Digitaler Info-Abend am 12. November 2024!
Universitätszertifikat
Data Science
Berufsbegleitend zum KI-Experten: Erforschen Sie das Potenzial von Big Data und bringen Sie Ihre Karriere in der Tech-Welt voran!
Freie Plätze
5
Fristen
Restplätze werden noch bis zum 11.10.2024 vergeben
18.11.2024 Studienstart
Teilnahmeentgelt
7.450 €
Konzept & Module
Das Zertifikatsstudium „Data Science“ bietet die Gelegenheit, praxisrelevantes Wissen und Kompetenzen im Bereich Data Science zu erwerben und zu vertiefen. Neben einer soliden Grundlage in Programmierung, Datenanalyse, Datenmanagement und künstlicher Intelligenz legt das Programm besonderen Wert auf die praktische Anwendung in realen Unternehmensszenarien. Die Teilnehmenden erhalten Einblicke in die neusten Entwicklungen im Bereich von KI und Deep Learning (z.B. Large Language Models). Das Programm setzt sich aus insgesamt vier Modulen des englischsprachigen, berufsbegleitenden Masterstudiengangs „Data Science“ zusammen, der eine Kooperation der Universität Münster und der Universität Twente (Niederlande) ist. Hierbei steht es den Teilnehmenden frei, die Module nach individueller Wahl zu kombinieren.
Das erste Grundlagenmodul, „Einführung in Data Science und Programmiersysteme“, umfasst sieben Präsenztage in Münster. Die weiteren beiden Module nach Wahl aus dem Masterstudiengang beinhalten jeweils fünf Präsenztage in Münster oder Enschede. Das vierte Modul beinhaltet die Anfertigung einer Projektarbeit und das Halten einer Präsentation. Die Teilnehmenden erwerben im Rahmen des Programms insgesamt 32 ECTS-Credits. Die Regelstudienzeit beträgt etwa 18 Monate, einschließlich der Abschlussprüfungen. Bei einem späteren Einstieg in das Masterprogramm „Data Science“ ist eine Anrechnung der absolvierten Module möglich.
Einführung in Data Science und Programmiersysteme
18.11.2024 – 24.11.2024
- Einführung in die Data Science und ihre Anwendungen.
- Überblick über Programmiersysteme: R und Python.
- Grundlagen der Python-Programmierung: Variablen, Kontrollstrukturen, Datenstrukturen, etc.
- Einführung in die R-Programmierung: Datenstrukturen, Funktionen, Schleifen, etc.
- Explorative Datenanalyse mit R.
Prof. Dr. Heike Trautmann
Prof. Dr. Gottfried Vossen
Datenanalyse
07.01.2025 – 11.01.2025
- Explorative Datenanalyse und Datenvorverarbeitung
- Supervised Learning (Klassifizierung, Regression)
- Unsupervised Learning (Clusteranalyse, Dimensionsreduktion)
- Modell-Validierung
- Programmierung in R
Prof. Dr. Heike Trautmann
Prof. Dr. Pascal Kerschke
Social Media & Kommunikation
24.02.2025 – 28.02.2025
- Sozialwissenschaftliche Forschung mit Big Data und Online-Quellen
- Grundlagen der Online-Kommunikation & der Medienpsychologie
- Netzwerkanalyse mit R, einschließlich Basiskonzepte, Matrixberechnungen und (Sub-)Strukturerkennung
- Computergestützte Inhaltsanalyse mit R inkl. Natural Language Processing, Sentiment Analysis, Topic Modeling
- Fortgeschrittene Methoden der Textanalyse mittels KI (LLMs, Transformer-Modelle)
Prof. Dr. Thorsten Quandt
Datenmanagement
05.05.2025 – 09.05.2024
- Datenmanagement mit SQL- und NoSQL-Systemen, Anwendung für OLAP-Aufgaben
- Verteilte Dateisysteme (HDFS)
- Algorithmen des Data Mining, Map-Reduce-Anwendungen, Ähnlichkeitsbestimmung, Empfehlungen, Community-Erkennung
- Fortgeschrittenes Python
- Entwicklung eines Data Science Workflows
- Tool-Auswahl
Prof. Dr. Gottfried Vossen
IT-Management, IT-Sicherheit, Ethik, rechtliche Aspekte
30.06.2025 – 04.07.2025
- Management-Herausforderungen bei wachsenden Datenmengen (Big Data)
- IT-Sicherheit in der Datenverwaltung
- Ethische Aspekte im IT-Management und im Umgang mit Daten
- Rechtlicher Rahmen und Vorschriften für das Datenmanagement
- Nutzung von offenen Daten zur Wertschöpfung
Prof. Dr. Jos van Hillegersberg
Praxisphase & Projektarbeit
Kick off Oktober 2025 (online)
- Fallanalyse in der Data Science
- Kreative Lösungen für komplexe Problemstellungen aus der Unternehmenspraxis
- Praktische Umsetzung der gewählten Lösungen
- Peer-Feedback und Reflexion
- Schulung der Präsentationsfähigkeiten
Dr. Niels Pulles
Anwendungsbereiche
September 2025
- Hands-on Workshop: Fortgeschrittene Methoden der Textanalyse mit KI (LLMs, Transformermodelle)
- Datengestützte Entscheidungsfindung
- Anwendung der erlernten Techniken in den Bereichen Marketing, Customer Relationship Management, Supply Chain Management, Logistik, Start-ups usw.
