Schwerpunkte - Bachelor Informatik

In der Modulgruppe Wahlfach im Rahmen des Bachelorstudiums Informatik können Studierende optional einen der folgenden Schwerpunkte absolvieren. Ein erfolgreich absolvierter Schwerpunkt kann auf dem Abschlusszeugnis angeführt werden (dies ist beim Studienabschluss im SSC zu beantragen).

Data Science

Das Ziel von Data Science ist das Extrahieren von Wissen aus Daten.

Es beschäfftigt sich mit der Flut von Daten, die unser heutiges Leben bestimmen. Dies umfasst das Verstehen von Daten aus sozialen Netzwerken und persönlichen Daten, Industrieprozessen und kommerziellen Daten, bis hin zu politischer Entscheidungsfindung und datengetriebenen wissenschaftlichen Erkenntnissen (z.B. in Medizin, Klima- und Energieforschung). Absolvent*innen sind in der Lage, verschiedene Methoden der Datenanalyse auf unterschiedliche Daten und Situationen anzuwenden.

Der Schwerpunkt Data Science gilt als absolviert, wenn in den Modulen Vertiefung und Erweiterung absolvierte Lehrveranstaltungen im Gesamtumfang von zumindest 42 ECTS-Punkten auf die folgenden Bereiche entfallen:

  • 18 ECTS Cluster Data Analysis
  •  6 ECTS Cluster Information Management & Systems Engineering
  •  6 ECTS Cluster Algorithms
  • 12 ECTS Clusters Data Analysis, Information Management & Systems Engineering, Parallel Computing und/oder Erweiterung Data Science

Medieninformatik

Technik- und anwendungsorientiert mit Fokus auf digitale Medientechnologien & Computer Graphics

Absolvent*innen erlangen zusätzlich zur grundlegenden Informatikausbildung eine Ausbildung im gewählten Anwendungsfeld Medien- und Kommunikationswissenschaften, sodass sie in interdisziplinären Teams an interessanten und aktuellen Fragestellungen der Medieninformatik mitarbeiten können.

Der Schwerpunkt Medieninformatik gilt als absolviert, wenn in den Modulen Vertiefung und Erweiterung absolvierte Lehrveranstaltungen im Gesamtumfang von zumindest 42 ECTS-Punkten auf die folgenden Bereiche entfallen:

  • 18 ECTS Cluster Computer Graphics
  • 18 ECTS Cluster Digital Media Technologies
  •  6 ECTS Erweiterung Medieninformatik

Medizininformatik

Informatik-Kompetenz + Wissen zu medizinischen und klinischen Abläufen + Verarbeitung von medizinischen Daten

Absolvent*innen besitzen die Fähigkeit, in den vielfältigen Bereichen der Medizin und des Gesundheitswesens in interdisziplinärer Zusammenarbeit mit Ärzt*innen und Verantwortlichen des Gesundheitswesens Projekte erfolgreich auszugestalten und durchzuführen. Dazu erwerben sie neben ihrer Informatik-Kompetenz Wissen über medizinische und klinische Bedürfnisse, Fragestellungen und Prozeduren, sowie Kenntnisse, Fähigkeiten und Fertigkeiten zur Verarbeitung medizinischer Daten, Bilder und Informationen und zur Unterstützung medizinischer Abläufe.

Der Schwerpunkt Medizininformatik gilt als absolviert, wenn in den Modulen Vertiefung und Erweiterung absolvierte Lehrveranstaltungen im Gesamtumfang von zumindest 42 ECTS-Punkten auf die folgenden Bereiche entfallen:

  • 18 ECTS Cluster Medical Informatics
  • 12 ECTS Cluster Data Analysis
  • 6 ECTS Cluster Information Management & Systems Engineering
  • 6 ECTS Cluster Digital Media Technologies

Scientific Computing

Theoretische Modelle berechnen & Computerexperimente und Simulationen durchführen

In vielen verschiedenen Wissenschaften spielt heute die Informatik in der Forschung und Entwicklung eine zentrale Rolle. Dies umfasst die Berechnung von theoretischen Modellen, die Analyse von Daten aus Experimenten und die Durchführung von Computerexperimenten und Simulationen. Das Bachelorstudium in der Ausprägung Scientific Computing qualifiziert die Absolvent*innen dazu in interdisziplinären Forschungsteams bei der Lösung solcher Fragestellungen mitzuarbeiten.

Der Schwerpunkt Scientific Computing gilt als absolviert, wenn in den Modulen Vertiefung und Erweiterung absolvierte Lehrveranstaltungen im Gesamtumfang von zumindest 42 ECTS-Punkten auf die folgenden Bereiche entfallen:

  • 12-18 ECTS Cluster Parallel Computing
  • 12-18 ECTS Cluster Algorithms
  • 6 ECTS Cluster Data Analysis
  • 6 ECTS Clusters Parallel Computing, Algorithms oder Erweiterung Scientific Computing