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Mitteilungen
ISSN 0723-0745 Amtsblatt der Freien Universität Berlin 18/2021, 31. August 2021
I N H A LT S Ü B E R S I C H T
Bekanntmachung: Verlängerung der Einrichtungs-
dauer des Masterstudiengangs für ein Lehramt
an Integrierten Sekundarschulen und Gymnasien
mit dem Profil Quereinstieg 282
Erste Ordnung zur Änderung der Prüfungsordnung
für den Masterstudiengang Tanzwissenschaft des
Fachbereichs Philosophie und Geistes-
wissenschaften der Freien Universität Berlin 283
Studien- und Prüfungsordnung für den gemein-
samen Masterstudiengang Data Science
des Fachbereichs Mathematik und Informatik und
des Fachbereichs Erziehungswissenschaft und
Psychologie der Freien Universität Berlin 284
FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021 281FU-Mitteilungen
Bekanntmachung:
Verlängerung der Einrichtungsdauer
des Masterstudiengangs für ein Lehramt
an Integrierten Sekundarschulen und Gymnasien
mit dem Profil Quereinstieg
Der Regierende Bürgermeister, Senatskanzlei – Wissen-
schaft und Forschung hat mit Schreiben vom 9. August
2021 seine Zustimmung zur Verlängerung der Einrich-
tungsdauer des Masterstudiengangs der Freien Univer-
sität Berlin für ein Lehramt an Integrierten Sekundar-
schulen und Gymnasien mit dem Profil Quereinstieg bis
zum 30. September 2026 erteilt.
282 FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021FU-Mitteilungen
Erste Ordnung zur Änderung der Prüfungsordnung unter Berücksichtigung der Besonderheiten des eige-
für den Masterstudiengang Tanzwissenschaft nen Fachgebiets.“
des Fachbereichs Philosophie und Geistes-
2. In § 5 wird Abs. 6 wie folgt neu gefasst:
wissenschaften der Freien Universität Berlin
„Die Masterarbeit wird in der Regel auf Deutsch ver-
fasst und soll zwischen 18.000 und 24.000 Wörtern
Präambel umfassen. Der Prüfungsausschuss kann auf Antrag
die Anfertigung der Masterarbeit auf Englisch gestat-
Aufgrund von § 14 Abs. 1 Satz 1 Nr. 2 Teilgrundordnung ten, sofern die beiden Prüfungsberechtigten diesem
(Erprobungsmodell) der Freien Universität Berlin vom Antrag zugestimmt haben.“
27. Oktober 1998 (FU-Mitteilungen 24/1998) hat der
3. In der Anlage wird im Modul „Einführung in die Tanz-
Fachbereichsrat des Fachbereichs Philosophie und
wissenschaft“ in der Spalte „Modulprüfung“ nach der
Geisteswissenschaften der Freien Universität Berlin am
Angabe „Hausarbeit (ca. 3.500–5.000 Wörter)“ Fol-
14. Juli 2021 folgende Erste Ordnung zur Änderung
gendes ergänzt:
der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Tanz-
wissenschaft des Fachbereichs Philosophie und Geis- „Diese Modulprüfung wird nicht differenziert bewer-
teswissenschaften der Freien Universität Berlin vom tet.“
2. August 2011 (FU-Mitteilungen 46/2011, S. 1148) er- 4. In der Anlage wird im Modul „Tanz/Künste/Medien“ in
lassen: * der Spalte „Modulprüfung“ nach der Angabe „Haus-
arbeit (ca. 5.000–7.500 Wörter)“ Folgendes ergänzt:
Artikel I „Diese Modulprüfung wird nicht differenziert bewer-
tet.“
1. In § 5 Abs. 3 wird nach Satz 2 folgender Satz 3 ein-
gefügt; der bisherige Satz 3 wird zu Satz 4:
„Gegenstand der Betreuung ist die Anleitung zur Ein- Artikel II
haltung der Regeln für gute wissenschaftliche Praxis
Diese Ordnung tritt am Tage nach ihrer Veröffentlichung
* Diese Ordnung ist vom Präsidium der Freien Universität Berlin in den FU-Mitteilungen (Amtsblatt der Freien Universität
am 23. August 2021 bestätigt worden. Berlin) in Kraft.
FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021 283FU-Mitteilungen
Studien- und Prüfungsordnung für den gemein- §1
samen Masterstudiengang Data Science Geltungsbereich
des Fachbereichs Mathematik und Informatik und
des Fachbereichs Erziehungswissenschaft (1) Diese Ordnung regelt Ziele, Inhalt und Aufbau des
und Psychologie der Freien Universität Berlin gemeinsamen Masterstudiengangs Data Science des
Fachbereichs Mathematik und Informatik und des Fach-
bereichs Erziehungswissenschaft und Psychologie der
Präambel Freien Universität Berlin (Masterstudiengang) und in Er-
gänzung zur Rahmenstudien- und -prüfungsordnung
Aufgrund von § 14 Abs. 1 Satz 1 Nr. 2 Teilgrundordnung der Freien Universität Berlin (RSPO) die Anforderungen
(Erprobungsmodell) der Freien Universität Berlin vom und Verfahren für die Erbringung von Studien- und Prü-
27. Oktober 1998 (FU-Mitteilungen 24/1998) hat die Ge- fungsleistungen (Leistungen) im Masterstudiengang.
meinsame Kommission für den gemeinsamen Master- Zuständig für die Organisation von Lehre und Studium
studiengang Data Science des Fachbereichs Mathema- ist die Gemeinsame Kommission Data Science.
tik und Informatik und des Fachbereichs Erziehungswis-
(2) Es handelt sich um einen konsekutiven Masterstu-
senschaft und Psychologie der Freien Universität Berlin
diengang gemäß § 23 Abs. 3 Satz 1 Nr. 1 Buchst. a)
(Gemeinsame Kommission Data Science) am 30. Juni
Gesetz über die Hochschulen im Land Berlin (Berliner
2021 die folgende Studien- und Prüfungsordnung für
Hochschulgesetz – BerlHG) vom 26. Juli 2011 (GVBl.
den gemeinsamen Masterstudiengang Data Science
S. 378), zuletzt geändert am 4. Mai 2021 (GVBl.
des Fachbereichs Mathematik und Informatik und des
S. 435).
Fachbereichs Erziehungswissenschaft und Psychologie
der Freien Universität Berlin erlassen: *
§2
Inhaltsverzeichnis Qualifikationsziele
§1 Geltungsbereich
(1) Die Absolventinnen und Absolventen des Master-
§2 Qualifikationsziele
studiengangs kennen wesentliche Methoden der moder-
§3 Studieninhalte nen Datenwissenschaft sowie die zugehörigen mathe-
§4 Studienberatung und Studienfachberatung matischen, informatischen und fachspezifischen Grund-
lagen. Sie sind fähig, datenanalytische Problemstel-
§5 Prüfungsausschuss
lungen eigenständig zu analysieren, unterschiedliche
§6 Regelstudienzeit methodische Ansätze zu vergleichen und ihre Vor- und
§7 Aufbau und Gliederung; Umfang der Leistungen Nachteile zu beurteilen. Die Absolventinnen und Absol-
venten können neu auftretende datenanalytische Prob-
§8 Lehr- und Lernformen
leme mathematisch formalisieren, Methoden zu ihrer
§9 Masterarbeit Lösung entwickeln, diese anwendungsorientiert imple-
§ 10 Antwort-Wahl-Verfahren mentieren und sachgerecht interpretieren. Außerdem
sind ihnen Probleme und Lösungen für den Umgang mit
§ 11 Elektronische Prüfungsleistungen
Daten unter ethischen, rechtlichen und sicherheitsrele-
§ 12 Wiederholung von Prüfungsleistungen vanten Aspekten bekannt und sie kennen die Grenzen
§ 13 Auslandsstudium und Risiken datenwissenschaftlicher Methoden. Die
Studierenden kennen die Grundsätze und allgemeine
§ 14 Studienabschluss
Prinzipien wissenschaftlichen Arbeitens sowie guter wis-
§ 15 Inkrafttreten und Übergangsbestimmungen senschaftlicher Praxis und können diese bei ersten wis-
senschaftlichen Tätigkeiten berücksichtigen.
