Bachelor-Studiengang Statistik und Data Science (Prüfungsordnung von 2021)

Akademischer Grad: Bachelor of Science (B.Sc.)
Beginn: zum Wintersemester

Grundidee des Studiums

Im Bachelorstudiengang Statistik und Data Science lernen Studierende Methoden, um Daten korrekt zu erheben, zuverlässige Informationen aus Daten zu gewinnen und wissenschaftlich fundierte Schlüsse daraus zu ziehen. Aufbauend auf soliden mathematischen und informatischen Grundlagen erwerben sie vertiefte Methodenerkenntnisse in der Visualisierung und Exploration von Daten, der statistischen Inferenz und Modellierung sowie der Dimensionsreduktion und Prädiktion mittels maschineller Lernverfahren. Eine große Rolle spielt ferner die interdisziplinäre Kommunikation, inklusive der Fähigkeit, statistische Analysen für Projektpartnerinnen und – partner aus anderen Disziplinen, der Wirtschaft oder der öffentlichen Verwaltung verständlich aufzubereiten sowie inhaltliche Fragestellungen geeignet zu formalisieren.
Insbesondere das Nebenfach und die zu absolvierenden Praktika bereiten auf das interdisziplinäre Arbeiten mit Anwendern aus verschiedensten Bereichen vor.  Unter Nebenfächer zum Bachelor-Studiengang Statistik finden Sie die Liste der wählbaren Nebenfächer.

Studienverlauf

In den ersten Semestern werden die mathematischen Grundlagen gelegt, die zum Verständnis der statistischen Methoden nötig sind. Darüber hinaus werden erste Erfahrungen mit statistischer Software gemacht, in denen die statistische Vorgehensweise bei der Darstellung von Daten sowie in grundlegende Verfahren zur Analyse erlernt werden. Erste praktische Erfahrungen werden mit kleineren Projekten gesammelt. In den darauf folgenden Semestern werden die methodischen Grundlagen und das Programmieren mit statistischer Software weiter vertieft und erste Fachgebiete der Statistik und Data Science vorgestellt, bevor komplexere Methoden behandelt werden und weitere zentrale Fachgebiete zur Auswahl stehen. Die erworbenen Fähigkeiten werden dann in einem größeren Projekt in Kooperation mit Partnern des Instituts praktisch angewandt. Dabei stehen die kritische Diskussion über die Anwendung statistischer und maschineller (Lern-) Verfahren und die interdisziplinäre Kommunikation mit den Projektpartnern im Mittelpunkt.  Kooperation des Instituts für Statistik bestehen beispielsweise mit dem HelmholtzZentrum München - Deutsches Forschungszentrum für Umwelt und Gesundheit, dem Max-Plack-Institut für Psychiatrie, dem IFO-Institut für Wirtschaftsforschung, aber auch mit Banken, Versicherungen und Instituten der Umfrageforschung. Des weiteren arbeitet das Institut für Statistik im Rahmen des Statistischen Beratungslabors (StaBLab) mit Partnern aus vielen verschiedenen Fachbereichen zusammen. Das Institut unterstützt Studierende auch bei der Planung und Durchführung eines Auslandssemesters und fördert ihre internationale Orientierung. Gegen Ende des Studiums bietet ein Seminar Einblicke in fortgeschrittene statistische Methoden, maschinelle Lernverfahren und Teilgebiete der aktuellen Forschung. Das Studium schließt mit einer Bachelorarbeit ab, deren Thema sowohl der aktuellen universitären Forschung als auch einer Kooperation mit Forschungsinstitutionen oder der Wirtschaft entstammen kann.

Alle Regelungen im Detail finden Sie in der Prüfungs- und Studienordnung, die Sie auf dieser Seite herunter laden können. Für Neueinschreibungen gilt die Prüfungs- und Studienordnung aus dem Jahr 2021. Die querformatige Tabelle am Ende des Dokuments enthält den detaillierten Studienablauf mit Wahlmöglichkeiten und gibt die genauen Prüfungsmodalitäten an.

