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

Pflichtmodule 

• HPI-DA-SYS: Data Systems Foundations
  Die Digitalisierung und zunehmende Vernetzung erzeugt neue Datenaufkommen, deren Charakteristika und Verarbeitung sich von bisherigen Daten unterscheiden. Diese wachsenden Datenmengen und die sich daraus ergebenden Möglichkeiten der Analyse erfordern neue Techniken und Methoden zu deren Erfassung, Transformation und Bearbeitung. Dieses Modul vermittelt Architekturen und Methoden zur verteilten, parallelen Verarbeitung von Daten und thematisiert die Herausforderungen, die sich an skalierbare, Daten verarbeitende Systeme stellen. So werden beispielsweise Systemarchitekturen zur Behandlung von Daten aus heterogenen Quellen (Variety), Daten mit hoher Erfassungsfrequenz und schnellen Verarbeitungszeiten (Velocity) und umfangreichen Daten (Volume) behandelt. Im Fokus der Betrachtung stehen dabei, neben einer Systematisierung der Systeme und ihrer Einsatzzwecke, charakteristische Systemeigenschaften, wie Architektur, verwendete Datenstrukturen, transaktionales Verhalten, Skalierbarkeit und Verteilung, Implementierungskonzepte sowie deren Einordnung in den Stand der Technik.
• HPI-DA-ANA:Data Analytics Foundations
  Dieses Modul vermittelt weiterführende Techniken und Konzepte mit Forschungsbezug in den Bereichen überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, multivariater Statistik sowie interaktiver Datenexploration, wie zum Beispiel
  Clustering, Klassifikation, Assoziationsregeln und weitere Machine Learning Methoden. Das Modul zeigt die Grenzen grundlegender Methoden zur Beherrschung großer und komplexer Daten auf und vermittelt neue Paradigmen, die
  mit der Größe und Komplexität der Daten skalieren. Das Modul vermittelt ein tief greifendes, formales Verständnis verschiedener Paradigmen der Datenanalyse und vertieft das praktische Verständnis der Methoden vorlesungsbegleitend durch empirischen Vergleich in Übungen.
• HPI-DA-LAB:Data Engineering Lab
  Im Data Engineering Lab bearbeiten die Studierenden gemeinsam in einer Gruppe eine ausgewählte, forschungsbezogene Frage, die den Einsatz oder die Untersuchung von realen Daten umfasst. Die Fragestellung wird analysiert, für einen Teilbereich wird eine Lösung entworfen, diese konstruktiv umgesetzt und wissenschaftlich dokumentiert. Die Lösungen werden stets auf ihre Stärken und Schwächen evaluiert. Die vergleichende Evaluierung mit anderen Algorithmen vertieft außerdem das praktische Verständnis dieser. Die Studierenden erlangen dadurch tiefe Einblicke in die aktuelle Forschungsarbeit in den Fachgebieten und beteiligen sich an der Entwicklung neuer Lösungen.
  Dieses Modul vertieft die wissenschaftliche Ausbildung der Studierenden. Die Data-Engineering-Lab-Tätigkeit findet arbeitsteilig in Projektgruppen von in der Regel jeweils mindestens drei und höchstens sechs Mitgliedern statt. Data
  Engineering Labs werden von Prüfungsberechtigten geleitet.
• HPI-DA-ERG: Ethik, Recht und Gesellschaft
  Dieses Modul bietet einen Überblick über ethische und rechtliche Fragen des Data Engineering und behandelt die Konsequenzen, die sich aus der Verknüpfung von Daten ergeben können. Gegenstand ist die Stellung des Menschen in der Gesellschaft insbesondere unter dem Aspekt der modernen Datenverarbeitung und damit verbundene relevante ethische Fragen beispielsweise im Verhältnis Staat zu Bürger oder Unternehmen zu Bürger und rechtliche Grundlagen wie das personenbezogene Datenschutzrecht oder das Urheberrecht. Ziel ist nicht nur, im internationalen Datenverkehr und in Zeiten von weltweit verfügbaren Dienstleistungen rechtliche Gefahren zu erkennen und rechtssicher handeln zu können, sondern durch Datennutzung hervorgerufene Konfliktsituationen in Wirtschaft und Gesellschaft ethisch bewerten zu können und solche Situationen präventiv zu vermeiden.

Vertiefungsgebiete

• DANA: Data Analytics
• DASY: Data Systems
• CODS: Complex Data Systems
• SYSE: Systems Engineering
• DAPP: Data Applications

Professional-Skills

• Technologie-Kommunikation und -Transfer
• Management und Leadership
• Design Thinking
• Entrepreneurship und Innovation

Masterarbeit

Die Beschreibung der einzelnen Module finden Sie im Modulkatalog.

Im Rahmen des Masterabschlusses müssen 120 Leistungspunkte erbracht werden

• 30 Leistungspunkte im Pflichtbereich
• 3 Vertiefungsgebiete mit jeweils 3 Modulen à 6 Leistungspunkten:
  - Konzepte und Methoden
  - Techniken und Werkzeuge
  - Spezialisierung
• 6 Leistungspunkte in Professional-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.