Anlagen (2) Neben ihrer fachlichen Qualifikation verfügen die
Anlage 1: Modulbeschreibungen Absolventinnen und Absolventen über Team-, Kommu-
Anlage 2: Exemplarische Studienverlaufspläne für den nikations- und Transferfähigkeiten und sind mit Gender-
Masterstudiengang Data Science und Diversityaspekten vertraut. Sie beherrschen Techni-
ken der wissenschaftlichen Recherche, des Lesens und
2.1 Masterstudiengang mit dem Profil Verfassens englischsprachiger wissenschaftlicher Texte
„Data Science in Life Sciences“ und der Vortragstechnik bzw. Präsentation.
2.2 Masterstudiengang mit dem Profil (3) Die Absolventinnen und Absolventen sind auf eine
„Data Science Technologies“ fachliche Leitungsfunktion in verschiedensten Tätig-
Anlage 3: Zeugnis (Muster) keitsfeldern, die mit der Erhebung, Verwaltung, Auf-
Anlage 4: Urkunde (Muster) bereitung, Analyse und Interpretation digitaler Daten
einhergehen, vorbereitet. Dazu gehören beispielsweise
* Diese Ordnung ist vom Präsidium der Freien Universität Berlin die Bereiche Internetökonomie, Gesundheit oder Indus-
am 23. August 2021 bestätigt worden. trie 4.0 bzw. entsprechende Einrichtungen in Industrie,
284 FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021FU-Mitteilungen
Forschung und Verwaltung. Darüber hinaus besteht die dienverlaufsplanung und zur Ausrichtung des Profil-
Möglichkeit, im Rahmen einer Promotion eine weitere bereichs erfolgen. Dazu werden ausreichend Termine
akademische Qualifikation zu erwerben. angeboten und diese in geeigneter Form rechtzeitig be-
kannt gegeben.
§3
Studieninhalte §5
Prüfungsausschuss
(1) In diesem Masterstudiengang werden Fähigkeiten
vermittelt, die für den Umgang mit der fortschreitenden Zuständig für die Organisation der Prüfungen und die
Digitalisierung vieler gesellschaftlicher und naturwissen- übrigen in der RSPO genannten Aufgaben ist der von
schaftlicher Bereiche erforderlich sind. Dies betrifft bei- der Gemeinsamen Kommission Data Science für den
spielsweise die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Masterstudiengang eingesetzte Prüfungsausschuss.
Interpretation großer digitaler Datensätze. Der Master-
studiengang vermittelt hierzu die zentralen Aspekte der
§6
modernen Datenwissenschaft, die durch eine Ver-
Regelstudienzeit
schmelzung der zentralen Felder Mathematik, Statistik,
Informatik und maschinellem Lernen unter Berücksichti- Die Regelstudienzeit beträgt vier Semester.
gung anwendungsbezogener Fragestellungen gekenn-
zeichnet ist. Durch eine vertiefte Ausbildung in den ent-
sprechenden Teilgebieten der Mathematik, Statistik und §7
Informatik sowie in den relevanten quantitativ arbeiten- Aufbau und Gliederung; Umfang der Leistungen
den Anwendungsfeldern der Naturwissenschaften ver-
mittelt der Studiengang die notwendigen Kompetenzen, (1) Der Masterstudiengang im Umfang von 120 Leis-
relevante datenanalytische Fragestellungen zu erken- tungspunkten (LP) gliedert sich in Module im Umfang
nen, dafür angemessene mathematische oder informa- von insgesamt 90 LP und die Masterarbeit mit beglei-
tische Lösungen zu entwickeln, diese anzuwenden und tendem Kolloquium im Umfang von 30 LP. Der Master-
die Ergebnisse im speziellen Anwendungskontext richtig studiengang gliedert sich in einen Grundlagenbereich im
zu interpretieren. Es werden die Grundsätze wissen- Umfang von 30 LP und in einen Profilbereich im Umfang
schaftlichen Arbeitens und guter wissenschaftlicher von 60 LP.
Praxis vermittelt und angewendet. Im Studium wird in (2) Im Grundlagenbereich im Umfang von 30 LP sind
das wissenschaftliche Arbeiten angeleitet eingeführt. die folgenden Module zu absolvieren:
(2) Die Studierenden lernen die Inhalte und Arbeits- – Modul: Introduction to Profile Areas (5 LP),
weise forschungsnaher Studiengebiete kennen. Neben
– Modul: Statistics for Data Science (10 LP),
fachlichen Kompetenzen in ausgewählten daten-inten-
siven Anwendungsfeldern werden ihnen überfachliche – Modul: Machine Learning for Data Science (10 LP)
Fähigkeiten und Schlüsselqualifikationen im Hinblick auf und
eine spätere Forschungstätigkeit oder Leitungsfunktion – Modul: Programming for Data Science (5 LP).
vermittelt.
(3) Im Profilbereich werden die zwei Profile „Data
Science in Life Sciences“ und „Data Science Techno-
§4 logies“ angeboten, von denen eines zu wählen und zu
Studienberatung und Studienfachberatung absolvieren ist. Die Wahl des Profilbereiches geschieht
durch Belegung der entsprechenden Pflichtmodule. Die
(1) Die allgemeine Studienberatung wird von der im Rahmen des Wahlpflichtbereichs des Profilbereichs
Zentraleinrichtung Studienberatung und Psychologische gewählten Module dürfen nicht mit Modulen, die bereits
Beratung der Freien Universität Berlin durchgeführt. im Bachelorstudiengang absolviert wurden, übereinstim-
(2) Die Studienfachberatung wird durch die Hoch- men. Im Zweifelsfall entscheidet hierüber der Prüfungs-
schullehrerinnen und Hochschullehrer, die Lehrver- ausschuss; die Klärung soll vor der Wahl des fraglichen
anstaltungen im Masterstudiengang anbieten, zu den Moduls vorgenommen werden. Die zwei Profile im Rah-
regelmäßigen Sprechstunden durchgeführt. Zusätzlich men des Profilbereichs werden wie folgt angeboten:
steht mindestens eine studentische Hilfskraft beratend 1. Profilbereich mit dem Profil „Data Science in Life
zur Verfügung. Weiterhin wird empfohlen, die Eignung Sciences“ im Umfang von 60 LP:
der individuellen Studienverlaufsplanung mit dem zu- a) Pflichtbereich im Umfang von 30 LP: Es sind die
ständigen Prüfungsbüro abzusprechen. folgenden Module zu absolvieren:
(3) Ein Beratungsgespräch mit der oder dem Vor- – Modul: Data Science in Life Sciences (15 LP),
sitzenden des Prüfungsausschusses oder ihrer Stellver-
treterin oder ihrem Stellvertreter innerhalb der ersten – Modul: Forschungspraxis (10 LP) und
zwei Wochen des 1. Fachsemesters wird dringend emp- – Modul: Ethical Foundations of Data Science
fohlen. Hierbei kann eine Beratung zur individuellen Stu- (5 LP).
FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021 285FU-Mitteilungen
b) Wahlpflichtbereich im Umfang von 30 LP: Auf Antrag und mit Zustimmung des Prüfungsaus-
aa) Aus den folgenden Modulen des Profils „Data schusses können Module im Umfang von insgesamt
Science in Life Sciences“ müssen Module im 15 LP aus anderen Masterstudiengängen für den
Umfang von insgesamt 15 LP gewählt und Wahlpflichtbereich anstelle der Module gemäß bb)
absolviert werden: eingebracht werden, sofern die oder der Studierende
einen Zugang zu den jeweiligen Modulen erhält. Die
– Modul: Spezielle Aspekte der Data Science Wahl und Anrechnung weiterer Module im Wahl-
in Life Sciences (5 LP) pflichtbereich kann nach Rücksprache mit dem Prü-
– Modul: Aktuelle Forschungsthemen der fungsausschuss beantragt werden, wenn diese zum
Data Science in Life Sciences (5 LP) Qualifikationsziel dieses Masterstudiengangs passen.