Überblick

Studienablauf_2021(28 KByte)

Modulhandbuch

Das Institut für Statistik fördert die internationale Mobilität im Rahmen des Erasmus- Programms und anderer LMU-spezifischer Austauschprogramme. Der typische Mobilitätskorridor ist das 5. Fachsemester. Erste Informationen und Ansprechpartner:innen für eine intensivere Beratung finden Sie unter https://www.statistik.uni-muenchen.de/studium/austausch/index.html. Es wird nachdrücklich empfohlen, sich bei der Planung eines Auslandsaufenthalts sehr frühzeitig mit den Koordinator:innen in Verbindung zu setzen, um eine optimale Passung der Studienleistungen abzustimmen.

Exemplarische Spezialisierungen im Wahlpflichtbereich 

Es sind insgesamt 12 ECTS-Punkte im Wahlpflichtbereich zu belegen (siehe oben). Mögliche Schwerpunkte:

• Schwerpunkt Computationale Statistik/ Data Science
• Algorithmen und Datenstrukturen für Data Science (im WiSe, 5. Semester, 6 ECTS)
• Einführung in Python (im SoSe, 6. Semester, 6 ECTS)
• Schwerpunkt Biostatistik
• Einführung in die Biometrie (im WiSe, 5. Semester, 6 ECTS)
• Spezielle Software in den Lebenswissenschaften (im SoSe, 6. Semester, 3 ECTS)
• ein weiteres Wahlpflichtfach im Umfang von 3 ECTS
• Schwerpunkt Wirtschafts- und Sozialstatistik
• Wirtschafts- und Sozialstatistik (im WiSe, 5. Semester, 6 ECTS)
• Spezielle Software in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften (im SoSe, 6. Semester, 3 ECTS)
• ein weiteres Wahlpflichtfach im Umfang von 3 ECTS

Hinweis: Diese beispielhaften Wege durch den Wahlpflichtbereich stellen weder eine explizite Empfehlung dar noch sind sie in irgendeiner Art und Weise verpflichtend. Prinzipiell können die 12 ECTS-Punkte im Wahlpflichtbereich beliebig mit Wahlpflichtfächern abgedeckt werden.

Allgemeine Schlüsselqualifikationen

Der Studiengang zielt darauf ab, zur eigenständigen wissenschaftlich fundierten Datenanalyse zu befähigen. Wesentliche Grundbausteine dafür sind neben der Entwicklung theoretisch-analytischer Fähigkeiten und der mathematisch-formalen Ausbildung insbesondere auch die praktische und interdisziplinäre Orientierung mit ausgeprägter Kooperationsfähigkeit. Hierbei werden auch Kenntnisse zu den statistischen Softwareprogrammen erlernt. Damit können Absolventinnen und Absolventen sich im späteren Berufsleben neue statistische und maschinelle (Lern-) Verfahren aneignen und diese anwenden, darüber hinaus aber auch Verfahren neu entwickeln und an gegebene Problemstellungen anpassen. Aus diesem Grund bietet der Studiengang eine forschungsorientierte Ausbildung mit umfangreicher Projektarbeit im Anfängerpraktikum und später im statistischen Praktikum. In der Projektarbeit werden die so genannten "soft skills" gefördert, da die intensive Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern anderer Ausrichtung oder Anwendern soziale Kompetenz reifen lässt und die kommunikativen Fähigkeiten entwickelt. Die mit der Projektarbeit verbundene Aufbereitung der Problemstellungen und die schriftliche wie auch mündliche Präsentation bereiten auf die konkrete, oft interdisziplinäre Tätigkeit im späteren Beruf vor. Mit der forschungsorientierten Ausbildung wird auch insbesondere auf eine spätere Tätigkeit im Forschungsumfeld vorbereitet.

Beschäftigungsfelder

Unsere Absolventen finden problemlos eine Tätigkeit in verschiedenen Bereichen, in denen Datenanalyse unverzichtbar ist:

• Banken und Versicherungen
• Pharmazeutische Industrie, Biometrische Forschungsinstitute
• Meinungsforschungsinstitute und Wirtschaftsforschungsinstitute
• Unternehmungsberatungen
• Forschungsinstitutionen, inklusive Universitäten.

In der Industrie sind Statistiker meist in Forschungsabteilungen tätig, wo sie - gerade in Banken, Versicherungen und Unternehmensberatungen - zunehmend Wirtschafts- wissenschaftler und Mathematiker ersetzen. Die regelmäßigen Nachfragen nach Absolventen und die Kontakte zu früheren Absolventen zeigen, dass der Bedarf nach wie vor sehr hoch ist.