Data Science
100% online
jederzeit
6 Semester
verschiedene Zeitmodelle möglich
180 ECTS
Es fallen Studiengebühren an.
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Die wichtigste wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklung unserer Zeit ist die Digitalisierung. Digitale Technologien durchdringen nicht nur alle Bereiche der zwischenmenschlichen Kommunikation, sondern bestimmen gleichermaßen unser wirtschaftliches Handeln. Dabei bilden sie nicht nur existierende Formen ab, vielmehr ermöglichen sie neue Geschäftsmodelle, die bisher nicht möglich waren. Kennzeichnend ist dabei die konsequente Nutzung von Daten. Egal wann, egal wo. Die Datenwissenschaft (Data Science) ist somit die Kernwissenschaft aller Digitalisierungsprozesse.
Im Fernstudium Data Science werden unter anderem die Bereiche Datenaufbereitung, -visualisierung und -analyse behandelt. Du lernst, datenwissenschaftliche Probleme methodisch, gezielt und folgerichtig anzugehen. Der Fokus liegt dabei vor allem auf der praktischen Lösungskompetenz.
Inhalte
Welche Inhalte stehen im Mittelpunkt? Das Bachelorstudium Data Science hält alle relevanten Wissensbereiche wie Datenvisualisierung, Datenanalyse, Maschinelles Lernen und Software Engineering bereit und stimmt diese perfekt aufeinander ab. Der Fokus liegt bei der Erarbeitung einzelner Themen immer auf der praktischen Lösungskompetenz. Im Verlauf Deines Studiums erarbeitest Du Dir zudem ein Portfolio, das verschiedene Arbeitsproben enthält und Deine erreichten Kompetenzen wissenschaftlich dokumentiert.
Unser Bachelorstudium ist modular aufgebaut, d. h., Du studierst anhand von Themengebieten, die in sogenannte „Module“ eingeteilt sind. Innerhalb dieser Module gibt es teilweise einen Einführungskurs und einen Vertiefungskurs, die Dich auf den Abschluss dieses Moduls systematisch vorbereiten. Innerhalb der Module bekommst Du für jeden erfolgreichen Abschluss ECTS-Punkte (European Credit Transfer System) gutgeschrieben, die Deine Leistungen dokumentieren. Diese ECTS-Punkte sind international vergleichbar und selbstverständlich anerkannt.
Spezialisierungen & Module
Im fünften und sechsten Semester wählst Du Deine drei Spezialisierungen im Umfang von 30 ECTS. Dabei hast Du die Möglichkeit, sowohl fach- als auch branchenspezifische Spezialisierungen zu wählen. Insbesondere die fachspezifischen Spezialisierungen schließen dabei mit einem Projekt ab, bei dem Du Dein erworbenes Wissen direkt zum Einsatz bringen kannst.
Fachwissenschaftliche Spezialisierungen
Data Engineering befasst sich mit den infrastrukturellen Aspekten der Datenwissenschaft wie Speicherung und Bereitstellung. In dieser Spezialisierung lernst Du zunächst die Grundlagen kennen, bevor es um wichtige Entwicklungen in der Speichertechnologie, Systemarchitektur und betriebliche Aspekte geht sowie um das Thema Datensicherheit und -schutz.
In dieser Spezialisierung lernst Du verschiedene Analysemethoden und Einsatzgebiete kennen, von Business Performance Measurement bis zu Web- und Social Media Analytics. Außerdem behandelst Du Themen wie Key Performance Indicators (KPIs), Geschäftsprozessanalysen, semantische Analysen, Social Media-Interaktionen u.v.m.
Einen tiefen Einblick in das spannende Thema Künstliche Intelligenz bietet Dir diese Spezialisierung. Der Weg führt von der Geschichte der KI über den Stand der Forschung bis zu modernen Ansätzen der Entwicklung: Natural Language Processing (NLP – Techniken und Methoden zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache) und Computer Vision stehen im Mittelpunkt des Curriculums.
