Data and Knowledge Engineering
STUDIENGANG
Data and Knowledge Engineering
Abschluss
Master of Science (M.Sc.)
Regelstudienzeit
4 Semester
Studienbeginn
Winter-/Sommersemester
Zulassungsbeschränkt
kein N.C.
Zulassungsvoraussetzung
Bachelor-Abschluss (oder Äquivalent) in Informatik oder einem verwandten Gebiet mit einer Regelstudienzeit von mindestens drei Jahren. Die Mindestnote des Bachelor-Abschlusses muss besser sein als 2,3.
Das Bachelorstudium muss folgende Inhalte als Teil des Studiums abdecken:
(a) mindestens ein Modul zu Datenbanken und
(b) mindestens 60 weitere CP nach ECTS in Informatik-Veranstaltungen
oder
(c) mindestens 40 weitere CP nach ECTS in Informatik-Veranstaltungen und 20 CP nach ECTS in angewandter Statistik.
Die nachzuweisenden CP bzw. Module dürfen keine Praktika bzw. Übungen sein.
Studierende weisen hinreichende Kenntnisse der englischen Sprache auf C1-Niveau nach.
OVGU Referenzrahmen für Sprache
Studierende müssen außerdem mindestens 10 Punkte in weiteren Voraussetzungen nachweisen, entsprechend der „Studiengangsspezifischen Studien- und Prüfungsordnung (sSPO) für den Masterstudiengang Data and Knowledge Engineering der Fakultät für Informatik an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg.“
Die folgende Checkliste fasst die Zulassungsvoraussetzungen zusammen: Application Checklist
Informationen zum Studiengang finden Sie hier (Seite nur auf Englisch verfügbar). Hinweise zur Bewerbung finden Sie hier (Internationale Studierende) und hier (allgemeine Informationen zur Bewerbung).
Bewerbungsfrist
Bewerbung mit deutschem Hochschulabschluss
an der OVGU
Wintersemester: 15. Juli
Bewerbung mit deutschem Hochschulabschluss
an der OVGU
Sommersemester: 15. Januar
Bewerbung mit internationalem Bachelorabschluss
über uni-assist
Wintersemester: 15. Mai
Bewerbung mit internationalem Bachelorabschluss
über uni-assist
Sommersemester: 26. November
Unterrichtssprache
Englisch
Studienziel
Im Masterstudiengang Data and Knowledge Engineering bieten wir begabten Studierenden solide Fachkenntnisse zu den theoretischen Aspekten und den Anwendungsgebieten der Wissensentdeckung, des maschinellen Lernens, des Data Mining und Warehousing, der unterstützenden Datenbanktechnologie und der Sprachen und Modellen für die Repräsentation von Daten, Information und Wissen.Durch Praxisbezug, interdisziplinäre Veranstaltungen und Projektarbeiten lernen unsere Studierende die Herausforderungen von Anwendungen aus der Wirtschaft, Naturwissenschaften, Biotechnologie, Sicherheit, industrieller Fertigung und Kontrolle und erwerben die Fertigkeiten zur Gestaltung von innovativen Lösungsansätzen in selbständiger Arbeit und in Gruppenarbeit.
Spätere Berufsfelder
Unseren Absolventen und Absolventinnen steht eine Vielfalt von Berufen zur Auswahl - als Wissensingenieure in großen Einrichtungen wie Banken, Automobilhersteller und Medizinzentren, als Projektleiter und als Berater in interdisziplinären Projekten von großen oder kleineren Unternehmen, sowie die Perspektive einer akademischen Karriere.
Notwendige Kenntnisse / Erfahrungen / Interessen
siehe Zulassungsvoraussetzungen
Weitere Informationen
Hier geht es zu weiteren Studiendokumenten.
