Data Science Studium 60 Studiengänge

Data Science Studium

Das Bachelor-Studium Data Science

Wir schreiben das Zeitalter der Digitalisierung. Fast jeder ist schon mal über dieses Wort gestolpert: Data Science. Vor allem im Zusammenhang mit den Begriffen Big Data oder Künstliche Intelligenz wird es häufig genutzt. Doch was versteht man darunter? Was machen Data Scientists? Und womit beschäftigen sich die gleichnamigen Studiengänge an den Hochschulen?

Das und noch vieles mehr beantworten wir dir in diesem Text zum Data Science Studium. Bist du dir bei deiner Studienwahl noch nicht sicher oder weißt noch nicht genau, wonach du suchst? Die folgenden Infos zum Studiengang Data Science helfen dir sicherlich weiter und beantworten deine Fragen. 

Was ist Data Science?

Data Science befasst sich als sogenannte Datenwissenschaft mit großen Datenmengen (Big Data) sowie mit der Frage, wie aus diesen Daten Informationen und Wissen gewonnen werden können. Hierbei sind Methoden und Techniken aus den Gebieten Informatik, Statistik und Mathematik (wie z.B. Algorithmen) behilflich.

Auch für Unternehmen kann Data Science vorteilhaft sein. Mit den gewonnenen Informationen können zukünftige Vorhersagen getroffen und Handlungsempfehlungen abgeleitet werden. Orientieren sich Unternehmen an diesen Vorschlägen, können sie ihre Vertriebsstrategie und Prozesse verbessern, das Konsumentenverhalten analysieren oder sich neue Geschäftsfelder erschließen und sich infolgedessen auch erfolgreicher auf dem Markt positionieren.

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

Im Data Science Studium beschäftigen sich die Studierenden vor allem mit der Mathematik, Statistik, Informatik und Informationstechnik. Die Daten stehen dabei - wie der Name schon sagt - im Vordergrund. Um von Datenmengen bestmöglich profitieren zu können, müssen diese wissenschaftlich gestützt untersucht werden. Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens sind dabei behilflich, die relevanten Informationen aus den Daten zu filtern.

Studierende befassen sich mit der Datentechnik, mit dem Datenmanagement, der Lagerung, Kategorisierung, Analyse, Modellierung, Aufbereitung und Visualisierung von Daten sowie der Speicherung und Verwaltung von Big Data. Programmieren, die Verarbeitung von Signalen, Mustererkennung, IT-Sicherheit, Datenschutz und Datenethik sind weitere relevante Themen im Studiengang.

Auch die Künstliche Intelligenz (engl. Artificial Intelligence) spielt eine nennenswerte Rolle in den Data Science Studiengängen. Wirtschaftliche Elemente, wie z.B. Industrie 4.0 oder Finanzierung, sind ebenfalls im Curriculum zu finden.

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.