– Modul: Masterseminar Data Science in Life Jedes Modul kann nur einmal eingebracht werden.
Sciences (5 LP) Hinsichtlich der Wahl anderer Mastermodule wird
empfohlen, zuvor die Beratungsangebote der Stu-
– Modul: Ausgewählte Themen der Data dienfachberatung zu nutzen.
Science in Life Sciences (10 LP)
2. Profilbereich mit dem Profil „Data Science Technolo-
– V-Modul: Machine Learning in Bioinforma- gies“ im Umfang von 60 LP:
tics (DS/5 LP),
a) Pflichtbereich im Umfang von 15 LP: Es sind die
– V-Modul: Big Data Analysis in Bioinforma- folgenden Module zu absolvieren:
tics (DS/5 LP),
– Modul: Softwareprojekt Data Science A (10 LP)
– Praxismodul: Applied Machine Learning in und
Bioinformatics (DS/5 LP).
– Modul: Ethical Foundations of Data Science
bb) Aus den folgenden Modulen des anderen
(5 LP).
Profils sind Module im Umfang von insgesamt
15 LP zu wählen und zu absolvieren: b) Wahlpflichtbereich im Umfang von 45 LP:
– Modul: Spezielle Aspekte der Data Science aa) Aus den folgenden Modulen des Profils „Data
Technologies Science Technologies“ müssen Module im
Umfang von insgesamt 30 LP gewählt und
– Modul: Aktuelle Forschungsthemen der
absolviert werden:
Data Science Technologies (5 LP)
– Modul: Spezielle Aspekte der Data Science
– Modul: Ausgewählte Themen der Data
Technologies
Science Technologies A (10 LP)
– Modul: Aktuelle Forschungsthemen der
– Modul: Ausgewählte Themen der Data
Data Science Technologies (5 LP)
Science Technologies B (10 LP)
– Modul: Masterseminar in Data Science – Modul: Ausgewählte Themen der Data
Technologies (5 LP) Science Technologies A (10 LP)
– Modul: Softwareprojekt Data Science B – Modul: Ausgewählte Themen der Data
(10 LP) Science Technologies B (10 LP)
– Modul: Datenbanksysteme Data Science – Modul: Masterseminar in Data Science
(5 LP) Technologies (5 LP)
– Modul: Verteilte Systeme (5 LP) – Modul: Softwareprojekt Data Science B
(10 LP)
– Modul: Mobilkommunikation (5 LP)
– Modul: Datenbanksysteme Data Science
– Modul: Telematik (10 LP) (5 LP)
– Modul: Höhere Algorithmik (10 LP) – Modul: Verteilte Systeme (5 LP)
– Modul: Rechnersicherheit (10 LP)
– Modul: Mobilkommunikation (5 LP)
– Modul: Mustererkennung (5 LP)
– Modul: Telematik (10 LP)
– Modul: Netzbasierte Informationssysteme
– Modul: Höhere Algorithmik (10 LP)
(5 LP)
– Modul: Rechnersicherheit (10 LP)
– Modul: Künstliche Intelligenz (5 LP)
– Modul: Mustererkennung (5 LP)
– Modul: Spezielle Aspekte der Datenverwal-
tung (5 LP) – Modul: Netzbasierte Informationssysteme
– Modul: Interdisziplinäre Zugänge im Rah- (5 LP)
men von Data Science A (5 LP) – Modul: Künstliche Intelligenz (5 LP)
– Modul: Interdisziplinäre Zugänge im Rah- – Modul: Spezielle Aspekte der Datenverwal-
men von Data Science B (10 LP) tung (5 LP)
286 FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021FU-Mitteilungen
bb) Aus den folgenden Modulen des anderen – Praxismodul: Applied Machine Learning in Bioinfor-
Profils sind Module im Umfang von insgesamt matics (DS/5 LP).
15 LP zu wählen und zu absolvieren: Für die folgenden neun Module wird auf die Studien-
– Modul: Spezielle Aspekte der Data Science und Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Infor-
in Life Sciences (5 LP) matik des Fachbereichs Mathematik und Informatik der
– Modul: Aktuelle Forschungsthemen der Freien Universität Berlin verwiesen:
Data Science in Life Sciences (5 LP) – Modul: Verteilte Systeme (5 LP),
– Modul: Masterseminar Data Science in Life – Modul: Mobilkommunikation (5 LP),
Sciences (5 LP) – Modul: Telematik (10 LP),
– Modul: Ausgewählte Themen der Data – Modul: Höhere Algorithmik (10 LP),
Science in Life Sciences (10 LP)
– Modul: Rechnersicherheit (10 LP),
– V-Modul: Machine Learning in Bioinforma-
tics (DS/5 LP) – Modul: Mustererkennung (5 LP),
– V-Modul: Big Data Analysis in Bioinforma- – Modul: Netzbasierte Informationssysteme (5 LP),
tics (DS/5 LP) – Modul: Künstliche Intelligenz (5 LP),
– Praxismodul: Applied Machine Learning in – Modul: Spezielle Aspekte der Datenverwaltung
Bioinformatics (DS/5 LP) (5 LP).
– Modul: Interdisziplinäre Zugänge im Rah- (6) Über den empfohlenen Verlauf des Studiums im
men von Data Science A (5 LP) Masterstudiengang unterrichtet der exemplarische Stu-
– Modul: Interdisziplinäre Zugänge im Rah- dienverlaufsplan in der Anlage 2.
men von Data Science B (10 LP)
Auf Antrag und mit Zustimmung des Prüfungsaus- §8
schusses können Module im Umfang von insge- Lehr- und Lernformen
samt 15 LP aus anderen Masterstudiengängen für
den Wahlpflichtbereich anstelle der Module ge- (1) Im Rahmen des Lehrangebots für den Master-
mäß bb) eingebracht werden, sofern die oder der studiengang werden folgende Lehr- und Lernformen an-
Studierende einen Zugang zu den jeweiligen Mo- geboten:
dulen erhält. Die Wahl und Anrechnung weiterer 1. In Vorlesungen (V) werden die Inhalte der jeweiligen
Module im Wahlpflichtbereich kann nach Rück- Veranstaltung von der Lehrkraft vorgetragen und
sprache mit dem Prüfungsausschuss beantragt erläutert. Die Lehrkräfte vermitteln Lehrinhalte unter
werden, wenn diese zum Qualifikationsziel dieses Hinweis auf Fachliteratur und regen zu eigenem
Masterstudiengangs passen. Jedes Modul kann Arbeiten und kritischem Denken an.
nur einmal eingebracht werden. Hinsichtlich der
Wahl anderer Mastermodule wird empfohlen, zu- 2. Übungen (Ü) finden in der Regel begleitend zur Vor-
vor die Beratungsangebote der Studienfachbera- lesung in kleinen Gruppen statt. In den Übungsgrup-
tung zu nutzen. pen werden die Inhalte der Vorlesung schwerpunkt-
mäßig wiederholt und die praktische Anwendung des
(5) Über die Zugangsvoraussetzungen, die Inhalte Gelernten anhand von Übungsaufgaben eingeübt.
