Data Science Studium
Wissen und Geld sind Macht, das haben uns die Aufklärung bzw. der Kapitalismus beigebracht. Doch ist die größte Macht im 21. Jahrhundert vielleicht noch etwas anderes? Nämlich Daten? Um dieses kostbare Gut zu sammeln, zu analysieren, zu verarbeiten und dabei sehr sorgsam vorzugehen, braucht es Expert/innen. Ein Data Science Studium macht dich dazu.
Inhaltsverzeichnis
Allgemeine Infos zum Data Science Studium
Daten sind zu einem so großen und wichtigen Bestandteil unserer Lebens- und damit Arbeitswelt geworden, dass aus ihnen eine richtige Wissenschaft geworden ist, im wahrsten Sinne des Wortes. Der interdisziplinär aufgebaute Studiengang ist dabei aber höchst praxisrelevant: All die digitalen Netzwerke, die dir vorschlagen, wen du noch kennen könntest, müssen dafür erst Nutzerdaten erheben, analysieren, in Muster anordnen und verknüpfen. Und das gilt natürlich gleichermaßen für Online-Shops und inzwischen für alle (großen) Unternehmen, die auf die Auswertung einer großen Masse von Daten aller Art (Big Data) angewiesen sind – und das sind viele.
Produktentwickler/innen möchten herausfinden, wie ihre Produkte genutzt werden, erheben Daten und „investieren“ diese wieder in ihre Produkte. (Geschäfts-)Prozesse werden über Statistiken analysiert und optimiert, Künstliche Intelligenz & Co. mit Daten gefüttert. Praktisch jedes Unternehmen, das auf Internet-Traffic angewiesen ist, muss mit Daten umgehen können. Auch Behörden, Verbände oder allgemeinnützige Einrichtungen, etwa im Gesundheits- und Sozialwesen, müssen einen Überblick über ihre Daten behalten. Außerdem muss natürlich jemand die passende Software zur Umsetzung der Datenanalyse erstellen. Je nach Feld und Schwerpunkt sind Data Scientists also in IT, Marketing und in der BWL unterwegs, kennen sich mit Datenschutz aus, können programmieren, analytisch und mathematisch denken, Statistiken erstellen und arbeiten häufig als menschliche Schnittstelle mit mehreren Abteilungen zusammen. Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, Erkenntnisse zu vermitteln, sind also wichtig.
Auf einen Blick
Bachelor
Dauer: 6 - 8 Semester, abhängig u.a. von der Studienform
Form:
- Vollzeit
- dual
- berufsbegleitendes Präsenzstudium
- Fernstudium
Alle Infos zu den verschiedenen Studienformen
Abschluss:
Hochschultipp
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Im Zuge der Digitalisierung müssen Datenmengen analysiert und verarbeitet werden. An der XU University wirst du zum/r Expert/in für genau solche Aufgaben. Entscheide dich für das Bachelor- oder Masterstudium und sichere dir deinen Platz in diesem zukunftsträchtigen Berufsfeld. Mehr Details im Infomaterial.
Passende Hochschulen finden
Auf unserem Partnerportal Wirtschaftsinformatik-studieren.net findest du unter anderem Universitäten, Akademien und Fachhochschulen, die ein Data Science Studium und ähnliche Studiengänge anbieten. Hier stellen wir dir schon einmal einige vor:
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Bachelor Vollzeit & dual (Auszug)
Alle Ergebnisse
![University of Europe for Applied Sciences]( "University of Europe for Applied Sciences")
Digital Business & Data Science,... University of Europe for Applied SciencesKostenloses Infomaterial ![Hochschule Fresenius - Vollzeit]( "Hochschule Fresenius - Vollzeit")
Bioscience, Analytische und Digitale Forensik Hochschule Fresenius - VollzeitKostenloses Infomaterial ![AKAD University]( "AKAD University")
![Digital Business University of Applied Sciences]( "Digital Business University of Applied Sciences")
Data Science & Business Analytics, Data Science &... Digital Business University of Applied SciencesKostenloses Infomaterial ![Frankfurt School of Finance & Management]( "Frankfurt School of Finance & Management")
![Hochschule Schmalkalden]( "Hochschule Schmalkalden")
![International School of Management (ISM)]( "International School of Management (ISM)")
Applied Data Science & Business Analytics, Infotag International School of Management (ISM)Kostenloses Infomaterial ![Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt]( "Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt")
-
Master & MBA Vollzeit & dual (Auszug)
Alle Ergebnisse
![IU Fernstudium]( "IU Fernstudium")
![Hochschule Schmalkalden]( "Hochschule Schmalkalden")
Wirtschaftsinformatik & Digitale Transformation,... Hochschule SchmalkaldenKostenloses Infomaterial ![SRH Hochschule Heidelberg]( "SRH Hochschule Heidelberg")
![Hochschule Darmstadt]( "Hochschule Darmstadt")
![Hochschule Stralsund]( "Hochschule Stralsund")
![Leuphana Universität Lüneburg]( "Leuphana Universität Lüneburg")
Data Science, AI, and Digital Business GISMA Business SchoolData Intelligence, Data Science and Business... Fachhochschule St. Pölten
Studieninhalte
Die Wissenschaft der Daten ist eine Disziplin für sich, aber ebenso ein Mosaik von mehreren Wissenschaften. Das hört sich komplex und nach einer Herausforderung an – was es ist –, macht Data Science allerdings zu einem spannenden und gefragten Berufsfeld. Schließlich müssen Unternehmen erst einmal jemanden finden, der mathematisch-statistisch fit ist, analytisch denken kann, Zusammenhänge findet, große Datenmengen managen kann und dann auch noch mit allen Beteiligten verständlich darüber spricht.
