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Bachelor Data Science

Data Science Students + Spike

Q&A für Studieninteressierte

Falls Sie sich für unseren Studiengang Data Science interessieren oder weitere Fragen haben, können Sie sich gerne per Email unter raphael.schulz(at)ku.de an uns wenden oder an unserer Online-Sprechstunde teilnehmen. Diese bieten wir jeden ersten Montag im Monat abwechselnd von 10:00 - 10:45 bzw. 16:00 - 16:45 Uhr (s. Terminliste) über Zoom an:

https://kuei.zoom.us/j/65982246558

Aktuelles

Prof. Pirmin Fontaine

Vortrag über den Einsatz von KI bei Rufbussen

die Ausstellung "I AM AI", die aktuell im Georgianum zu sehen ist, soll durch interaktive Experimente, Bilder und Videos das Thema künstliche…

I AM AI Poster

"I AM AI" Vernissage am 07.03.2024

Die KI-Ausstellung "I AM AI" ist ab Donnerstag im Foyer des frisch renovierten Georgianums zu sehen.

Zur Eröffnung der Ausstellung am Donnerstag, den…

Der Studiengang

Der Studiengang Data Science vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens und anderer aktueller Verfahren zur Datenanalyse, sowie die Fähigkeit, diese Verfahren mit modernen Softwaretechnologien effizient umzusetzen.

Dabei werden Kenntnisse aus den Studienbereichen Mathematik, Statistik, Informatik und Data Science gelehrt.

Im weiteren Verlauf des Studiums können Sie eine von sechs Spezialisierungen auswählen und damit gezielt den Anwendungsbereich studieren, der zu Ihren Berufszielen passt. 

Studienverlaufsplan Data Science
Mögliche Spezialisierungen mit Studienverlaufsplänen

Applied Mathematics and Scientific Computing

„Applied Mathematics and Scientific Computing“ ermöglicht Studierenden einen tieferen Einblick in die mathematischen Grundlagen der Data Science. Schwerpunkte der Spezialisierung sind einerseits die mathematische Modellbildung, andererseits der Übergang von kontinuierlichen zu diskreten und damit praktisch implementierbaren Modellen.

Applied Mathematics and Scientific Computing

Business Analytics and Operations

„Business Analytics and Operations“ schlägt die Brücke zu den Wirtschaftswissenschaften. Neben Grundkenntnissen der Betriebswirtschaftslehre, z.B. im Rechnungswesen, liegt der Schwerpunkt dieser Spezialisierung in datengesteuerten Lösungsansätzen zu betriebswirtschaftlichen, organisatorischen und technischen Problemstellungen.

Business Analytics and Operations

Digital Transformation of Society

„Digital Transformation of Society“ betrachtet Anwendungen der Data Science in den Sozial- und Humanwissenschaften. Neben Grundlagenwissen erhalten Studierende Einblicke in die Rolle empirischer Methoden, z.B. in Soziologie und Journalistik. Die substantielle Kenntnis von Methoden der Data Science gepaart mit Einblicken in die Sozial- und Humanwissenschaften ermöglicht den Studierenden eine kritische Auseinandersetzung mit dem fortschreitenden digitalen Wandel der Gesellschaft.

Digital Transformation of Society

Environmental Sciences

„Environmental Sciences“ ermöglicht den Studierenden einen Einblick in die datenbasierten Umwelt- und Geowissenschaften. Ein zentraler Aspekt ist das Anpassen von Modellen für dynamische (zeitlich veränderliche) Prozesse wie Wetter und Klima an Messdaten, die oft nur ungenau und unvollständig vorliegen.

Environmental Sciences

Finance and Economics

„Finance and Economics“ beleuchtet makroökonomische Zusammenhänge, globale Märkte und Finanzinstrumente. Diese Gebiete sind stark von datenbasierten Methoden geprägt. Die Spezialisierung erweitert die Methodenkompetenz der Studierenden um Kenntnisse in der gebietsspezifischen Modellbildung und Fachsystematik.