und Qualifikationsziele, die Lehr- und Lernformen, den
zeitlichen Arbeitsaufwand, die Formen der aktiven Teil- 3. Seminare (S) dienen der exemplarischen Einarbei-
nahme, die zu erbringenden studienbegleitenden Prü- tung in Inhalte, Theorien und Methoden von Vertie-
fungsleistungen, die Angaben über die Pflicht zur regel- fungsgebieten der Bioinformatik anhand überschau-
mäßigen Teilnahme an den Lehr- und Lernformen, die barer Themenbereiche. Im Seminar werden unter An-
den Modulen jeweils zugeordneten Leistungspunkte, die leitung einer Lehrkraft Lehrinhalte von Studierenden
Regeldauer und die Angebotshäufigkeit informieren für anhand von Fachliteratur und empirischen Erkennt-
die Module des Masterstudiengangs die Modulbeschrei- nissen erarbeitet, präsentiert und diskutiert.
bungen in der Anlage 1. 4. In Praxisseminaren (PraxS) arbeiten die Studieren-
Für die folgenden drei Module wird auf die Studien- und den unter Anleitung allein oder in Kleingruppen an
Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Bioinfor- umfangreichen praktischen oder wissenschaftlichen
matik der Fachbereiche Biologie, Chemie, Pharmazie Problemstellungen. Bei der Bearbeitung eines Projek-
sowie Mathematik und Informatik der Freien Universität tes steht der Prozess der Lösungsfindung, also die
Berlin und der Fakultät der Charité – Universitätsmedi- praktische Anwendung geeigneter Techniken und
zin Berlin verwiesen: Verfahrensweisen unter Verwendung wissenschaft-
licher Erkenntnisse und Methoden im Mittelpunkt. Da-
– V-Modul: Machine Learning in Bioinformatics (DS/ rüber hinaus werden überfachliche Qualifikationen
5 LP), wie Team-, Kommunikations- und Transferfähigkeiten
– V-Modul: Big Data Analysis in Bioinformatics (DS/ erworben sowie ein verantwortliches und geschlech-
5 LP), tersensibles Handeln eingeübt.
FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021 287FU-Mitteilungen
5. Im Projektseminar (ProjS) bereiten die Studierenden Internet-basierten Medien (E-Learning) verknüpft. Dabei
eine umfangreichere Aufgabe auf und lösen sie mit werden ausgewählte Lehr- und Lernaktivitäten über die
Techniken und Methoden, die in der Regel in einer zentralen E-Learning- Anwendungen der Freien Univer-
begleitenden oder vorangegangenen Veranstaltung sität Berlin angeboten und von den Studierenden ein-
erarbeitet wurden. Das schließt die formale Pro- zeln oder in einer Gruppe selbstständig und/oder betreut
blemspezifikation, die Zerlegung in Teilprobleme, die bearbeitet. Blended Learning kann in der Durchfüh-
Festlegung von Schnittstellen sowie den Einsatz von rungsphase (Austausch und Diskussion von Lernobjek-
Projektmanagementmethoden ein. Die Studieren- ten, Lösung von Aufgaben, Intensivierung der Kom-
den berichten in selbstorganisierten Gruppen regel- munikation zwischen den Lernenden und Lehrenden)
mäßig über ihre Fortschritte. Gut dokumentierte, bzw. in der Nachbereitungsphase (Lernerfolgskontrolle,
lauffähige Programme und ein zusammenfassender Transferunterstützung) eingesetzt werden.
Projektbericht, aus dem die eigenen Leistungen her-
vorgehen, sind zum Abschluss vorzulegen. Neben
dem Erwerb von Fähigkeiten zur selbstständigen §9
Anwendung von erlernten Kenntnissen und Pro- Masterarbeit
blemlösungsmethoden der Informatik auf eine kon-
krete Aufgabe dient ein Projektseminar auch der (1) Die Masterarbeit soll zeigen, dass die oder der
Vertiefung von kooperativen Arbeitstechniken, von Studierende in der Lage ist, eine Aufgabenstellung aus
Gender- und Diversitätskompetenz. dem Bereich Data Science mit wissenschaftlichen
Methoden selbstständig zu bearbeiten und die gewon-
6. Im seminaristischen Unterricht (sU) werden anwen-
nenen Ergebnisse schriftlich und mündlich angemessen
dungsorientierte Kenntnisse eines abgegrenzten
darzustellen und zu bewerten.
Stoffgebietes vermittelt; dabei wird eine Aufgabe
selbstständig bearbeitet und deren Ergebnisse wer- (2) Studierende werden auf Antrag zur Masterarbeit
den von den Studierenden dargestellt und kritisch zugelassen, wenn sie bei Antragstellung nachweisen,
gemeinsam diskutiert. dass sie
7. Externe Praktika (P) dienen dem Erwerb von Fähig- 1. im Masterstudiengang zuletzt an der Freien Universi-
keiten, die Problemlösungsmethodik im Bereich tät Berlin immatrikuliert gewesen sind und
Data Science anhand mehrerer praktischer Auf- 2. Module im Rahmen des Masterstudiengangs im Um-
gaben erfolgreich einzusetzen. Das schließt die Pro- fang von insgesamt mindestens 60 LP erfolgreich ab-
blemspezifikation und die Zerlegung in Teilprobleme solviert haben.
ein. Lösungsvorschläge und Ergebnisse sind regel-
(3) Dem Antrag auf Zulassung zur Masterarbeit sind
mäßig vorzuführen, schriftlich auszuarbeiten und
Nachweise über das Vorliegen der Voraussetzungen ge-
vorzutragen. Zweck der Praktika ist der sichere Um-
mäß Abs. 2 beizufügen, ferner die Bescheinigung einer
gang mit dem erlernten Wissen.
prüfungsberechtigten Lehrkraft über die Bereitschaft zur
8. Ringvorlesungen (RV) vermitteln ein breites Spek- Übernahme der Betreuung der Masterarbeit. Der Prü-
trum an Fächerkulturen oder Zugänge zu einem fungsausschuss entscheidet über den Antrag. Wird eine
Thema oder zu einem Fach und sind damit eine be- Bescheinigung über die Übernahme der Betreuung der
sondere Form der Vorlesung. In der Vorlesungsreihe Masterarbeit gemäß Satz 1 nicht vorgelegt, so setzt der
zur Orientierung stellen sich verschiedene Dozentin- Prüfungsausschuss eine Betreuerin oder einen Betreuer
nen und Dozenten, aus den unterschiedlichen Profil- ein. Gegenstand der Betreuung ist die Anleitung zur Ein-
bereichen und Disziplinen, mit ihren Fächern vor. haltung der Regeln für gute wissenschaftliche Praxis un-
Dies schließt Gesprächselemente ein. ter Berücksichtigung der Besonderheiten des eigenen
9. Integrierte Lehrveranstaltungen (ILV) bieten eine Fachgebiets. Die Studierenden erhalten Gelegenheit,
Mischform von Veranstaltungstypen an. Die vor- eigene Themenvorschläge zu machen; ein Anspruch
rangige Arbeitsform ist eine aktive Teilnahme in ge- auf deren Umsetzung besteht nicht.
meinsamen Diskussionen, Übungen oder Projekten (4) Die Masterarbeit soll ca. 70 Seiten umfassen.
sowie Praxisanwendungen. Meist werden in inte- (5) Der Prüfungsausschuss gibt in Abstimmung mit
grierten Lehrveranstaltungen neben Vorlesungen der Betreuerin oder dem Betreuer das Thema der
oder Seminaren auch Projekte ausgestaltet. Die tat- Masterarbeit aus. Thema und Aufgabenstellung müssen
sächliche Mischform definiert jeder Dozent bzw. so beschaffen sein, dass die Bearbeitung innerhalb der
jede Dozentin für sich selbst. Bearbeitungsfrist abgeschlossen werden kann. Aus-
10. Wahlveranstaltungen (WV) sind Veranstaltungen mit gabe und Abgabe der Masterarbeit sind aktenkundig zu
überfachlichem oder fachlichem Kompetenzerwerb, machen. Bei der Abgabe hat die oder der Studierende
die die Studierenden aus dem Lehrangebot aller schriftlich zu versichern, dass sie oder er die Arbeit
Lehrinhalte frei wählen können. selbstständig verfasst und keine anderen als die ange-
(2) Die Lehr- und Lernformen gemäß Abs. 1 können gebenen Quellen und Hilfsmittel benutzt hat.
in Blended-Learning-Arrangements umgesetzt werden. (6) Die Bearbeitungsfrist beträgt 23 Wochen. Als Be-
Das Präsenzstudium wird hierbei mit elektronischen ginn der Bearbeitungsfrist gilt das Datum der Ausgabe
288 FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021FU-Mitteilungen
des Themas durch den Prüfungsausschuss. Das Thema Masterstudiengang zu erbringenden Masterarbeit, die
kann einmal innerhalb der ersten vier Wochen zurück- das Qualifikationsprofil des Masterstudiengangs in be-
gegeben werden und gilt dann als nicht ausgegeben. sonderer Weise prägt, unterscheidet.
