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Data Science studieren

Arsenii - stock.adobe.com
23.04.2024
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Big Data – ein schillerndes Schlagwort. Aber um große Datenmangen zu beherrschen brauchst du eins: Profunde Kenntnisse in Mathematik und Informatik. Vereint kannst du die Grundlagen mit einem Studium der Data Science erwerben. In unserem Artikel erfährst du, was dich im Studium erwartet, welche alternativen Studienwege du hast und welche berufliche Tätigkeiten dir damit offen stehen.

1. Oft gestellte Fragen

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, wo statistische Methoden, mathematische Modelle, Programmierung und sogenanntes Domänenwissen kombiniert werden, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Es befasst sich mit der Analyse, Interpretation und Extraktion von nützlichen Informationen und Erkenntnissen aus großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten.

Die Regelstudienzeit der meisten Bachelor-Studiengänge beträgt 6 Semester (180 Credit Points).Viele Master-Studiengänge haben oft ein Volumen von 120 ECTS mit einer Dauer von 4 Semestern.

Data Science kann in über 60 Städten studiert werden, u.a. in Berlin, Düsseldorf, Frankfurt / Main, Hamburg, Köln, Leipzig, München und Stuttgart.

Da das Berufsfeld sehr jung und speziell ist, sind hier eindeutige Zahlen schwer zu nennen. Vermutlich kannst du mit einem ähnlichen Einstiegsgehalt von Informatiker*innen rechnen, was bei rund 41.000 Euro im Jahr liegt – was jedoch mit den Jahren natürlich ansteigt.


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Große Datenmengen verarbeiten und aus diesen Informationen herleiten und Handlungsempfehlungen ableiten – darum geht es in der Data Science. Im Studium an der IU Internationale Hochschule beschäftigst Du Dich mit den Themen Datenvisualisierung, Datenanalyse, Maschinelles Lernen und Software Engineering.

Branchenübergreifend hast Du mit Data Science sehr gute Karriereaussichten.

2. Was erwartet mich in einem Studium der Data Science?

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, wo statistische Methoden, mathematische Modelle, Programmierung und sogenanntes Domänenwissen kombiniert werden, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Es befasst sich mit der Analyse, Interpretation und Extraktion von nützlichen Informationen und Erkenntnissen aus großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten.

Das Domänenwissen kann zum Beispiel aus dem Bereich der Finanzen und Betriebswirtschaft, Medizin und Life Sciences oder der Sozialwissenschaft stammen.

Data Scientists verwenden verschiedene Techniken, Tools und Algorithmen, um Daten zu sammeln, zu bereinigen, zu transformieren und zu analysieren. Sie verwenden statistische Analysen, maschinelles Lernen, Data Mining und Visualisierungstechniken, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. Diese Erkenntnisse werden zur Verfügung gestellt, um fundierte Entscheidungen und Vorhersagen treffen zu können, Geschäftsprozesse zu optimieren, Probleme zu lösen oder neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Data Science umfasst auch die Entwicklung von Datenmodellen und -algorithmen, die Automatisierung von Prozessen und die Umsetzung von Lösungen in die Praxis – auch in der Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz. Das Fach spielt eine wichtige Rolle in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing, Sozialwissenschaften und vielen anderen.

Alternative Namen der Data Science sind auch (Big) Data Management und Data Engineering.

Typische Module eines Bachelor-Studiums sind:

  • Mathematik

  • Diskrete Algebra

  • Statstik

  • Stochastik

  • Graphentheorie

  • Programmierung

  • Datenbanken

  • Algorithmen und Datenstrukturen

  • Automatentheorie

  • Maschinelles Lernen

  • Data Mining

  • IT- und Cybersicherheit

  • Signale & Systeme

  • Ethik in der IT

  • Vertiefung und Anwendungsfächer (Domänenwissen)

Kannst du nur Data Scientist werden, wenn du Data Science studierst?

Wie bereits erwähnt, sind die Grundlagen der Data Science die Mathematik – und Informatik, um mit großen Datenmengen umzugehen. An manchen Hochschulen findest du auch das Fach Informationswissenschaften mit der Vertiefungsmöglichkeit auf Data Science.

Und nicht jede Hochschule bietet einen Bachelor in Data Science an – jedoch lässt sich hier und da in den generalstischen Bachelor-Studiengängen eine gute Grundlage erwerben, um dann anschließend einen passenden Master für Data Science anzuschließen. Für diesen Weg des Fachwechsels werden jedoch oft Credit Points in Mathematik, Informatik und eventuell Programmieren & Datenbanken als Voraussetzung verlangt.

Schau dich für die Variante des Fachwechsels bei diesen Fächern um:

Schau nach, ob es auch Hochschulen und Unis gibt, die bereits dort einen Schwerpunkt in Data Science in den Studiengängen anbieten.

Der andere Weg ist die Spezialisierung mit einem Master. So gibt es beispielsweise viele wirtschafts-, natur- oder auch sozialwissenschaftliche Master mit Fokus auf Data Science:

Data Science studieren

Data Scientists sind Spezialistinnen und Spezialisten für Maschinelles Lernen und letztlich KI. Marie studiert Statistics & Data Science im Master an der Universität München und will später sogar noch promovieren.

