Учебный план программы обучения "Наука о Данных"

Извлечение информации из данных - это действительно междисциплинарный процесс: сбор данных и передача результатов анализа должны быть связаны с областью, из которой эти данные происходят. Обработка и анализ данных требует сочетания компьютерных алгоритмов и статистической методологии. Благодаря магистерской программе, созданной по инициативе Центра статистики (ZeSt) и технологического факультета, это взаимодействие осуществляется на практике. Цель программы - дать выпускникам возможность всесторонне контролировать принятие решений на основе данных. Программа с преподаванием на английском языке поддерживается экономическим факультетом и технологическим факультетом. Программа адресована выпускникам бакалавриата, интересующимся статистикой и информационными технологиями, которые хотели бы углубить и расширить свои знания.

Программа магистратуры (120 кредитных баллов) углубляет компетенции и знания, полученные в степени бакалавра, и служит развитию тематической направленности. Магистерская программа Data Science завершается степенью магистра наук (M. Sc.).

Студенты проходят междисциплинарную подготовку: классические статистические методы, программирование, системы баз данных и методы машинного обучения составляют базовую методологическую основу. Это дополняется практическими курсами, например в области статистического консультирования и бизнес-аналитики, связанных с исследованиями курсов и курсов, таких как исследовательский коллоквиум, а также мероприятий, связанных с этическими, правовыми и социальными последствиями. Таким образом, программа дает заинтересованным студентам возможность закрепить и углубить свои знания в области статистики и информационных технологий на требовательном уровне.

Программа магистратуры (полностью преподаваемая на английском языке) разделена на фазу сокета и фазу профиля. Из-за междисциплинарной ориентации образовательной программы и связанных с ней различных компетенций начинающих студентов фаза сокета состоит из разноориентированных вводных модулей. На следующем профильном этапе все студенты интенсивно знакомятся с основными методами статистических и информационных технологий и углубляют свои знания в конкретных областях, в зависимости от их интересов, чтобы овладеть разнообразным спектром методов статистических и информационных технологий, а с другой стороны принять особые перспективы отдельных областей применения. Исследовательский коллоквиум и курс чтения дают студентам общий обзор текущего состояния исследований в области науки о данных. Многоступенчатая учебная программа дополняется практическими курсами, например в области статистического консультирования и бизнес-аналитики. По предварительной договоренности кредиты, предоставленные за рубежом, могут быть легко интегрированы в магистерскую программу.

Факультет

Методика оценки заявок

Представленные заявки будут оцениваться по баллам с использованием следующих критериев. Любые дополнительные приобретенные знания и квалификация могут быть приняты во внимание, если они предназначены для компенсации недостающего содержания с точки зрения вышеуказанных критериев.

Оценка критериев

• Знания в области информатики в зависимости от объема (5 ECTS = 1 балл): 0 - 5
• Знание статистических методов в зависимости от объема (5 ECTS = 1 балл): 0 - 5
• Знания в области математики в зависимости от объема (5 ECTS = 1 балл): 0 - 5
• Итоговая оценка квалификационной степени: 1,0 - 1,5 - 15
• Итоговая оценка квалификационной степени: 1,6 - 2,0 - 13
• Итоговая оценка квалификационной степени: 2,1 - 2,5 - 11
• Итоговая оценка квалификационной степени: 2,6 - 3,0 - 9
• Итоговая оценка квалификационной степени: 3,1 - 3,5 - 7
• Итоговая оценка квалификационной степени: 3,6 - 4,0 - 4

Всего 4-30 баллов.

Вместо итоговой оценки может быть принята предварительная итоговая оценка. Если предварительные итоговые оценки обычно принимаются в рамках процедуры и в отдельных случаях предварительная итоговая оценка отсутствует, рассчитывается оценка 4.0.

Кандидатам предоставляется допуск, которые имеют предыдущую квалификационную степень и языковые навыки и получают не менее 18 баллов в соответствии с критериями выше. Кандидаты, не имеющие квалификационной степени и языковые навыки и/или набравшие менее 18 баллов в соответствии с критериями выше, не принимаются.

Если количество претендентов, получивших доступ, превышает количество доступных мест, учебные места будут распределяться в том порядке, в котором основано количество баллов, набранных в процедуре. В случае ничьей решающей является (предварительная) итоговая оценка степени, дающей право на получение степени магистра. Если нет четкого ранжирования, решает жребий.

Полезные ссылки по программе обучения "Наука о Данных"

• Сайт программы: https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/variante/128265757#nc
• Брошюра / инфо-материалы: https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/master-as/datascience/flyer
• Учебный план / модули: https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/variante/128265757?m