Welches Bachelor und Master für KI?

Hi Leute, ich verstehe die ganze Bachelor und Master sache nicht so ganz und was ich studieren soll. Am Ende will ich Alghoritmen entwickeln und forschen ähnlich wie bei der Transformer Architektur, Reinforcement learning etc. und vielleicht auch mal versuchen ein Startup in dem bereich aufzubauen da ich das normale Arbeiten irgendwie sehr langweilig und nicht wirklich herausfordernd finde.

Was wäre also das beste:

Wirtschaftsinformatik (Schwerpunkt Data Science) + Data Science Master

oder

Data Science + Data Science Master

oder habt ihr andere Vorschläge?

lernt man nicht im Data Science studiengang dasselbe wie im Master oder wie unterschieden sich diese Dinge was würdet ihr mir emfehlen zu tun und wieso?

Answer 1

[FXG36]

Meine Lessons Learned...

Ich habe einen ähnlichen Weg eingeschlagen und das sind meine Empfehlungen für dein Vorhaben.

1. Solider quantitativer Bachelor als Grundlage

Ich empfehle einen Uni-Bachelor in reiner Informatik (mit Inferenzstatistik/Maschinelles Lernen als Schwerpunkte) oder Mathematik (mit signifikantem Informatikanteil sowie Statistik und ML).

2.1 Vertiefungsmaster und Promotion für Grundlagenforschung

Im Master dann Vertiefung in Data Science, Intelligente Systeme, oder wieder Informatik/Mathematik mit hohem Bezug zu Inferenzstatistik und ML. Wenn du in Richtung RL und Entscheidungsprozesse/Optimierungsprobleme gehen willst, durchaus auch Kurse zu Operations Research, Spieltheorie, Komplexitätstheorie, Algorithmen und Datenstrukturen. Auch angewandte Informatik sowie Softwareentwicklung sollte man belegen, da sehr komplexe Systeme auch gute Architekturprinzipien erfordern.

Wenn du in die Forschung gehen willst, musst du danach noch einen PhD in einem einschlägigen Spezialgebiet machen, z.B. RL oder Transformer. Such die eine gute Uni und promoviere kumulativ, da du so schon in wichtigen Journalen und Konferenzen publizieren kannst!

2.2 Angewandter Master und Praxiserfahrungen für ein Gründungsvorhaben

Wenn du gründen willst, brauchst du nicht unbedingt einen PhD. Sammle aber definitiv Praxiserfahrungen in der Industrie und fokussiere dich auf anwendbare Hardskills, z.B. über einen praxisintegrierten Wirtschaftsinformatik-Master an einer HAW nach einem soliden Uni-Bachelor in oben genannten Fächern. Du musst bestehende Modelle anwenden und in Produkte gießen, aber auch das Business verstehen. Die Durchdringung der Domäne ist die halbe Miete, wenn du einen Value schaffen willst. Wenn du nach dem Studium nicht sofort eine objektiv-bahnbrechende Idee hast, geh erst 2-3 Jahre einschlägig arbeiten, praktiziere das Handwerk und sammle wertvolle Erfahrungen.

In beiden Fällen: Lerne fas Handwerk frühzeitig

Unabhängig davon, welchen Weg du einschlagen willst: Starte so früh wie möglich mit eigenen Projekten. Lerne insb. Python und wie man sauber und systematisch programmiert und Architekturen aufbaut. Arbeite dich in entsprechende Frameworks (z.B. PyTorch, scikit oder Stable Baselines3 für RL) ein und mache eigene Projekte. Lerne auch Grundlagen zur Datenhaltung (relationale DB, JSON, CSV pandas) und v.a. zum Preprocessing. Das ist oft der größte Anteil in Data Science Projekten. Alles steht und fällt mit den Daten und deiner Pipeline. Arbeite nicht im stillen Kämmerlein, such dir Fortgeschrittene, die dir auch Feedback geben oder nehme später an einschlägigen Wettbewerben teil, z.B. Hackathons.

Bei Rückfragen kannst du dich gerne melden.

Viel Erfolg!

Woher ich das weiß: Berufserfahrung – Ökonom (Dr.) + Informatiker (Master) + >10J Berufserfahrung

Answer 2

[TreuZuGott333]

Zum Master wird man erst zugelassen, wenn man den Bachelor bereits gemacht hat. Wirtschaftsinformatik hat nichts mit KI und Robotik zu tun. Ich würde an deiner Stelle den Bachelor in Informatik machen an der Uni und dann sich spezialisieren im Master auf KI. Sprich Data Science dann im Master. Aber es würde auch nichts dagegen sprechen, wenn du im Bachelor direkt Data Science nimmst, nur denke ich, würdest du mit Informatik Bachelor erstmal besser eine Arbeit finden können.

Comments

[user941234]

Okay danke für den Tipp 👍

Answer 3

[AlbertHnsl]

Bei Wirtschaftsinformatik hast du noch den Wirtschaftsaspekt, du wirst also auch Vorlesungen in BWL-Themen haben. Hingegen beim reinen DataScience Bachelor wirst du wahrscheinlich ein "reines" Informatikstudium haben. Beide Studiengänge haben dann halt aber Informatikthemen mit Fokus auf DataScience.

Im DataScience-Master lernt man natürlich nicht das Selbe wie im Bachelor. Dort wird das bereits gesammelte Wissen vertieft und weiter ausgebaut.

Machen kann man beides, du kannst dich halt entscheiden, ob du wirklich zu 100% in die DataScience reingehst, oder dir auch noch ein paar BWL-Themen anhörst. Gerade aber wenn du planst, eine eigene Firma aufzubauen, dann sind ein paar BWL-Vorlesungen vielleicht nicht unbedingt verkehrt

Answer 4

[segler1968]

Master: https://jemaro.ec-nantes.fr/ oder https://emecs.eit.uni-kl.de/. Meine jüngere Tochter hatte für beide die Zulassung und sich dann für den EMECS entschieden.

Aber: Dafür musst Du richtig gut sein! Gibt es beides als Vollstipendien.

Bachelor: nimm doch sowas wie https://www.uni-luebeck.de/studium/studiengaenge/robotik-und-autonome-systeme.html - und an einer kleinen Uni kommst Du eher unter die Besten.