„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.

„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

„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.

„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.

Im Pflichtbereich des Studienganges werden grundlegendes Wissen und grundlegende praktische Kompetenzen in Data Science vermittelt. Der Pflichtbereich setzt sich aus Modulen in den Kernfeldern Data Science, Mathematik, Statistik und Informatik zusammen. Darüber hinaus ist das Modul „Ethics of Algorithms and Data“ verpflichtend.

• Data Science: Data Lab, Ethics of Algorithms and Data, Foundations of Data Science, Foundations of Machine Learning, Hands-on Machine Learning and Data Science, Practical Training
• Mathematik: Analysis for Data Science 1, Analysis for Data Science 2, Linear Algebra 1, Linear Algebra 2  and Analytic Geometry, Optimization in Data Science
• Statistik: Introduction to Statistics, Introduction to Stochastics, Statistical Learning
• Informatik: Introduction to Programming, Advanced Programming, Algorithms and Data Structures, Basics of Information Systems

Der Data Science Studiengang an der KU zeichnet sich dadurch aus, dass mit Ausnahme der Grundlagenvorlesungen in Linearer Algebra, Statistik und Stochastik, alle Lehrveranstaltungen des Pflichtbereichs speziell für diesen Studiengang entwickelt wurden.

Das Angebot von Spezialisierungen gibt den Studierenden die Möglichkeit, sich in einem Gebiet ihres Interesses weiterzubilden. Die gewählte Spezialisierung vertieft die Kompetenzen in einem Kerngebiet der Data Science oder vermittelt Kompetenzen in einem ihrer  Anwendungsgebiete. Die gewählte Spezialisierung wird im Bachelorzeugnis ausgewiesen.

Es werden in der Regel die folgenden Spezialisierungen angeboten:

• Applied Mathematics and Scientific Computing
• Business Analytics and Operations
• Digital Transformation of Society
• Environmental Sciences
• Finance and Economics
• Machine Learning and Statistics

Der Wahlpflichtbereich dient zur Erweiterung des Studienspektrums und zum Erlangen von Kompetenzen, die über das Grundstudium hinausgehen oder dieses ergänzen. Alle auf eine Spezialisierung anrechenbaren Module sind auch Teil des Wahlpflichtbereichs. Sie werden durch weitere Module ergänzt.

Studierende wählen zudem verpflichtend ein Modul aus dem universitätsübergreifenden Angebot Studium.Pro. Hier beschäftigen sich die Studierenden der KU fächerübergreifend und interdisziplinär vornehmlich mit gesellschaftlich relevanten Fragestellungen. Diese Erfahrung kann wesentliche Impulse für das fachbezogene Arbeiten liefern.

• 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

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:

• Prof. Götz Pfander: Linear Algebra 1, Systems of linear equations
• Prof. Götz Pfander: Linear Algebra 1, Ring theory
• Prof. Nadja Ray: Analysis 1, Sequences

• 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.

• 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.

• 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.

• Mitarbeit in Forschungsinstituten wie Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt und Alfred-Wegener-Institut für Polar- und Meeresforschung,
• Tätigkeit bei wissenschaftlichen Diensten wie dem Deutschen Wetterdienst und dem Bundesamt für Schifffahrt und Hydrologie,
• Beratung von Regierungen und Nichtregierungsorganisationen wie dem Umweltministerium und Greenpeace.

• Tätigkeiten in der strategischen Planung und Unternehmensentwicklung, insbesondere mit Fokus auf digitale Transformationsprozesse von Unternehmen,
• Experten und Expertinnen für die datenbasierte Optimierung und Entscheidungsunterstützung in Beschaffung, Produktion, Distribution, Logistik und Supply Chain Management,
• Prozessarchitekten zur Gestaltung, Steuerung und Koordination unternehmensinterner und unternehmensübergreifender Waren- und Informationsflüsse mit Hilfe moderner Methoden der Data Science und des Maschinellen Lernens.

• Analytische und entscheidungsunterstützende Tätigkeiten in Finanzabteilungen von Unternehmen und Organisationen im öffentlichen Sektor,
• Allgemeine Führungsaufgaben in Politik, Wirtschaft und öffentlicher Verwaltung.

• Entwicklung und Anwendung von Datenanalyseverfahren in der Markt- und Meinungsforschung,
• Quantitative Untersuchungen für Medienunternehmen,
• Tätigkeit im auf empirischen Methoden basierten Journalismus,
• Berater für Parteien, Organisationen und Verbände