Mannheim Master in Social Data Science

Der Mannheim Master of Social Data Science (MMSDS) ist ein bundes­weit einzigartiger, fächer­übergreifender Master­studien­gang. In Veranstaltungen aus den Fach­bereichen Soziologie, Politik­wissenschaft, Wirtschafts­informatik und Mathematik beschäftigen sich Studierende mit Fragestellungen speziell aus dem sozial­wissenschaft­lichen Bereich. In diesem Master­programm können Sie außerdem Methodenkurse aus dem Mannheim Master in Data Science belegen.

Studierende lernen, mit den entsprechenden Werkzeugen und Methoden Daten zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren, um sozial­wissenschaft­liche Fragestellungen zu beantworten. Das Master­studium umfasst fünf große Bereiche:

• Data Science Grundlagen (27 ECTS-Punkte)
• Data Science Methoden (27 ECTS-Punkte)
• Fortgeschrittene Data Science Methoden (18–23 ECTS-Punkte)
• Data Science Anwendung (18–23 ECTS-Punkte)
• Master­arbeit (30 ECTS-Punkte)

Der Studien­gang ist komplett englischsprachig.

Mit den zunehmenden Datenmengen sind Fach­leute im Bereich Data Science sehr gefragt. Social Data Science bietet dabei die Chance, neue Er­kenntnisse über menschliches Verhalten zu gewinnen und innovative Lösungen für soziale Probleme zu entwickeln. Es ermöglicht ein tieferes Verständnis für soziale Dynamiken und Trends, die positive Aus­wirkungen auf die Gesellschaft haben. Dies kann dazu beitragen, informierte politische Entscheidungen zu treffen, Ressourcen effektiver zu nutzen und an Lösungen relevanter gesellschaft­licher Probleme mitzuwirken. 

Durch die enge interdisziplinäre Zusammenarbeit der Fach­bereiche Wirtschafts­informatik, Soziologie, Politik­wissenschaft und Mathematik profitieren Sie vom erstklassigen Lehr­angebot verschiedener Abteilungen. Sie können aus einem breiten Kursangebot wählen und sich so auf selbst gewählte Schwerpunkte spezialisieren.

Der Master­studien­gang Data Science ist mit etwa 55 Studierenden ein kleiner Studien­gang und bietet somit ein sehr gutes Betreuungs­verhältnis. Ein motiviertes, interdisziplinäres Team aus Professor*innen kümmert sich gerne persönlich um Ihre fach­lichen Fragen.  

Die Universität Mannheim ist international ausgerichtet. Die über 450 Partnerschaften zu Universitäten im Ausland prägen auch das Leben auf dem Campus und ermöglichen den Studierenden einen Auslands­aufenthalt.

Der MMSDS fördert analytisches Denken, um komplexe soziale Fragestellungen zu verstehen und daten­basierte Lösungen zu entwickeln. Da die Daten­wissenschaft ständig im Wandel ist, fördert das Studium im Bereich Social Data Science zudem die Fähigkeit zum lebens­langen Lernen. Absolvent*innen sind bestens ausgerüstet, um sich zukünftig den verändernden Anforderungen in Wirtschaft und Gesellschaft anzupassen.

Data Scientist ist einer der gefragtesten Berufe unserer Zeit. Unter­nehmen, Regierungen und gemeinnützige Organisationen suchen verstärkt nach Expert*innen, die in der Lage sind, soziale Daten zu analysieren und zu interpretieren. Absolvent*innen des Studien­gangs Mannheim Master in Social Data Science erwarten daher exzellente Berufsaussichten und Einstiegs­möglichkeiten in verschiedenen Bereichen sowie in Forschungs­projekten.

Als Data Scientist können Sie in nationalen und internationalen Unter­nehmen oder auch im öffentlichen Dienst arbeiten – überall dort, wo große Datenmengen verarbeitet werden, zum Beispiel in den Bereichen Marketing, Produktion oder Logistik. Nach dem Master­abschluss ist natürlich auch eine wissenschaft­liche Laufbahn möglich.

Die Fakultät für Sozial­wissenschaften plant die Einrichtung eines Social Data Science Tracks im Center for Doctoral Studies in Social and Behavioral Sciences in der Graduiertenschule der Universität Mannheim. Absolvent*innen des Studien­gangs haben dort die Möglichkeit, eine wissenschaft­liche Karriere an einer der besten sozial­wissenschaft­lichen Promotions­programme in Deutschland zu verfolgen.

Studierende des Master­programms Mannheim Master in Social Data Science (M.Sc.) sollten

• ein grundlegendes Interesse an sozial­wissenschaft­lichen Themen und Fragestellungen mitbringen, da Social Data Science darauf abzielt, Datenanalysen und -modelle zur Lösung sozialer Probleme und zur Unter­suchung menschlichen Verhaltens zu verwenden.
• grundlegende Kenntnisse in Statistik mitbringen, um Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren.
• Kenntnisse in Wahrscheinlichkeits­rechnung, inferenzieller Statistik und Regression haben.
• Programmiersprachen wie Python oder R beherrschen, da diese oft in der Datenanalyse verwendet werden.
• wissenschaft­liche Forschungs­methoden anwenden können, um soziale Phänomene zu unter­suchen. Dies umfasst das Entwerfen von Studien, das Sammeln von Daten und das Interpretieren von Ergebnissen.

Weitere notwendige Kenntnisse, insbesondere in den Bereich fortgeschrittene Statistik und Maschinelles Lernen sowie Ethik und Datenschutz werden im Studium vermittelt.

Modulkatalog
Der Modulkatalog  bietet einen Über­blick über Lehr­veranstaltungen und Lerninhalte.

Essay
Zusätzlich zu Ihren Bewerbungs­unter­lagen reichen Sie bitte ein Essay in englischer Sprache ein (5.000 bis 10.000 Wörter) mit fach­lichem Bezug zu Data Science, Sozial­wissenschaften, Politik­wissenschaften oder Wirtschafts­wissenschaften. Der Text muss den allgemeingültigen Regeln für wissenschaft­liches Schreiben entsprechen.