Pflichtmodul (3 ECTS)
Fundamentals of Data Science (3 ECTS)
Inhalt:
- Introduction to data science
- Infrastructure for data scientists
- Basics of data analysis
- Simple text analysis
- Communicating results
- Critical aspects of data analysis
Wahlpflichtmodule (9 ECTS)
Programming
- Python for Data Science (6 ECTS)
- R Bootcamp (3 ECTS)
Basic methods
- Linear Algebra 1 (3 ECTS)
- Data Quality (3 ECTS)
Domain experience
- Customer Data Analytics (3 ECTS)
- Data Analytics for Energy Systems and IoT (3 ECTS)
- Fraud Detection (3 ECTS)
- Geospatial Data Analysis for Smart Communities (3 ECTS)
- Open (Government) Data with Tableau (3 ECTS)
- Sport Data Analytics (3 ECTS)
- Time Series Analysis in Finance (3 ECTS)
- Sustainability Analytics (3 ECTS)
- Natural Experiments Using R (requires R Bootcamp) (3 ECTS)
Human centered topics
- Ethical Issues of Big Data (3 ECTS)
- Legal Issues of Big Data (3 ECTS)
- Human Centered Design (3 ECTS)
- Data Visualisation and Narration (3 ECTS)
- Hands-on Visualisation for Data Science (3 ECTS)
- GenAI (requires Python for Data Science) (3 ECTS)
On request
- Machine Learning I (3 ECTS)
Die Modulbeschriebe zu den Wahlpflichtfächern können hier nachgeschlagen werden.
Organisatorisches
Die Module werden in Englisch unterrichtet und finden immer entweder am Donnerstag oder Freitag in jedem Semester statt. Sie können parallel zum regulären Masterstudium oder danach besucht werden.
Sie erhalten für den Minor Data Science and AI nach Studienabschluss, resp. nach Abschluss des Minors, ein zusätzliches Diplom, das diese vertieften Kenntnisse im Bereich der Data Science and AI ausweist.
Wir freuen uns auf Sie!
