Data Science Studium 52 Studiengänge in Deutschland

Data Science Studium

Das Bachelor-Studium Data Science

Wir leben in einer digitalen Welt und Begriffe wie Data Science begegnen uns immer öfter, vor allem zusammen mit Big Data oder Künstlicher Intelligenz. Aber was genau steckt dahinter? Was machen Data Scientists? Und was lernt man in einem Data Science Studium?

Was ist Data Science?

Data Science - oder Datenwissenschaft - beschäftigt sich mit der Frage, wie man aus großen Datenmengen (Big Data) nützliche Informationen gewinnen kann. Dafür nutzt man Methoden aus der Informatik, Statistik und Mathematik, zum Beispiel bestimmte Rechenverfahren oder sogenannte Algorithmen.

Unternehmen setzen Data Science ein, um bessere Entscheidungen treffen zu können: etwa um das Kaufverhalten von KundInnen zu analysieren, neue Geschäftsideen zu entwickeln oder ihre Abläufe zu verbessern.

Wichtige Inhalte der Studiengänge: Big Data, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Im Data Science Studium dreht sich alles um Daten. Studierende lernen, wie man Daten sammelt, speichert, verwaltet, analysiert und verständlich darstellt. Dabei kommen auch moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen zum Einsatz, also Programme, die selbstständig aus Daten lernen können.

Weitere Themen im Studium sind Programmieren, Datensicherheit, Datenschutz, Datenethik, Mustererkennung und Informationsverarbeitung. Auch wirtschaftliche Inhalte wie Industrie 4.0 oder Finanzierung können Teil des Studiums sein.

Ablauf, Dauer, Studienabschluss

Dauer und Studienmodelle

Studiengänge der Fachrichtung Data Science haben eine Regelstudienzeit von sechs bis sieben Semestern. Zu erreichen sind meistens 180 bis 210 ECTS-Punkte. Studierende können das Data Science Studium Vollzeit absolvieren. Es werden aber auch Teilzeit- und berufsbegleitende Studienmodelle angeboten. An manchen Hochschulen ist auch ein duales Studium möglich, bei dem sich Theorie- und Praxisphasen regelmäßig abwechseln. Zudem können sich Studieninteressierte für ein Fernstudium entscheiden. Hier wird der Campus der Hochschule durch einen Online-Campus ersetzt, wodurch flexibles und ortsunabhängiges Studieren ermöglicht wird.

Ablauf des Studiums Data Science

Die ersten Semester: Zu Beginn des Bachelor-Studiums Data Science wirst du in die wichtigsten Themenbereiche des Fachbereichs eingeführt. Hierzu zählen u.a. die Grundlagen des Software Engineering, Mathematik, theoretische und praktische Informatik sowie Wirtschaftsinformatik, Algorithmen, Datenstrukturen, Statistik und Stochastik oder Big Data. Wie Data Science in Unternehmen zur Anwendung kommt, wird ebenfalls thematisiert. Zudem sind Basiskenntnisse in der Programmierung und das Erlernen einer Programmiersprache (z.B. R, Java, Python) in den ersten Semestern relevant. Studierende werden im Umgang mit Statistik-Programmen (z.B. SPSS) geschult, beschäftigen sich mit Datenbanken, Datenbanksystemen und Datenmodellierung und eignen sich interkulturelle sowie ethische Handlungskompetenzen an. An einigen Hochschulen werden auch die Inhalte Business Administration, Finanzierung, Recht, Informationsmanagement und Management der digitalen Transformation beleuchtet.

Studienmitte: Maschinelles Lernen, Business Intelligence oder Cloud Computing - das sind typische Inhalte, die dir in den fortgeschrittenen Semestern deines Studiums begegnen werden. Des Weiteren wirst du dich mit Big Data Technologien und Data Mining, Softwareentwicklung, Verteilten Systemen und Informationstechnologie auseinandersetzen. Vertiefende Kenntnisse werden auch zur Datenanalyse, zu Betriebssystemen und Netzwerken sowie Informationssystemen vermittelt. Studierende beschäftigen sich darüber hinaus mit dem (agilen) Projektmanagement, mit Personal und Organisation, Business Management, mit unterschiedlichen Geschäftsprozessen sowie mit ethischen Aspekten. Auch deine Englischkenntnisse, vor allem jene im beruflichen Kontext, werden in den entsprechenden Lehrveranstaltungen aufpoliert. Häufig hast du ab dem vierten Semester die ersten Wahlmöglichkeiten bzw. Wahlfächer.

