Aktuelles | Der Studiengang | Materialien zum Studium | Info & Beratung | Ansprechpersonen | Studentische Organisationen | Das MIDS
Das International Office der KU steht Ihnen für viele allgemeine Fragen zur Verfügung. Hier finden Sie kompetente Beratung zu Themen wie Wohnen, Krankenversicherung, Visum, Finanzen, Stipendien, Karriereberatung, etc.
Als konkrete Hilfestellung in diesen Bereichen bietet das International Office offene Zoom-Sprechstunden. Die nächsten Termine hiefür sind:
Donnerstag, 29. August um 15.00 Uhr
https://kuei.zoom-x.de/j/63529547155?pwd=P470O5atRfsvFfMTwHiplJ8EBpJ46a.1
Meeting-ID: 635 2954 7155
Kenncode: 473419
Montag 16. / 30. September um 11.00 Uhr
https://kuei.zoom-x.de/j/69485826555?pwd=NiAkGxL2gKGYPRkvPSf3OUiZxnz1vp.1
Meeting-ID: 694 8582 6555
Kenncode: 987426
Donnerstag, 12./ 26. September um 15.00 Uhr
https://kuei.zoom-x.de/j/63529547155?pwd=P470O5atRfsvFfMTwHiplJ8EBpJ46a.1
Meeting-ID: 635 2954 7155
Kenncode: 473419
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.
„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.
„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.
„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.
„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.
„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.
„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.
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 für den Bachelorstudiengang Data Science
Exemplarische Studienverlaufspläne für verschiedene Studienprofile im Bachelorstudiengang Data Science
Digital Transformation of Society
Applied Math and Scientific Computing
Wahlpflichtkatalog für den Bachelorstudiengang Data Science
Aktuelle Informationen über angebotene Module der Spezialisierungsbereiche im WS2024/25 finden Sie hier.
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.
"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."
"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."
"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."
Der Studiengang ist in Ingolstadt angesiedelt, d.h. alle Data Science Kurse werden in Ingolstadt angeboten. Unser Institut befindet sich im neu renovierten Georgianum.
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.
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.
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.
Es handelt sich um einen neuen Studiengang. Dieser ist darauf ausgerichtet, dass Studierende in drei Jahren das Studium erfolgreich abschließen.
Über den Link
https://www.ku.de/mgf/studiengaenge/bachelor/data-science
finden Sie unter 'Dokumente' die aktuellen Stundenpläne für die verschiedenen Semester.
Ein solches Modulhandbuch finden Sie auf KU.Campus
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
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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:
Gerne können Sie die am Studiengang beteiligten Professorinnen und Professoren direkt kontaktieren:
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.
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.
Notwendige Cookies stellen Grundfunktionen unserer Webseite zur Verfügung. Ohne diese Cookies können Sie z.B. keine Shopfunktionen oder Logins nutzen. Die Webseite wird also ohne diese Cookies nicht richtig funktionieren.
Name | Hosts | Beschreibung | Ablauf | Typ |
---|---|---|---|---|
fe_typo_user | TYPO3 |
Dieses Cookie ist ein Standard-Session-Cookie von TYPO3. Es speichert im Falle eines Benutzer-Logins die Session-ID. So kann der eingeloggte Benutzer wiedererkannt werden und es wird ihm Zugang zu geschützten Bereichen gewährt. |
||
be_typo_user | TYPO3 |
Dieses Cookie ist ein Standard-Session-Cookie von TYPO3. Es speichert im Falle eines Backend-Logins die Session-ID. |
||
dv_t3_consent_management | TYPO3 |
Speichert Ihre Cookie- und Trackingeinstellungen. Wenn Sie diesen Cookie löschen, müssen Sie die Einstellungen erneut vornehmen. |
1 Jahr | HTTP |
Statistik-Cookies helfen uns zu sehen, wie Besucher unsere Seiten nutzen. Diese Informationen werden anonym gesammelt.
Name | Hosts | Beschreibung | Ablauf | Typ |
---|---|---|---|---|
Matomo |