Data Science

IU Fernstudium

In der 120-ECTS-Variante Deines Studiums wählst Du im zweiten und dritten Semester aus einem breiten Angebot an funktions- und brachenspezifischen Spezialisierungen im Umfang von 20 ECTS. Die funktionsspezifischen Spezialisierungen schließen dabei mit einem Projekt ab, bei dem Du Dein erworbenes Wissen direkt zum Einsatz bringen kannst. Einige beispielhafte Spezialisierungen sind:

• Data Science Specialist

• Technical Project Lead

• Data Engineer

• Business Analyst

• Angewandtes Autonomes Fahren

• Self Learning Systems

• Automatisierungstechnik und Internet of Things

Die 60-ECTS-Variante des Studiengangs bietet Dir die Möglichkeit, im zweiten Semester zwischen den folgenden Spezialisierungen zu wählen:

• Big Data und Software Engineering

• Produktionsmethoden Industrie 4.0 und Automatisierungstechnik

• Angewandtes Autonomes Fahren

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.

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.

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.

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.

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

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) notwendig oder optional Belegung von Kursen im Umfang von 30 ECTS

• Bei 180 ECTS aus Erststudium: Ablegen einer Eignungsprüfung (TASC)

Die Anrechnung von außerhalb des Hochschulwesens erworbenen Kenntnissen und Fähigkeiten sind 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.

Du hast bereits Berufserfahrung in leitender Position oder warst in einem Masterstudiengang immatrikuliert? Perfekt! Denn mit der Anerkennung von Vorleistungen kannst Du Zeit und Geld sparen, je anerkannten ECTS-Punkt bedeutet das eine Ersparnis von 30 Euro.

Aber was genau bedeutet der Begriff „Anerkennung“? Studienleistungen von anderen Hochschulen können „anerkannt" und außerhalb des Hochschulwesens erworbene Kompetenzen „angerechnet“ werden.

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.

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.

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.