Data Engineering | Master
Für die Analyse wachsender Datenmengen in allen Bereichen der Gesellschaft sind hochqualifizierte IT-Ingenieure weltweit stark gefragt. Der Masterstudiengang Data Engineering richtet sich an die nächste Generation hoch talentierter IT-Ingenieure, die ein praxis- und forschungsnahes Informatikstudium absolvieren und sich schwerpunktmäßig mit Big Data-Systemen, also der Erhebung, Verknüpfung und Analyse großer und komplexer Datenmengen auseinandersetzen wollen.
| Bezeichnung | Data Engineering |
| Abschluss | Master of Science |
| Regelstudienzeit | 4 Semester |
| Leistungspunkte | 120 |
| Lehrsprache | Deutsch |
| Studienbeginn zum 1. Fachsemester | Winter- und Sommersemester |
| Campus | Griebnitzsee |
| Gebühren & Beiträge | Semestergebühren und -beiträge: ja Studiengebühren: nein |
Inhalt des Studiums
Der Studiengang vermittelt die Fähigkeit zur Konzeption und Implementierung von skalierbaren Big Data-Systemen und zeichnet sich durch seine ingenieurwissenschaftliche Orientierung und den intensiven Bezug zu praktischen Industrieprojekten aus.
Neben der exzellenten fachlichen Ausbildung im Data Engineering legt die Digital Engineering Fakultät großen Wert auf die Vermittlung von interdisziplinären und Schlüsselkompetenzen (Soft Skills) zur erfolgreichen Leitung großer, vernetzter IT-Projekte. Auch Entrepreneurship-Themen und die Innovationsmethode Design Thinking sind fester Bestandteil des Curriculums.
Studienziel und zukünftige Arbeitsfelder
Als Data Engineer, Data Scientist, Data Specialist oder Strategic Data Analyst sind die Absolventen in der Lage, mit Hilfe von komplexen Big Data-Systemen umfassende Datenquellen miteinander zu verknüpfen, daraus wertvolle neue Erkenntnisse abzuleiten und diese verständlich darzustellen.
Voraussetzungen zum Masterstudium
Generell ist die Voraussetzung für ein Masterstudium ein erster berufsqualifizierender akademischer Abschluss, z.B. mit dem Bachelorgrad in einem für das Masterstudium wesentlichen Fach im Umfang von mindestens 180 Leistungspunkten. Als wesentlich für das Masterstudium gilt ein Fach, wenn es die zentralen fachwissenschaftlichen Voraussetzungen für den Masterstudiengang Data Engineering erfüllt. Bewerberinnen und Bewerber, die nicht Deutsche sind, müssen Deutschkenntnisse mindestens auf dem Niveau C1 (GER) durch das Bestehen der DSH 2 oder durch Äquivalente nachweisen.
Weitere fachspezifische Zugangsvoraussetzungen können Sie der jeweiligen Zulassungsordnung entnehmen.
Aufbau des Studiums
Der Masterabschluss im Fach Data Engineering kann in vier Semestern an der gemeinsamen Digital-Engineering-Fakultät des HPI und der Universität Potsdam (UP) erreicht werden. Im Studium vertiefen die Studierenden die wissenschaftlichen Grundlagen der Informatik und erlangen theoretische, methodische und praktische Fähigkeiten für den Umgang mit komplexen Informationssystemen. Dabei liegt der Fokus auf den Kernbereichen Datenmanagement, Datenanalyse und Datenvisualisierung. Anhand echter Problemstellungen aus Industrie und Forschung lernen die Studierenden, den realen Prozess eines datengetriebenen Projekts abzubilden.
Initiator des Studiengangs
„Wie können riesige Datenmengen erfasst und erforscht werden? Und wie gewinnen Datenwissenschaftler daraus wertvolle Erkenntnisse? Der Studiengang Data Engineering bietet spannende und zukunftssichere Berufsperspektiven in der Forschung und Entwicklung von skalierbaren Big Data-Systemen.“
Module | Leistungspunkte |
|---|---|
| I. Pflichtmodule | 30 LP |
| Data Systems Foundations | 6 LP |
| Data Analytics Foundations | 6 LP |
| Data Engineering Lab | 12 LP |
| Ethik, Recht und Gesellschaft | 6 LP |
| II.1 Wahlpflichtmodule - Vertiefungsgebiete Es sind insgesamt 3 Vertiefungsgebiete zu absolvieren: jeweils 3 mal mit 6 LP, bestehend aus Konzepte und Methoden, Techniken und Werkzeuge und Spezialisierung. | 54 LP |
| Data Analytics | 18 LP |
| Data Systems | 18 LP |
| Complex Data Systems | 18 LP |
| Systems Engineering | 18 LP |
| Data Applications | 18 LP |
| II.2 Wahlpflichtmodule - Professional Skills Es ist ein Modul aus den folgenden Modulen zu wählen. | 6 LP |
| Technologie-Kommunikation und -Transfer | 6 LP |
| Management und Leadership | 6 LP |
| Design Thinking | 6 LP |
| Entrepreneurship und Innovation | 6 LP |
| Masterarbeit | 30 LP |
| Summe | 120 LP |
Vorteile auf einen Blick
Das Studium an der gemeinsamen Digital-Engineering-Fakultät des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) und der Universität Potsdam zeichnet sich durch besondere Praxisnähe aus, im Ranking des Centrums für Hochschulentwicklung (CHE) belegt das Studium an der Digital Engineering Fakultät stets Spitzenplätze. Die private Finanzierung des Instituts durch den SAP-Mitbegründer Hasso Plattner ermöglicht optimale Studien- und Arbeitsbedingungen: Die Studierenden lernen in kleinen Gruppen und werden von ihren Professoren, Lehrbeauftragten und Dozenten intensiv betreut. Modernste Computertechnik, ansprechende Seminarräume und ein vielseitig ausgestatteter Campus ermöglichen einen komfortablen Studienalltag.
Den Studierenden stehen viele Möglichkeiten für Auslandssemester und -praktika offen: Das Hasso-Plattner-Institut (HPI) verfügt über enge Kontakte zur Wirtschaft und pflegt intensive Beziehungen zu führenden internationalen Universitäten. Die HPI Research School unterhält Außenstellen mit internationalen Doktorandenprogrammen in Südafrika, Israel, China und den USA. Studierende sind an der Universität Potsdam immatrikuliert und bekommen von ihr den Abschluss verliehen.
Bewerbung zum Studium
Sie haben sich entschieden, den Master "Data Engineering" an der Universität Potsdam zu studieren? Dann sollten Sie sich im nächsten Schritt auf den Bewerbungsseiten über das aktuelle Bewerbungs- und Immatrikulationsverfahren informieren.
Bei Fragen rund um dieses Studium helfen unsere Infoseiten und unsere Studienfachberatung weiter.
Kontakt
Digital Engineering Fakultät
Prof. Dr. Felix Naumann | Studienfachberatung
Campus Griebnitzsee
Prof.-Dr.-Helmert-Str. 2-3
14482 Potsdam
Diese Beschreibung basiert z.T. auf Angaben der Fachspezifische Studien- und Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Data Engineering an der Universität Potsdam vom 9. Februar 2022 (AmBek Nr. 09/22, S. 214).