„Earth System Data Science & Remote Sensing“

Umweltprobleme nehmen in Zeiten des Klimawandels und der stetigen Transformation der Landoberfläche global zu. Erdbeobachtungstechnologien und Modellierungsverfahren erlauben es uns, die damit einhergehenden Veränderungen in Echtzeit zu beobachten und zu quantifizieren. Die anfallenden Datenmengen erfordern jedoch Analyseverfahren, die oft unter dem Begriff Big-Data-Methoden zusammengefasst werden. Allerdings bedeuten moderne Methoden der Datenerfassung und Analyse alleine noch kein tiefgehendes Prozessverständnis, um den Informationsgehalt der Daten in Handlungsoptionen für die Gesellschaft zu übersetzen. Der internationale, forschungsorientierte M.Sc.-Studiengang „Earth System Data Science & Remote Sensing“ (MSc ESDS&RS) hat sich daher das Ziel gesetzt, die Bereiche des fachlichen Grundlagenwissens, der Fernerkundung und der quantitative Methoden gleichberechtigt auszufüllen. Neben einer tiefgehende Methodenausbildung stellt eine von den Studierenden wählbare Spezialisierung in einem Bereich der Erdsystemwissenschaften für ein verbessertes Prozessverständnis das Kernstück dieses Studiengangs dar. Dadurch soll eine neue Generation von Erdsystemwissenschaftler:innen ausgebildet werden, die auf die Herausforderungen einer datenreichen Welt vorbereitet sind.

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Lehrplan des Masterstudiengangs „Earth System Data Science & Remote Sensing“

Das Studium ist in vier Teilbereiche unterteilt:

  • Basics: Um für unsere Studierenden mit ihren unterschiedlichen Bachelor-Abschlüssen eine gemeinsame Wissensbasis zu schaffen, enthält das erste Semester drei Angleichungsmodule. Davon belegen die Studierenden je zwei, die nach ihren Vorkenntnissen so ausgewählt werden, dass bestehende Lücken geschlossen werden. Die Angleichsmodule decken die drei Bereiche ‚Einführung in das System der Erde‘, ‚Einführung in die Datenwissenschaften‘ und ‚Einführung in die Umweltfernerkundung‘ ab.
  • Applications: In diesem Wahlbereich im Umfang von insgesamt 20 LP findet die fachliche Spezialisierung statt. Es können zahlreiche Module aus den benachbarten Studiengängen belegt werden und so ein Anwendungsschwerpunkt gesetzt werden.
  • Methods: In diesen Modulen findet eine tiefgehende Methodenausbildung in den Bereichen Datenwissenschaften und Fernerkundung statt. Unsere Lehrenden bringen hierbei ihre eigenen Forschungsschwerpunkte ein, sodass die Methoden forschungsnah und aktuell gelernt werden.
  • Soft skills: In diesem Teilbereich werden übergreifende Fähigkeiten vermittelt. Hierzu gehört das Datenmanagement sowie das wissenschaftliche Schreiben. Die Masterarbeit und ein berufs- und Forschungspraktikum verbinden die anderen Teilbereiche und ermöglichen eine weitere Proflbildung.

Zugangsvoraussetzungen

  • B.Sc.-Abschluss in einem geo-, natur-, umweltwissenschaftlichen oder Informatik/data science bezogenen Studiengang
  • mind. 35 LP aus den Bereichen Geographie, Erdsystem-, Geo-, Umwelt-, Biowissenschaften, Data Science, Umweltinformatik, Fernerkundung oder GIS
  • Vorkenntnisse in Statistik (mind. 5 LP)
  • Vorkenntnisse in einer Skripting-Sprache für wissenschaftliches Rechnen oder einer höheren Programmiersprache (z.B. Python, R, Julia, ...)
  • Englischkenntnisse auf Level B2

HINWEIS

Die Lehre wird in englischer Sprache durchgeführt.

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