Data Science Studium

Die Bedeutung von Daten nimmt im digitalen Zeitalter immer weiter zu. Big Data ist in aller Munde, Daten müssen sensibel behandelt, analysiert und ausgewertet werden. Wenn du dich für IT-Systeme, Softwaresprache und Algorithmen interessierst, kann ein Data Science Bachelorstudium attraktiv für dich sein. Falls du bereits einen Bachelor in diesem Bereich hast und dein Interesse an (Wirtschafts-)IT, Kommunikation und Softwareentwicklung nicht verloren gegangen ist, dann ist ein Data Science Masterstudium genau das Richtige für dich.

Das Fach in Kürze

Experten im Bereich Daten sind branchenübergreifend gefragt: Sei es der Banken- und Finanzsektor, Onlinemarketing oder die Pharmaindustrie: Fast alle Sparten haben im Zuge der Digitalisierung in den vergangenen Jahren auf „digital“ umgestellt und sehen sich nun den damit einhergehenden Aufgaben konfrontiert. Und da kommst du ins Spiel!

Wenn du als Datenexperte im privaten oder öffentlichen Bereich arbeitest, sitzt du gewissermaßen an der Schnittstelle zwischen den Mitarbeitern bzw. der Führungsetage und den Datenbanken im Hintergrund. In unserer vermehrt datenzentrierten Gesellschaft stellt deren Auswertung bzw. Analyse für das Controlling oder die Geschäftsführung eines Unternehmens eine wichtige Entscheidungsgrundlage dar. Als Spezialist für Daten bist du so einerseits damit beschäftigt, Informationen für deine Mitarbeiter, das Management oder die Kunden aufzubereiten, gleichzeitig bist du durch diesen Einblick in der Lage, Prognosen über die Zukunft des Betriebs abzugeben.

Data Science Studium: Dein Studium mit Zukunft

Voraussetzungen und NC

Für die formale Zulassung zum Data Science Masterstudium benötigst du in den meisten Fällen einen ersten berufsqualifizierenden Abschluss, zum Beispiel einen Bachelor. Teilweise fordern die Hochschulen darüber hinaus, dass du diesen in einem Bereich absolviert hast, der mit der Datenwissenschaft verwandt ist: Abschlüsse in Informatik, Mathematik oder Statistik sind gern gesehen. Allerdings ist das nicht immer gefordert, häufig können Kandidaten auch durch eine Einzelfallprüfung zugelassen werden. Genauere, fachspezifische Infos über die Zulassungsvoraussetzungen kannst du den Seiten der jeweiligen Hochschulen entnehmen.

Persönliche Voraussetzungen

Neben den obligatorischen Zulassungsvoraussetzungen spielen bei der Entscheidung für ein Data Science Studium natürlich auch deine persönlichen Interessen eine Rolle. Die Inhalte deines Bachelorstudiums sollten dich daher nicht abgeschreckt haben, im Gegenteil: Wenn du den Master in Data Science erfolgreich absolvieren möchtest, dann ist es von Vorteil, wenn du motiviert bist, dich weiterhin mit der Datenwissenschaft auseinanderzusetzen und dich in einem ihrer Fachbereiche zum Experten weiterzubilden.

Es reicht daher nicht unbedingt aus, gerne im Internet zu surfen. Du solltest keine Angst vor Zahlen haben, gewillt sein, dich mit Datensystemen, Datenauswertung und/oder Programmiersprache zu beschäftigen und im besten Fall Grundwissen in diesen Bereichen mitbringen. Darüber hinaus bietet es sich an, sich im Vorhinein darüber im Klaren zu sein, was man genau mit dem Master erreichen möchte. Da du oft die Möglichkeit hast, dich in einem Fachbereich zu spezialisieren, macht es Sinn, sich bereits vor Studienbeginn Gedanken zu machen, welche Vertiefung du anstrebst.

Studieninhalte

Bachelor

Der Bachelor in Data Science besteht meistens aus einer Grundausbildung in Mathematik und Statistik und darauf aufbauend aus unterschiedlichen Wahlmöglichkeiten und praxisorientierten Lehrangeboten, die dir dabei helfen, dir vertiefendes Wissen im Bereich der Datenwissenschaft anzueignen. Grundsätzlich ist für das Bachelor Studium eine Regelstudienzeit von sechs Semestern vorgesehen. Die ersten zwei bis drei Semester des Studiums dienen dabei meistens der Grundlagenvermittlung, hier kommen vor allem mathematische und statistische Inhalte auf dich zu. Diesen Stoff vertiefst du dann in den meisten Fällen im weiteren Verlauf deines Studiums. Oft stehen Themenbereiche wie Softwaresprache und -entwicklung, Datenanalyse oder statistische Analyse im Fokus des Curriculums des jeweiligen Studiengangs.

Für den Praxisbezug während deiner Ausbildung arbeitest du im vierten oder fünften Semester häufig an einem eigenständigen Projekt. Das sechste Semester wird in den meisten Fällen für die Fertigstellung der Bachelorarbeit genutzt. Inhaltlich teilt sich dein Stundenplan während dieser Zeit dementsprechend in die Bereiche Informatik, Mathematik und Datenwissenschaft auf, dazu kommen häufig die genannten Projektarbeiten, verschiedene Schlüsselqualifikationen und Wahlfächer.

Folgende Module könnten dich erwarten:

  • Theoretische Informatik
  • Statistik
  • Stochastik
  • Grundlagen der Informationssicherheit
  • Datenstrukturen und Algorithmen
  • Programmierung und Softwareentwicklung

Wenn du dich genau darüber informieren willst, welche Fächer auf dich zukommen, erhältst du spezifische Informationen auf den Seiten der jeweiligen Hochschulen bzw. Studiengänge.