Finance and Economics

Machine Learning and Statistics

„Machine Learning and Statistics“ ermöglicht Studierenden eine Vertiefung ihres Verständnisses für statistische Methoden und führt in fortgeschrittene und forschungsnahe Aspekte der statistischen und maschinellen Lernverfahren ein.

Machine Learning and Statistics

Zentrale Dokumente

Dokumente zum Studienverlauf

Modulhandbuch

Das für das jeweilige Semester gültige Modulhandbuch zum Studiengang finden Sie hier auf KU.Campus. Gehen Sie dort in der Navigation auf "Informationsportal --> Studiengänge". Geben Sie Ihren Studiengang und das betreffende Semester in der Suchmaske ein. In der Ergebnisliste erscheint oben rechts das Modulhandbuch zum Download als pdf- oder Word-Datei.

Studiengangsbeschreibung

Studiengangsbeschreibung für den Bachelorstudiengang Data Science

Studienverlaufsplan

Wahlpflichtkatalog

Wahlpflichtkatalog für den Bachelorstudiengang Data Science

Materialien zum Studium

Erfahrungsberichte unserer Studenten
Portrait Jan Stüwe

Mir gefällt die internationale Atmosphäre des Studiengangs, der Studierende aus aller Welt zusammenbringt. Keiner muss Bedenken haben, dass er bei den englischen Veranstaltungen sprachlich nicht mitkommt. Im Gegenteil: Die gemeinsame Sprache erleichtert die Verständigung und ganz nebenbei verbessert man seine Sprachkompetenz.

Mir gefällt die internationale Atmosphäre des Studiengangs, der Studierende aus aller Welt zusammenbringt. Keiner muss Bedenken haben, dass er bei den englischen Veranstaltungen sprachlich nicht mitkommt. Im Gegenteil: Die gemeinsame Sprache erleichtert die Verständigung und ganz nebenbei verbessert man seine Sprachkompetenz.

- Jan Stüwe(Fachschaft Data Science)

"The Data Science program inspires us to think exploratorily, confidently build logical chains and solve non-trivial problems. Professors are sincerely interested in ensuring that each student is interested and able to master complex material, regardless of the level of knowledge already gained. Already after two…

"The Data Science program inspires us to think exploratorily, confidently build logical chains and solve non-trivial problems. Professors are sincerely interested in ensuring that each student is interested and able to master complex material, regardless of the level of knowledge already gained. Already after two semesters in this progressive program, I can confidently say that I have accumulated tons of skills essential to be a true Data Science professional."

- Alena Semkiv

"I really like that the professors in the DS program are genuinely passionate about teaching and enjoy helping students understand concepts. They are easily accessible, providing valuable guidance and support through various means such as Zoom, Email, or personal appointments. As a recent school graduate, their…

"I really like that the professors in the DS program are genuinely passionate about teaching and enjoy helping students understand concepts. They are easily accessible, providing valuable guidance and support through various means such as Zoom, Email, or personal appointments. As a recent school graduate, their assistance has greatly enhanced my learning experience. The Data science program by itself is well structured with subjects well distributed across semesters so as to allow students for deeper understanding of topics."

- Aditi Bhushan

"I like that the order of the content is carefully designed, not only within a single course, but also in the interconnection parts among different courses. Although the mathematics courses can be demanding, they aid in understanding the content of the specialist courses. I also like the passions from Professors. They…

"I like that the order of the content is carefully designed, not only within a single course, but also in the interconnection parts among different courses. Although the mathematics courses can be demanding, they aid in understanding the content of the specialist courses. I also like the passions from Professors. They are eager to help us, encourage us to try new technologies, rather than merely showing up and presenting outdated slides."

- Shizhen Li

Häufig gestellte Fragen von Studieninteressierten

... zum Data Science Studiengang

  • Ist der Studiengang Data Science in Eichstätt oder in Ingolstadt angesiedelt?

