Soziologie und Empirische Sozialforschung mit Schwerpunkt Computational Social Science
Standort
Kaiserslautern
Abschluss
Master of Arts
Fachbereich
Sozialwissenschaften
Regelstudienzeit
4 Semester
Vorlesungssprache
Deutsch
Zeitaufwand
Vollzeit
Studienart
Präsenzstudium
Studienbeginn
Wintersemester
Leistungspunkte
120 ECTS
Zulassungsbeschränkt
nein
Eignungsprüfung benötigt
nein
Bewerbungszeitraum
Termine
Inhalt

Der Masterstudiengang verbindet Soziologie und quantitative empirische Sozialforschung mit modernen Verfahren zur Datenerhebung und -analyse wie Machine Learning, Data Mining oder Web Crawling. Der Studiengang richtet sich an Personen mit einem Bachelor-Abschluss der Soziologie oder anderer sozialwissenschaftlicher Fächer mit Interesse an der Erschließung und Analyse digitaler Datenquellen. Er bereitet die Studierenden auf eine Karriere in der Wissenschaft oder in neuen und schnell wachsenden Berufsfeldern wie Data Science, Data Analytics oder Data Engineering vor.

Besonderheiten des Studiengangs
• Verknüpfung von Soziologie und quantitativer empirischer Sozialforschung mit Informatik.
• Erster soziologischer Master-Studiengang in Deutschland mit Schwerpunkt Computational Social Science.
• Starke Forschungsorientierung durch ein 2-semestriges Forschungspraktikum.
• Möglichkeit zur individuellen Profilbildung durch Wahlpflichtveranstaltungen aus u.a. Psychologie, Wirtschaftswissenschaften und Informatik.
• Kleine Gruppen (max. 15 Studierende pro Jahrgang) und ideales Betreuungsverhältnis.

Aufbau

Der Masterstudiengang verbindet Soziologie und quantitative empirische Sozialforschung mit modernen Verfahren zur Datenerhebung und -analyse wie Machine Learning, Data Mining oder Web Crawling. Er bietet eine starke Forschungsorientierung durch ein zweisemestriges Forschungsseminar und die Möglichkeit der individuellen Profilbildung durch Wahlpflichtveranstaltungen aus u.a. Psychologie, Wirtschaftswissenschaften und Informatik.

Gute Englisch-Kenntnisse werden dringend empfohlen.

Der Studiengang bereitet die Studierenden auf eine Karriere in der Wissenschaft oder in neuen und schnell wachsenden Berufsfeldern wie Data Science, Data Analytics oder Data Engineering vor.

Studiengangsdokumente
Prüfungsordnung
Besuchen
Studienverlaufsplan
Besuchen
Modulhandbuch
Besuchen
StudierendenServiceCenter
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Das StudierendenServiceCenter bietet ein umfassendes Beratungs- und Informationsangebot rund ums Studium an der RPTU.