- Zukünftige Entwicklungen: Kritische Diskussionen über die Zukunft datengestützter Entscheidungen, einschließlich des Potenzials für automatisierte Entscheidungen durch Maschinen
- Interdisziplinärer Ansatz
Prof. Dr. Thorsten Wiesel
Selbstmanagement und Führung
03.11.2025 – 07.11.2025
- Einfluss von Data Science auf Managemententscheidungen
- Datenwissenschaft als Teil von Entscheidungsprozessen
- Führungskräfte und die besondere Rolle von Data Scientists im Unternehmen
- Qualität innovativer Teams und ihre Auswirkungen auf die Ergebnisse der Data Science
- Methoden für effektive Verhandlungen
- Methoden zur Präsentation und Diskussion von Data-Science-Ergebnissen mit Entscheidungsträgern
Dr. Michael Ehrenhard
Dozent*innen & wissenschaftliche Leitung
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Daten und Fakten
Abschluss
Universitätszertifikat
Leistungspunkte
32 ECTS
Fachbereich
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Dauer
ca. 18 Monate (abhängig von Modulwahl)
Studienbeginn
18.11.2024 1. Präsenzmodul
Nächster Bewerbungsschluss
Restplätze werden noch bis zum 11.10.2024 vergeben
Sprache
Englisch
Orte
Universität Münster Professional School, Königsstraße 47, 48143 Münster
University of Twente, Drienerlolaan 5, 7522 NB Enschede, Niederlande
Teilnahmeentgelt
7.450 € in zwei Raten
- nach Absprache als individueller Zahlungsplan
- umsatzsteuerbefreit gemäß § 4 Nr.21 a (bb) UStG
Zielgruppe
Das Zertifikatsstudium „Data Science“ richtet sich sowohl an Fachkräfte im Bereich Datenanalyse, Informatik und Statistik sowie auch an Berufstätige aus allen Branchen und Bereichen, in denen große Datenmengen anfallen und bereits genutzt werden oder genutzt werden sollten.
Profile aus allen Branchen sind erwünscht – ein Grundverständnis in Programmierung, Statistik und Mathematik sollten Studieninteressierte mitbringen.
Zulassungsvoraussetzungen
Abgeschlossenes erstes Hochschulstudium Mindestens ein Jahr relevante Berufserfahrung Ausreichende Englischkenntnisse (mindestens B2-Niveau)
Sie möchten einen Masterabschluss erwerben?
Unser berufsbegleitendes Masterstudium: In acht Modulen zum vollwertigen Universitätsabschluss M.Sc. in Data Science.
Weitere Themen
Digitaler Info-Abend
Am Dienstag, den 12.11.2024 um 18 Uhr findet unsere digitale Informationsveranstaltung mit Prof. Dr. Gottfried Vossen zum Masterstudium & Zertifikatsprogramm Data Science statt. Die Studienangebote werden vorgestellt und Sie erhalten Antworten auf Ihre individuellen Fragen zu den Programmen.
Data Science (M.Sc.)
Einerseits erleichtert die Digitalisierung zahlreiche Prozesse und eröffnet Gestaltungsmöglichkeiten, die bis vor kurzem nicht denkbar gewesen wären, andererseits stehen Unternehmen und Institutionen dadurch vor neuen Herausforderungen, die die Digitalisierung und die damit einhergehenden Datenmengen mit sich bringen.
Studieren in Münster
Ein Fünftel aller rund 300.000 Münsteraner*innen sind Studierende an einer der acht Hochschulen, von denen die Universität Münster mit Abstand die größte ist. Die Studierenden prägen das Leben und die Kultur in Münster und schaffen eine facettenreiche und lebendige Stadt.
Bei Fragen helfen wir gern weiter
Jannis Wegmann
Beratung
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