Der Studiengang ist in Ingolstadt angesiedelt, d.h. alle Data Science Kurse werden in Ingolstadt angeboten. Unser Institut befindet sich im neu renovierten Georgianum.

  • Wann sollte ich in Ingolstadt ankommen?

Sie sollten etwa bis Anfang Oktober anreisen, damit Sie etwas Zeit haben sich in Ingolstadt einzuleben und an unserem Vorkurs teilzunehmen.  Die regulären Vorlesungen an der KU beginnen in der Regel Mitte Oktober.

  • Ich bin ein Student von außerhalb der EU. Was ist, wenn ich mein Visum etwas später erhalte?

Wir sind uns bewusst, dass internationale Studierende manchmal monatelang auf ein Visum warten müssen. Aus diesem Grund erteilen wir die Zulassungen so schnell wie möglich und gewähren eine möglichst späte Einschreibefrist, damit die Bewerber die bestmöglichen Chancen auf ein Visum haben. Die endgültige Einschreibefrist (siehe Zulassungsschreiben) liegt in der Regel nur wenige Tage vor Vorlesungsbeginn. Alle erforderlichen Unterlagen, einschließlich des Visums, müssen bis zu diesem Termin per Post an das Studentenbüro geschickt werden.

  • Wieviel tägliches Selbststudium wird von einem durchschnittlichen Studenten, der diesen Studiengang belegt, erwartet?

Wie an allen Universitäten wird ein erheblicher Teil des Studiums im Selbststudium absolviert. Im Kurs 'Lineare Algebra' haben Sie z.B. etwa 6 Kontaktstunden und 5 Stunden Selbststudium pro Woche. Der Gesamtaufwand ist vergleichbar mit dem anderer deutscher Universitäten. Data Science an der KU zu studieren ist ein Vollzeitjob.

  • Sollte ich irgendwelche mathematischen Themen von zu Hause wiederholen, wie z. B. Analysis oder Wahrscheinlichkeitsrechnung, oder werden in den Vorlesungen alle Themen nochmal von Grund auf behandelt, so dass keine Voraussetzungen erforderlich sind?

Ein gutes Maß an Vorwissen ist für den Anfang hilfreich aber nicht zwingend notwendig. Für manche ist der schwierigste Teil die formale Mathematik, z. B. "Lineare Algebra" und "Analysis". Sie können zum Beispiel nachschlagen, was ein Vektorraum ist, und ein wenig über Matrizen lernen. Es wird aber auch ein Vorkurs vor Beginn des Semesters angeboten, in dem einige mathematische Grundlagen behandelt werden. Die Mathekurse während des ersten Semesters sind so aufgebaut, dass alle Themen von Grund auf behandelt werden und man ohne große Vorkenntnisse folgen kann.

  • Wird dieser Studiengang normalerweise in der vorgegebenen Zeitspanne von drei Jahren abgeschlossen oder dauert es üblicherweise etwas länger?

Es handelt sich um einen neuen Studiengang.  Dieser ist darauf ausgerichtet, dass Studierende in drei Jahren das Studium erfolgreich abschließen.

  • Wie sieht der Stundenplan während eines Semester aus?

Über den Link

https://www.ku.de/mgf/studiengaenge/bachelor/data-science

finden Sie unter 'Dokumente' die aktuellen Stundenpläne für die verschiedenen Semester.

  • Könnten Sie mir das Modulhandbuch zum Studiengang zusenden oder mich auf eine entsprechende Quelle verweisen?

Ein solches Modulhandbuch finden Sie auf KU.Campus

https://campus.ku.de/

Gehen Sie dort in der Navigation auf 'Informationsportal --> Studiengänge'. Geben Sie in der Suchmaske den Studiengang und das entsprechende Semester ein. In der Ergebnisliste erscheint oben rechts das Modulhandbuch, das Sie als pdf- oder Word-Datei herunterladen können.

