächlich Machine Learning-Algorithmen programmiert. Zusätzlich gibt es natürlich auch Vorlesungen zum Thema Data Engineering, wie beispielsweise im Bereich MS Azure. Grundsätzlich werden viele Vorlesungen anhand praxisnaher Projekte durchgeführt, was ebenso positiv ist und einem wirkliche Skills anstatt nur theoretisches Wissen vermittelt. Hier ist jedoch sehr oft das Problem, dass man völlig planlose Personen in die Gruppen zugeteilt bekommt, die auch teilweise keinerlei Arbeitsleistung erbringen. Oftmals leidet dann die eigene Benotung darunter, da die zu erbringenden Leistungen oft nicht eindeutig aufteilbar sind. Ebenso könnte man sich Module wie beispielsweise Digital Marketing, SEO oder Intrapreneurship sparen, da hier absolut unrelevante Themen vermittelt werden.

Donzenten:
Die Dozenten sind durchweg sehr nett. Bei den Gastdozenten merkt man jedoch teilweise sehr stark, dass sie eigentlich gar keine Lust haben. Speziell Herr Sommer ist jedoch unfassbar engagiert und immer verfügbar, wenn man ihn braucht. Mails werden teilweise innerhalb von Minuten beantwortet und die praktischen Vorlesungen werden enorm durch ihn bereichert.

Studenten:
Hier würde ich empfehlen, stärker zu kontrollieren wer hier überhaupt studiert. Es sind teilweise total technikfremde und lustlose Studenten anwesend, die in sämtlichen Projekten nur als Fremdkörper agieren, wenn sie denn überhaupt was machen. Das schadet dem Klima im Studiengang und ist eigentlich auch jedem der Leistung erbringen will ein Dorn im Auge.

Benotung:
Grundsätzlich würde ich Prüfungsleistungen bevorzugen, die stärker differenzierbar sind. Man hat wie schon erwähnt das Problem, dass sich viele Studenten auf den Leistungen einzelner ausruhen. Dies passiert, da die Benotung oftmals nicht leistungsgerecht ist.