Empfohlener Inhalt (Video aus ARD-Mediathek)

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Das Video können wir dank einer Partnerschaft mit ARD alpha Uni zeigen, einem Format von ARD alpha.
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3. Dauer des Data Science-Studiums und mögliche Studienabschlüsse

Data Science wird vor allem als Masterstudiengang angeboten. Der Master of Science kann meist in 4 Semestern abgeschlossen werden, wobei 120 Credits erbracht werden müssen.

Es gibt aber auch schon entsprechende Bachelor, meist mit einer Studiendauer von 6 Semestern und 180 ECTS-Punkten (Credit Points).

Neben den konsekutiven Masterstudiengängen, die direkt im Anschluss an den Bachelor studiert werden können, werden auch einige weiterbildende Master angeboten. Weiterbildende Master setzen neben einem Hochschulabschluss meist noch mind. ein Jahr Berufstätigkeit nach diesem Abschluss voraus.

Data Science: Studiendauer (Regelstudienzeit)
Bachelor6 - 8 Semester
Master2 - 4 Semester
Bachelor (Teilzeit)12 - 14 Semester
Master (Teilzeit)3 - 8 Semester

Studienformen des Data Science-Studiums

Die klassische Form des Data Science-Studiums ist das Vollzeit-Präsenzstudium. Man studiert Vollzeit an einer Hochschule, an der man praktisch täglich zu Veranstaltungen (Vorlesungen, Übungen, Tutorien etc.) geht und wo auch die Prüfungen stattfinden. Vollzeit bedeutet grob 40 Stunden / Woche, wobei in der Realität meist Phasen mit weniger Zeitaufwand anderen (vor allem vor größeren Prüfungen) gegenüberstehen, in denen evt. auch mehr Zeit pro Woche mit dem Studium verbracht wird.

Daneben gibt es Studienangebote in Teilzeit, d.h. das Studium ist dabei so organisiert, dass man mit geringerem Zeitaufwand pro Woche, aber entsprechend längerer Studienzeit zum Studienabschluss kommen kann.

Data Science kann berufsbegleitend studiert werden. Das kann sinnvoll sein, wenn du eine Ausbildung schon hinter dir hast und – vielleicht sogar mit Unterstützung des Arbeitgebers – deine Kenntnisse ausbauen willst.

Schließlich kann Data Science im Fernstudium absolviert werden. Das macht ein – bis auf die Prüfungszeiträume – orts- und zeitunabhängiges Studium möglich, erfordert daher aber auch ausreichend Selbstdisziplin. Für praktische Übungen gibt es dann manchmal doch Präsenztermine.

Eine Verbindung von Ausbildung und Studium stellt ein duales Studium dar, Data Science kann auch so studiert werden.


4. Wo kann Data Science studiert werden?

Du kannst Data Science an sehr vielen Hochschulen in Deutschland studieren. Das Studienangebot ist sehr groß. Insgesamt kann Data Science in 75 Städten studiert werden.


5. Was kostet ein Data Science-Studium 2024 und wie finanziere ich es?

Was das Studentenleben kostet

Während eines Data Science-Studiums brauchst du eine finanzielle Grundlage für eine Unterkunft am Studienort, für Nahrung, Kleidung, Fahrtkosten, Telefon und Internet sowie Bücher und Arbeitshefte. Je nach Ort und eigener Sparsamkeit liegen die monatlichen Ausgaben – wenn nicht bei den Eltern gewohnt wird – zwischen 783 € und über 1.896 €. Im Durchschnitt geben Studierende inzwischen über 950 € im Monat aus.

Der Hauptkostenpunkt ist in der Regel die Miete. Anhaltspunkte zur Höhe im Artikel Mieten für ein WG-Zimmer.

Und wie bezahle ich das alles?

Für alle, die mit knapp 20 ein Studium beginnen, dürfte der gerade angesprochene Studienfinanzierungs-Check gar nicht nötig sein. Für sie sind meist die Eltern die erste Finanzquelle – Details dazu im Artikel Unterhalt von den Eltern.

Haben die Eltern wenig Einkommen, springt das BAföG für Studentinnen und Studenten ein. Für einige kann auch ein Stipendium in Frage kommen.

Ab Wintersemester 2024/2025 gibt es für unter 25-jährige, die vor dem Studium Bürgergeld (oder einige andere Sozialleistungen) beziehen, voraussichtlich eine Studienstarthilfe von einmalig 1.000 €.

Ansonsten jobbt die große Mehrheit der Studierende noch neben dem Studium.

Weitere Möglichkeiten der Studienfinanzierung findest du in unserer Übersicht Geld für das Studium. Oder nutze den Studienfinanzierungs-Check – dann weißt du schneller, was überhaupt für dich in Frage kommt.


6. Welche Berufsaussichten hat man mit dem Studium der Data Science?

Typische Berufe:

  • Data Scientist

  • Data Analyst

  • Data Engineer

  • Statistiker*in

  • Softwareentwickler*in

  • Informatiker*in

Typische Branchen:

  • Medizin / Medizintechnik

  • Logistik

  • Automotive

  • Elektronik

  • Bankwesen

  • Luftfahrt

  • Energie

  • Wissenschaft und Forschung


Weiterführendes

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