Master Statistik und Data Science

Im Masterstudium Statistik und Data Science werden Sie mit wichtigen Modellen und Methoden der Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, Finanz- und Versicherungsmathematik vertraut gemacht und lernen relevante Aspekte der Informatik in Bezug auf Data Science kennen. Als wissenschaftliche Disziplin kommen Statistik und Data Science in sehr unterschiedlichen Bereichen zum Einsatz und werden zunehmend als Schlüsseltechnologien betrachtet. Das Studium führt Sie an aktuelle Forschung in diesen Gebieten heran und soll Sie zu selbständiger wissenschaftlicher Arbeit befähigen.

"I keep saying that the sexy job in the next 10 years will be statisticians, and I'm not kidding.”
Hal Varian, chief economist at Google, 2009.

Statistik als wissenschaftliche Disziplin beschäftigt sich mit Methoden, wie man aus experimentellen oder empirischen Daten Rückschlüsse zieht und dabei Unsicherheiten bei Schätzungen und Prognosen präzise quantifiziert. Die Methoden und Modelle der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik werden als mathematische Theorien präzise formuliert, damit ihre Eigenschaften studiert und ihre Validität unabhängig von der spezifischen Anwendung begründet werden kann.

Auch die Datenerhebung und -modellierung ist ein wichtiger Aspekt. Die zunehmende Digitalisierung und das Aufkommen enorm umfangreicher und heterogener Datenmengen hat in diesem Bereich zu neuen Herausforderungen geführt. Die im Zusammenhang damit entwickelten Methoden und Verfahren werden oft als Data Science bezeichnet.

Im Masterstudium Statistik und Data Science werden einerseits die wichtigsten Modelle und Konzepte der mathematischen Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Finanz- und Versicherungsmathematik eingeführt. Andererseits werden die Studierenden aber auch mit wichtigen Methoden der Informatik vertraut gemacht, die notwendig sind um grosse Datenmengen zu erfassen und zu analysieren. Die Studierenden werden zu selbständiger wissenschaftlicher Arbeit angeleitet. Gegen Ende des Studiums wird eine Masterarbeit verfasst und präsentiert.

Vorraussetzung für das Masterstudium Statistik und Data Science ist normalerweise ein dreijähriges Bachelorstudium in Mathematik. Der Studiengang steht unter gewissen Voraussetzungen aber auch Personen offen mit einem Bachelor- oder gleichwertigen Hochschulabschluss anderer Fachrichtungen bzw. Hochschulen.

An das Masterstudium Statistik und Data Science kann sich bei sehr guten Leistungen ein Doktorat anschliessen.

Master in Statistics and Data Science
©IMSV
Basisinformationen
Abschluss: Master of Science in Statistics and Data Science, University of Bern
Umfang: 90 ECTS
Angebot:
  • Mono 90 ECTS

 

Angebot für andere Studiengänge:

  • Minor 30 ECTS
Studiendauer: 3 Semester
Unterrichtssprache: Englisch
Studienbeginn: Herbst- oder Frühjahrssemester

Der Schwerpunkt des Studiums liegt auf wichtigen Modellen und Methoden der Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, Finanz- und Versicherungsmathematik. Die Studierenden erhalten Einblick in die wichtigsten Methoden der Informatik, die für Data Science relevant sind. Es können zusätzlich Kurse aus dem Programm des Master Mathematik besucht werden. Die Studierenden beschäftigen sich mit aktueller Forschung auf den erwähnten Gebieten und werden zu selbständiger wissenschaftlicher Arbeit (Masterarbeit) angeleitet.

Das Institut für mathematische Statistik und Versicherungslehre bietet Studierenden mit sehr guten Leistungen Teilzeitanstellungen als Hilfsassistentin bzw. Hilfsassistent zur Mitarbeit bei Lehrveranstaltungen in Bachelorstudiengängen und statistischen Beratungen an.

Das Masterstudium in Statistik und Data Science (Monofach) hat einen Umfang von 90 ECTS-Punkten. Es setzt sich zusammen aus einem Mastermodul zu 60 ECTS-Punkten und einer Masterarbeit zu 30 ECTS-Punkten. Die Regelstudienzeit des Masterstudiums beträgt für Vollzeitstudierende 3 Semester.

Die Lehrveranstaltungen des Masterprogramms in Statistik und Data Science werden in der Regel in englischer Sprache angeboten.

