Data Science

Im Zeitalter der Digitalisierung bestimmt das Thema Data Science die Medienlandschaft und den gesellschaftlichen Diskurs immer mehr. Spannende Anwendungsfälle, technologische Innovationen oder kontroverse Diskussionen: Es ist nicht leicht, den Überblick zu behalten. Data Scientists sind sehr gefragt. In vielen Organisationen steigt die Datenkompetenz und damit die Zahl sogenannter "Citizen Data Scientists", also Personen, die basierend auf fortgeschrittenen Diagnose-Analytics Modelle erstellen, obwohl ihre eigentlichen Aufgaben außerhalb dieses Kompetenzbereichs liegen.

Deshalb gelten Experten als unverzichtbare Partner bei der Entwicklung und Erprobung von Hypothesen. Der englischsprachige Master Data Science setzt den Fokus vor allem auf aktuelle Entwicklungen im Software- und Infrastruktur-Engineering sowie den Bereich Big Data-Technologien. Du lernst dabei, Deine Lösungskompetenzen auszureizen und datenwissenschaftliche Probleme methodisch, gezielt und folgerichtig anzugehen.

Vorteile

Studium selbstbestimmt gestalten
Plane Deinen Studienalltag, wie Du ihn willst. Du entscheidest selbst, ob Du lieber nachts oder tagsüber, in der Bib oder im Café lernst. Selbst Deinen Studienstart kannst Du flexibel wählen.

Studienalltag leicht organisieren
Auf Deinem Online-Campus bleibst Du immer auf dem Laufenden. Hier organisierst Du Dein ganzes Studium und hast alles kompakt an einem Ort – vom digitalen Skript bis zur Notenübersicht.

Lernstoff individuell vertiefen
Vertiefe Dein Wissen interaktiv, abwechslungsreich und passend zu Deinem Lerntyp. Mit multimedialen Tools wie Lern-KI, Live-Sessions und Learning Sprints bereitest Du Dich gezielt auf Deine Prüfung vor.

Prüfungen flexibel ablegen
Fühlst Du Dich sicher in der Übungsklausur? Dann schreib Deine Prüfung 24/7 online oder an einem Standort Deiner Wahl. Manche Kurse schließt Du z. B. auch mit einem Workbook oder Portfolio ab.

Das Masterstudium Data Science hält viele Tätigkeitsfelder bereit, z.B. im Bereich Entwicklung oder in der Beratung. Als Spezialist kannst Du sowohl im privaten als auch öffentlichen Sektor anspruchsvolle Aufgaben übernehmen. Nach Deinem Abschluss arbeitest Du zum Beispiel als …

Senior Data Scientist (m/w/d)
Als Senior Data Scientist bist Du in der Regel für alle Aspekte der Transformation von Daten in brauchbare Werte verantwortlich, vom Design der technischen Infrastruktur über den Aufbau moderner Lernmodelle bis hin zur Verbesserung der Datenqualität und Bewertung von Prognosen. Als Senior fungierst Du zudem als Mentor für Junioren, leitest ein Team und trägst wichtige Entscheidungsprozesse. Außerdem machst Du Dich für innovative Lösungsansätze stark und berätst in den Bereichen Forschung und Entwicklung.

Data Science Consultant (m/w/d)
Als Data Science Consultant hilfst Du Unternehmen und Teams, ihre Ziele zu erreichen, um ein zukunftsweisendes Unternehmen zu werden. In der Regel bist Du dafür verantwortlich, potenzielle Anwendungsfälle zu identifizieren, die erste Projektplanung durchzuführen und die relevanten Kennzahlen und Metriken zur Erfolgskontrolle zu definieren. Als Experte bist Du fit im Umgang mit neuen Technologien und komplexen mathematischen Methoden, mit denen es Dir gelingt, völlig neue Ansätze zu etablieren.

