Hasso-Plattner-Institut
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Master of Science: Data Engineering

Auf einen Blick

  • Bezeichnung: Data Engineering
  • Abschluss: Master of Science
  • Regelstudienzeit: 4 Semester
  • Leistungspunkte: 120
  • Lehrsprache: Deutsch (DSH2)
  • Studienbeginn: Winter- und Sommersemester
  • Bewerbungsschluss: 15. Januar und 15. Juli
  • Kosten: Keine Studiengebühren (lediglich Semesterbeitrag der Universität Potsdam)
  • Flyer (zum Download)

Für die Analyse wachsender Datenmengen in allen Bereichen der Gesellschaft sind hochqualifizierte IT-Ingenieure weltweit stark gefragt. Der Masterstudiengang Data Engineering richtet sich an die nächste Generation hoch talentierter IT-Ingenieure, die ein praxis- und forschungsnahes Informatikstudium absolvieren und sich schwerpunktmäßig mit Big-Data-Systemen, also der Erhebung, Verknüpfung und Analyse großer und komplexer Datenmengen auseinandersetzen wollen.

Sie haben bereits einen Bachelorabschluss in Informatik, Mathematik, IT-Systems Engineering, Data Science oder in einer benachbarten Fachrichtung? Sie wollen ein praxis- und forschungsnahes Informatikstudium absolvieren? Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung!

Wir ermöglichen Studierenden in kleinen Gruppen und bei besonderer Betreuung durch unsere Professoren zu lernen. Der Beginn eines Studiums ist zum Sommer- und zum Wintersemester möglich. Bewerbungsschluss für das Sommersemester ist der 15. Januar eines Jahres, der 15. Juli eines Jahres ist Stichtag für das Wintersemester. Über die eingegangenen Bewerbungen entscheidet die Zulassungskommission des Hasso-Plattner-Instituts.


Berufsperspektiven für Master-Studierende

Die Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiengangs erhalten einen weiteren berufsqualifizierenden Abschluss. Sie sind in der Lage Leitungs- und Führungspositionen insbesondere dort einzunehmen, wo der Entwurf, die Realisierung, die Wartung und der Betrieb komplexer Informationssysteme eine wesentliche Rolle spielen und arbeiten zukünftig als Data Engineer, Data Scientist, Data Specialist oder Strategic Data Analyst. 

Studieninhalte

Der Masterabschluss im Fach Data Engineering kann in vier Semestern an der gemeinsamen Digital-Engineering-Fakultät des HPI und der Universität Potsdam (UP) erreicht werden. Im Studium vertiefen die Studierenden die wissenschaftlichen Grundlagen der Informatik und erlangen theoretische, methodische und praktische Fähigkeiten für den Umgang mit komplexen Informationssystemen. Dabei liegt der Fokus auf den Kernbereichen Datenmanagement, Datenanalyse und Datenvisualisierung. Anhand echter Problemstellungen aus Industrie und Forschung lernen die Studierenden, den realen Prozess eines datengetriebenen Projekts abzubilden.

Neben vertieften Kenntnissen der IT-Technik werden auch die sogenannten weichen Fähigkeiten (Soft-Skills) vermittelt, die einen wichtigen Anteil bei der erfolgreichen Leitung großer IT-Projekte haben.

Modulgruppen

Im Masterstudium kann der Stundenplan flexibel gestaltet werden. Die Studierenden können ihre Vertiefungsgebiete aus einer breiten Fächervielfalt individuell wählen. 

Eine Übersicht aller Module des Masterstudiengangs Data Engineering finden sie hier


Pflichtmodule

  • DE-A Modul Datenanalyse
    Das Modul zeigt die Grenzen grundlegender Datenanalysemethoden auf und vermittelt weiterführende Methoden und Konzepte verschiedener Datenanalyse Paradigmen in den Bereichen überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, statistischer Datenanalyse,  sowie interaktiver Datenexploration.
  • DE-S Modul  Big Data Systeme
    Big Data Systeme beherrschen die Erfassung, Verarbeitung und Speicherung von Daten durch neuen Technologien für umfangreiche Daten (Volume), aus heterogenen Quellen (Variety), mit hoher Erfassungsfrequenz und schnellen Verarbeitungszeiten (Velocity).
  • DE-M Modul Datenmanagement
    Dieses Modul vermittelt Architekturen und Methoden zur verteilten, parallelen Verarbeitung von Daten als etablierte Konzepte zur Beherrschung von Big Data. Darüber hinaus werden grundlegende Inhalte zu Datenverwaltungsaufgaben wie denen der Datenerfassung, Datenaufbereitung, Datentransformation und Datenvalidierung vermittelt.
  • DE-V Modul Datenvisualisierung
    Das Modul definiert Aufgaben und Ziele im Bereich der Informationsviusalisierung und vermittelt Konzepte und Methoden der Visualisierung, wie beispielsweise grafische Primitive, visuelle Variablen, Dimensionen der Visualisierung und Präsentationsformen für Informationen.
  • DE-EG Modul Ethik und Gesellschaft
    Das Modul vermittelt ethische Fragen beispielsweise im Verhältnis Staat zu Bürger oder Unternehmen zu Bürger insbesondere unter dem Aspekt der modernen Datenverarbeitung. Ziel ist es durch Datennutzung hervorgerufene Konfliktsituationen in Wirtschaft und Gesellschaft ethisch bewerten zu können und solche Situationen präventiv zu vermeiden.
  • DE-RWM Modul Recht, Wirtschaft und Management
    Dieses Modul vermittelt juristische und wirtschaftliche Sachverhalte und Konzepte, die im Zusammenhang mit der Erstellung und dem Vertrieb von Softwareprodukten sowie bei der Gründung und dem Management von IT-Unternehmen relevant sind. Zentrale Inhalte sind Intellectual Property-Recht, Software-Vertragsrecht sowie Software-Lizenzrecht.
  • DE-L Modul Data Engineering Lab 
    Im Data Engineering Lab bearbeiten ein Team von Studierenden gemeinsam eine ausgewählte, forschungsbezogene Fragestellung zu Big Data Systemen aus einem Fachgebiet des Hasso-Plattner-Instituts. Die Fragestellung wird analysiert, für einen Teilbereich wird eine Lösung entworfen, diese konstruktiv umgesetzt sowie wissenschaftlich dokumentiert.

Vertiefungsgebiete

  • Data Analytics
  • Data Preparation
  • Data Security
  • Scalable Data Systems
  • Complex Data Systems

Soft-Skills

  • Kommunikation
  • Management und Leitung
  • Design Thinking Basic
  • Design Thinking Advanced

Masterarbeit

Leistungsumfang des Masterstudiums

Im Rahmen des Masterabschluss müssen 120 Leistungspunkte erbracht werden

  • 48 Leistungspunkte in der Modulgruppe Data Engineering
  • 2 Vertiefungsgebiete mit jeweils 3 Modulen á 6 Leistungspunkten:
    - Konzepte und Methoden
    - Techniken und Werkzeuge
    - Spezialisierung
  • 6 Leistungspunkte in Soft-Skills Modulen
  • 30 Leistungspunkte in der Masterarbeit

Informationen zur Bewerbung sowie aktuelle Studien- und Prüfungsordnungen finden Sie auf den Seiten zur Bewerbung für das Masterstudium.

Musterstudienplan: Master Data Engineering

Bewerbung

Alle Informationen zur Bewerbung sowie aktuelle Studien- und Prüfungsordnungen finden Sie auch auf den Seiten zur Bewerbung für das Masterstudium.