M.S. in Datenanalytik – Kurse und Abschlussvoraussetzungen

Abschlussvoraussetzungen

Der Masterstudiengang in Datenanalytik erfordert 30 Credits an Kursen (zehn Klassen), die in der Regel in ein bis zwei Jahren abgeschlossen werden. Die Kurse werden abends und an Wochenenden angeboten. Weitere Informationen zur Bewerbung für das Programm finden Sie auf der Seite M.S. in Data Analytics Zulassungsinformationen/Anforderungen.

Die Kurse müssen wie folgt belegt werden:

• Fünf (5) Kernkurse
• Vier (4) Wahlfächer (aus einem oder mehreren thematischen Clustern)
• Ein (1) Capstone Project

Optionale Kurse

• Zwei Kurse für die Masterarbeit – (optional – falls belegt, die Kurse ersetzen das Capstone Project und ein Wahlfach)
• Ein (1) Praktikum (optional – wenn belegt, dies ersetzt das Capstone Project)

Kurse

Kernkurse (Die Studenten absolvieren fünf (5) der folgenden sieben (7) Kurse) – 15 Credits insgesamt (je 3 Credits)

1. CISC 5450 Mathematik für Datenanalyse
2. CISC 5500 Datenanalytische Werkzeuge und Skripting
3. CISC 5800 Maschinelles Lernen
4. CISC 5835 Algorithmen für Datenanalyse
5. CISC 5900 Information Fusion
6. CISC 5950 Big Data Programming
7. CISC 6930 Data Mining

Wahlfächer (vier (4) Kurse aus einem oder mehreren der folgenden acht (8) thematischen Cluster) – 12 Credits insgesamt (je 3 Credits)

1. Computer and Data Science
   1. CISC 5550 Cloud Computing
   2. CISC 5640 NoSQL Database Systems
   3. CISC 5700 Cognitive Computing
   4. CISC 6000 Deep Learning
   5. CISC 6200 Natural Language Processing (NLP)
   6. CISC 6325 Database Systems
   7. CISC 6525 Artificial Intelligence
   8. CISC 6735 Data Visualization
2. Cybersecurity
   1. CISC 5009 Network Essentials
   2. CISC 5650 Cyber Security Essentials
   3. CISC 5750 Information Security and Ethics
   4. CISC 6640 Privacy and Security in Big Data
   5. CISC 6650 Forensic Computing
   6. CISC 6680 Intrusion Detection
3. Bioinformatik und Gesundheitsinformatik
   1. CISC 6500 Bioinformatik
   2. CISC 6550 Systems NeuroScience
   3. BISC 7502 Eukaryotische Molekularbiologie
4. Finanzinformatik
   1. CISC 5352 Financial Programming and Applications
   2. CISC 6350 Advanced Computational Finance
   3. ECON 6950 Financial Econometrics
   4. ECON 6910 Applied Economics
5. Urban and City Informatics
   1. CISC 5738 ICT Systems for Smart Cities
   2. URST 6000 Issues in Urban Studies
   3. URST 6200 Urban Studies Research Skills
   4. BISC 7529 Principles of GIS
6. Wahl- und Regierungsinformatik
   1. POGA 5100 American Political Behavior
   2. POGA 5130 Political Institutions and Processes
   3. POGA 5251 Political Survey Research
7. Verhaltensinformatik
   1. PSYC 6850 Evaluation psychologischer und sozialer Programme
   2. PSYC 7804 Regression oder PSYC 7816 Multivariate Analyse
   3. PSYC 7830 Structural Equation Modeling, PSYC 7850 Hierarchische Lineare Modelle, oder PSYC 7920 Item Response Theory
8. Medieninformatik
   1. PMMA 6103 Datenjournalismus und interaktive Grafik
   2. PMMA 6205 Online-Analytik und Metriken

Abschlussprojekt – 3 Credits

• CISC 6080 Capstone Project in Data Analytics

Master’s Thesis – 6 Credits insgesamt (optional – jeweils 3 Credits)

1. CISC 6085 Master Thesis in Data Analytics I
2. CISC 6086 Master Thesis in Data Analytics II

Praktikum – 3 Credits

• CISC 6081 Data Analytic Practicum
  Studenten, die an einem Praktikum in einem Unternehmen oder einer Organisation mit Bezug zur Datenanalyse interessiert sind, können diesen Kurs belegen. Wenn er belegt wird, ersetzt er das Capstone-Projekt.