Master

Die Regelstudienzeit für den Master Data Science beträgt in den meisten Fällen vier Semester und wird bis auf wenige Ausnahmen als Präsenzstudiengang angeboten. Während der ersten zwei Semester sind die Veranstaltungen so konzipiert, dass die Grundlagen der Datenwissenschaft wiederholt oder vertieft werden, um den Wissensstand der Studierenden aufeinander abzustimmen und auf einen Nenner zu bringen. Dein Stundenplan in dieser Zeit besteht beispielsweise aus Fächern wie Statistik, Datenanalyse oder Datenmanagement. Im weiteren Verlauf deines Studiums hast du dann häufig die Möglichkeit, dich innerhalb eines bestimmten Bereichs zu spezialisieren. Das Studium besteht im Normalfall aus Pflicht- und Wahlmodulen, die teilweise durch praktische Projektarbeiten oder Praktika ersetzt werden können.

Folgende Module werden so oder in leicht abgewandelter Form Teil deines Stundenplans sein:

  • Machine Learning
  • Statistical Data Analysis
  • Data Assimilation
  • Data Infrastructures and Software Engineering
  • Business Analytics
  • Applied Data Science

Die Wahlpflichtmodule könnten zum Beispiel aus folgenden Auswahlmöglichkeiten bestehen:

  • Computer Engineering for Big Data
  • Advanced Business Analytics
  • Advanced Problem Solving Techniques

Wenn du dich im Vorfeld darüber informieren möchtest, was das Modulhandbuch deiner Wunsch-Universität genau enthält, findest du diese Informationen meist auf der Seite der jeweiligen Hochschule bzw. des jeweiligen Studiengangs.

Dauer und Verlauf

Bachelor

  • Abschluss: Bachelor of Engineering (B.Eng.) oder Bachelor of Science (B.Sc.)
  • Dauer: 6 Semester
  • Studienformen: Vollzeit, Fernstudium, Berufsbegleitendes Präsenzstudium
  • Besonderheiten: Der Bachelor in Data Science ist in der Regel auf eine Zeitspanne von sechs Semestern ausgerichtet. Im Normalfall wird das Studium als Präsenzstudium angeboten, darüber hinaus gibt es aber auch ein paar Hochschulen, die es als Fernstudium ausschreiben. Während der ersten Semester geht es vor allem darum, die Studierenden auf einen Wissens-Nenner zu bringen: Es werden Grundlagen aufgefrischt und vertieft. Ab dem vierten Semester hast du häufig die Möglichkeit, dich über Wahlpflichtmodule auf einen bestimmten Themenbereich zu fokussieren.
    Im vierten oder fünften Semester wird der Fokus oft auf den Praxisbezug gelegt: Hier kann es sein, dass du an einem eigenen Projekt arbeiten -oder ein Praktikum absolvieren musst. Das sechste Semester dient in der Regel dazu, deine Bachelorarbeit zu schreiben.

Master

  • Abschluss: Master of Engineering (M.Eng.) oder Master of Science (M.Sc.)
  • Dauer: 4 Semester
  • Studienform: Vollzeit, Fernstudium, Berufsbegleitendes Präsenzstudium
  • Besonderheiten: Der Masterstudiengang in Data Science ist üblicher Weise auf eine Regelstudienzeit von vier Semestern ausgerichtet und ist in den meisten Fällen als Präsenzstudium angelegt. Es gibt darüber hinaus zwar auch berufsbegleitende Angebote, da es sich bei der Datenwissenschaft um einen vergleichsweise jungen Studiengang handelt, ist die Auswahl allerdings noch nicht riesig.
    Falls du schon mit beiden Beinen im Berufsleben stehst und dich innerhalb einer spezifischen Fachrichtung weiterbilden möchtest oder einen höheren Abschluss anstrebst, gibt es für dich jedoch auf alle Fälle Möglichkeiten Beruf und Studium zu kombinieren.

Karriere und Gehalt

Data Scientists sind sowohl in der Forschung, als auch in der Wirtschaft gefragt. Unabhängig von einer bestimmten Branche nimmt „Big Data“ und alle Aufgaben, die damit einhergehen, einen immer größeren Teil innerhalb unserer Gesellschaft ein. Qualifizierte Experten sind aufgrund der rasanten Entwicklung bisher jedoch eher rar gesät. Daher bist du als Datenwissenschaftler sehr gefragt und hast gute Chancen, schnell einen Job zu finden.

Sei es die Logistikbranche, der Banken- und Finanzsektor, die Pharmaindustrie oder der Onlinehandel: Du pflegst Datenbanken, wertest sie aus bzw. bereitest sie auf, und stellst so einen wichtigen Teil innerhalb der Entscheidungsprozesse des jeweiligen Betriebs oder der jeweiligen Branche dar. Häufig bist du als Analyst, Consultant, Systemarchitekt, im Management oder in der Wissenschaft tätig.

Wenn du eine wissenschaftliche Karriere anstrebst, qualifiziert ein Masterabschluss dich für eine anschließende Promotion in den Bereichen Informatik, Naturwissenschaft oder Mathematik.

Gehalt

Wie viel Geld du verdienst, hängt letztlich stark von der jeweiligen Branche ab, in die es dich verschlägt. Grundsätzlich kannst du mit einem Durchschnittsgehalt von 73.500 Euro im Jahr rechnen, mindestens verdienst du im Schnitt 63.800 Euro. Höchstwerte im Kontext von Data Mining, Data Exploration oder der Anwendung statistischer Methoden liegen derzeit bei etwa 80.000€ im Jahr.

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Alle Fachbereiche auf einen Blick findest Du unter: www.das-richtige-studieren.de

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