Der Prüfungsausschuss entscheidet über den Antrag im
Einvernehmen mit der Betreuerin oder dem Betreuer der
Masterarbeit. § 10
(7) Die Masterarbeit muss in englischer Sprache Antwort-Wahl-Verfahren
abgefasst werden. Auf begründeten Antrag kann der
(1) Prüfungsaufgaben in der Form des Antwort-Wahl-
Prüfungsausschuss auch das Verfassen in deutscher
Verfahrens sowie damit zusammenhängende Freitext-
Sprache zulassen. War die oder der Studierende über
aufgaben sind von zwei Prüfungsberechtigten zu stel-
einen Zeitraum von mehr als acht Wochen aus triftigem
len.
Grund an der Bearbeitung gehindert, entscheidet der
Prüfungsausschuss, ob die Masterarbeit neu erbracht (2) Erweist sich bei der Bewertung von Prüfungsleis-
werden muss. Die Prüfungsleistung hinsichtlich der tungen, die nach dem Antwort-Wahl-Verfahren abgelegt
Masterarbeit gilt für den Fall, dass der Prüfungsaus- worden sind, dass einzelne Prüfungsaufgaben im Hin-
schuss eine erneute Erbringung verlangt, als nicht blick auf die Qualifikationsziele des jeweiligen Moduls
unternommen. keine zuverlässigen Prüfungsergebnisse ermöglichen
und damit fehlerhaft sind, so dürfen sich diese bei der
(8) Die Masterarbeit wird durch ein Kolloquium be-
Feststellung des Prüfungsergebnisses nicht zum Nach-
gleitet, das in der Regel in der zugeordneten Arbeits-
teil von Studierenden auswirken.
gruppe stattfindet. Die Studierenden sollen einmal einen
ca. 30-minütigen Vortrag über den Fortgang ihrer (3) Eine im Antwort-Wahl-Verfahren erbrachte Prü-
Masterarbeit halten. fungsleistung ist bestanden, wenn die oder der Studie-
rende mindestens 50 % der erzielbaren Bewertungs-
(9) Mit Zustimmung des Prüfungsausschusses kann punkte erreicht hat (absolute Bestehensgrenze) oder
die Masterarbeit auch extern in einem geeigneten Be- wenn die Zahl der von der oder dem Studierenden er-
trieb oder in einer wissenschaftlichen Einrichtung ange- zielten Bewertungspunkte um nicht mehr als 10 % die
fertigt werden, sofern die wissenschaftliche Betreuung von den Teilnehmerinnen und Teilnehmern des Prü-
durch eine Prüferin oder einen Prüfer der Masterarbeit fungsversuchs der jeweiligen Prüfungsleistung durch-
gewährleistet ist. schnittlich erzielten Punktzahl unterschreitet (relative
(10) Die Masterarbeit ist von zwei Prüfungsberechtig- Bestehensgrenze). Kommt die relative Bestehens-
ten zu bewerten, die vom Prüfungsausschuss bestellt grenze zum Tragen, so müssen die oder der Studie-
werden. Eine oder einer der beiden Prüfungsberechtig- rende für das Bestehen der Prüfungsleistung gleichwohl
ten soll die Betreuerin oder der Betreuer der Master- mindestens 40 % der erzielbaren Bewertungspunkte er-
arbeit sein. Mindestens eine oder einer der beiden Prü- reicht haben.
fungsberechtigten muss an der Lehre im Masterstudien- (4) Im Antwort-Wahl-Verfahren erbrachte Prüfungs-
gang beteiligt und zugleich Hochschullehrerin oder leistungen sind wie folgt zu bewerten: Hat die oder der
Hochschullehrer am Fachbereich Mathematik und Infor- Studierende die für das Bestehen der Prüfungsleistung
matik der Freien Universität Berlin sein. nach Abs. 3 erforderliche Mindestbewertungspunktzahl
(11) Die Note für die Masterarbeit ergibt sich aus dem erreicht, so lautet die Note
arithmetischen Mittel der Einzelnoten der beiden Prü- – sehr gut, wenn sie oder er mindestens 75 %,
fungsberechtigten. Bewertet eine oder einer der Prü-
– gut, wenn sie oder er mindestens 50, aber weniger
fungsberechtigten die Arbeit mit „nicht ausreichend“
als 75 %,
(5,0) oder liegen die beiden Einzelnoten der Prüfungs-
berechtigten um 2,0 oder mehr auseinander, beauftragt – befriedigend, wenn sie oder er mindestens 25, aber
der Prüfungsausschuss eine oder einen dritten Prü- weniger als 50 %,
fungsberechtigten mit der Bewertung der Masterarbeit. – ausreichend, wenn sie oder er keine oder weniger als
In diesem Fall ergibt sich die Note für die Masterarbeit 25 %
aus dem arithmetischen Mittel der Einzelnoten der drei
der über die nach Abs. 3 erforderliche Mindestbewer-
Prüfungsberechtigten. Die Masterarbeit ist bestanden,
tungspunktzahlen hinaus erzielbaren Bewertungspunkte
wenn die Note für die Masterarbeit „ausreichend“ (4,0)
zutreffend beantwortet hat; für die verwendeten Noten
oder besser ist.
gilt im Übrigen die RSPO.
(12) Die Anrechnung einer Leistung auf die Master- (5) Die Bewertungsvorgaben gemäß der Absätze 3
arbeit ist zulässig und kann beim Prüfungsausschuss und 4 finden keine Anwendung, wenn
beantragt werden. Voraussetzung für eine solche An-
rechnung ist, dass sich die Prüfungsbedingungen und 1. die Prüfungsberechtigten, die die Prüfungsaufgaben
die Aufgabenstellung der vorgelegten Leistung bezüg- gemäß Abs. 1 gestellt haben und die im Antwort-
lich der Qualität, des Niveaus, der Lernergebnisse, des Wahl-Verfahren erbrachten Prüfungsleistungen be-
Umfangs und des Profils nicht wesentlich von den Prü- werten, identisch sind
fungsbedingungen und der Aufgabenstellung einer im oder
FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021 289FU-Mitteilungen
2. der Anteil der erzielbaren Punktzahl in den Prüfungs- (2) Dem Auslandsstudium soll der Abschluss einer
aufgaben in der Form des Antwort-Wahl-Verfahrens Vereinbarung zwischen der oder dem Studierenden, der
an einer Klausur, die nur teilweise in der Form des oder dem Vorsitzenden des Prüfungsausschusses so-
Antwort-Wahl-Verfahrens gestellt wird, 25 % nicht wie der zuständigen Stelle der im Ausland ansässigen
übersteigt. wissenschaftlichen Institution über die Dauer des Aus-
landsstudiums, über die im Rahmen des Auslandsstu-
diums zu erbringenden Leistungen, die gleichwertig zu
§ 11 den Leistungen im Masterstudiengang sein müssen, so-
Elektronische Prüfungsleistungen wie die den Leistungen zugeordneten Leistungspunkte
vorausgehen. Vereinbarungsgemäß erbrachte Leistun-
(1) Bei elektronischen Prüfungsleistungen erfolgt die gen werden angerechnet.
