Bachelor in Data Science und Knowledge Engineering
Maastricht University, Department of Data Science and Knowledge Engineering
Schlüsselinformation
Campus-Standort
Maastricht, Niederlande
Sprachen
Englisch
Studienformat
Auf dem Campus
Dauer
3 Jahre
Tempo
Vollzeit
Studiengebühren
EUR 2.060 / per year *
Bewerbungsschluss
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frühestes Startdatum
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* Die gesetzliche Gebühr für dieses Programm beträgt: 2.060 €. Die institutionelle Gebühr für dieses Programm beträgt: 10.000 €
Stipendien
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Einführung
Warum dieses Programm?
Wissen ist von zentraler Bedeutung für die moderne Gesellschaft. Intelligente Chips helfen Unternehmen dabei, Waren zu verfolgen und Vorräte und Bestände zu verwalten. Neue, hochtechnologische Kommunikationsgeräte, wie Mobiltelefone, Navigationsinstrumente und Digitalkameras, werden durch intelligente Software und medizinisches und biologisches Engineering erheblich verbessert, damit Ärzte schnell zu genauen Diagnosen kommen.
Als Student für Data Science und Knowledge Engineering werden Sie Methoden erlernen, um neue Herausforderungen in diesen wichtigen Bereichen anzugehen. Sie generieren neues Wissen, indem Sie wertvolle Informationen mithilfe von Mathematik und intelligenten Computertechniken sammeln und bestellen. Das Wissen, das Sie erwerben, kann wiederum verwendet werden, um Entscheidungen zu treffen oder Probleme effizient zu lösen.
Brücken bauen zwischen Theorie und Praxis
Im Gegensatz zu traditionelleren Programmen in Informatik und Mathematik verfolgt Knowledge Engineering einen gezielten, praktischen und angewandten Ansatz. Sie werden lernen, Brücken zwischen Theorie und Praxis zu schlagen, und Sie können Lösungen für Datenprobleme in einer Vielzahl von Umgebungen wie Logistik, Robotik und Medizin anwenden. Du benutzt Techniken von:
- Informatik, mit einem Schwerpunkt auf Software, Programmierung, Algorithmen und Logik
- Angewandte Mathematik, einschließlich der praktischen Anwendung wichtiger mathematischer Konzepte, Methoden und Techniken
- Künstliche Intelligenz, einschließlich Möglichkeiten, das verfügbare Wissen zu begründen, und eine Einführung in maschinelles Lernen und intelligente Suche
Projekt-zentriertes Lernen
Project-Centered Learning (PCL) ist eine innovative, anwendungszentrierte Lernmethode, die bei der DKE eingesetzt wird. Sie arbeiten an Projekten in kleinen Gruppen von 5-6 Studenten und wenden neu erworbenes Wissen auf offene Probleme an, die oft auf realen Situationen basieren. Die Aufgaben, an denen Sie arbeiten, werden möglicherweise von Unternehmen und Organisationen in den Bereichen Gesundheitswesen, IT und Logistik bereitgestellt. Sie könnten zum Beispiel gebeten werden, ein Programm zu entwickeln, das Flusswasserstände aufzeichnet und zeitgerechte Hochwasserwarnungen für eine lokale Regierung ausgibt. Sie könnten aber auch gebeten werden, den Verkehrsfluss auf wichtigen Autobahnen und Straßenkreuzungen zu studieren und effektive Wege zu ihrer Bewältigung zu finden.
Studiere in einem internationalen Umfeld
Der Arbeitsmarkt für Wissensingenieure ist ein internationaler, so dass die Chance besteht, dass Sie im Ausland oder in einem internationalen Unternehmen arbeiten. Dies bedeutet, dass Sie in der Lage sein müssen, mit Menschen aus vielen verschiedenen kulturellen Hintergründen zu arbeiten. Nur wenige Orte könnten dafür besser geeignet sein als Maastricht. Studenten und Mitarbeiter kommen aus ganz Europa und dem Rest der Welt, und Maastricht selbst ist ein internationaler Knotenpunkt zwischen den Niederlanden, Belgien und Deutschland. Zwei Drittel unserer Studenten kommen von außerhalb der Niederlande, und diese Vielfalt schafft eine starke internationale Atmosphäre.
