Duales Studium Data Science und Künst­li­che Intelligenz

Theo­rie und Praxis von Data Science und Künst­li­cher Intelligenz

Neues Wissen aus Daten gewin­nen, inno­va­tive Anwen­dun­gen und Geschäfts­mo­delle entwickeln

Dieser Studi­en­gang rich­tet sich an alle, die unsere digi­tale Zukunft in Wirt­schaft und Gesell­schaft aktiv mitge­stal­ten wollen. Data Science und Künst­li­che Intel­li­genz sind die wich­ti­gen Schlüs­sel­tech­no­lo­gien des digi­ta­len Wandels. Sie ermög­li­chen unter ande­rem die Entwick­lung von Sprach­as­sis­ten­ten, Chat­bots und weite­ren inno­va­ti­ven Produk­ten und Dienst­leis­tun­gen. Daten sind heute die wich­tigste Ressource für Unter­neh­men aus allen Bran­chen. Aus großen Daten­men­gen können wert­volle Infor­ma­tio­nen und rele­van­tes Wissen gene­riert werden. Sie sind die Grund­lage für die Entwick­lung von Chat­bots, digi­ta­len auto­no­men Assis­ten­ten, für die Erken­nung von Betrug oder Fake News in sozia­len Medien, die Vorher­sage von Trends, die Verbes­se­rung von Geschäfts­pro­zes­sen und vielem mehr.

Der Daten­ana­lyse kommt eine wach­sende Bedeu­tung zu. Es wird immer wich­ti­ger, mit der immensen Menge an Daten ziel­ge­rich­tet umzu­ge­hen. Diese gilt es mittels verschie­de­ner Metho­den sinn­voll zu orga­ni­sie­ren, auszu­wer­ten, zu visua­li­sie­ren und die dabei entste­hen­den Erkennt­nisse schließ­lich in den Unter­neh­mens­kon­text und die Geschäfts­pro­zesse einzu­bin­den und Hand­lungs­emp­feh­lun­gen abzuleiten.

Im Studi­en­gang Data Science und Künst­li­che Intel­li­genz liegt der Fokus auf dem Umgang und der Inter­pre­ta­tion von großen Daten­men­gen. Neben dem Manage­ment von Daten und Infor­ma­tio­nen spielt auch die Ablei­tung von Hand­lungs­emp­feh­lun­gen für Unter­neh­men eine wich­tige Rolle. Beispiel­hafte Frage­stel­lun­gen sind: Wie können Metho­den der Künst­li­chen Intel­li­genz Geschäfts­pro­zesse im Unter­neh­men unter­stüt­zen? Wie können Geschäfts­mo­delle von Unter­neh­men weiter­ent­wi­ckelt werden?

Inno­va­ti­ves Studi­en­mo­dell und Wahlmöglichkeiten

Studie­rende beschäf­ti­gen sich zu Beginn des Studi­ums neben den Grund­la­gen der Infor­ma­tik und Wirt­schafts­in­for­ma­tik zunächst mit den Kern­in­hal­ten von Data Science. Dies beinhal­tet beispiels­weise Cloud Compu­ting, Big Data, Machine Lear­ning, Deep Lear­ning und Projekt­ma­nage­ment. Zur Vertie­fung werden zwei Wahl­op­tio­nen ab dem vier­ten Semes­ter ange­bo­ten, um unter­schied­li­che fach­li­che Spezia­li­sie­run­gen zu ermöglichen:

• Data Engi­nee­ring und Data Analytics
• Künst­li­che Intel­li­genz und Intel­li­gence Engineering

Typisch für die Tätig­keit von Data Scien­tists sind arbeits­tei­lige Prozesse im Rahmen von Projek­ten. Daher sind Kommu­ni­ka­ti­ons­fä­hig­keit, Team­ar­beit und Mitar­bei­ter­füh­rung wich­tige Quali­fi­ka­tio­nen. Diese Kompe­ten­zen werden in zahl­rei­chen Modu­len, oft projekt­ori­en­tiert, vermit­telt. Zusätz­lich exis­tiert ein Modul spezi­ell für Schlüs­sel­qua­li­fi­ka­tio­nen. Weiter­hin werden zum Erwerb und der Weiter­ent­wick­lung dieser Kompe­ten­zen an der DHBW zahl­rei­che optio­nale Semi­nare angeboten.