Um dieses Jobprofil zu erfüllen, kommen im Studium also in der Regel erst einmal Mathematik und Statistik auf dich zu, und wie man beides für tiefgehende Analysen anwendet. Informatik ist außerdem ein wichtiger Bestandteil, also Programmiersprachen und Programmieren sowie Softwareentwicklung & Co. Damit du deine Ergebnisse zudem daraufhin abklopfen kannst, was sie für die Entscheidungen deines Arbeitgebers bedeuten, solltest du ebenfalls betriebswirtschaftliche Kenntnisse haben. Die Frage nach der Sicherheit von analysierten Daten und was ethisch vertretbar ist, ist selbstverständlich ebenso immens wichtig, schließlich sollten Data Scientists ihre Macht nicht ausnutzen, um zum „Big Brother“ zu werden.
In höheren Semestern und/oder in einem etwaigen Masterstudium hast du dann mitunter die Möglichkeit, dir selbst Schwerpunkte zu setzen bzw. dir einen Master zu suchen, der sich auf deine Wunschrichtung spezialisiert. Verschiedene Anwendungsgebiete der Data Science werden häufig als (Wahlpflicht-)Module angeboten.
Wir listen dir im Folgenden gängige Inhalte eines Bachelorstudiums auf, möchten dich aber bitten, dir immer genau die Studienverlaufspläne und Modulhandbücher an deiner Wunschhochschule anzuschauen: Grundlegende Inhalte und Schwerpunkte unterscheiden sich mitunter von Uni zu Uni.
Übliche Module im Data Science Studium
- Einführung in Data Science
- Mathematik (für Datenwissenschaften)
- Statistik
- Datenerfassung und -analyse
- Algorithmen und Datenstrukturen
- Datenbanken
- Datenvisualisierung
- Maschinelles Lernen
- Big Data
- Informatik
- Softwareentwicklung
- Programmiersprachen & Programmierung
- Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre
- Management Skills
- Kommunikationstechniken
- Informationssicherheit und Datenschutz
- Ethik, ggf. mit interkulturellen oder anderen Perspektiven
Mögliche Schwerpunkte
- Spezifische Bereiche der Kommunikations- und/oder Softwaretechnik, Informatik, Elektronik, Datenwissenschaft, etc.
- Anwendungsfragen, etwa zur Vernetzung von Geräten, Programmierung bestimmter Systeme, User Experience etc.
- (Vertiefungen in) Fachbereichen der Medien, etwa Mediendesign und Medienrecht
Es gibt zudem ganze Studiengänge, die sich auf einen Bereich spezialisieren, etwa Data Science in der Medizin, oder die sich möglichst gleichmäßig zwischen technischen und wirtschaftlichen Aspekten positionieren.
Voraussetzungen
Formal
- Allgemeine Hochschulreife (Abitur) oder
- Fachgebundene Hochschulreife bzw. Fachhochschulreife (Fachabitur) oder
- einen vergleichbaren Schulabschluss oder
- eine bestimmte berufliche Qualifikation
- teilweise (sehr) gute Englischkenntnisse: Nicht nur ist Englisch wichtig für internationale Programme und Kooperationen, es gibt auch Studiengänge, die komplett auf Englisch abgehalten werden. Mitunter musst du diese Kenntnisse vorab über ein Zertifikat nachweisen, etwa über einen Sprachtest wie TOEFL oder IELTS
Das Fachabitur verschafft dir prinzipiell den Zugang zu Studiengängen an Fachhochschulen, kann aber je nach Universität und Bundesland darüber hinaus ein Studium an einer Hochschule ermöglichen.
