Artifical Intelligence & Data Analytics
Berufsbild:
Machine Learning Engineers beherrschen Software-Engineering im Bereich datengetriebener Systeme und konzipieren Architekturen zur Nutzbarmachung von Daten. Dabei setzen sie insbesondere die passenden Technologien und Toolchains aus den Bereichen AI, ML, Big Data und Cloud Computing ein, um die Skalierbarkeit der Architektur auf große Datenmengen sicherzustellen. Im Fokus der Arbeit steht der komplette Datenlebenszyklus, von der Datenerzeugung bis zur Datennutzung. ML Engineers arbeiten vorwiegend auf der operativen und architektonischen Ebene und häufig losgelöst von einer bestimmten Industrie.
Oft spezialisieren ML Engineers sich auch auf ein konkreteres Anwendungsszenario (z.B. Computer Vision, …).
Aufgaben:
Artifical Intelligence & Data Analytics
Berufsbild:
Data Scientists arbeiten an datengetriebenen Geschäftsmodellen. Sie identifizieren vielversprechende datenbasierte Initiativen und geeignete Datenquellen, verstehen die Daten, führen sie zusammen und bereinigen sie. Sie erstellen und evaluieren ML und AI Modelle, kommunizieren deren Qualität und Return of Investment, und bereitet die Produktivsetzung vor. Sie verfügen über fundiertes fachliches Know-How (domain knowledge). Die Kernaufgaben liegen auf operativer und Management-Ebene, sowie dem Vorbereiten datenbezogener Entscheidungen auf strategischer Ebene. Sie verfügen über aktuelles und breitgefächertes Wissen im Bereich datengetriebener Geschäftsmodelle, ML, AI & Data Analytics, und nehmen daher oft auch die Rolle des Technologie-Scouts wahr.
Aufgaben:
Artifical Intelligence & Data Analytics
Berufsbild:
Manager für AI & Data Analytics Teams koordinieren Projekte und Organisationseinheiten im Kontext datengetriebener Anwendungen und Geschäftsmodelle. Je nach Organisationsstruktur des Unternehmens können sie entweder in der IT-Organisation oder auch in einer Fachabteilung verortet sein. Im Vordergrund der täglichen Arbeit steht die Kombination von Wissen aus dem ML, AI & Data Analytics Bereich und Know-How aus der Anwendungsdomäne mit Management- und Führungskompetenzen. In dieser Rolle arbeiten die Personen vorwiegend auf der Management- und strategischen Ebene und bilden oft die Schnittstelle zu anderen Fachbereichen.
Aufgaben:
weitere Hinweise:
Die verbindliche Zuordnung zu Modulgruppen und das Angebot des jeweiligen Semesters werden von der Fakultät mit dem Studienplan immer zu Beginn eines Semesters beschlossen und veröffentlicht. (siehe Studienablauf > wichtige Unterlagen).
Dazu gehören:
sowie die detaillierten Beschreibungen der einzelnen Module im Modulhandbuch.
... haben wir auf den Seiten des "Informatik (Master)" für Sie detaillierter beschrieben.