Data and Knowledge Engineering

STUDIENGANG

Data and Knowledge Engineering

Abschluss Master of Science (M.Sc.) Regelstudienzeit 4 Semester Studienbeginn Winter-/Sommersemester Zulassungsbeschränkt kein N.C. Zulassungsvoraussetzung Bachelor-Abschluss (oder Äquivalent) in Informatik oder einem verwandten Gebiet mit einer Regelstudienzeit von mindestens drei Jahren und einem Mindestdurchschnitt von 2,30.

Das Bachelorstudium muss folgende Inhalte als Teil des Studiums abdecken:
(a) mindestens ein Modul zu Datenbanken und
(b) mindestens 60 weitere CP nach ECTS in Informatik-Veranstaltungen
oder
(c) mindestens 40 weitere CP nach ECTS in Informatik-Veranstaltungen und 20 CP nach ECTS in angewandter Statistik.
Die nachzuweisenden CP bzw. Module dürfen keine Praktika bzw. Übungen sein.

Ausländische Studierende weisen hinreichende Kenntnisse der deutschen oder der englischen Sprache auf C1 Niveau des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens nach (z.B. durch DSH, TestDaf, TOEFL, IELTS, CAE).
Die Einzelheiten zur Studiengangs-Äquivalenz und zu Nachweisen von Sprachkenntnissen sind der Prüfungsordnung des Studiengangs zu entnehmen, die elektronisch von der Hauptseite des Studiengangs abgerufen werden kann.

Mit Kandidaten, die diese Voraussetzungen erfüllen, wird ein Eignungsfeststellungsverfahren entsprechend der Ordnung durchgeführt. Dazu müssen Bewerber das folgende Formular ausfüllen, und entsprechende dazu erforderlich Unterlagen einreichen. Bewerbungsfrist   Bewerbung mit deutschem Hochschulabschluss      an der OVGU Wintersemester: 15. September   Bewerbung mit deutschem Hochschulabschluss      an der OVGU Sommersemester: 15. März   Bewerbung mit internationalem Hochschulabschluss      über uni-assist Wintersemester: 15. Mai   Bewerbung mit internationalem Hochschulabschluss      über uni-assist Sommersemester: 25. November Unterrichtssprache Deutsch/Englisch


Studienziel

Im Masterstudiengang Data and Knowledge Engineering bieten wir begabten Studierenden solide Fachkenntnisse zu den theoretischen Aspekten und den Anwendungsgebieten der Wissensentdeckung, des maschinellen Lernens, des Data Mining und Warehousing, der unterstützenden Datenbanktechnologie und der Sprachen und Modellen für die Repräsentation von Daten, Information und Wissen.Durch Praxisbezug, interdisziplinäre Veranstaltungen und Projektarbeiten lernen unsere Studierende die Herausforderungen von Anwendungen aus der Wirtschaft, Naturwissenschaften, Biotechnologie, Sicherheit, industrieller Fertigung und Kontrolle und erwerben die Fertigkeiten zur Gestaltung von innovativen Lösungsansätzen in selbständiger Arbeit und in Gruppenarbeit.

Spätere Berufsfelder

Unseren Absolventen und Absolventinnen steht eine Vielfalt von Berufen zur Auswahl - als Wissensingenieure in großen Einrichtungen wie Banken, Automobilhersteller und Medizinzentren, als Projektleiter und als Berater in interdisziplinären Projekten von großen oder kleineren Unternehmen, sowie die Perspektive einer akademischen Karriere.

Notwendige Kenntnisse / Erfahrungen / Interessen

siehe Zulassungsvoraussetzungen

Weitere Informationen

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Letzte Änderung: 04.11.2019 - Ansprechpartner: Dezernat Studienangelegenheiten