Die Welt von morgen gestalten

Der Bachelorstudiengang Data Science am Mathematischen Institut für Maschinelles Lernen und Data Science (MIDS) der Katholischen Universität Eichstätt-Ingolstadt (KU) kombiniert moderne Konzepte aus Statistik, Mathematik und Informatik, um Expertinnen und Experten für Machine Learning und Künstliche Intelligenz auszubilden. Dieses englischsprachige Programm ist einzigartig: Studierende aus aller Welt werden im Herzen Ingolstadts, im historischen Umfeld der bayerischen Landesuniversität, interdisziplinär auf die Berufsfelder der Zukunft vorbereitet.

Im Laufe von sechs Semestern nehmen die Studierenden an eigens für das Programm konzipierten Lehrveranstaltungen teil. Sie lernen zu programmieren, Datenstrukturen und Algorithmen zu analysieren und zu verwenden, maschinelles Lernen und die dafür nötigen mathematischen Grundlagen zu verstehen und strukturiert zu arbeiten. Diese Fähigkeiten erproben die Studierenden unter anderem in der Veranstaltung „Hands-on Data Science“. Prof. Dr. Felix Voigtlaender, Inhaber des Lehrstuhls für Reliable Machine Learning, betreut den Kurs: „Wir geben Datensätze vor und die Studierenden wählen selbstständig eine Fragestellung, die sie anhand des Datensatzes bearbeiten wollen. In der Vergangenheit haben sie sich so unter anderem mit der automatisierten Erkennung von Fake News, mit der automatischen Klassifizierung von Sternen und Galaxien anhand von Messdaten und mit der KI-gesteuerten Vorhersage, ob eine Hotelbuchung storniert wird, auseinandergesetzt.“

Die Kurse werden auf Englisch gehalten, was die Voraussetzungen für eine Karriere im In- und Ausland schafft. „Das Einsatzgebiet von Data Scientists reicht von mittelständischen Firmen bis hin zur international agierenden Industrie. Die Data-Science-Literatur ist auf Englisch, der Austausch mit Kollegen zu Themen der Data Science meist auch. Data-Science-Arbeitsgruppen großer Unternehmen arbeiten ausschließlich auf Englisch“, erläutert Prof. Dr. Nadja Ray, Studiengangssprecherin und Inhaberin des Lehrstuhls für Geomathematik. Prof. Dr. Marcel Oliver, Inhaber des Lehrstuhls für Angewandte Mathematik, fügt an: „Data Science ist ein Fachgebiet, das in den vergangenen Jahren exponentiell gewachsen ist – und zwar durch den globalen Austausch von Methoden und Softwares, die fast immer auf Englisch dokumentiert und entwickelt werden.“ Englisch so weit zu beherrschen, um an dieser Entwicklung mitzuwirken, ist seiner Ansicht nach essenziell. „Allerdings steht natürlich die mathematische und technische Kompetenz im Vordergrund, man muss nicht sprechen wie einst die Queen.“

Im Rahmen einer zusätzlichen Spezialisierung vertiefen die Studierenden ihre Kompetenzen in einem Kerngebiet der Data Science: Sie können sich zwischen angewandter Mathematik, Wirtschaft und Finanzen, Business Analytics, Umweltwissenschaften, fortgeschrittenen Methoden der Künstlichen Intelligenz und gesellschaftswissenschaftlichen Aspekten der Digitalisierung entscheiden. „Die exzellente Ausbildung wird durch zahlreiche internationale Partneruniversitäten der KU ergänzt, die vielfältige Möglichkeiten für globale Vernetzung und interdisziplinären Austausch bieten“, erläutert der Student Jan Stüwe.

Kontakte in die Praxis – zu Partnern wie Audi, Continental oder Airbus – knüpfen die Studierenden im Rahmen ihres Industrie- beziehungsweise Forschungspraktikums, führt Prof. Dr. Götz Pfander, Inhaber des Lehrstuhls für Wissenschaftliches Rechnen, an: „Mit den erworbenen Kompetenzen, Kenntnissen und persönlichen Fähigkeiten werden unsere Absolventinnen und Absolventen zu geschätzten und begehrten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern – von der Finanzbranche über die IT- und Autoindustrie bis hin zu Biotechnologieunternehmen und NGOs.“

Durch den Mix aus theoretischen Inhalten, Praktika und Gruppenprojekten sind die Studierenden bei Erhalt des Abschlusses auf den Berufseinstieg oder auf ein aufbauendes Studium vorbereitet, wie Prof. Oliver anführt – sie sind gewappnet für die Herausforderungen der Zukunft: „In steigendem Maße werden Prozesse und Entscheidungen durch Daten gesteuert. Für die Arbeitswelt von morgen ist es daher zwingend notwendig zu wissen, wie rohe Daten durch mathematische Modelle zu nutzbaren Informationen werden.“

Für Pavitra Chandarana waren das Data-Science-Curriculum an der KU und die Chancen, die sich daraus ergeben, so überzeugend, dass er eigens von Indien nach Ingolstadt zog. „Alle Studierenden lernen alles von Grund auf. Data Science ist ein weites Feld – die KU hilft mir zu identifizieren, welche Bereiche am besten zu mir passen.“ Nach seinem Abschluss will er auf Basis des erworbenen Wissens eine eigene Firma gründen und KI-basierte Systeme entwickeln, die Häuser managen.

Auch KU-Student Fatih Cavusoglu ist glücklich mit seiner Entscheidung für den Studiengang Data Science: „Das Engagement der Professoren ist fantastisch. Man merkt, dass die Professoren hart arbeiten.“ Für das MIDS-Team ist es sehr wichtig, den Studierenden nicht nur das fachliche Know-How zu vermitteln und sie an den rasanten Entwicklungen auf ihren Forschungsgebieten teilhaben zu lassen. Die Dozierenden möchten sie darüber hinaus dazu ermutigen, frühzeitig ein internationales Netzwerk aufzubauen, beschreibt Prof. Pfander: „Wir sind ein junges Institut mit enthusiastischem Lehrpersonal. Es gibt einen engen Austausch: Nach kurzer Zeit kennen sich die Studierenden durch die von uns organisierten Events untereinander – und wir die Studierenden, auch namentlich.“

Informationen zu den Bewerbungs- und Einschreibefristen und weitere Details zu den Studienmöglichkeiten an der KU Eichstätt-Ingolstadt, ausgezeichnet mit dem StudyCheck Award 2024 als beliebteste Uni Deutschlands, finden sich unter ku.de/studium/ku-kennenlernen.