Vorheriger Bericht
Theoretisch fundiert, praktisch schwierig
Abstrakte Mathematik, mäßige Lehre, zeitaufwendig
Hello,
ich habe den Master erfolgreich abgeschlossen und kann aus meiner Sicht folgendes Berichten:
Pro:
- An sich spannende Inhalte und gute mathematische Ausbildung auf hohem Niveau
- Das Vorlesungs- und Seminarangebot deckt so ziemlich alle statistischen Teilgebiete von (u.a.) Bayes- und Time-Series-Analysis bis hin zu Monte Carlo Methoden, Stichprobenverfahren und mathematischer Statstik ab
- Gute Ausbildung in Programmierung sowie fortgeschrittener Datenanalyse mit R
- Freundliche Dozenten
Contra:
- Sehr abstrakte und mathematische Vorlesungsskripte die ohne ein intensives Selbststudium kaum zu verstehen sind. Dies betrifft die meisten Module und Seminare.
- Fokus liegt augenscheinlich eher auf mathematisch-statistischer Theorie und numerischen Simulationen als auf praxisnaher Ausbildung
- Skripte und auch die Vorlesungen sind überwiegend auf Englisch obwohl als Unterrichtssprache Deutsch angegeben ist.
- Leider sehr schlechte Studiengangskoordination!
- Für viele Studierende ist der Einstieg in das Studium mit viel Frust verbunden
- Über die Art der Benotung gibt es unterschiedliche Meinungen
- Prüfungsrelevante Unterlagen werden i.d.R. nicht hochgeladen. Man ist mit schnellem und fehlerfreiem Abschreiben beschäftigt. Mitarbeit und -denken ist somit nicht mehr möglich (großer Minuspunkt! Für Masterstudenten sehr unzeitgemäß)
( - Die Bezeichnung ,,Survey-Statistik" ist ziemlich irreführend. Wieso benennt man den Studiengang nicht einfach in das um was er eigentlich ist: ,,Statistik"? Punkt)
Fazit:
4 von 10 Punkte
Anspruchsvoll, Zeitintensiv, klasse Berufsaussichten... leider besteht einiges an Verbesserungsbedarf!
ich habe den Master erfolgreich abgeschlossen und kann aus meiner Sicht folgendes Berichten:
Pro:
- An sich spannende Inhalte und gute mathematische Ausbildung auf hohem Niveau
- Das Vorlesungs- und Seminarangebot deckt so ziemlich alle statistischen Teilgebiete von (u.a.) Bayes- und Time-Series-Analysis bis hin zu Monte Carlo Methoden, Stichprobenverfahren und mathematischer Statstik ab
- Gute Ausbildung in Programmierung sowie fortgeschrittener Datenanalyse mit R
- Freundliche Dozenten
Contra:
- Sehr abstrakte und mathematische Vorlesungsskripte die ohne ein intensives Selbststudium kaum zu verstehen sind. Dies betrifft die meisten Module und Seminare.
- Fokus liegt augenscheinlich eher auf mathematisch-statistischer Theorie und numerischen Simulationen als auf praxisnaher Ausbildung
- Skripte und auch die Vorlesungen sind überwiegend auf Englisch obwohl als Unterrichtssprache Deutsch angegeben ist.
- Leider sehr schlechte Studiengangskoordination!
- Für viele Studierende ist der Einstieg in das Studium mit viel Frust verbunden
- Über die Art der Benotung gibt es unterschiedliche Meinungen
- Prüfungsrelevante Unterlagen werden i.d.R. nicht hochgeladen. Man ist mit schnellem und fehlerfreiem Abschreiben beschäftigt. Mitarbeit und -denken ist somit nicht mehr möglich (großer Minuspunkt! Für Masterstudenten sehr unzeitgemäß)
( - Die Bezeichnung ,,Survey-Statistik" ist ziemlich irreführend. Wieso benennt man den Studiengang nicht einfach in das um was er eigentlich ist: ,,Statistik"? Punkt)
Fazit:
4 von 10 Punkte
Anspruchsvoll, Zeitintensiv, klasse Berufsaussichten... leider besteht einiges an Verbesserungsbedarf!
- Klasse Berufsaussichten
- Lern- und zeitintensiv, mangelnde Organistation
PearsonsR hat 2 Fragen aus unserer Umfrage beantwortet
Verglichen wird die Aussage des Rezensenten mit den Angaben der Kommilitonen des Studiengangs.
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Ich wohne in einer WG.
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Für mich ist die Notenvergabe meist nicht nachvollziehbar.