Funktions- und Branchenspezialisierungen
Wenn Du zusätzlich tiefere Einblicke in andere Bereiche erlangen möchtest, findest Du auf der Webseite der Hochschule eine große Auswahl an weiteren Funktions- und Branchenspezialisierungen, durch die Du Dein Fernstudium Data Science individuell gestalten kannst.
| 1. Semester | |
|---|---|
| Modul | ECTS |
| Einführung in Data Science | 5 |
| Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten | 5 |
| Einführung in die Programmierung mit Python | 5 |
| Mathematik-Grundlagen - Analysis | 5 |
| Kollaboratives Arbeiten | 5 |
| Statistik - Wahrscheinlichkeit und deskriptive Statistik | 5 |
| 2. Semester | |
|---|---|
| Modul | ECTS |
| Objekt-orientierte und funktionale Programmierung mit Python | 5 |
| Mathematik-Grundlagen - Lineare Algebra | 5 |
| Interkulturelle und ethische Handlungskompetenzen | 5 |
| Statistik - Schließende Statistik | 5 |
| Datenmodellierung und Datenbanksysteme | 5 |
| Projekt: Data-Mart-Erstellung in SQL | 5 |
| 3. Semester | |
|---|---|
| Modul | ECTS |
| Business Intelligence | 5 |
| Projekt: Business Intelligence | 5 |
| Maschinelles Lernen - Überwachtes Lernen | 5 |
| Maschinelles Lernen - Unüberwachtes Lernen und Feature Engineering | 5 |
| Data Science Software Engineering | 5 |
| Projekt: Vom Model zum Produktivbetrieb | 5 |
| 4. Semester | |
|---|---|
| Modul | ECTS |
| Agiles Projektmanagement | 5 |
| Big Data Technologien | 5 |
| Datenqualität und Datenanpassung | 5 |
| Explorative Datenanalyse und Visualisierung | 5 |
| Cloud Computing | 5 |
| Seminar: Ethische Fragen der Data Science | 5 |
| 5. Semester | |
|---|---|
| Modul | ECTS |
| Zeitreihen-Analyse | 5 |
| Neuronale Netze und Deep Learning | 5 |
| 2 Spezialisierungen zur freien Wahl | 20 |
| 6. Semester | |
|---|---|
| Modul | ECTS |
| 1 Spezialisierung zur freien Wahl | 10 |
| Einführung in Datenschutz und IT-Sicherheit | 5 |
| Model Engineering | 5 |
| Bachelorarbeit | 10 |
Studienmodelle
Du kannst das Bachelorstudium sowohl in Vollzeit als auch in zwei Teilzeitvarianten absolvieren. Inhaltlich sind diese Modelle identisch, bei den Teilzeitvarianten reduziert sich aber Dein wöchentliches Lernpensum.
Das Teilzeitstudium eignet sich besonders für alle, die bereits eine hohe Arbeitsbelastung haben oder die ihre monatlichen Kosten senken möchten.
| Vollzeit-Fernstudium | |
|---|---|
| Dauer | ECTS/Semester |
| 36 Monate | 30 |
Im Vollzeitstudium kannst Du pro Semester die maximale Anzahl an Kursen wählen. Solltest Du Dein Studium nicht in der vorgesehenen Zeit abschließen, verlängert sich das Studium um weitere 12 Monate. In dieser Zeit kannst Du alle Angebote des Fernstudiums wie bisher kostenfrei nutzen. Solltest Du merken, dass Du doch weniger Zeit hast als gedacht, kannst Du mit einer Frist von 3 Monaten zum Monatsende in ein anderes Zeitmodell wechseln.
| Teilzeit-Fernstudium | |
|---|---|
| Dauer | ECTS/Semester |
| 48 Monate | 25 |
| 72 Monate | 15 |
Im Teilzeitstudium reduzieren sich Deine monatlichen Studiengebühren. Gleichzeitig sinkt auch die Anzahl der Kurse, die Du pro Semester wählen kannst.
