Die Studienempfehlung „Systems enginEEring for Data Science“ (SEEDS) richtet sich an Studierende im Masterstudiengang Informatik, die sich für den Entwurf und die Implementierung von software- und datenintensiven Anwendungen interessieren. Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung in allen Bereichen unserer Gesellschaft sind komplexe Software- und Dateninfrastrukturen aus vielen Unternehmen und Organisationen nicht mehr wegzudenken. In der Praxis werden daher leistungsfähige Systemarchitekturen und Dateninfrastrukturen benötigt. Die Studienempfehlung SEEDS zielt auf die Ausbildung von FachexpertInnen, die in der Lage sind, diese zu entwickeln, zu betreiben und die Entwicklungstechniken kritisch zu bewerten. In den Modulen dieser Studienempfehlung werden Studierende darauf vorbereitet, komplexe Software- und Informationssysteme zu entwerfen und diese in einem praktischen Kontext zu realisieren und zu nutzen. Darüber hinaus werden die Studierenden befähigt, Methoden und Verfahren zur zielgerichteten Entwicklung software- und datenzentrierter Systeme zu konzipieren, zu bewerten, weiterzuentwickeln und anzuwenden.

AbsolventInnen mit einer Vertiefung im Bereich Systems Engineering for Data Science haben nicht nur technische Kompetenzen auf allen Ebenen moderner Software Stacks erworben, sondern auch Einblicke in die rechtlichen und wirtschaftlichen Aspekte der Entwicklung und des Betriebs komplexer Datenpipelines erhalten. Die behandelten Themengebiete reichen dabei von Anforderungs- und Projektmanagement und der Modellierung von Software-Systemen über traditionelle Datenbanksysteme und neuartige NoSQL-Technologien, sowie Sensor-/Aktorsysteme bis hin zu Machine Learning, Big Data Analytics, Datenqualität und Datenvisualisierung. AbsolventInnen sind somit aufgrund ihrer fundierten konzeptionellen Ausbildung ideal für eine Karriere im Bereich Full Stack Development mit Fokus auf datenintensive Anwendungen, Software Engineering sowie Data Science gerüstet und bedienen Anforderungsprofile, die branchenübergreifend stark nachgefragt werden.

Für den Erhalt des SEEDS-Zertifikat muss die erfolgreiche Teilnahme an Pflichtveranstaltungen (insg. 18 KP), Veranstaltungen aus dem Wahlbereich (insg. 12 KP) sowie an einem Seminar (6 KP) nachgewiesen werden.

Die Projektgruppe und die Abschlussarbeit müssen einen thematischen Bezug zur Studienrichtung aufweisen. (Ob dies bei der von Ihnen gewünschten Thematik gegeben ist, bestätigt Ihnen die für die Austeilung des Zertifikats zuständige Kontaktperson.)

Pflichtveranstaltungen (18 KP)

Verpflichtend ist das erfolgreiche Bestehen aller folgenden Veranstaltungen:

• Informationsmanagement in verteilten Systemen (Informationssysteme III) (inf109) (6KP)
• Requirements Engineering & Management (inf108) (6KP)
• Eines der folgenden Module:
  • Fortgeschrittenenpraktikum Datenbanken (inf111) (6KP)
  • Fortgeschrittenenpraktikum Data Science (inf1202) (6KP)

Wahlbereich (12 KP) & Seminare (6 KP)

Zudem ist die erfolgreiche Teilnahme an Wahlmodulen im Umfang von insgesamt 12 KP sowie 2 Seminare im Umfang von insgesamt 6 KP erforderlich:

• Data Science I (inf040)
• Spezialvorlesungen (im Modulkatalog als "Spezielle Themen aus dem Gebiet ..." gekennzeichnet
  • Data Science (inf1204)
  • Informationssysteme I (inf170)
  • Informationssysteme II (inf171)
  • Softwaretechnik I (inf178)
  • Softwaretechnik II (inf179)
• Data Challenge (inf541)
• Machine Learning I - Probabilistic Unsupervised Learning (phy730)
• Machine Learning II - Advanced Learning and Inference Methods (phy694)
• Seminar 2x3 KP (Im Modulkatalog „Aktuelle Themen aus …“):
  • Data Science I (TODO)
  • Informationssysteme I  (inf172)
  • Informationssysteme II (inf173)
  • Softwaretechnik I (inf180)
  • Softwaretechnik II (inf181)

Im Einzelfall können auch weitere Veranstaltungen mit thematischem Bezug zu den Inhalten der Studienempfehlung eingebracht werden. Bitte halten Sie hierzu Rücksprache mit der Kontaktperson, die für die Ausstellung des Zertifikats zuständig ist.

Die Module außerhalb der Informatik müssen als „Transdisziplinäre Module” (früher „NI-Module”) im Fachmaster studiert werden.

Außerhalb der Vertiefungsrichtung „Systems enginEEring for Data Science“ (SEEDS) gibt es noch weitere Veranstaltungen mit einem thematischen Bezug zu den Kerninhalten, insbesondere:

• Theoretische Informatik:
  • Cryptography (Inf493)
• Angewandte Informatik:
  • Computational Intelligence I (inf535)
  • Management of Information Systems in Health Care (inf520)
• Technische Informatik:
  • Hybrid Systems (inf300)
• Außerhalb der Informatik:
  • Information Technology Law (wir806)
  • Data Science With Python (pb379) (angefragt)