KI und Data Science (M.Sc.)

Überblick

Der Master KI und Data Science ist die konsekutive Stufe über den KI- und Data-Science-Bachelorn der WBH und richtet sich an Informatiker:innen, die von der Anwendung zur Gestaltung wechseln wollen. Das Kernstudium ist kompakt und anspruchsvoll: intelligente Agenten und Planung, weiterführende Data-Science-Techniken, maschinelles Lernen und Simulation sowie Anwendungen in Computer Vision, Sprachverarbeitung und Robotik. Den wissenschaftlichen Teil bilden Forschungsmethoden, eine Forschungsarbeit samt Fachseminar und eine Projektarbeit; die Masterarbeit mit dreißig Punkten schließt ihn ab. Zwei Wahlmodule aus sieben – von Cloud Computing und IT-Security-Management über Business Analytics bis Digitale Ethik und Mensch-Computer-Interaktion – und ein überfachliches Modul zu Management, Führungspsychologie oder Gründung runden das Profil ab. Drei Semester und 90 Leistungspunkte sind der Regelfall; wer aus einem 180-Punkte-Bachelor kommt oder ohne KI-Vorkenntnisse startet, absolviert vorab eine Homogenisierungsphase von dreißig Punkten und studiert vier Semester. Zur Einordnung: Das Register nennt 29 Wochenstunden Selbststudium – der Master ist neben einer Vollzeitstelle eine ernsthafte Belastung, auch wenn die Studienzeit kostenlos um neun Monate verlängerbar ist. Fünf Präsenzseminare in Darmstadt gehören dazu. Promotion und höherer Dienst stehen mit dem Abschluss offen; wer eher die Management-Seite der KI sucht, findet in Cyber Security Management oder IT-Management der WBH die andere Richtung.

Inhalte

• Intelligente Agenten und Planung, Weiterführende Techniken der Data Science, Maschinelles Lernen und Simulation
• Anwendungen in Computer Vision, Natural Language Processing und Robotik
• Forschungsmethoden und Projektmanagement; Forschungsarbeit inkl. Fachseminar; Projektarbeit
• Wahlpflichtbereich Kernstudium (2 von 7): Digitale Geschäftsmodelle & Data Science, Digitale Ethik, Cloud Computing, IT-Security-Management, Business Analytics, User-Centered Design, Mensch-Computer-Interaktion
• Überfachliche Kompetenzen (1 von 3): Managementtechniken und interkulturelle Kompetenz, Psychologie für Führungskräfte, Technologiebasierte Unternehmensgründung
• Masterarbeit inkl. Kolloquium (30 CP)
• Variante mit 120 CP: vorgeschaltete Homogenisierungsphase (30 CP) für Erststudien mit 180 CP oder ohne KI-/Data-Science-Basis

Karriere

Zugangsvoraussetzungen

Erststudium mit mindestens 7 Semestern bzw. 210 ECTS im Bereich Informatik mit Inhalten zu KI und Data Science oder vergleichbar; bei 180 ECTS oder fehlenden Basiskompetenzen Homogenisierungsphase mit 30 ECTS an der WBH oder im Einzelfall gleichwertige berufliche Kenntnisse; Entscheidung durch den Prüfungsausschuss

90 oder 120 Punkte – die Homogenisierungsphase und für wen sie gilt

Der Master ist auf ein siebensemestriges Erststudium mit 210 Leistungspunkten und KI- oder Data-Science-Inhalten zugeschnitten. Wer einen sechssemestrigen Informatik-Bachelor mit 180 Punkten mitbringt oder dessen Studium diese Inhalte nicht enthielt, muss die Differenz von dreißig Punkten ausgleichen – das ist keine WBH-Eigenheit, sondern folgt aus der Vorgabe, dass Bachelor und Master zusammen 300 Punkte ergeben. Die WBH löst das mit einer Homogenisierungsphase: dreißig Punkte Grundlagen, die dem eigentlichen Master vorgeschaltet sind und das Studium auf vier Semester und 120 Punkte verlängern. Der Prüfungsausschuss kann im Einzelfall auch berufliche Kenntnisse anerkennen. Für die Planung heißt das: Zuerst den eigenen Abschluss prüfen – Punkte, Inhalte –, dann die Variante wählen; der Preis der längeren Variante liegt entsprechend über dem der kürzeren. Inhaltlich ist der Master forschungsnah angelegt: Forschungsmethoden im ersten Semester, eine Forschungsarbeit samt Fachseminar im zweiten, dreißig Punkte Masterthesis im dritten. Wer vor allem Werkzeuge lernen will, ist damit weniger gut bedient als jemand, der Methoden verstehen und weiterentwickeln will. Das Arbeitspensum von rund 29 Wochenstunden laut Register ist ehrlich kalkuliert; viele Studierende nehmen die neun kostenlosen Verlängerungsmonate in Anspruch. Präsenz: fünf Seminare in Darmstadt, Prüfungen zu einem großen Teil online.

Verwandte Studiengänge

• Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (B.Sc.)
• Data Science (B.Sc.)
• Informatik (M.Sc.)

Zusätzliche Informationen

Kostenlose Verlängerung der Studienzeit um 9 Monate; Studienprofile 3 Semester (90 CP) oder 4 Semester (120 CP mit Homogenisierungsphase); Anrechnung von Vorleistungen mit Gutschrift je ECTS-Punkt.

Häufige Fragen

Ich habe einen Bachelor mit 180 CP – kann ich einsteigen?

Ja, im viersemestrigen Zuschnitt mit 120 CP; dort schließt eine Homogenisierungsphase die Lücke von 30 CP zu den geforderten 210. Der Prüfungsausschuss kann alternativ berufliche Kenntnisse anerkennen.

Wie forschungsorientiert ist der Master?

Deutlich: Forschungsmethoden, eine Forschungsarbeit samt Fachseminar, dazu Projektarbeit und eine Masterthesis mit 30 CP. Der Abschluss berechtigt zur Promotion.

Wie viel Zeit muss ich pro Woche einplanen?

Das Register rechnet mit rund 29 Stunden Selbststudium pro Woche über 18 Monate. Neun Monate Verlängerung sind kostenlos.

Ähnliche Studiengänge

• Data Management (M.Sc., 120 ECTS)IU
• Data Management (M.Sc., 60 ECTS)IU
• Angewandte Data Science (M.Sc.)IU
• Business Intelligence (M.Sc.)IU
• Data Science (M.Sc.)IU
• Wirtschaftsinformatik (M.Sc.)WBH