Die Prüfungsordnung finden Sie unter 'Zentrale Dokumente' auf

https://www.ku.de/mgf/studiengaenge/bachelor/data-science

  • Bietet die Universität ihren immatrikulierten Studenten kostenlosen Deutschunterricht an?

Wir unterstützen Sie dabei, mindestens das obligatorische Niveau A2 zu erreichen, da dieses nach einem Jahr nachgewiesen werden muss. Die Universität bietet regelmäßig kostenlose Deutschkurse mindestens bis zu diesem Niveau an. Diese werden in der Regel so angesetzt, dass sie in Ihren regulären Stundenplan passen, z. B. montagmorgens.

  • Ist es möglich, an der KU Data Science online oder hybrid zu studieren?

Der Studiengang ist als Präsenzstudium konzipiert. Allerdings werden Ihnen in der Regel Online-Lehrmaterialien und bei einigen Kursen sogar Videoaufzeichnungen zur Verfügung gestellt. Das bedeutet, dass Sie sich die Kursinhalte auch im Selbststudium aneignen können, obwohl wir Ihnen die aktive Teilnahme an den Kursen sehr empfehlen. Die Prüfungen müssen jedoch immer persönlich abgelegt werden.

  • Wann muss ich mich für eine der angebotenen Spezialisierungen entscheiden? Und ist es möglich, ihn nachträglich zu ändern?

Am Ende des zweiten Semesters sollten Sie sich für eine Spezialisierung entscheiden und Ihre Kurse ab dem dritten Semester entsprechend wählen. Sie können Ihre Spezialisierung jedoch jederzeit ändern.

  • Ist es möglich, ein Auslandssemester zu absolvieren und wann sollte man das tun?

Wir unterstützen Sie gerne dabei, ein Auslandssemester zu absolvieren. Wenn Sie Interesse haben, empfehlen wir Ihnen dies im fünften Semester zu tun. Mehr Informationen finden Sie unter

www.ku.de/international/studierende-der-ku/studienaufenthalt-im-ausland

... zur Unterrichtssprache englisch

Die Vorlesungen und Prüfungen werden auf Englisch angeboten. Auf Wunsch bieten wir auch Prüfungen in deutscher Sprache an. Alle Professoren sind deutschsprachig und bereit außerhalb der Vorlesung Sachverhalte auf deutsch zu erklären.  Die Kommunikation in englischer Sprache ist heutzutage in der Wissenschaft aber auch in der Industrie im Bereich Forschung und Entwicklung – die Tätigkeitsfelder vieler Data Scientists - eine notwendige Fähigkeit. Die KU bietet Kurse zur Verbesserung der (englischen) Sprachkenntnisse an. Weitere Informationen finden Sie hier:

https://www.ku.de/sprachenzentrum

Schauen Sie sich gerne die folgenden Videos an, um einen Eindruck davon zu bekommen, dass man für das inhaltliche Verständnis der grundlegenden Vorlesungen in Data Science wirklich keine tiefen Sprachkenntnisse benötigt:

Einige Kurse (wie etwa Lineare Algebra und Analysis) lassen sich auch durch deutschsprachige Angebote in Eichstätt substituieren.

... zur KU Eichstätt-Ingolstadt

  • Ist die KU eine private oder eine öffentliche Universität? Sind die hier erworbenen Abschlüsse auch in anderen Ländern anerkannt?

Die Universität wird zu 85 % vom Freistaat Bayern finanziert, alle Studiengänge folgen den gleichen Regeln wie an jeder anderen bayerischen Universität. Die KU gilt als Privatuniversität, aber die Abschlüsse sind die gleichen wie an einer anderen deutschen Universität und werden auch im Ausland gleichermaßen anerkannt. Der Studiengang Data Science ist international akkreditiert. Außerdem ist das Studium an der KU gebührenfrei.

  • Wie wird der chronologische Ablauf sein, wenn ich in Ingolstadt ankomme?