Verbringen Sie das erste Semester Ihres dritten Auslandsjahres
Als Student für Data Science und Knowledge Engineering haben Sie die Möglichkeit, das erste Semester Ihres dritten Auslandsjahres zu verbringen. Studieren im Ausland ist in diesem Programm nicht obligatorisch. Die DKE hat Austauschpartner in Australien, Dänemark, Kanada, China, Hongkong, Island, Italien, Singapur, den USA und der Schweiz.
MaRBLe ehrt das Programm
Mit dem Maastricht Research-Based Learning-Programm, kurz MaRBLe, bieten wir talentierten Bachelorstudenten im dritten Studienjahr die Möglichkeit, ein eigenes Forschungsprojekt durchzuführen. Sie werden von erfahrenen akademischen Mitarbeitern geleitet, die Ihnen helfen werden, Ihre kritischen Denk- und Forschungsfähigkeiten weiterzuentwickeln. Dies wird Ihnen helfen, sich auf eine Karriere in wissenschaftlichen Forschungs- oder Forschungspositionen vorzubereiten.
Lehrplan
Erstes Jahr
- Einführung in Data Science und Knowledge Engineering KEN1110
- Einführung in die Informatik 1 KEN1120
- Diskrete Mathematik KEN1130
- Computational und Kognitive Neurowissenschaft KEN1210
- Einführung in die Informatik 2 KEN1220
- Lineare Algebra KEN1410
- Projekt 1-1 KEN1300
- Kalkül KEN1440
- Datenstrukturen und Algorithmen KEN1420
- IKT und Wissensmanagement KEN1430
- Numerische Mathematik KEN1540
- Softwareentwicklung KEN1520
- Logik KEN1530
- Projekt 1-2 KEN1600
Zweites Jahr
- Datenbanken KEN2110
- Philosophie
- Wahrscheinlichkeit und Statistik KEN2130
- Reasoning Techniken KEN2230
- Maschinelles Lernen KEN2240
- Graphentheorie KEN2220
- Projekt 2-1 KEN2300
- DKE-Ehrungsprogramm - MaRBLe 2.0 (2-1) KEN2320
- Mathematische Modellierung KEN2430
- Mensch-Computer-Interaktion und affektives Rechnen KEN2410
- Theoretische Informatik KEN2420
- Lineare Programmierung KEN2520
- Mathematische Simulation KEN2530
- Soziale Medien KEN2540
- Computersicherheit KEN2560
- DKE-Ehrungsprogramm - MaRBLe 2.0 (2-2) KEN2620
- Projekt 2-2 KEN2600
- Textauffangsysteme KEN2550
Drittes Jahr
- Projekt 3-1 KEN3300
- Datenanalyse KEN3450
- Operations Research Fallstudien KEN3410
- Intelligente Systeme KEN3430
- Bachelorarbeit KEN3500
- DKE-Ehrenprogramm - KE @ Work (3-1) KEN3310
- DKE-Ehrenprogramm - MaRBLe 2.0 (3-1) KEN3320
- Studieren im Ausland KEN3600
Wahlfächer
- Semantisches Web KEN3140
- Spieltheorie KEN3130
- Prolog KEN3234
- Robotik und eingebettete Systeme KEN3236
- Software- und Systemüberprüfung KEN3150
- Logik für künstliche Intelligenz KEN3231
- Parallelprogrammierung KEN3235
- Einführung in die Bioinformatik KEN3440
- Sichere Webanwendungen KEN3237
- Studieren im Ausland KEN3600
Zulassungsvoraussetzungen
Die Zulassungsvoraussetzungen für den Bachelor-Studiengang Data Science und Knowledge Engineering sind abhängig von Ihren Vorkenntnissen. Bitte überprüfen Sie unten, welche Anforderungen für Sie gelten. Ein Matching-Verfahren ist eine Pflichtvoraussetzung für alle Bewerber.
