Qualifikationsziele des Masterstudiengangs Survey Statistics and Data Analysis

Kompetenzorientierte Lehre steht im Zuge des Bologna-Prozesses immer st?rker im Mittelpunkt. Dies brachte auch die Formulierung von Qualifikationszielen mit. Qualifikationsziele sollen dabei darüber eine Aussage treffen, welche Kompetenzen man sich mit dem Abschluss eines Studiengangs angeeignet hat. Die genannten Kompetenzen gehen auf den Qualifikationsrahmen für deutsche Hochschulabschlüsse (HQR) zurück. Das Masterstudium Survey Statistics and Data Analysis führt zu einem berufs- und forschungsqualifizierenden Abschluss an einer wissenschaftlichen Hochschule.

Mit Abschluss des Masterstudiengangs wird auch die Grundlage für nachfolgende wissenschaftliche Qualifikationen, zum Beispiel die Promotion, gelegt.
 

Wissenschaftliche Bef?higung

Von John W. Tukey, einem der berühmtesten Statistiker des 20. Jahrhunderts ist das Zitat überliefert: "The best thing about being a statistician is that you get to play in everyone's backyard." Die fundierte Ausbildung in angewandter Statistik und quantitativen Methoden bef?higt Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiengangs Survey Statistics and Data Analysis nicht nur in Statistik, sondern auch in Substanzwissenschaften Fu? zu fassen, in denen statistische Verfahren zum Einsatz kommen.

• Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiengangs Survey Statistics and Data Analysis sind nach Besuch der fachwissenschaftlichen Module (z.B. Statistical Machine Learning oder Einführung in die Bayes-Statistik) in der Lage, vertieft analytisch zu denken und implizite und explizite Annahmen souver?n zu formulieren, die in der Beschreibung von empirischen Ph?nomenen den eingesetzten Modellen zugrunde liegen.
• Durch selbst?ndige Forschungsprojekte im Masterstudium und deren Darlegung in Hausarbeiten und Vortragspostern in den Prüfungsleistungen verschiedener Pflicht- und Wahlpflichtmodule wie ?Statistische Analyse Unvollst?ndiger Daten“ oder ?Small-Area-Sch?tzverfahren“ werden Absolventinnen und Absolventen auf das Verfassen wissenschaftlicher Artikel und die Erstellung von Konferenzpostern vorbereitet und sind in der Lage, einen kritischen Diskurs unter Einbeziehung eigener Erkenntnisse und unter Berücksichtigung allgemein anerkannter Grunds?tze guter wissenschaftlicher Praxis zu führen.
• Die Absolventinnen und Absolventen kennen den aktuellen Forschungsstand im Fachgebiet Statistik und sind in der Lage, diesen im Rahmen eigenst?ndiger Forschung anzuwenden und weiterzuentwickeln. Grundlage für diese F?higkeiten sind neben den regul?ren Methoden-Modulen auch regelm??ig in Bamberg stattfindende und für den Master anrechenbare Workshops. Des Weiteren wird das Curriculum erg?nzt durch anwendungsnahe Module, wo ebenfalls aktuelle Themen der statistischen Forschung eine wichtige Rolle spielen.
• Absolventinnen und Absolventen haben mit ihrer Abschlussarbeit den Nachweis erbracht, dass sie in der Lage sind, eigenst?ndige Forschung zu planen und wissenschaftlichen Ansprüchen entsprechend umzusetzen, beispielsweise zu einem selbst?ndig gew?hlten Thema oder im Rahmen einer externen Kooperation aus dem Bereich der Wissenschaft oder Industrie. Mit dem zugeh?rigen Kolloquium haben sie gezeigt, dass sie ihre Forschung im Rahmen eines Vortrags pr?sentieren und sich kritischen Fragen und Anregungen stellen k?nnen.
   