Data Science Developer (m/w/d)
Als Data Science Developer bist Du für das Design, den Aufbau und die Wartung der datenwissenschaftlichen Infrastruktur und der Cloud-Services verantwortlich. Du entwickelst und implementierst maschinelle und tiefgehende Lernmodelle und stellst sicher, dass alle relevanten Daten zugänglich sind. In vielen Fällen hast Du die Leitung darüber, die Qualität der im Projekt verwendeten Daten zu bewerten und zu verbessern. Als Experte hast Du außerdem immer das große Ganze im Blick, um am Markt richtungsweisende Impulse zu setzen.

60 ECTS
Ein 60-ECTS-Modell mit einer Studiendauer von zwei Semestern (Vollzeit), drei Semestern (Teilzeit) oder vier Semestern (Teilzeit). Im 60-ECTS-Modell kannst Du so bereits nach einem Jahr Studium den wertvollen Abschluss in den Händen halten!

1. Semester 

• Weiterführende Statistik
• Use Case und Evaluierung
• Seminar: Aktuelle Themen im Data Science
• Machine Learning
• Deep Learning
• Fallstudie: Model Engineering

2. Semester 

• Wahlpflichtfach:
  
  • Big Data und Software Engineering
  • Produktionsmethoden Industrie 4.0 und Automatisierungstechnik
  • Angewandtes Autonomes Fahren
• Masterarbeit

120 ECTS
Ein 120-ECTS-Modell mit einer Studiendauer von vier Semestern (Vollzeit), sechs Semestern (Teilzeit) oder acht Semestern (Teilzeit).

1. Semester

• Data Science
• Weiterführende Mathematik 
• Seminar: Data Science und Gesellschaft
• Weiterführende Statistik
• Use Case und Evaluierung
• Projekt: Data Science Use Case

2. Semester

• Programmieren mit Python
• Machine Learning
• Deep Learning
• Big Data Technologien
• Wahlpflichtfach A

3. Semester 

• IT Sicherheit und Datenschutz
• Fallstudie: Model Engineering
• Software Engineering für Datenwissenschaften
• Wahlpflichtfach B
• Semniar: Aktuelle Themen im Data Science

4. Semester: Masterarbeit

Voraussetzungen für die Zulassung zum Master Data Science sind:

• Abgeschlossenes, grundständiges Studium
• Von einer staatlichen oder staatlich anerkannten Hochschule/Universität
• Abschlussnote mindestens "Befriedigend"
• Mindestens ein Jahr qualifizierte Berufserfahrung zu Beginn des Studienprogramms (Diese ist nach Abschluss des grundständigen Studiums zu erwerben; Praktika, Trainee- sowie Werkstudenten-Tätigkeiten können nach individueller Prüfung angerechnet werden.)

Nachweis Deiner Englischkenntnisse
Bei unseren englischsprachigen Studiengängen ist zudem ein Nachweis über entsprechende Englischkenntnisse notwendig. Diese kannst Du uns wie folgt nachweisen:

• TOEFL (mind. 80 Punkte, nicht älter als 2 Jahre)
• IELTS (mind. 6,0 von 9 Punkten, nicht älter als 2 Jahre)
• Duolingo Englisch-Test (mind. 95 Punkte, nicht älter als 2 Jahre)
• Cambridge Zertifikat (mind. B grade overall, nicht älter als 2 Jahre)

Für die 60-ECTS-Variante sind zusätzlich und je nach Vorbildung folgende Einstiegsmöglichkeiten ausschlaggebend:

• Bei 240 ECTS aus Erststudium: Direkter Zugang möglich
• Bei 210 ECTS aus Erststudium: Ablegen einer Eignungsprüfung (TASC) oder optional Belegung von Kursen im Umfang von 30 ECTS
• Bei 180 ECTS aus Erststudium: Ablegen einer Eignungsprüfung (TASC)

Eine Anrechnung von Kenntnissen und Fähigkeiten, die außerhalb des Hochschulwesens erworben wurden, ist grundsätzlich möglich. Außerdem müssen für die Zulassung zur 60-ECTS-Variante des Studiengangs die Kurse "Advanced Mathematics" und "Programming with Python" absolviert oder vergleichbares Vorwissen nachgewiesen werden. Diese Kurse kannst Du im Rahmen Deines Studiums kostenfrei bei uns absolvieren.