Studieninteressierte mit niederländischem Diplom
Sie sind direkt zulässig, wenn Sie eines der folgenden Diplome besitzen:
- vwo Diplom mit Mathematik B
- eine relevante HBO 'Propeuseuse' oder Bachelor-Abschluss
Studieninteressierte mit einem nicht-niederländischen Diplom
Sie sind direkt zulässig, wenn Sie eines der folgenden Diplome besitzen:
- Belgische Diplome: ASO mit Mathematik mindestens 4 Stunden pro Woche in den letzten 2 Jahren. KSO, TSO oder BSO (BSO nur wenn Sie das siebte Jahr absolviert haben) werden einzeln bewertet.
- Deutsche Diplome: Ein Zeugnis der Allgemeinen Hochschulreife; oder ein gleichwertiges voruniversitäres Abitur mit Grundkurs Mathematics
- Andere Länder: Ein vor dem Abitur erworbenes Abiturzeugnis, das dem niederländischen vwo-Diplom entspricht, mit einer ausreichenden höheren Mathematikausbildung.
Studieninteressierte mit einem nicht äquivalenten nicht-niederländischen Diplom
Wenn Sie ein nicht-niederländisches Diplom haben, das nicht dem holländischen vwo-Diplom entspricht, haben Sie möglicherweise Anspruch auf das Foundation-Programm. Das Foundation-Programm ist ein einjähriges Vollzeitstudium. Es besteht aus Englisch-Sprachtraining, Inhaltskursen, akademischem Training und kulturellen und sozialen Veranstaltungen, die Ihnen helfen werden, sich nahtlos in Ihr neues Leben in den Niederlanden zu integrieren und Ihre Wahl zu treffen.
Studieninteressierte, die die Anforderungen nicht erfüllen
Wenn Sie nicht über das erforderliche Diplom verfügen oder die zusätzlichen Anforderungen nicht erfüllen, können Sie sich noch qualifizieren, indem Sie die Aufnahmeprüfung oder das Kolloquium doctum bestehen.
Wenn Sie den Aufnahmetest oder das Kolloquium doctum bestehen und den geforderten Sprachnachweis vorlegen, qualifizieren Sie sich für die Aufnahme in das entsprechende Bachelor-Programm.
Wann haben Sie Anspruch auf eine Aufnahmeprüfung?
- Sie haben ein vwo-Diplom oder ein gleichwertiges Diplom, erfüllen aber nicht unsere mathematischen Anforderungen
Wann haben Sie Anspruch auf ein Kolloquium doctum?
- Sie haben eine propädeutische Aussage über eine nicht-wissenschaftsorientierte hbo Ausbildung, und Sie sind 18 Jahre oder älter
- Sie haben kein Vwo-Diplom oder eine hbo / propädeutische Aussage, und Sie sind 21 Jahre oder älter
Die Bewerbungsfrist für das Kolloquium doctum und die Aufnahmeprüfung endet am 27. Juni 2018, die Prüfung findet am Freitag, den 29. Juni 2018 (10.00-12.00 Uhr) statt.
Bitte beachten Sie, dass Sie für die Teilnahme an diesen Prüfungen vor Ort sein müssen. Aufgrund der Ergebnisse dieser Prüfung entscheidet der Prüfungsausschuss, ob Sie für den Bachelorstudiengang Data Science und Knowledge Engineering zugelassen sind. Wenn Sie Fragen zum Kolloquium Doctum oder zur Aufnahmeprüfung haben, wenden Sie sich bitte an die Studienkommission des Studiengangs unter [email protected].
