Curriculum

Lehrveranstaltung

Semester (ECTS)

Data Science Anwendung	2	3
Machine Learning & Deep Learning (E)	10,0
Anwendungsorientierte Analyseplattformen (WP)		4,0
Business Plattformen & Cloud Computing (WP)		4,0
Big Data Processing (E)		4,0
Agile Produktentwicklung (WP)		4,0
Artificial Intelligence (E)		4,0
Datenvisualisierung & Visual Analytics (WP)		4,0
Internet of Things (WP)		4,0
Prozessautomatisierung (WP)		4,0
Quantitatives Prozess- und Qualitätsmanagement (Six Sigma) (WP)		4,0
Data Science for Business & Commerce (E)		4,0
Data Science for Engineering & Natural Sciences (E)		4,0
Mensch-Computer Interaktion (WP)		4,0

Data Science Grundlagen	1	2
Statistisches Lernen 1	6,0
Statistisches Lernen 1 Lab	2,5
Data Engineering	4,0
Data Engineering Lab	5,0
Softwareentwicklung 1	6,0
Softwareentwicklung 1 Lab	2,5
Statistisches Lernen 2 Lab		2,5
Softwareentwicklung 2 Lab		2,5
Softwareentwicklung 2		6,0
Statistisches Lernen 2		6,0

Engineering	1	2	3	4
Trends in Smart Products (WP)				3,0
Trends in Data Science (WP)				3,0
Trends in ERP (WP)				3,0
Trends in Web Technologies (WP)				3,0

Internationale Kompetenz	1	2	3	4
Study Trip (E)		3,0

Management	1	4
Leadership im Team & Projektmanagement	2,0
Systemische Innovation	2,0
Businessethik, Compliance & Recht		3,0

Praxistransfer	3	4
Praxisprojekt	4,0
Wissenschaftliches Arbeiten	2,0
Masterarbeit		22,0
Kolloquium zur Masterarbeit		2,0

Gesamtübersicht	1	2	3	4
ECTS Credits*	30	30	30	30

(WP) Wahlpflichtfach (Auswahl 3. Semester: 2 aus 8; 4. Semester: 1 aus 4)
(E) Veranstaltungen in englischer Sprache
* ECTS: European Credit Transfer System, Arbeitsaufwand des Studierenden pro Veranstaltung (1 ECTS = 25 Std.)
Bei ausgewählten Lehrveranstaltungen können fallweise zusätzliche Kosten entstehen.