Sem. Master Statistik und Data Science (Major, 90 ECTS) gemäss Studienplan vom 13. Dezember 2018
7 Lehrveranstaltungen aus dem Angebot des Master-Programms aus den Gebieten Statistik (ST), Wahrscheinlichkeitstheorie (WT), Finanz- und Versicherungsmathematik (FV), Mathematik (MA) und Informatik (IN) im Umfang von 60 ECTS-Punkten; darunter mindestens ein Seminar. Im Mastermodul Statistik müssen mindestens 20 ECTS-Punkte und in zwei weiteren Gebieten müssen mindestens 10 ECTS-Punkte erworben werden.
8 Master-Arbeit, 30 ECTS
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Für die Betreuung einer Masterarbeit stehen alle hauptamtlichen Dozierenden des Departements Mathematik und Statistik zur Verfügung. Es besteht kein Anspruch auf Betreuung durch eine bestimmte Person.

Studierende, welche eine Masterarbeit mit externer Betreuung erarbeiten möchten, müssen dies bei der Studienleitung beantragen. Diese benennt in der Regel eine Kobetreuerin oder einen Kobetreuer aus dem Departement.

Fachliche Termine

Die mündlichen sowie schriftlichen Prüfungen finden in der Regel zu Beginn des darauffolgendes Semesters statt. Die Fristen für die Prüfungsanmeldungen finden Sie auf der KSL-Seite der entsprechenden Veranstaltung. Bis ungefähr zwei Wochen vor dem Prüfungstermin gibt es die Möglichkeit, sich von Prüfungen wieder abzumelden.

Ausserterminliche Prüfungen für Mobilitätsstudierende finden normalerweise in der letzten Semesterwoche statt. Bitte fragen Sie direkt beim zuständigen Dozierenden nach.

Individuelle Studienvoraussetzungen

Die folgenden Studienausweise berechtigen zur Zulassung zum Mono Statistik und Data Science:

a) Bachelorabschluss einer schweizerischen universitären Hochschule in einer der beiden Studienrichtungen Mathematik oder Informatik, mit genügendem Anteil aus dem Bereich der Stochastik,
b)

Bachelorabschluss einer schweizerischen universitären Hochschule in einer anderen Studienrichtung mit mindestens 60 ECTS-Punkten in einer der beiden Studienrichtungen Mathematik oder Informatik mit genügendem Anteil aus dem Bereich der Stochastik, sofern mit dem Erbringen von Zusatzleistungen von maximal 60 ECTS-Punkten die nötigen Voraussetzungen für den erfolgreichen Abschluss des Masterstudiums erworben werden können,

c) Bachelorabschluss einer anerkannten ausländischen Universität mit äquivalenten Qualifikationen mit genügendem Anteil aus dem Bereich der Stochastik, sofern mit dem Erbringen von Zusatzleistungen von maximal 60 ECTS-Punkten die nötigen Voraussetzungen für den erfolgreichen Abschluss des Masterstudiums erworben werden können.

Bitte konsultieren Sie die Studienvoraussetzungen für den Minor im Studienplan.

Der für die Einstufung massgebende Studienabschluss darf nicht älter als zehn Jahre sein.

Schweizer Bachelorabschlüsse/-programme

der Universität Bern

welche ohne Einstufung zum Eintritt berechtigen:

  • Bachelor of Science in Mathematics

 
Für weitere Fragen zur Bewerbung und Zulassung kontaktieren Sie die Abteilung Zulassung, Immatrikulation und Beratung.

Bisherige UniBE Studierende

Beantragen Sie anlässlich der Erneuerung der Semestereinschreibung einen Studienprogrammwechsel auf den M Sc in Statistik und Data Science, Universität Bern.
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Für Fragen zur Bewerbung und Zulassung kontaktieren Sie die Abt. Zulassung, Immatrikulation und Beratung.

Sobald Sie alle fachspezifischen Abschlussformalitäten erfüllt haben, können Sie den Abschluss Ihres Studienprogramms im Dekanat beantragen. Eine Beschreibung zum Ablauf des Abschlussprozederes finden Sie hier.

Es besteht eine grosse Nachfrage nach ausgebildeten Statistikern, Data Scientists und Versicherungsmathematikern. Entsprechend gut sind die beruflichen Aussichten. Unsere Absolventen sind unter anderem tätig bei Versicherungen oder Banken, aber auch in der Medizin, in der Verwaltung, bei Transportunternehmen, oder in der Privatwirtschaft.

Nach Beendigung des Studiums (Master oder Doktorat) gibt es zudem mehrere Optionen zu weiteren Qualifikationen, wie zum Beispiel Aktuar SAV oder Pensionskassenexperte.