Durchführung und Auswertung unter Verwendung von (3) Als geeigneter Zeitpunkt für ein Auslandsstudium
digitalen Technologien. wird das zweite oder dritte Fachsemester des Master-
studiengangs empfohlen.
(2) Vor einer Prüfungsleistung unter Verwendung von
digitalen Technologien ist die Geeignetheit dieser Tech-
nologien im Hinblick auf die vorgesehenen Prüfungs-
aufgaben und die Durchführung der elektronischen Prü- § 14
fungsleistung von zwei Prüferinnen oder Prüfern fest- Studienabschluss
zustellen.
(1) Voraussetzung für den Studienabschluss ist, dass
(3) Die Authentizität des Urhebers bzw. der Urheberin die gemäß §§ 7 und 9 geforderten Leistungen erbracht
und die Integrität der Prüfungsergebnisse sind sicherzu- worden sind.
stellen. Hierfür werden die Prüfungsergebnisse in Form
(2) Der Studienabschluss ist ausgeschlossen, soweit
von elektronischen Daten eindeutig identifiziert sowie
die oder der Studierende an einer Hochschule im glei-
unverwechselbar und dauerhaft der oder dem Studie-
chen Studiengang oder in einem Modul, welches mit
renden zugeordnet. Es ist zu gewährleisten, dass die
einem der im Masterstudiengang zu absolvierenden und
elektronischen Daten für die Bewertung und Nachprüf-
bei der Ermittlung der Gesamtnote zu berücksichtigen-
barkeit unverändert und vollständig sind.
den Module identisch oder vergleichbar ist, Leistungen
(4) Eine automatisiert erstellte Bewertung einer Prü- endgültig nicht erbracht oder Prüfungsleistungen end-
fungsleistung ist auf Antrag der oder des geprüften Stu- gültig nicht bestanden hat oder sich in einem schweben-
dierenden von einer Prüferin oder einem Prüfer zu über- den Prüfungsverfahren befindet.
prüfen. (3) Dem Antrag auf Feststellung des Studienab-
schlusses sind Nachweise über das Vorliegen der Vor-
aussetzungen gemäß Abs. 1 und eine Versicherung bei-
§ 12 zufügen, dass für die Person der Antragstellerin oder
Wiederholung von Prüfungsleistungen des Antragstellers keiner der Fälle gemäß Abs. 2 vor-
liegt. Über den Antrag entscheidet der zuständige Prü-
(1) Im Falle des Nichtbestehens dürfen die Master- fungsausschuss.
arbeit einmal, sonstige studienbegleitende Prüfungs-
(4) Aufgrund der bestandenen Prüfung wird der
leistungen dreimal wiederholt werden.
Hochschulgrad Master of Science (M.Sc.) verliehen. Die
(2) Wenn der erste mögliche Prüfungstermin unmittel- Studierenden erhalten ein Zeugnis und eine Urkunde
bar nach Abschluss der zugehörigen Lehrveranstaltung (Anlagen 3 und 4) sowie ein Diploma Supplement (eng-
wahrgenommen wird, darf eine mit „ausreichend“ (4,0) lische und deutsche Version). Darüber hinaus wird eine
oder besser bewertete Prüfungsleistung im Rahmen ei- Zeugnisergänzung mit Angaben zu den einzelnen Mo-
nes Moduls einmalig zur Notenverbesserung, die spä- dulen und ihren Bestandteilen (Transkript) erstellt. Auf
testens zu Beginn des Folgesemesters stattfindet, wie- Antrag werden ergänzend englische Versionen von
derholt werden. Gewertet wird die Note mit dem besse- Zeugnis und Urkunde ausgehändigt.
ren Ergebnis. Im Fall von Wiederholungsprüfungen ist
eine Notenverbesserung ausgeschlossen.
§ 15
Inkrafttreten und Übergangsbestimmungen
§ 13
Auslandsstudium (1) Diese Ordnung tritt am Tage nach ihrer Veröffent-
lichung in den FU-Mitteilungen (Amtsblatt der Freien
Universität Berlin) in Kraft.
(1) Den Studierenden wird ein Auslandsstudium emp-
fohlen. Im Rahmen des Auslandsstudiums sollen Leis- (2) Gleichzeitig tritt die Studien- und Prüfungsordnung
tungen erbracht werden, die auf den Masterstudiengang für den Masterstudiengang vom 18. April 2019 (FU-Mit-
anrechenbar sind. teilungen 15/2019, S. 219) außer Kraft.
290 FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021FU-Mitteilungen
(3) Diese Ordnung gilt für Studierende, die nach
deren Inkrafttreten im Masterstudiengang an der Freien
Universität Berlin immatrikuliert werden. Studierende,
die vor dem Inkrafttreten dieser Ordnung für den
Masterstudiengang an der Freien Universität Berlin
immatrikuliert worden sind, studieren und erbringen die
Leistungen auf der Grundlage der Studien- und Prü-
fungsordnung gemäß Abs. 2, sofern sie nicht die Fort-
setzung des Studiums und die Erbringung der Leistun-
gen gemäß dieser Ordnung beim Prüfungsausschuss
beantragen. Anlässlich der auf den Antrag hin erfolgen-
den Umschreibung entscheidet der Prüfungsausschuss
über den Umfang der Berücksichtigung von zum Zeit-
punkt der Antragstellung bereits begonnenen oder ab-
geschlossenen Modulen oder über deren Anrechnung
auf nach Maßgabe dieser Ordnung zu erbringende Leis-
tungen, wobei den Erfordernissen von Vertrauensschutz
und Gleichbehandlungsgebot Rechnung getragen wird.
Die Umschreibung ist nicht revidierbar.
(4) Die Möglichkeit des Studienabschlusses auf der
Grundlage der Studien- und Prüfungsordnung gemäß
Abs. 2 wird bis zum Ende des Sommersemesters 2023
gewährleistet.
FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021 291FU-Mitteilungen
Anlage 1: Modulbeschreibungen heit für den studentischen Arbeitsaufwand, der für die
erfolgreiche Absolvierung des Moduls in etwa zu erbrin-
gen ist. Ein Leistungspunkt entspricht 30 Stunden.
Erläuterungen:
Soweit für die jeweiligen Lehr- und Lernformen die
Die folgenden Modulbeschreibungen benennen, soweit
Pflicht zu regelmäßiger Teilnahme festgelegt ist, ist sie
nicht auf andere Ordnungen verwiesen wird, für jedes
neben der aktiven Teilnahme an den Lehr- und Lern-
Modul des Masterstudiengangs
formen und der erfolgreichen Absolvierung der Prü-
l die Bezeichnung des Moduls, fungsleistungen eines Moduls Voraussetzung für den
l den/die Verantwortlichen des Moduls, Erwerb der dem jeweiligen Modul zugeordneten Leis-
l die Voraussetzungen für den Zugang zum jeweiligen tungspunkte. Eine regelmäßige Teilnahme liegt vor,
Modul, wenn mindestens 85% der in den Lehr- und Lernformen
eines Moduls vorgesehenen Präsenzstudienzeit be-
l Inhalte und Qualifikationsziele des Moduls, sucht wurden. Besteht keine Pflicht zu regelmäßiger
l Lehr- und Lernformen des Moduls, Teilnahme an einer Lehr- und Lernform eines Moduls,
l den studentischen Arbeitsaufwand, der für die erfolg- so wird sie dennoch dringend empfohlen. Die Fest-
reiche Absolvierung eines Moduls veranschlagt wird, legung einer Präsenzpflicht durch die jeweilige Lehrkraft
ist für Lehr- und Lernformen, für die im Folgenden die
l Formen der aktiven Teilnahme,
Teilnahme lediglich empfohlen wird, ausgeschlossen. In
l die Prüfungsformen, Modulen, in denen alternative Formen der aktiven Teil-
l die Pflicht zu regelmäßiger Teilnahme, nahme vorgesehen sind, sind die entsprechend dem
studentischen Arbeitsaufwand zu bestimmenden For-
l die den Modulen zugeordneten Leistungspunkte,
men der aktiven Teilnahme für das jeweilige Semester
l die Regeldauer des Moduls, von der verantwortlichen Lehrkraft spätestens im ersten
l die Häufigkeit des Angebots, Lehrveranstaltungstermin festzulegen.