Bevor Sie nach Ingolstadt reisen, sollten Sie sich rechtzeitig um eine Unterkunft in Ingolstadt (oder Umgebung) kümmern. Das KU International Office international@ku.de / welcome@ku.de  ist Ihnen dabei gerne behilflich. Bitte wenden Sie sich an das KU International Office, wenn Sie weitere praktische Informationen benötigen. Wir haben eine Fachschaft, die Ihnen insbesondere in der Anfangszeit helfen wird. Außerdem bieten wir vor Beginn der regulären Vorlesungen einen Vorkurs an, in dem sich die Studierenden untereinander kennen lernen können.

  • Stellt die KU ihren Studenten eine Unterkunft zur Verfügung und wenn ja, wie kann ich mich dafür bewerben?

Das International Office international(at)ku.de hilft Ihnen bei der Wohnungssuche und bietet einen Wohnungsservice an, siehe

https://www.ku.de/fileadmin/1907/Dokumente_Incoming/Download_Incoming/Housing_Guide_New.pdf

Wir empfehlen Ihnen, sich so früh wie möglich um eine Unterkunft zu kümmern.

  • Hat die Universität ein Schwimmbad und ein Fitnessstudio, und ist deren Nutzung kostenlos?

Es gibt viele verschiedene Sportarten, die Sie an der KU betreiben können, siehe

https://www.ku.de/unileben/hochschulsport

Die meisten Sportkurse finden in Eichstätt statt und auch das Fitnessstudio befindet sich dort. Es gibt aber auch bei privaten Anbieter häufig spezielle Angebote für Studenten. Generell haben Schwimmbäder und Fitnessstudios sehr günstige Studentenpreise. Die KU versucht derzeit, ihr kostenloses Sportangebot in Ingolstadt zu erweitern.

... zum Leben in Ingolstadt

  • Könnten Sie mir bitte einen Überblick über die monatlichen Ausgaben, die mich während meines Aufenthalts als Student in Ingolstadt erwarten, geben?

Erste Informationen in dieser Richtung finden Sie hier.

Wenn Sie weitere Fragen zu diesem Thema haben, wenden Sie sich bitte an das International Office welcome(at)ku.de

  • Kann man sich mit Leuten in Ingolstadt in der Regel gut auf Englisch unterhalten?

Ingolstadt ist eine ziemlich große Stadt mit vielen englischsprachigen Menschen, die z. B. bei Audi arbeiten, und einer internationalen Atmosphäre. Außerdem pendeln viele Ingolstädter zur Arbeit nach München, das sehr kosmopolitisch ist.

... zu weiteren Themen

  • Was kann ich nach dem Abschluss dieses Studiengangs tun? Werde ich einen Job bekommen und wird mir die Universität dabei helfen?

Im Bereich Data Science ist die Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt sehr hoch. Das Career Center der KU bietet Informationen rund um Praktika und Karriere. Außerdem organisiert es regelmäßig verschiedene Workshops und Vorträge zu Themen wie Bewerbungen, etc.

  • Was bedeutet die Zusammenarbeit der Universität mit Audi, Continental und Airbus?

Diese und zahlreiche andere Unternehmen in der Region schätzen das von uns angebotene Studienprogramm und werden von vielversprechenden Bewerbungen unserer Absolventen profitieren. Um die Unternehmen besser kennenzulernen, können Sie sich bei ihnen für ein Praktikum während Ihres Studiums bewerben.

Info & Beratung

Informationen zum Pflichtpraktikum

Während des Studiums ist ein 8-wöchiges Industriepraktikum oder ein Forschungspraktikum am Mathematischen Institut für Maschinelles Lernen und Data Science oder in anderen Fachgebieten der KU oder anderer Hochschulen vorgesehen.

Im Career Center der KU finden Sie Informationen rund um Praktika im In- und Ausland.

Partner des Studiengangs für ein Industriepraktikum sind unter anderem:

Fachberatung

Gerne können Sie die am Studiengang beteiligten Professorinnen und Professoren direkt kontaktieren:

Prof. Pfander
Lehrstuhl für Wissenschaftliches Rechnen Prof. Dr. Götz Pfander
Prof. Voigtlaender
Lehrstuhl für Reliable Machine Learning Prof. Dr. Felix Voigtlaender
Prof. Oliver
Lehrstuhl für Angewandte Mathematik Prof. Dr. Marcel Oliver
Prof. Ray
Lehrstuhl für Geomatik und Geomathematik Prof. Dr. Nadja Ray
Prof. Janjic
Heisenberg-Professur für Datenassimilation Prof. Dr. Tijana Janjic
Prof. Kreisbeck
Lehrstuhl für Mathematik - Analysis Prof. Dr. Carolin Kreisbeck
Prof. Stöger
Juniorprofessur für Data Science Junior Prof. Dr. Dominik Stöger
Prof. Krebs
Lehrstuhl für Statistik Prof. Dr. Johannes Krebs
Prof. Setzer
Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. Thomas Setzer

Ansprechpersonen

Ansprechpersonen

Christina Jadgarow
Sachbearbeiterin Prüfungsamt
Gebäude Hauptbau | Raum: HB-010a
Postanschrift
Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt
Prüfungsamt Ingolstadt
Auf der Schanz 49
85049 Ingolstadt
Sprechstunde
Nach Vereinbarung:
Montag, Dienstag, Freitag 8:30 Uhr - 11:30 Uhr

offene Sprechstunde:
Donnerstag 8:30 Uhr - 11:30 Uhr

Abwesenheiten/Ausfälle der Sprechstunden können Sie durch einen Klick auf die Visitenkarte oder im Studierendenportal einsehen.
Dienstzeiten
Montag - Freitags vormittags
Armelle Langenwald
Sachbearbeiterin Prüfungsamt
Gebäude Hauptbau | Raum: HB-010a
Postanschrift
Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt
Prüfungsamt Ingolstadt
Auf der Schanz 49
85049 Ingolstadt
Sprechstunde
Nach Vereinbarung:
Donnerstag 13:30 Uhr - 15:30 Uhr

offene Sprechstunde:
Dienstag 13:30 Uhr - 15:30 Uhr

Abwesenheiten/Ausfälle der Sprechstunden können Sie durch einen Klick auf die Visitenkarte oder im Studierendenportal einsehen.
Dienstzeiten
Montag - Donnerstag nachmittags

Studiengangssprecherin

Nadja Ray
Prof. Dr. Nadja Ray
Lehrstuhlinhaberin Geomatik und Geomathematik
Raum: HS-207a
Postanschrift
MIDS
Auf der Schanz 49
85049 Ingolstadt
Sprechstunde
nach Vereinbarung

Fachstudienberatung

Raphael Schulz
Dr. Raphael Schulz
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Raum: HS-210
Postanschrift
MIDS
Auf der Schanz 49
85049 Ingolstadt

Vorsitzender Prüfungsausschuss

Marcel Oliver
Prof. Dr. Marcel Oliver
Inhaber des Lehrstuhls für Angewandte Mathematik
Raum: HS-207a
Postanschrift
Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt
MIDS
Hohe-Schul-Straße 5
85049 Ingolstadt
Aufgaben
Professor am Mathematischen Institut für Maschinelles Lernen und Data Science
Sprechstunde
nach Vereinbarung

Studentische Organisationen

Fachschaft

Die Fachschaft Data Science wurde neu gegründet. In Kürze erhalten Sie mehr Informationen.

Sie können die Fachschaft aktuell bereits über fg-data-science(at)ku.de erreichen.

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

Logo MIDS

Der BSc Studiengang Data Science ist Teil des neuen Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, das an der KU gegründet wurde.
Erfahren Sie HIER mehr über das MIDS.