QUALIFIKATIONSSZIELE
Kaum ein Wirtschaftsbereich wird zukünftig nicht von künstlicher Intelligenz betroffen sein. Somit werden Wirtschaftsinformatik*Innen als Gestalter*Innen der Digitalisierung vermehrt auch die Gestaltung datengetriebener Anwendungen aus operativer Sicht im Rahmen des Software Engineerings und der Softwareentwicklung sowie aus strategischer Sicht im Rahmen des Produktmanagements (IT) verantworten müssen. Dazu ist ein Verständnis entsprechender Algorithmen und Technologien zur Datenverarbeitung unerlässlich. Ergänzend zu den Schwerpunkten Software Engineering sowie Digitalisierung und digitale Transformation wird daher eine grundlegende Ausbildung im Bereich Data Science und Big Data in den Studiengang berücksichtigt, die der zukünftigen Entwicklung der künstlichen Intelligenz bei der Gestaltung von Informationssystemen gerecht wird.
Der Bereich Data Science & Big Data stellt analytische Methoden in den Mittelpunkt. Studierende sollen in diesem Zusammenhang statistische und analytische Methoden beherrschen und diese anwenden können. Sie sind in der Lage, Analyse-Pipelines konzeptionell und technisch zu entwickeln, sie zu nutzen, sukzessive zu verbessern sowie die Ergebnisse zu visualisieren und zu interpretieren. Dies beinhaltet auch, dass Studierende Ansätze der künstlichen Intelligenz kennen, Ansätze darstellen und ausgewählte Ansätze auswählen können.
Zudem wird in diesem Schwerpunkt auch der praktische Umgang mit großen Datenmengen adressiert. Studierende erlernen theoretische Konzepte und die Umsetzung zur Erfassung, Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen durch aktuelle Technologien.
ABLAUF
Relevante Module
Insgesamt besteht der Bereich KI, Data Science & Big Data aus fünf Kernfächern im Bachelor. Darüber hinaus werden regelmäßig Wahlpflichtfächer in dem Kontext angeboten. Module aus anderen Bereichen sowie aus dem Grundlagenbereich unterstützen die Ausbildung in dem Bereich KI, Data Science & Big Data und bereiten gezielt vor. Zu nennen sind hier beispielsweise die Module Mathematik, Programming Basics und Datenbanksysteme.
Im Master wird die Ausbildung in dem Bereich mit drei Modulen im Major vorgesetzt und mit Modulen aus dem Minor-Bereich komplementär ergänzt.
Bachelor
- Grundlagen der Statistik
- Statistische Analyseverfahren
- Datenmanagement & Big Data
- Data Science
- Einführung in die Künstliche Intelligenz
- Text-Mining (WPF)
- Netzwerkprojekt (WPF)
- Mining Software Repositories (WPF)
Master
- Data-Driven Business (Major)
- Intelligente Systeme (Major)
- IT-Infrastructure (Major)