Berufsbegleitendes Präsenzstudium
Ein berufsbegleitendes Präsenzstudium richtet sich an Berufstätige, die sich in ihrem Tätigkeitsbereich weiter spezialisieren möchten, eine berufliche Umorientierung anstreben oder sich persönlich weiter entwickeln möchten. Durch die Doppelbelastung von Studium und Beruf wird von den Studierenden ein hohes Maß an Durchhaltevermögen, Einsatzbereitschaft und Selbstständigkeit gefordert.
Die Präsenzveranstaltungen an der Hochschule oder im Studienzentrum finden bei dieser Studienform meist an den Wochenenden oder Abenden statt oder sind blockweise organisiert. In Verbindung mit E-Learning-Angeboten kann das Studium so mit dem Beruf vereinbart werden. Weniger flexibel als das Fernstudium eignet sich das berufsbegleitende Präsenzstudium optimal für diejenigen, die regelmäßige und geregelte Lern- und Präsenzphasen bevorzugen. Die Hochschulen Deutschlands besitzen ein reichhaltiges Angebot an berufsbegleitenden Präsenzstudien im Bereich Ingenieurwesen.
Data Science
In einer Zeit, in der immer mehr Daten erfasst und verarbeitet werden und die Digitalisierung immer mehr den Alltag bestimmt, werden wichtige Experten auf dem Gebiet der Datenverarbeitung benötigt. Data Scientists organisieren Daten und Datenerhebungen von Unternehmen und Organisationen und kümmern sich um das Wissensmanagement und die Informationsbereitstellung. Sie erkennen dabei das Potential verschiedener Datenquellen und kümmern sich um die Datenhaltung und -qualität.
Was sind die Inhalte eines Data-Science-Studiums?
Während des Studiums der Data Science lernen Studenten neben den Grundlagen der Informatik und Mathematik auch die wichtigen Disziplinen der Data Science, wie z.B. Analytics, Data Management, Informations-Design & Kommunikation, Entrepreneurship und natürlich IT-Know-How.
Wie sind die Berufsaussichten?
Absolventen eines Studiums der Data Science arbeiten vor allem in IT-Bereichen und in der Forschung. Je nach Berufswunsch sollten bereits im Studium die nötigen Schwerpunkte belegt werden, um z.B. in der Datenanalyse, in der Softwareentwicklung oder der Datentransformation zu arbeiten.
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