Sprachanforderungen Englisch
Dieser Bachelor wird in Englisch unterrichtet. Sie müssen daher über gründliche aktive und passive Englischkenntnisse verfügen. Wenn Sie eines der folgenden Kriterien erfüllen, sind keine zusätzlichen Nachweise für ausreichende Englischkenntnisse erforderlich:
- Sie sind ein englischer Muttersprachler
- Sie haben Ihre Sekundarschulbildung in einem EU / EWR-Land abgeschlossen
- Sie haben ein International Baccalaureate (IB) Diplom erworben
Die erforderlichen Punkte sind:
- IELTS-Test: Mindestpunktzahl insgesamt 6
- TOEFL-Test: Gesamtpunktzahl auf Papierbasis 550
- TOEFL-Test: insgesamt, internetbasierte Mindestpunktzahl 80
- TOEFL-Test: insgesamt, computerbasierte Mindestpunktzahl 213
Wenn Sie eines dieser Kriterien nicht erfüllen, müssen Sie ausreichende Kenntnisse der englischen Sprache nachweisen, entweder durch einen IELTS- oder einen TOEFL-Test. Sie müssen sich für einen dieser Tests selbst vorbereiten und registrieren.
Planen Sie Ihren Test rechtzeitig. Es kann einige Zeit dauern, bis Sie die Ergebnisse erhalten.
Ausbildungskosten
- Die gesetzliche Gebühr für dieses Programm beträgt: 2.060 €
- Die institutionelle Gebühr für dieses Programm beträgt: 10.000 €
- Die gesetzliche Teilzeitgebühr für dieses Programm ist: Nicht anwendbar
- Die institutionelle Teilzeitgebühr für dieses Programm ist: Nicht anwendbar
Admissions
Lehrplan
Brücken bauen zwischen Theorie und Praxis
Im Gegensatz zu eher traditionellen Studiengängen in Informatik und Mathematik verfolgt Knowledge Engineering einen zielgerichteten, praxisnahen und anwendungsorientierten Ansatz. Sie lernen, Brücken zwischen Theorie und Praxis zu schlagen und können Datenprobleme in einem breiten Umfeld wie Logistik, Robotik und Medizin lösen. Sie verwenden Techniken von:
- Informatik mit den Schwerpunkten Software, Programmierung, Algorithmen und Logik
- Angewandte Mathematik, einschließlich der praktischen Anwendung wichtiger mathematischer Konzepte, Methoden und Techniken
- Künstliche Intelligenz, einschließlich Möglichkeiten, das verfügbare Wissen zu begründen, und eine Einführung in maschinelles Lernen und intelligente Suche
Projektzentriertes Lernen
Project-Centered Learning (PCL) ist eine innovative, anwendungszentrierte Lehrmethode der DKE. Sie bearbeiten Projekte in kleinen Gruppen von 5-6 Studenten und wenden neu erworbenes Wissen auf offene Probleme an, die oft auf realen Situationen basieren. Die Aufgaben, an denen Sie arbeiten, können von Unternehmen und Organisationen aus den Bereichen Gesundheitswesen, IT und Logistik bereitgestellt werden. Sie könnten beispielsweise aufgefordert werden, ein Programm zu entwickeln, das die Wasserstände von Flüssen aufzeichnet und rechtzeitig Hochwasserwarnungen für eine lokale Regierung ausgibt. Möglicherweise werden Sie jedoch auch gebeten, den Verkehrsfluss an wichtigen Autobahnen und Straßenkreuzungen zu untersuchen und effektive Wege zu finden, um diese zu bewältigen.
Ein Studium in einem internationalen Umfeld
Der Arbeitsmarkt für Wissensingenieure ist international, daher stehen die Chancen gut, dass Sie im Ausland oder in einem internationalen Unternehmen arbeiten. Das bedeutet, dass Sie in der Lage sein müssen, mit Menschen mit vielen unterschiedlichen kulturellen Hintergründen zusammenzuarbeiten. Kaum ein Ort könnte dafür besser gelegen sein als Maastricht. Studenten und Mitarbeiter kommen aus ganz Europa und dem Rest der Welt, und Maastricht selbst ist ein internationaler Knotenpunkt zwischen den Niederlanden, Belgien und Deutschland. Zwei Drittel unserer Studierenden kommen von außerhalb der Niederlande, und diese Vielfalt schafft eine starke internationale Atmosphäre.