Persönlich
- Breites Feld an Interessen sowie Motivation, unterschiedliche Kompetenzen zu erwerben (in Mathematik, Statistik, Informatik, Wirtschaft, Management, Kommunikation etc.)
- Interesse und am besten Spaß an logischen Zusammenhängen und Problemlösungen
- Analytische und strukturierte Vorgehensweise
- Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke
Numerus Clausus
Ein Data Science Studium wird an staatlichen und häufig auch an privaten Hochschulen angeboten. Vor allem staatliche Hochschulen setzen in der Regel zwar für das erste Auswahlkriterium ihrer Bewerber/innen auf einen NC, machen dies aber im Fall von Data Science bislang verhältnismäßig selten. Unter den Hochschulen mit Zulassungsbeschränkungen sind die Universität Stuttgart, die Hochschule Aalen und die Uni Göttingen. Bei letzterer etwa wurden jedoch zu den letzten beiden Wintersemestern alle Bewerber/innen zugelassen: Ein NC heißt nicht immer, dass einige Interessent/innen Absagen bekommen.
Bewerbung
Private Hochschulen können ihre Fristen individuell gestalten. Informiere und bewerbe dich also möglichst frühzeitig. Mitunter kannst du dich schon mit langem Vorlauf bewerben, das erspart dir Endspurtstress, wenn du dich an vielen Unis bewirbst.
Private Hochschulen setzen in der Regel nicht auf einen NC, sondern wählen ihre Studierenden mitunter durch persönliche Gespräche, Eignungstests, Motivationsschreiben oder Arbeitsproben aus.
Fristen
Staatliche Hochschulen:
Sommersemester: bis 15. Januar
Wintersemester: bis 15. Juli
Private Hochschulen:
Private Hochschulen legen ihre Frist oft individuell fest, sodass der Termin variieren kann – manchmal werden Bewerbungsfristen auch zum Schluss noch mal verlängert.
Wo kann ich Data Science studieren?
Berlin: Studieren am Brandenburger Tor!
Picknicken am Wannsee, Feiern am Prenzlauer Berg, Lernen in der Metropole Deutschlands:
Auf unserem Partnerportal Wirtschaftsinformatik-studieren.net findest du alle Infos zum Data Science Studium in der Hauptstadt!
Köln: Studieren am Kölner Dom!
Kölsch trinken am Rhein, Feiern in Ehrenfeld, Lernen in der lässigsten Stadt Deutschlands:
Auf unserem Partnerportal Wirtschaftsinformatik-studieren.net findest du alle Infos zum Data Science Studium in der Karnevalshochburg!
Hamburg: Studieren am Michel!
Spazieren an den Landungsbrücken, Feiern auf St. Pauli, Lernen in der Perle des Nordens:
Auf unserem Partnerportal Wirtschaftsinformatik-studieren.net findest du alle Infos zum Data Science Studium in der Hansestadt!
München: Studieren am Viktualienmarkt!
Flanieren im Englischen Garten, Feiern am Sendlinger Tor, Lernen im sonnigen Zentrum des Südens:
Auf unserem Partnerportal Wirtschaftsinformatik-studieren.net findest du alle Infos zum Data Science Studium bei den Pokalrekordhaltern!
Berufsperspektiven
Dass das Profil des Data Scientists vielseitig und gefragt ist, haben wir ja bereits etabliert. Deine genauen Aufgaben hängen selbstverständlich immer von deinen eigenen Schwerpunkten und Stärken sowie von deinem zukünftigen Arbeitgeber ab. Wenn es dich mehr in die Forschung zieht, bist du dann vielleicht ein „Academic Data Scientist“, wenn du deine Kenntnisse in der Wirtschaft praktischer anwenden möchtest, wird man dich eher als „Enterprise Data Scientist“ sehen.
