Nach Abschluss der verschiedenen Lehrformate an unserem Lehrstuhl, der das Zentrum für Data Science und Visualisierungsforschung an der Universität Konstanz bildet, werden Studierende mit einem robusten Set an Fähigkeiten und Wissen ausgestattet sein, das sie an die Spitze der Data Science Innovation bringt. Der Lehrplan ist darauf ausgelegt, eine immersive Lernerfahrung zu bieten, viele praktische Elemente zu integrieren und wird Absolventen befähigen, sich in der sich entwickelnden Landschaft der Data Science zurechtzufinden, Innovationen voranzutreiben und Lösungen in verschiedenen Industrien und Forschungsbereichen zu entwickeln.

Sie werden folgende Fähigkeiten erwerben…

• Grundlegendes Data Science Wissen

Studierende werden in fundamentalen Konzepten wie Data Mining, Datenvisualisierung, maschinellem Lernen und Algorithmen-Engineering versiert sein. Dies gewährleistet eine solide theoretische Grundlage, um sowohl aktuelle als auch zukünftige Entwicklungen auf diesem Gebiet zu verstehen und damit zu arbeiten.

• Datenmanagement und Analysetechniken

Sie verstehen die grundlegenden Methoden und Werkzeuge, die für die Verwaltung großer Datensätze und die Durchführung aufschlussreicher Datenanalysen unerlässlich sind. Ihre Kompetenz im Datenmanagement gewährleistet effiziente Speicher- und Abrufmechanismen.

• Machine Learning und KI-Integration

Sie sind in den Prinzipien des maschinellen Lernens versiert und können KI-gesteuerte Algorithmen implementieren, ihre Feinheiten und relevanten Anwendungen verstehen, von prädiktiver Analytik über natürliche Sprachverarbeitung bis hin zu Large Language Models (LLMs).

Die moderne ‘Informationsgesellschaft’ erkennt den immensen Wert von Daten an. Als solche finden sich Absolventen dieses Programms in einer privilegierten Position wieder, mit einer Vielzahl von Karrieremöglichkeiten in verschiedenen Branchen.

Sie könnten arbeiten als…

• In den Datenanalyse-Abteilungen deutscher Industriegiganten (z.B. Siemens, Bosch, ThyssenKrupp)…

… indem Sie Daten nutzen, um Herstellungsprozesse zu optimieren, Maschinenwartung vorherzusagen und die Effizienz der Lieferkette zu verbessern.

• Data Scientist

Als Data Scientist im pharmazeutischen und Biotechsektor in Deutschland, arbeitend für Branchenführer wie Bayer, Boehringer Ingelheim oder Merck. Hier können sie Daten nutzen, um die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen, klinische Studien zu optimieren und Marktbedürfnisse vorherzusagen.

• Datenstratege oder Berater

Als Datenstratege oder Berater für große Banken (z.B. Deutsche Bank, UBS, Commerzbank), Interpretation von Finanzdaten zur Ableitung von Investitionseinblicken, Nutzung ausgefeilter Datenmodelle zur Vorhersage von Börsenmarktbewegungen, Optimierung von Vermögensportfolios und Sicherstellung der Einhaltung regulatorischer Vorschriften.