Bef?higung zu einer qualifizierten Erwerbst?tigkeit

• Für eine T?tigkeit im Bereich Statistik oder Data Science haben die Absolventinnen und Absolventen durch den Erwerb relevanter F?higkeiten, etwa im Bereich der statistischen Modellierung, der Stichprobentheorie oder der Analyse hochdimensionaler Daten, die Kompetenzen erworben, unterschiedlichste Datenstrukturen für verschiedene Analysen flexibel aufzubereiten, statistische Modelle unter Berücksichtigung der relevanten Annahmen fachgerecht anzuwenden, und bei Bedarf durch eigene Entwicklung und Implementierung von Funktionen oder Modellen mit Hilfe statistischer Programmiersprachen zu erweitern.
• Die Absolventinnen und Absolventen verfügen aus Pflicht- und Wahlpflichtmodulen über vertiefte Kenntnisse in den Programmiersprachen R und Python und sind in der Lage, statistische Programmierungen durchzuführen und ihre Ergebnisse zu visualisieren und zu interpretieren.
• Die Absolventinnen und Absolventen haben in Modulen aus der Modulgruppe 'Anwendung' ihr Profil gesch?rft (z.B. durch die Belegung von Modulen aus anderen Studieng?ngen) und beispielsweise weitere Programmierkenntnisse erworben, die sie in neuen Kontexten anwenden k?nnen.
• Internationalit?t ist für die angels?chsisch dominierte Wissenschaftsdisziplin ebenfalls wichtig. Die Absolventinnen und Absolventen verfügen über Fachsprachenkenntnisse aus den auf Englisch gehaltenen Modulen, die sie im Rahmen von (Poster-) Pr?sentationen vertieft haben und in beruflichen Kontexten anwenden k?nnen.
   

Pers?nlichkeitsentwicklung

• Der Studienverlauf an sich tr?gt zu einem pers?nlichen Reifeprozess bei. Die Absolventinnen und Absolventen haben, bedingt durch variable Modulgruppenumf?nge und flexible Schwerpunkte im Bereich der Anwendungsmodule, eigenst?ndig die Ausrichtung ihres Studienschwerpunkts immer weiter verfeinert und hinsichtlich sp?terer Berufswünsche optimiert.
• Die Absolventinnen und Absolventen haben durch ihre praktischen Erfahrungen im Rahmen der Praktika und Forschungsprojekte – auch durch das Feedback von Kolleginnen und Kollegen bzw. Vorgesetzten – ihr Selbstvertrauen in die eigenen Kenntnisse und F?higkeiten gest?rkt. Sie k?nnen ihre eigenen F?higkeiten zielgenau einsch?tzen und haben daraus ein berufliches Selbstbild entwickelt.
• Sie k?nnen Verantwortung im Rahmen professioneller Werte ihrer T?tigkeit bzw. ihres Berufs übernehmen und sich durch eigene Weiterbildung den aktuellen Stand der Forschung im Bereich der Statistik selbst?ndig aneignen.
• In Gruppenarbeiten und mündlichen Prüfungen haben die Absolventinnen und Absolventen ihre Teamf?higkeits- und Kommunikationskompetenzen berufsbezogen weiterentwickelt. Sie sind in der Lage, teamorientiert gemeinsam L?sungen zu erarbeiten und Kenntnisse verbal auch in kritischer Auseinandersetzung mit dem (Fach-)Publikum zu kommunizieren und erl?utern.

• Im Falle eines Auslandsaufenthaltes haben die Absolventinnen und Absolventen zudem interkulturelle Kompetenz erworben, ihre Pers?nlichkeit und Selbstorganisation weiterentwickelt und internationale Erfahrungen, zum Beispiel in der Teamarbeit, im Rahmen eines optionalen Studienaufenthalts im Ausland gesammelt, beispielsweise bei einem Erasmus-Aufenthalt an der Universit?t Florenz oder bei individuellen Auslandsstudienpl?nen. Sie haben dabei gezeigt, dass sie in interkulturellen Teams kommunizieren und professionell agieren k?nnen.

• Absolventinnen und Absolventen sind durch ihre vertieften Kenntnisse im Bereich der Statistik und Datenanalyse in der Lage, im Rahmen Ihrer beruflichen T?tigkeiten einen Beitrag zur Verbesserung der Datengrundlage, die beispielsweise als Basis für politische Entscheidungsprozesse dient, zu leisten.
• Ferner tragen diese vertieften Kenntnisse dazu bei, dass die Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiengangs Survey Statistics and Data Analysis in der Lage sind, methodische Sachverhalte auch fachfremdem Publikum pr?zise zu erl?utern und implizite wie explizite Annahmen korrekt zu definieren.
• Generell k?nnen die Absolventinnen und Absolventen datenbasierte Informationen als Entscheidungsgrundlage so aufbereiten, dass sich die Transparenz bei gesellschaftsrelevanten Entscheidungen verbessert. Somit k?nnen sie gesellschaftliche Prozesse kritisch, reflektiert sowie mit Verantwortungsbewusstsein und in demokratischem Gemeinsinn ma?geblich mitgestalten.