Data Science

Data Science bezeichnet den automatisierten Prozess zur Entdeckung neuer und interessanter Informationen aus Daten. In den letzten Jahren ist die Menge der digital verfügbaren Daten erheblich angewachsen. Inhalte werden digital erstellt und sind leicht zugänglich und Sensoren sammeln Daten über uns und die Welt, in der wir leben.

Diese Daten eröffnen neue Möglichkeiten. Einerseits können sie neue evidenzbasierte Antworten auf bestehende Fragen liefern, andererseits zu völlig neuen Hypothesen führen. Infolgedessen spielt Data Science in unserer datengesteuerten Welt eine immer größere Rolle. Data Science bedient sich dabei verschiedener Methoden, die von Datenmanagement, Statistik bis hin zum maschinellen Lernen reichen und deren Ziel es ist, den Prozess der Datenextraktion, -verarbeitung und -speicherung zu automatisieren, aus den Daten zu lernen oder Ergebnisse auf der Grundlage der verfügbaren Daten vorherzusagen.

Der Schwerpunkt Data Science vermittelt hierzu die Prinzipien der Datenverwaltung und -analyse und fortgeschrittene Methoden der Informationsaufbereitung und -visualisierung sowie die erforderlichen Grundprinzipien der Kerninformatik.

Mentoren

Folgende Professoren sind am Schwerpunkt vorwiegend beteiligt und eignen sich deshalb besonders als Mentor:

Übersicht der Vertiefungsmodule

Um als Schwerpunkt zu gelten, müssen die vier Vertiefungsmodule, das Seminar, das Projekt und die Bachelor-Arbeit aus einem Bereich absolviert werden. Für den Schwerpunkt "Data Science" werden die folgende Module angeboten. Andere Kombinationsmöglichkeiten sind natürlich im Rahmen der individuellen Schwerpunktsetzung auch möglich.

Vertiefungsmodul 1

Introduction to Machine Learning

Bemerkung: Seit dem Sommersemester 2024 ist "Introduction to Machine Learning" verpflichtendes Vertiefungsmodul 1 im Schwerpunkt "Data Science" und ersetzt damit "Data Visualization: Basic Concepts". "Data Visualization: Basic Concepts" kann im Schwerpunkt "Data Science" als Vertiefungsmodul 3 oder 4 angerechnet werden (oder - wie schon zuvor - als Vertiefungsmodul 1 im Schwerpunkt "Visual Computing" oder im freien Schwerpunkt). Studierende, die "Data Visualization: Basic Concepts" vor dem Sommersemester 2024 absolviert haben, können die Prüfung natürlich weiterhin als Vertiefungsmodul 1 im Schwerpunkt "Data Science" anrechnen.

Vertiefungsmodul 2

Data Mining: Basic Concepts

Vertiefungsmodule 3 und 4

Für die Vertiefungsmodule 3 und 4 können Sie aus einer Reihe von verschiedenen Lehrveranstaltungen wählen, wovon hier einige regelmäßig angebotenen Lehrveranstaltungen aufgeführt sind:

  • Data Visualization. Basic Concepts
  • Document Analysis: Computational Methods
  • Algorithm Engineering
  • Big Data Management and Analysis
  • Geographic Information Systems
  • Multimedia Retrieval: Basic Concepts
  • Applications for Powerwall and Virtual Reality Environments
  • Network Visualisation

Eine Übersicht über die im aktuellen Semester jeweils angebotenen Lehrveranstaltungen erhalten Sie in ZEuS unter dem Schwerpunkt "Data Science".

Seminar

Folgende Seminare sind dem Schwerpunkt "Data Science" zugeordnet:

  • Seminar Data Analysis and Visualization
  • Seminar Database and Information Systems
  • Seminar Data and Information Mining
  • Seminar Machine Learning and Optimization

Eine Übersicht über die im aktuellen Semester jeweils angebotenen Lehrveranstaltungen erhalten Sie in ZEuS unter dem Schwerpunkt "Data Science".

Projekt

Folgende Projekte sind dem Schwerpunkt zugeordnet:

  • Bachelor-Projekt Data Mining und Visualisierung
  • Bachelor-Projekt Information Visualization and Virtual Reality Environments
  • Bachelor-Projekt Datenbanken und Informationssysteme
  • Bachelor-Projekt Data and Information Mining
  • Bachelor-Projekt Machine Learning and Optimization
  • Bachelor-Projekt Multimedia Signal Processing