l die Verwendbarkeit des Moduls. Zu jedem Modul muss – soweit vorgesehen – die zu-
gehörige Modulprüfung abgelegt werden. Bewertete
Die Angaben zum zeitlichen Arbeitsaufwand berücksich- Module werden mit nur einer Prüfungsleistung (Modul-
tigen insbesondere prüfung) abgeschlossen. Die Modulprüfung ist auf die
l die aktive Teilnahme im Rahmen der Präsenzstudien- Qualifikationsziele des Moduls zu beziehen und über-
zeit, prüft die Erreichung der Ziele des Moduls exemplarisch.
l den Arbeitszeitaufwand für die Erledigung kleinerer Der Prüfungsumfang wird auf das dafür notwendige
Aufgaben im Rahmen der Präsenzstudienzeit, Maß beschränkt. In Modulen, in denen alternative Prü-
fungsformen vorgesehen sind, ist die Prüfungsform des
l die Zeit für eine eigenständige Vor- und Nachberei-
jeweiligen Semesters von der verantwortlichen Lehrkraft
tung,
spätestens im ersten Lehrveranstaltungstermin festzu-
l die unmittelbare Vorbereitungszeit für Prüfungsleis- legen.
tungen,
Die aktive und – soweit vorgesehen – regelmäßige Teil-
l die Prüfungszeit selbst. nahme an den Lehr- und Lernformen sowie die erfolg-
Die Zeitangaben zum Selbststudium (unter anderem reiche Absolvierung der Prüfungsleistungen eines
Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung) stellen Moduls sind Voraussetzung für den Erwerb der dem
Richtwerte dar und sollen den Studierenden Hilfestel- jeweiligen Modul zugeordneten Leistungspunkte. Bei
lung für die zeitliche Organisation ihres modulbezoge- Modulen ohne Modulprüfung ist die aktive Teilnahme
nen Arbeitsaufwands liefern. Die Angaben zum Arbeits- und regelmäßige Teilnahme an den Lehr- und Lernfor-
aufwand korrespondieren mit der Anzahl der dem jewei- men Voraussetzung für den Erwerb der dem jeweiligen
ligen Modul zugeordneten Leistungspunkte als Maßein- Modul zugeordneten Leistungspunkte.
292 FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021FU-Mitteilungen
1. Grundlagenbereich
Modul: Introduction to Profile Areas
Hochschule/Fachbereich/Lehreinheit: Freie Universität Berlin/Mathematik und Informatik/Mathematik und Infor-
matik
Modulverantwortliche/r: Dozenten und Dozentinnen des Moduls
Zugangsvoraussetzungen: Keine
Qualifikationsziele:
Die Studierenden kennen themenbezogen exemplarische Problemstellungen und Lösungsansätze aus den zwei
Profilbereichen und sind in der Lage diese problemlösungsorientiert anzuwenden. Sie erkennen, wo welche
Kompetenzen gebraucht werden und sind in der Lage, eine bereichsspezifische Problemstellung zu analysieren.
Studierende können Unterschiede und Gemeinsamkeiten des Arbeitens in den zwei verschiedenen Profilberei-
chen erarbeiten und vergleichen. Sie können geeignete themenbezogene Literatur finden und sind in der Lage,
praktische Probleme aus den jeweiligen Bereichen zu bearbeiten.
Inhalte:
Das Modul präsentiert themenbezogen disziplinübergreifend exemplarische Problemstellungen und Lösungs-
ansätze aus den Profilbereichen „Data Science in Life Sciences“ und „Data Science Technologies“. Im Bereich der
Projektarbeit bearbeiten Teams gemeinsam konkrete Aufgabenstellungen zu ausgewählten Themen aus den Pro-
filbereichen. Sie erarbeiten konkrete Lösungsvorschläge für praxisorientierte Problemstellungen, setzen diese um
und präsentieren die Ergebnisse.
Lehr- und Präsenzstudium Formen aktiver Arbeitsaufwand
(Semesterwochen-
Lernformen stunden = SWS)
Teilnahme (Stunden)
Präsenzzeit RV 30
Vorlesung 2
Rekapitulation des Lehr- Vor- und Nachbereitung RV 30
vortrags, Bearbeitung von
Projekten Präsenzzeit ProjS 30
Projektseminar 2
Vor- und Nachbereitung ProjS 60
Modulprüfung: Keine
Modulsprache: Englisch
Pflicht zur regelmäßigen Teilnahme: Ja
Arbeitszeitaufwand insgesamt: 150 Stunden 5 LP
Dauer des Moduls: Ein Semester
Häufigkeit des Angebots: Jedes Wintersemester
Verwendbarkeit: Masterstudiengang Data Science
FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021 293FU-Mitteilungen
Modul: Statistics for Data Science
Hochschule/Fachbereich/Lehreinheit: Freie Universität Berlin/Mathematik und Informatik/Mathematik und Infor-
matik
Modulverantwortliche/r: Dozenten und Dozentinnen des Moduls
Zugangsvoraussetzungen: Keine
Qualifikationsziele:
Die Studierenden haben ein tieferes Verständnis für fortgeschrittene mathematische Konzepte und Methoden im
Bereich der statistischen Datenanalyse. Sie sind befähigt, gängige wahrscheinlichkeitstheorie-basierte daten-
analytische Verfahren mathematisch zu formulieren und algorithmisch zu implementieren.
Inhalte:
Maß- und Wahrscheinlichkeitstheoretische Grundlagen und statistische Modellbildung am Beispiel generalisierter
linearer Modelle, Fischer Inferenz und Maximum Likelihood Schätzung (analytische und numerische Verfahren,
Schätzereigenschaften, Hypothesentests), Bayes Inferenz (Parameterschätzung und Modellinferenz, Priorver-
teilungen, Approximative Inferenz, Markov-Chain Monte-Carlo Methodik), Probabilistische Inferenz (Expectation-
Maximization, Kalman Filter und Data Assimilation, Empirical Bayes, Variational Inference).
Lehr- und Präsenzstudium Formen aktiver Arbeitsaufwand
(Semesterwochen-
Lernformen stunden = SWS)
Teilnahme (Stunden)
Nachbearbeitung der VL
Inhalte und selbstständiges Präsenzzeit V 30
Vorlesung 2
Erarbeiten von ergänzen- Vor- und Nachbereitung V 70
der Literatur Präsenzzeit Ü 30
Vor- und Nachbereitung Ü 70
Bearbeitung von Übungs- Prüfungsvorbereitung und
Übung 2
aufgaben Prüfung 100
Modulprüfung: Klausur (90 Minuten), die ggf. ganz oder teilweise in der Form des
Antwort-Wahl-Verfahrens und auch in Form einer elektronischen
Prüfungsleistung durchgeführt werden kann.
Diese Modulprüfung wird nicht differenziert bewertet.
