Kurzbeschreibung

Wir bilden angehende Data Scientists so aus, dass sie nicht nur die wesentlichen Methoden der Datenwissenschaften beherrschen - sie kennen auch die Anwendungen in Technik und Wirtschaft.

In den ersten Semestern bekommen Sie eine solide Ausbildung in Data Science sowie Grundkenntnisse aus den Ingenieurwissenschaften (Technik) und der Ökonomie (Wirtschaft). In den höheren Semestern lernen Sie datengetriebene Anwendungen in Technik und Wirtschaft kennen, wie z.B. Digital Marketing oder Digital Factory. Der Schwerpunkt des Studiums liegt im interdisziplinären Zusammenspiel zwischen den Datenwissenschaften und ihren Anwendungen in Technik und Wirtschaft.

Letzte Bewertung

3.9
Fatih , 20.11.2023 - Data Science in Technik und Wirtschaft (B.Eng.)

Studiengangdetails

Regelstudienzeit
7 Semester tooltip
Unterrichtssprachen
Deutsch
Abschluss
Bachelor of Engineering
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Inhalte

1. Semester

  • Mathematik I
  • Statistik
  • Ingenieurinformatik
  • Engineering und Management I

2. Semester

  • Mathematik II
  • Statistical Modeling
  • Software Development
  • Engineering und Management II

3. Semester

  • Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Applied Machine Learning
  • Data Engineering
  • Produktentwicklung
  • Marketing und Vertrieb

4. Semester

  • Wahlpflichtmodul
  • Practical Deep Learning
  • Projekt- und Qualitätsmanagement / Projekt
  • Produktion
  • Kosten- und Investitionsmanagement

5. Semester

  • Praktikum
  • Wissenschaftliches Arbeiten

6. Semester

  • Wahlpflichtmodul
  • Allgemeinwissenschaftliches Modul
  • Ethik in Data Science
  • Statistische Qualitätssicherung
  • Digital Marketing

7. Semester

  • Bachelorarbeit
  • e-SCM (electronic Supply Chain Management)
  • Digital Factory
Voraussetzungen
Hochschulzugangsberechtigung
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Studienmodelle

Bewertung
100% Weiterempfehlung
Bewertungen
Weiterempfehlung
100%
Voraussetzungen

Voraussetzung für die Zulassung zum Studium an der Technischen Hochschule Ingolstadt ist entweder die allgemeine oder fachgebundene Hochschulreife oder die Fachhochschulreife. Da der Studiengang nicht zulassungsbeschränkt ist, erfolgt die Bewerbung ausschließlich über das THI-Bewerbungsportal.

Eine Vorpraxis ist für diesen Studiengang nicht erforderlich.

Inhalte

Reine Data Science-Studiengänge sind in der Regel in den Informatik-Fakultäten der jeweiligen Hochschule angesiedelt. Dort werden in erster Linie Entwicklungskompetenzen im Bereich der Datenanalyse vermittelt. Die Studierenden lernen also, Algorithmen zu entwickeln und in spezifischen Programmiersprachen zu programmieren. In unserem Studiengang Data Science in Technik und Wirtschaft steht nicht die Entwicklungskompetenz, sondern die Anwendungskompetenz für wichtige Branchen im Vordergrund.

Natürlich lernen Sie auch die Grundlagen der Programmierung kennen, im Fokus stehen aber die Anwendung und der Einsatz der datengetriebenen Systeme. Darüber hinaus wissen Sie durch Ihre Kenntnisse in Technik und Wirtschaft, wofür man in Unternehmen Data Science benötigt!

Unterrichtssprachen
Deutsch
Creditpoints
210
Studienbeginn
Wintersemester
Standorte
Ingolstadt
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Unterrichtssprachen
Deutsch
Creditpoints
210
Studienbeginn
Wintersemester
Standorte
Ingolstadt
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Datencheck im Labor
Quelle: THI

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Studienberater
Studienberatung
Technische Hochschule Ingolstadt
+49 (0)841 934 812 10

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Allgemeines zum Studiengang

Hast du dich schon einmal gefragt, warum Streamingdienste dir immer genau die passenden Vorschläge ausspielen? Oder wie ein Algorithmus funktioniert, der frühzeitig den Verschleiß eines Bauteils erkennt? Wenn dich genau solche Fragen interessieren und du dir vorstellen kannst, diesen Themen auf den Grund zu gehen, ist ein Data Science Studium genau das Richtige für dich.

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Die Datenrevolution

Data Science in Technik und Wirtschaft (B.Eng.)

3.9

In meinem Data Science Studium konnte ich tief in die Welt der Daten eintauchen und ihre transformative Kraft erleben. Von der Extraktion bis zur Analyse habe ich gelernt, wie Daten nicht nur Einblicke in komplexe Zusammenhänge bieten, sondern auch innovative Lösungen für reale Herausforderungen ermöglichen. Die Kombination von Statistik, maschinellem Lernen und Programmierung eröffnen mir neue Perspektiven, und die praxisorientierten Projekte vertieften mein Verständnis. Diese Erfahrungen schärfen nicht nur meine...Erfahrungsbericht weiterlesen

Verteilung der Bewertungen

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Bewertungsdetails

  • Studieninhalte
    3.0
  • Dozenten
    5.0
  • Lehrveranstaltungen
    4.0
  • Ausstattung
    4.0
  • Organisation
    3.0
  • Literaturzugang
    5.0
  • Digitales Studieren
    3.0
  • Gesamtbewertung
    3.9

Weiterempfehlungsrate

  • 100% empfehlen den Studiengang weiter
  • 0% empfehlen den Studiengang nicht weiter

Standorte

¹ Alle Preise ohne Gewähr
Profil zuletzt aktualisiert: 01.2024