Werde Big Data Spezialist:in! In unserem Masterprogramm für Big Data and Artificial Intelligence lernst du die neuesten Technologien kennen und erfährst, wie du KI-Tools erfolgreich in Unternehmen integrierst.
Computer Science
Big Data and Artificial Intelligence
Master of Science | Berlin & Leipzig
Ab Oktober auch dual am Campus Leipzig möglich*
Ab Oktober auch dual am Campus Leipzig möglich*
Alle Fakten auf einen Blick
Abschluss:
Master of Science (M.Sc.)
Studienbeginn:
1. April; 1. Oktober
Studienmodell:
Vollzeit
Sprache:
Englisch
ECTS:
120 (General Track); 90 (Fast Track)
Curriculum:
Infos:
akkreditiert,
NC-frei
Dauer:
4 Semester (General Track); 3 Semester (Fast Track)
Standorte:
Berlin,
Leipzig
Studiengebühren:
ab 750 € pro Monat
-
zur Kostenaufschlüsselung
Inhalte Big Data & Artificial Intelligence (M.Sc.)
Lerne mehr über Datenanalyse & maschinelles Lernen
Unser Studiengang bietet dir eine Informatik-Ausbildung, die klassische Module wie Softwareentwicklung und Programmieren beinhaltet, zudem aber auch Spezialwissen im Bereich Big Data und Künstliche Intelligenz vermittelt.
Du lernst die neuesten Big Data Technologien kennen und weißt, wie man KI- und Machine Learning Tools in Unternehmen und im Business-Umfeld implementiert. Neben technologischer Expertise hilft dir das praxisorientierte Curriculum, deine analytischen, Business- und Soft-Skills in verschiedenen Projekten und Praktika zu vertiefen.
Karriere Big Data & Artificial Intelligence (M.Sc.
Werde Data Scientist, AI Product Manager & mehr
Du trainierst bereits im Studium deine interkulturellen, Management- und Kommunikationsfähigkeiten in Praxisprojekten und bist aufgrund deiner IT- und Managementausbildung ein:e gefragte:r Expert:in im heutigen und zukünftigen Arbeitsmarkt.
Mit deinem Abschluss stehen dir folgende und weitere Karrierewege offen:
- Positionen im Bereich Business Analytics
- Managementpositionen im Marketing und Strategischen Management
- IT-Manager:in
- IT-Berater:in
Deine Module
Im M.Sc. Computer Science – Big Data and Artificial Intelligence erwirbst du in den ersten zwei Semestern fundiertes Wissen in Bereichen wie Softwareentwicklung, maschinelles Lernen, Datenanalyse und künstlicher Intelligenz. Du lernst, komplexe Daten zu analysieren, Machine Learning-Algorithmen anzuwenden und Cloud-Lösungen zu entwickeln. Das dritte Semester bietet dir die Möglichkeit, dein Wissen in einem Praktikum oder Forschungsprojekt in der Praxis anzuwenden. Im vierten Semester widmest du dich wissenschaftlichem Arbeiten, führst ein Masterprojekt durch und schließt dein Studium mit der Masterarbeit und deren Verteidigung ab.
Lass dir gern weiterführende Informationen zusenden. Dort findest du auch das vollständige Curriculum.
Dein Curriculum
120 ECTS (Regular Track)
90 ECTS (Fast Track)
4 Semester
120 ECTS
1. Semester
-
Advanced Data Technologies
5 -
Tools & Methods of Data Analysis
5 -
Software Development
5 -
Machine Learning
5 -
Advanced Programming
5 -
Advanced Mathematics
5
2. Semester
-
Cloud Solutions
5 -
Artificial Intelligence Use Cases
5 -
Agile Project & Risk Management
5 -
Open Source Intelligence
5 -
Artificial Intelligence
5 -
Big Data and Business Intelligence
5
3. Semester
-
Internship
30
4. Semester
-
Scientific Work
5 -
Cyber Security Management Project
5 -
Master's Thesis and Defence
20
3 Semester
90 ECTS
1. Semester
-
Advanced Data Technologies
5 -
Tools & Methods of Data Analysis
5 -
Software Development
5 -
Machine Learning
5 -
Advanced Programming
5 -
Advanced Mathematics
5
2. Semester
-
Cloud Solutions
5 -
Artificial Intelligence Use Cases
5 -
Agile Project & Risk Management
5 -
Open Source Intelligence
5 -
Artificial Intelligence
5 -
Big Data and Business Intelligence
5
3. Semester
-
Scientific Work
5 -
Cyber Security Management Project
5 -
Master's Thesis and Defence
20
Unser CORE-Prinzip
Vom Studium direkt in die Praxis
Neben Fach- und Methodenkompetenzen sind Sozial- und Selbstkompetenzen heute entscheidend. Das innovative, erfolgreiche und ausgezeichnete CORE-Prinzip der SRH University fördert eigenverantwortliches und aktives Lernen, sodass du dein Wissen direkt in der Praxis anwenden kannst – für einen klaren Wettbewerbsvorteil.
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