Master Data Science 59 Studiengänge in Deutschland

Das Master-Studium Data Science

Data Science, Big Data und Künstliche Intelligenz: An diesen Begriffen kommt heutzutage niemand mehr vorbei. Die Datenmenge steigt Tag für Tag und auch die Relevanz der Informationen, die aus den Daten gewonnen werden können, nimmt zu. Vor allem im unternehmerischen Kontext spielen die Datenanalyse und insbesondere Data Science eine große Rolle. Wie soll sich das Unternehmen in Zukunft orientieren, was wollen die Konsumenten wirklich und welche zusätzlichen Geschäftsfelder wären besonders lukrativ? Das aus den Daten gezogene Wissen liefert Antworten auf diese und viele weitere Fragen.

Der Master of Data Science hört sich spannend an? Du besitzt bereits Fachwissen aus einem Bachelor, das du jetzt vertiefen und erweitern möchtest? Wir verraten dir in diesem Text, wie der Data Science Master aufgebaut ist, welche Inhalte er vermittelt und was du nach dem Master-Abschluss machen kannst.

Womit befasst sich der Data Science Master-Studiengang?

Im Masterstudiengang Data Science sind Studieninhalte wie Mathematik, Statistik, Informatik sowie IT (Informationstechnik), Programmierung oder Künstliche Intelligenz zentral. Studierende werden im Umgang mit Algorithmen geschult und lernen auch Strategien des maschinellen Lernens kennen.

Signalverarbeitung, Mustererkennung, Business Analytics, Data Mining, Deep Learning, Datentechnik, Datenmanagement, Datenanalyse und Big Data sind weitere Schwerpunkte im Curriculum des Studiengangs. Auch mit der Sicherheit von informationstechnischen Anwendungen, mit Datenschutz und ethischen Aspekten des Fachs setzen sich Master-Studierende auseinander.

Ablauf, Dauer, Studienabschluss

Dauer und Studienmodelle

Die Regelstudienzeit der Master-Studiengänge in der Fachrichtung Data Science beträgt drei bis vier Semester. Einige Studiengänge können auch in fünf oder sechs Semestern abgeschlossen werden. Du kannst den Masterstudiengang Data Science sowohl Vollzeit als auch berufsbegleitend oder Teilzeit absolvieren, an manchen Hochschulen wird auch ein Fernstudium angeboten. Insgesamt sind bis zu 120 ECTS-Punkte zu erreichen. Je nach Studiengang ist der Studienstart im Winter- und/oder im Sommersemester möglich.

Ablauf des Studiums Data Science

Master of Science Studienbeginn: Der Studiengang ist zunächst um eine Vermittlung der fachlichen Grundlagen bemüht. Den Studierenden werden daher Inhalte wie Machine Learning oder Deep Learning, Mathematik, Business Analytics, Data Mining, Datenbanken oder Digitales Management nähergebracht. Auch mit Software Engineering, Industrie 4.0, Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen oder Big Data setzen sich Studierende auseinander. Außerdem werden das Datenmanagement und die Datenanalyse behandelt.

Mitte und Ende des Studiums: In den fortgeschrittenen Semestern stehen u.a. die Visualisierung von Daten, Datenarchitekturen oder ethische Aspekte auf dem Programm. IT-Sicherheit und Datenschutz werden ebenfalls beleuchtet. Zudem vertiefen Studierende bereits gelehrte Inhalte und setzen in Wahlfächern und Wahlpflichtmodulen einen individuellen Schwerpunkt.

Du hast je nach Studiengang und Hochschule die Wahl, dir z.B. im Bereich Big Data, Digital Transformation, Künstliche Intelligenz oder Deep Learning erweitertes Wissen anzueignen. Nach Masterarbeit und -prüfung wartet der Master-Abschluss auf dich.

Bild: Pablo Lagarto / AdobeStock

Abschluss: Master of Science (M.Sc.)

Hast du den Masterstudiengang Data Science erfolgreich abgeschlossen, so wird dir der akademische Grad Master of Science (M.Sc.) verliehen.

Voraussetzungen für das Data Science Master-Studium

Persönliche Voraussetzungen

Ein Master-Studiengang Data Science eignet sich ideal für dich, wenn du mathematisch begabt bist und dich überdurchschnittlich für Informatik, IT und Wirtschaft interessierst. Selbstverständlich sollte dich auch die Beschäftigung mit Daten, ihrer Auswertung und Analyse, begeistern.

Des Weiteren wäre es vorteilhaft, wenn einige dieser Punkte auf dich zutreffen:

• Problemlösungsfähigkeit
• Organisationstalent
• Teamgeist
• Selbstständigkeit und Eigeninitiative
• Ausdauer und Disziplin
• Kreativität
• Analytisches und logisches Denken

Formelle Voraussetzungen

Ein erster Bachelorabschluss in einem fachähnlichen Bereich (z.B. Wirtschaftsinformatik, Data Science, IT, etc.) mit mindestens 180 ECTS-Punkten zählt zu einer der wichtigsten Zugangsvoraussetzungen für den Data Science Master. Des Weiteren solltest du über gute Englischkenntnisse verfügen und musst diese je nach Hochschule auch nachweisen. Dies gilt auch für Berufserfahrung. Gelegentlich musst du mit einem Auswahlgespräch rechnen, ein Numerus Clausus (NC) ist eher selten zu erfüllen.