Data Engineering

Darüber hinaus zieht das Programm „Data Engineering“ Studenten*innen mit unterschiedlichen Karrierezielen, Hintergründen und beruflicher Vorerfahrung an. Daher bietet das Programm vier Spezialisierungsrichtungen an, innerhalb derer sich die Studenten*innen weiter spezialisieren können:

• Schwerpunkt Computer Science: Insbesondere vermittelt der Schwerpunkt Computer Science den Studenten*innen die Fähigkeiten, über die bloße Nutzung bestehender Toolboxen hinauszugehen und innovative, selbst entwickelte Datenanalysetechniken zu entwickeln.
• Schwerpunkt Geoinformatik: Dieser Schwerpunkt bietet den Studenten*innen eine Einführung in Techniken geografischer Informationssysteme, Prinzipien der räumlichen Analyse und Data Mining unter Einbeziehung von Fernerkundung und GPS. Dadurch erhalten sie frühzeitig einen Einblick in geowissenschaftliche Daten und deren Verarbeitung.
• Schwerpunkt Bioinformatik und Analyse biomedizinischer Daten: Die Integration und modellbasierte Interpretation von Hochdurchsatzdaten stellen erhebliche Engpässe in der biomedizinischen und pharmazeutischen Forschung dar. Das Fach Data Engineering bereitet die Studenten*innen auf die neuen rechnerischen Herausforderungen in diesen Bereichen vor.
• Schwerpunkt Business & Supply Chain Engineering: Die Studenten*innen können sich auch für den Spezialisierungsschwerpunkt Business & Supply Chain Engineering entscheiden. Im Rahmen von Geschäftsprozessen, insbesondere entlang von Lieferketten, wird eine riesige Datenmenge gesammelt. In diesem Spezialisierungsschwerpunkt konzentrieren sich die Studenten*innen auf den gesamten Datenanalysezyklus, einschließlich der Vorverarbeitung der Daten, der Datenanalyse und der Umsetzung der Modellergebnisse in den Geschäftsprozess.

Diese Spezialisierungsrichtungen dienen als Vorbereitung auf die „Advanced Projects“ im Rahmen des Forschungsbereichs „Discovery Area“ und auf die Masterarbeit.

Lehrplan

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Das Master-Programm „Data Engineering“ besteht aus Grundlagenvorlesungen, Fachmodulen, Industrieseminaren und anwendungsorientierter Projektarbeit und mündet in eine Masterarbeit, die in Forschungsgruppen an der Constructor University, an externen Forschungsinstituten oder in enger Zusammenarbeit mit einem Unternehmen durchgeführt werden kann. Das Master-Programm dauert vier Semester (zwei Jahre). Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über den modularen Aufbau des Programms. Das Programm ist in fünf Bereiche (Kern, Wahlfächer, Methoden, Discovery und Karriere) sowie die Masterarbeit unterteilt. Alle Leistungspunkte (CP) sind ECTS-Leistungspunkte (European Credit Transfer System). Um den Master zu erlangen, müssen die Studenten*innen 120 CP erwerben.

Kernbereich (45 CP)

Dieser Bereich bildet das Herzstück des Studiengangs Data Engineering. Die neun Pflichtmodule im Kernbereich behandeln wesentliche Methoden des Data Engineering. Sie vermitteln die Grundlagen für weiterführende, fortgeschrittenere Lehrveranstaltungen und anwendungsorientierte Projekte, indem sie die grundlegenden Konzepte, Methoden und Technologien des Data Engineering vorstellen. Die Module sind Intensivkurse, die von praktischen Tutorien und Laborübungen begleitet werden.

Um einen DE-Master zu absolvieren, müssen die folgenden CORE-Module (40 CP) als Pflichtmodule (m) belegt werden:

• CORE-Modul: Datenmanagement und Datenbanken (m, 5 CP)
• CORE-Modul: Datenanalyse (m, 5 CP)
• CORE-Modul: Python-Programmierung für Data Engineering (m, 5 CP)
• CORE-Modul: Cloud Computing (m, 5 CP)
• CORE-Modul: Datenpipeline-Engineering (m, 5 CP)
• CORE-Modul: Datensicherheit und Datenschutz (m, 2,5 CP)
• CORE-Modul: IT-Recht (m, 2,5 CP)
• CORE-Modul: Data Warehousing: Konzepte und Technologien (m, 5 CP)
• CORE-Modul: Bildverarbeitung für Data Engineering (m, 5 CP)
   

Wahlbereich (25 CP)

Das Programm Data Engineering spricht Studenten*innen mit unterschiedlichen Karrierezielen, Hintergründen und Berufserfahrungen an. Daher können die Module in diesem Bereich von den Studenten*innen je nach Vorkenntnissen und Interessen frei gewählt werden. Die Studenten*innen können ihre Kenntnisse in Wahlmodulen aus den Bereichen Computer Science, Geoinformatik, Bioinformatik, Wirtschafts- und Lieferkettenmanagement sowie Mathematik vertiefen. Diese Module dienen zudem als Vorbereitung auf die „Advanced Projects“ oder das Praktikum im Rahmen des „Discovery Area“ sowie auf die Masterarbeit. 