Studienende: Gegen Ende des Studiums stehen oft die Visualisierung von Daten und die Themen IT-Sicherheit und Datenschutz auf dem Programm. Künstliche Intelligenz und Deep Learning sind weitere Inhalte, die an vielen Hochschulen im Data Science Studium aufgegriffen werden. Ansonsten widmen sich die letzten Semester vor allem der individuellen Vertiefung im Rahmen von Wahlfächern und Wahlpflichtmodulen. Die Bachelorarbeit markiert für gewöhnlich den Abschluss des Studiengangs.

Schwerpunkte im Studium

Die Wahlmöglichkeiten und Wahlfächer, die du besuchen kannst, sind von deinem Studium und der jeweiligen Hochschule abhängig. Du kannst dich z.B. in folgenden Themenbereichen individuell vertiefen:

• Webentwicklung und -analysen
• Datenanalyse und -visualisierung
• Big Data und Data Warehouse
• Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
• App-Entwicklung
• IT-Sicherheit
• Data Engineering
• Entrepreneurship
• Change Management
• Controlling und Qualitätsmanagement
• Innovations- und Technologiemanagement

Bild: Pablo Lagarto / AdobeStock

Praxis und Auslandssemester

In einigen Studiengängen der Fachrichtung Data Science absolvierst du praxisorientierte Projekte. Gelegentlich ist auch ein Semester für die Praxis reserviert, d.h. dass du hier einen besonders großen berufspraktischen Bezug hast und z.B. ein Praktikum oder mehrere Praktika absolvierst. Je nach Studiengang und Hochschulen ist auch ein Auslandssemester möglich. Wenngleich sich der Praxisanteil der einzelnen Studiengänge unterscheidet, sind sie allesamt darauf bedacht, dich bestmöglich auf den Beruf als Data Scientist vorzubereiten. Sie vermitteln dir praxisrelevante Kenntnisse, um unterschiedliche Werkzeuge, Methoden und Tools des Fachbereichs anzuwenden.

Abschluss: Bachelor of Science (B.Sc.)

Nach Abschluss des Studiums Data Science wird dir üblicherweise der akademische Grad Bachelor of Science (B.Sc.) verliehen. Je nach Studiengang und Hochschule kann es aber auch der Bachelor of Engineering (B.Eng.) sein.

Voraussetzungen für das Data Science Studium

Persönliche Voraussetzungen

Du interessierst dich für das Bachelor-Studium Data Science und möchtest dich näher mit Daten, Datenauswertung, Datenmanagement und der Datenwissenschaft auseinandersetzen? Das ist schon mal eine gute Grundlage, um Data Science zu studieren. Zudem sollten dich Ausdauer, Disziplin, Neugierde sowie eine analytische und logische Denkweise auszeichnen.

Informatik, Mathematik und Statistik begeistern dich? Auch mit wirtschaftlichen Themen beschäftigst du dich gerne? Du suchst unermüdlich nach Lösungswegen, selbst bei komplizierten und langwierigen Problemen? Organisations- und Planungstalent - kein Problem für dich? Du liebst es im Team zu arbeiten, kannst dich aber auch allein gut motivieren und bist selbstständig? Außerdem besitzt du eine soziale und kommunikative Ader? Wenn die meisten dieser Punkte auf dich zutreffen, bist du für das Data Science Studium sicherlich gut geeignet.

Formelle Voraussetzungen

Zu den Zulassungsvoraussetzungen für den Studiengang Data Science zählt in erster Linie eine Hochschulzugangsberechtigung. Das ist z.B. die allgemeine Hochschulreife (Abitur, Matura), die fachgebundene Hochschulreife oder die Fachhochschulreife bzw. ein gleichwertiger Abschluss. An manchen Hochschulen ist auch eine Zulassung ohne Abitur möglich, dann ist z.B. eine abgeschlossene Meisterprüfung oder Aufstiegsfortbildung nötig. Auch beruflich Qualifizierte (absolvierte Berufsausbildung in Kombi mit ausreichend Berufserfahrung) haben oft die Möglichkeit, ohne Abitur zu studieren.

Im Bewerbungsverfahren ist häufig auch ein Nachweis deiner Englisch- und Mathematikkenntnisse nötig. Gelegentlich werden Vorkurse angeboten, in denen du deine Kenntnisse auffrischen oder erweitern kannst. Informiere dich an der Hochschule deiner Wahl, ob solche Kurse angeboten werden. Der Studiengang Data Science (Bachelor of Science) ist an einigen Hochschulen zulassungsbeschränkt, d.h. es gilt einen Numerus Clausus (NC) zu erfüllen. Auch ein Test und persönliches Gespräch sind möglich.