Verbringe das erste Semester deines dritten Jahres im Ausland
Als Student der Data Science und Knowledge Engineering haben Sie die Möglichkeit, das erste Semester Ihres dritten Studienjahres im Ausland zu verbringen. Ein Auslandsstudium ist in diesem Programm nicht verpflichtend. DKE hat Austauschpartner in Australien, Dänemark, Kanada, China, Hongkong, Island, Italien, Singapur, den USA und der Schweiz. MaRBLe Honors Program
Mit dem Maastricht Research-Based Learning Programm, kurz MaRBLe, bieten wir talentierten Bachelorstudierenden im dritten Studienjahr die Möglichkeit, ein eigenes Forschungsprojekt durchzuführen. Sie werden von erfahrenen wissenschaftlichen Mitarbeitern angeleitet, die Sie dabei unterstützen, Ihr kritisches Denken und Ihre Forschungsfähigkeiten weiterzuentwickeln. Damit bereiten Sie sich auf eine Karriere in der wissenschaftlichen Forschung oder auf Forschungspositionen in der Wirtschaft vor.
Lehrplan
Erstes Jahr
- Einführung in Data Science und Knowledge Engineering KEN1110
- Einführung in die Informatik 1 KEN1120
- Diskrete Mathematik KEN1130
- Computational und Kognitive Neurowissenschaft KEN1210
- Einführung in die Informatik 2 KEN1220
- Lineare Algebra KEN1410
- Projekt 1-1 KEN1300
- Kalkül KEN1440
- Datenstrukturen und Algorithmen KEN1420
- IKT und Wissensmanagement KEN1430
- Numerische Mathematik KEN1540
- Softwareentwicklung KEN1520
- Logik KEN1530
- Projekt 1-2 KEN1600
Zweites Jahr
- Datenbanken KEN2110
- Philosophie & Künstliche Intelligenz KEN2120
- Wahrscheinlichkeit und Statistik KEN2130
- Reasoning Techniken KEN2230
- Maschinelles Lernen KEN2240
- Graphentheorie KEN2220
- Projekt 2-1 KEN2300
- DKE-Ehrungsprogramm - MaRBLe 2.0 (2-1) KEN2320
- Mathematische Modellierung KEN2430
- Mensch-Computer-Interaktion und affektives Rechnen KEN2410
- Theoretische Informatik KEN2420
- Lineare Programmierung KEN2520
- Mathematische Simulation KEN2530
- Soziale Medien KEN2540
- Computersicherheit KEN2560
- DKE-Ehrungsprogramm - MaRBLe 2.0 (2-2) KEN2620
- Projekt 2-2 KEN2600
- Textauffangsysteme KEN2550
Drittes Jahr
- Projekt 3-1 KEN3300
- Datenanalyse KEN3450
- Operations Research Fallstudien KEN3410
- Intelligente Systeme KEN3430
- Bachelorarbeit KEN3500
- DKE-Ehrenprogramm - KE @ Work (3-1) KEN3310
- DKE-Ehrenprogramm - MaRBLe 2.0 (3-1) KEN3320
- Studieren im Ausland KEN3600
Wahlfächer
- Semantisches Web KEN3140
- Spieltheorie KEN3130
- Prolog KEN3234
- Robotik und eingebettete Systeme KEN3236
- Software- und Systemüberprüfung KEN3150
- Logik für künstliche Intelligenz KEN3231
- Parallelprogrammierung KEN3235
- Einführung in die Bioinformatik KEN3440
- Sichere Webanwendungen KEN3237
- Studieren im Ausland KEN3600
Galerie
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Über die Schule
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