Schaffst Du Deinen Abschluss nicht in der vorgesehenen Zeit, verlängert sich das Studium um weitere 12 Monate. In dieser Zeit kannst Du alle Angebote des Fernstudiums wie bisher kostenfrei nutzen. Solltest Du merken, dass Du doch mehr Zeit hast als gedacht, kannst Du mit einer Frist von 3 Monaten zum Monatsende in ein anderes Zeitmodell wechseln.
Studiengebühren
Es fallen Studiengebühren an, diese richten sich danach, welches Studienmodell gewählt wird. Mehr Informationen findest Du auf der Webseite der Hochschule.
| 36 Monate | 48 Monate | 72 Monate |
|---|---|---|
| *regulärer Preis. Studiengebühren können bei Rabattaktionen o.ä. variieren. | ||
| Vollzeit | Teilzeit 1 | Teilzeit 2 |
| 369 €* monatl. | 319 €* monatl. | 219 €* monatl. |
| 13.284 € Gesamt | 15.312 € Gesamt | 15.768 € Gesamt |
Mehr Informationen zu den Studiengebühren und Finanzierungsmöglichkeiten findest du auf der Website der Hochschule.
Karriereaussichten
Das Bachelorstudium Data Science hält viele Tätigkeitsfelder bereit, z. B. im Bereich Engineering oder in der Beratung. Unsere Programme kombinieren zudem modernste Vorlesungen mit branchenführenden Best-Practice-Beispielen und ermöglichen es Dir, Deine Karriere im Ausland zu fördern. Nach Deinem Abschluss arbeitest Du zum Beispiel als …
Als Data Engineer kümmerst Du Dich um alle relevanten Prozesse rund um die Generierung, Speicherung, Pflege, Aufbereitung und Weitergabe von Daten. Entscheidend sind dabei Aufbau und Überwachung der Hardware- und Software-Infrastruktur. Dazu gehören Konzeption, Einkauf sowie Einrichtung aller nötigen Komponenten, die für die jeweiligen Anforderungen angemessen sind. Darüber hinaus bist Du als Datenexperte für die Sicherheit und Stabilität des gesamten Systems sowie die Einhaltung von Datenschutz und Datensicherheit verantwortlich.
Als Data Scientist wertest Du Daten systematisch aus und extrahierst Wissen. Auf Basis Deiner gewonnenen Erkenntnisse unterstützt Du die Unternehmensführung vor allem bei strategischen Entscheidungen. Außerdem weißt Du, Dein Wissen anschaulich zu präsentieren und es Dritten ohne spezifische Fachkenntnisse zu vermitteln. Data Scientists treten meist in beratender Funktion auf und unterstützen bei schwierigen Situationen. Mit Deinem Know-how bist Du als Experte vor allem im Bereich Business Intelligence und Big Data zu Hause.
Als Experte weißt Du die Flut an digitalen Informationen und Daten richtig auszuwerten – egal, um welches Endgerät es sich dabei handelt. Ziel ist es, genau die Daten herausfiltern, die dem Kunden wichtige Informationen und Zahlen liefern, damit er daraus Trends und Kundenbedürfnisse für seinen Markt ableiten kann. Um das zu erreichen, müssen Daten nicht nur gesammelt und visualisiert, sondern auch richtig interpretiert werden. Strategische Beratung gehört deshalb zu den Wesenszügen eines Digital Analytics Consultant.
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Kontakt
Noch Fragen? Die Studienberatung der IU hilft Dir gern!
030 / 311 988 00
Erreichbar: Mo bis Fr von 8 - 20 Uhr, Sa von 10 - 16 Uhr
Weitere Informationen zum Bachelor-Fernstudiengang Data Science erhältst Du auf der Webseite der Hochschule.