Modulsprache: Englisch
Pflicht zur regelmäßigen Teilnahme: Vorlesung: Teilnahme wird empfohlen, Übung: Ja
Arbeitszeitaufwand insgesamt: 300 Stunden 10 LP
Dauer des Moduls: Ein Semester
Häufigkeit des Angebots: Jedes Wintersemester
Verwendbarkeit: Masterstudiengang Data Science
294 FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021FU-Mitteilungen
Modul: Machine Learning for Data Science
Hochschule/Fachbereich/Lehreinheit: Freie Universität Berlin/Mathematik und Informatik/Informatik
Modulverantwortliche/r: Dozenten und Dozentinnen des Moduls
Zugangsvoraussetzungen: Keine
Qualifikationsziele:
Die Studierenden haben Verständnis für grundlegende Anwendungen, Konzepte und Analysetechniken im Bereich
des maschinellen Lernens für Data Science. Sie verstehen die Datenlage, Algorithmen und Modelle des Maschi-
nellen Lernens. Sie sind in der Lage, zu komplexen Fragestellungen passende Algorithmen des Maschinellen Ler-
nens auszuwählen, sie kennen die Stärken und Schwächen der Verfahren. Sie wissen, welche Ergebnisse aus den
jeweiligen Daten abgeleitet werden können und können computergestützte Verfahren im Anwendungsfeld und im
jeweiligen wissenschaftlichen Kontext angemessen durchführen und beurteilen.
Inhalte:
Die Lehrveranstaltung bietet einen Überblick über die wesentlichen Methoden des Maschinellen Lernens und der
verwendeten Algorithmen für verschiedene Problemklassen, insbesondere für überwachtes, unüberwachtes Ler-
nen sowie für Reinforcement learning.
Im ersten Teil der Lehrveranstaltung werden die gängigen Verfahren und Algorithmen für jede der drei Klassen von
Lernverfahren behandelt, wobei auch die Durchführung von Experimenten und die Evaluation der Modelle be-
trachtet wird.
Im zweiten Teil der Lehrveranstaltung werden fortgeschrittene Aspekte betrachtet, wie beispielsweise hoch-dimen-
sionale oder nicht-stationäre Probleme, unzureichende Labels oder unbalancierte Klassenverteilung in den Aus-
gangsdaten.
Lehr- und Präsenzstudium Formen aktiver Arbeitsaufwand
(Semesterwochen-
Lernformen stunden = SWS)
Teilnahme (Stunden)
Nachbearbeitung der VL Präsenzzeit V 60
Inhalte und selbstständiges Vor- und Nachbereitung V 60
Vorlesung 4
Erarbeiten von ergänzen-
der Literatur Präsenzzeit Ü 30
Vor- und Nachbereitung Ü 90
Übung 2 Übungsaufgaben Prüfungsvorbereitung und
Prüfung 60
Modulprüfung: Klausur (90 Minuten), die ggf. ganz oder teilweise in der Form des
Antwort-Wahl-Verfahrens und auch in Form einer elektronischen
Prüfungsleistung durchgeführt werden kann.
Modulsprache: Englisch
Pflicht zur regelmäßigen Teilnahme: Vorlesung: Teilnahme wird empfohlen, Übung: Ja
Arbeitszeitaufwand insgesamt: 300 Stunden 10 LP
Dauer des Moduls: Ein Semester
Häufigkeit des Angebots: Jedes Wintersemester
Verwendbarkeit: Masterstudiengang Data Science
FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021 295FU-Mitteilungen
Modul: Programming for Data Science
Hochschule/Fachbereich/Lehreinheit: Freie Universität Berlin/Mathematik und Informatik/Mathematik
Modulverantwortliche/r: Dozenten und Dozentinnen des Moduls
Zugangsvoraussetzungen: Keine
Qualifikationsziele:
Die Studierenden haben ein tieferes Verständnis für Konzepte in der Programmierung mit einer höheren Program-
miersprache (z. B. C/C++, Java oder Python)
Inhalte:
Einführung in verschiedene Arten von Programmiertechniken.
Lehr- und Präsenzstudium Formen aktiver Arbeitsaufwand
(Semesterwochen-
Lernformen stunden = SWS)
Teilnahme (Stunden)
Bearbeitung von Aufgaben,
Kurzvorträge mit Diskus- Präsenzzeit 60
Praxisseminar 2 sion, Diskussion von
Literatur und Anwendungs- Vor- und Nachbereitung 90
beispielen
Modulprüfung: Keine
Modulsprache: Englisch
Pflicht zur regelmäßigen Teilnahme: Ja
Arbeitszeitaufwand insgesamt: 150 Stunden 5 LP
Dauer des Moduls: Ein Semester
Häufigkeit des Angebots: Jedes Wintersemester
Verwendbarkeit: Masterstudiengang Data Science
296 FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021FU-Mitteilungen
2. Profilbereich
Modul: Ethical Foundations of Data Science
Hochschule/Fachbereich/Lehreinheit: Freie Universität Berlin/Mathematik und Informatik/Mathematik und Infor-
matik
Modulverantwortliche/r: Dozentinnen und Dozenten
Zugangsvoraussetzungen: Keine
Qualifikationsziele:
Die Studierenden kennen die grundlegenden Werte- und Normensysteme ethischer und rechtlicher Grundlagen
und Rahmenbedingungen. Sie können das vorhandene Wissen für eine ethik- und rechtsgebundene Fachlichkeit
in typischen Handlungsfeldern der Data Sciences einsetzen und erkennen ethische Fragestellungen und ethische
Dilemmas. Sie sind in der Lage, ethische und rechtliche Probleme beruflichen Handelns gezielt auf Basis geeigne-
ter Methoden und Quellen zu analysieren und einer vertretbar und fundiert begründeten Lösung zuzuführen. Die
Studierenden reflektieren die eigene moralische und ethische Grundhaltung und deren Auswirkung auf die persön-
liche Haltung und Handlung.
Inhalte:
Erläuterung und Diskussion von Grundbegriffen wie Normen, Werte, Moral und Ethik unter interdisziplinären und
disziplinären Gesichtspunkten, gesellschaftliche Auswirkungen des eigenen Handelns, Algorithmic Bias („Diskrimi-
nierende Algorithmen“), Grundlagen ethischer Diskurse, Ethik in den Data Sciences
Lehr- und Präsenzstudium Formen aktiver Arbeitsaufwand
(Semesterwochen-
Lernformen stunden = SWS)
Teilnahme (Stunden)
Integrierte Bearbeitung der Aufgaben, Präsenszeit ILV 60
4
Lehrveranstaltung Präsentation der Ergebnisse Vor- und Nachbereitung ILV 90
Modulprüfung: Keine
Modulsprache: Englisch
Pflicht zur regelmäßigen Teilnahme: Ja
Arbeitszeitaufwand insgesamt: 150 Stunden 5 LP
Dauer des Moduls: Ein Semester
Häufigkeit des Angebots: Jedes Wintersemester
Verwendbarkeit: Masterstudiengang Data Science
FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021 297FU-Mitteilungen
Modul: Forschungspraxis
Hochschule/Fachbereich/Lehreinheit: Freie Universität Berlin/Mathematik und Informatik/Mathematik und Infor-
matik
Modulverantwortliche/r: Dozentinnen und Dozenten
Zugangsvoraussetzungen: Keine
Qualifikationsziele:
Die Studierenden haben praktische Forschungserfahrung im Bereich der Datenwissenschaft gesammelt und kön-
nen Lehrinhalte des Studiums in der Forschungspraxis anwenden. Sie haben Erfahrung in der Projektkoordination
und -abwicklung und sind in der Lage, im Team zu arbeiten.
Inhalte:
Aktuelle Forschungsthemen aus dem Bereich der Datenwissenschaft in den Naturwissenschaften.
Lehr- und Präsenzstudium Formen aktiver Arbeitsaufwand
(Semesterwochen-
Lernformen stunden = SWS)
Teilnahme (Stunden)
Praktikumsbericht und Präsenzzeit eP 270
Externes Praktikum 270 Stunden Abschlussvortrag
Betreuungsgespräch Vor- und Nachbereitung eP 30
Modulprüfung: Keine
Modulsprache: Englisch
Pflicht zur regelmäßigen Teilnahme: Ja
Arbeitszeitaufwand insgesamt: 300 Stunden 10 LP
Dauer des Moduls: Ein Semester
Häufigkeit des Angebots: Jedes Semester
Verwendbarkeit: Masterstudiengang Data Science
298 FU-Mitteilungen 18/2021 vom 31.08.2021Sie können auch lesen