Im Wahlbereich können die folgenden Pflichtwahlmodule (me) gewählt werden: 

• Big Data Challenge (me, 5 CP)
• Maschinelles Lernen (me, 5 CP)
• Datenerfassungstechnologien und Sensornetzwerke (me, 5 CP)
• Grundlagen der statistischen Modellierung (me, 5 CP)
• Fortgeschrittene Datenbanken (me, 5 CP)
• Netzwerktheorie (ich, 5 CP)
• Geoinformatik (me, 5 CP)
• Modellierung und Analyse komplexer Systeme (me, 5 CP)
• Verwaltung und Analyse biologischer und medizinischer Daten (me, 5 CP)
• Data Mining (ich, 5 CP)
• Datenanalyse im Supply Chain Management (ich, 5 CP)
• Modellierung und Steuerung dynamischer Systeme (ich, 5 CP)

Zusätzlich zu diesen Wahlmodulen können nach Rücksprache mit dem Academic Advisor und mit Zustimmung des Studienkoordinators bis zu ein relevantes Modul aus anderen Master-Programmen sowie bis zu ein Modul des dritten Studienjahres aus dem Bachelor-Studienplan der Constructor University belegt werden. 

Zu den besonders relevanten Wahlmodulen aus anderen Master-Programmen gehören

• Textanalyse und Verarbeitung natürlicher Sprache (DSSB, 5 CP)
• Deep Learning (CSSE, 5 CP)

Die Constructor University bietet spezielle Aufholmodule an, die empfohlen werden, um Kenntnisse aufzufrischen oder Wissenslücken zu schließen und die Studenten*innen auf die erfolgreiche Belegung der Module des Kernbereichs „Data Engineering“ vorzubereiten. Auf der Grundlage eines Einstufungstests in der Orientation Week schlägt der Academic Advisor je nach Vorkenntnissen der Studenten*innen vor, welche der Module sinnvoll sind.
Die folgenden Aufholmodule können im Wahlbereich gewählt werden:

• Analysis und Lineare Algebra für Master-Student*innen (me, 5 CP)
• Wahrscheinlichkeitsrechnung für Master-Student*innen (me, 5 CP) 

Die Constructor University bietet spezielle Aufholmodule an, die empfohlen werden, um Kenntnisse aufzufrischen oder Wissenslücken zu schließen und die Studenten*innen auf die erfolgreiche Teilnahme an den Modulen des Kernbereichs „Data Engineering“ vorzubereiten. Auf der Grundlage eines Einstufungstests in der Orientation Week schlägt der Academic Advisor je nach Vorkenntnissen der Studenten*innen vor, welche der Module sinnvoll sind.
Folgende Auffrischungsmodule können im Wahlbereich gewählt werden:

• Analysis und Lineare Algebra für Master-Student*innen (me, 5 CP)
• Wahrscheinlichkeitstheorie für Master-Student*innen (me, 5 CP) 

Entdeckungsbereich (15 CP)

Dieser Bereich führt die Studenten*innen bereits im ersten Semester in aktuelle Themen und Herausforderungen im Bereich Data Engineering ein. Dies geschieht im Rahmen von Vorlesungen, die von Fakultätsmitgliedern und eingeladenen Experten aus externen Forschungsinstituten und Unternehmen gehalten werden, die ausgewählte Bereiche ihrer Forschung und ihres Interesses im Bereich Data Engineering vorstellen. Die Studenten*innen wählen dann im zweiten und dritten Semester Projekte oder Praktika zu solchen aktuellen Themen aus, wodurch sie Methoden des Data Engineering auf praktische, realitätsnahe Aufgaben anwenden können.

Das folgende Modul ist im Bereich „Discovery“ verpflichtend (m): 

• Discovery-Modul: Aktuelle Themen im Data Engineering (m, 5 CP)
• Die folgenden Module sind Pflichtwahlmodule (me) im Bereich „Discovery“:
• Discovery-Modul: Data Engineering – Fortgeschrittenenprojekt I (me, 5 CP)
• Discovery-Modul: Fortgeschrittenes Projekt im Bereich Data Engineering II (me, 5 CP)
• Discovery-Modul: Praktikum im Bereich Data Engineering (me, 5 CP)

Berufsfeld (10 CP)

In diesem Bereich erwerben die Studenten*innen Kompetenzen, die sie auf eine berufliche Laufbahn als Data Engineering-Ingenieure in der Industrie vorbereiten. 
Die folgenden Module sind für den Berufsbereich verpflichtend (m): 

• CAREER-Modul: Sprache (m, 2,5 CP)
• CAREER-Modul: Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten für Führungskräfte (p, 2,5 CP)
• CAREER-Modul: Wissenschaftliches Schreiben / Interkulturelles Training (p, 2,5 CP)
• CAREER-Modul: Ethik und die Informationsrevolution (m, 2,5 CP)

Masterarbeit (30 CP)

Im vierten Semester führen die Studenten*innen unter Anleitung und mit Unterstützung ihres Betreuers Forschungsarbeiten durch und verfassen eine obligatorische Masterarbeit im Umfang von 30 Kreditpunkten.