Mögliche Jobs und Arbeitgeber
Die Arbeitsbereiche und Branchen, die dir begegnen können, sind auf jeden Fall zahlreich. Beispiele sind:
- Produktentwicklung
- Softwareentwicklung
- Unternehmensentwicklung und -strategie
- Management
- Beratung
- Forschungsprojekte
- Geomanagement (Smart Cities & Environments)
- Marketing
- Anlagenbau und Produktion
- Soziale Netzwerke
- Marktforschung
- Gesundheits- und Medizinsektor
- Finanzsektor
- Energiewirtschaft
- Versicherungen
Gehalt
Sei immer misstrauisch, wenn dir jemand sagt, er oder sie könne dir exakt sagen, was du nach dem Studium verdienen wirst. Die Gehaltsaussichten für Data Scientists sind derzeit zwar überdurchschnittlich gut, Gehälter variieren aber und verändern sich. Sie sind abhängig von deiner Berufserfahrung, der Größe des Unternehmens, der Branche, dem Standort und ein wenig von deinem Verhandlungsgeschick. Verstehe die folgenden Gehälter deshalb bitte als aktuelle Stichprobe, nicht als repräsentative Prognose.
Gehaltsbeispiele
Wir haben dir zur besseren Vorstellung ein paar exemplarische Angaben zum Gehalt herausgesucht:
Position | Branche | Alter & Geschlecht | Gehalt (brutto) |
| Data Scientist/ Datenmanager/in | Immobilien | 27, weiblich | 3.176 € |
| Data Scientist/ Data Analyst/in | Gesundheitswesen | 29, weiblich | 3.357 € |
| Data Scientist/ Specialist Data Mining | Versicherungen | 32, männlich | 5.423 € |
| Data Scientist/ Data Analyst Customer | Internet- u. Versandhandel | 31, männlich | 3.772 € |
| IT-Analyst/ Data Analyst | Chemie, Verfahrenstechnik | 30, weiblich | 5.295 € |
Quelle: Gehalt.de (Stand: Juni 2020)
Master Data Science
Auf einen Blick
Dauer: 2 - 4 Semester, abhängig u.a. von der Studienform
Form:
- Vollzeit
- dual
- berufsbegleitendes Präsenzstudium
- Fernstudium
Abschluss:
- Master of Science (M.Sc.)
Voraussetzungen
Formal
- in der Regel ein Bachelor (oder gleichwertiger akademischer Grad) im Bereich Data Science bzw. in verwandten Fächern, manchmal in Kombination mit einschlägiger Berufserfahrung
Das kann also selbstredend ein Bachelor in Data Science sein, aber auch Abschlüsse in (Wirtschafts-)Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen, (Wirtschafts-)Mathematik, Statistik oder Wirtschaftswissenschaften. Manchmal ist eine Mindestanzahl von ECTS in bestimmten Modulen erforderlich und/oder eine Mindestnote deines Bachelorabschlusses Voraussetzung. Die genauen Bedingungen erfährt du auf der Website der jeweiligen Hochschule.
Persönlich
- natürlich all die Eigenschaften, die du schon in den Bachelor mitgebracht hast, also analytisches Denken, Interessen an Mathematik, Informatik & Co. plus Kommunikationsstärke, sowie die Bereitschaft, die gewonnenen Kenntnisse zu erweitern, zu vertiefen bzw. dich in eine bestimmte Richtung (weiter) zu spezialisieren
Das Data Science Studium gibt es relativ häufig als Masterprogramm. Sehr verwunderlich ist das nicht, ist doch Data Science in gewisser Weise bereits eine bestimmte Vertiefung vieler verwandter Bachelorrichtungen, eben Informatik, Mathematik und so weiter.
Es bietet sich also an, wenn du entweder aus einer etwas anderen Richtung kommst (und vielleicht schon Berufserfahrung im Bereich hast) und die große Nachfrage nach Data Scientists nutzen möchtest. Aber auch, wenn du im Bachelor direkt mit Data Science gestartet hast, kann ein Masterstudium spannend sein: Du machst dich noch fitter für wissenschaftliche Fragestellungen und kannst dich ggf. innerhalb der Data Science noch mehr spezialisieren. Es gibt zum Beispiel Masterstudiengänge wie „Data Science und IT-Sicherheit“ oder „Management und Data Science“. Nicht zuletzt macht sich ein Mastertitel gut im Lebenslauf.
Abend- und Fernstudium als Alternative
Du stehst bereits im Berufsleben oder möchtest einfach freier über deine Zeit verfügen? Dann ist ein Abendstudium bzw. ein Fernstudium eventuell eine gute Lösung für dich! Auf unserem Partnerportal Studieren-berufsbegleitend.de haben wir jede Menge Infos zu diesen Studienformen, unter anderem speziell im Bereich Data Science. Einige Hochschulen, die für dich in Frage kommen, haben wir gleich hier für dich:
