Data Science Studium
B. Sc.
6 – 7 Semester
2,4, oft NC-frei
Überblick: Data Science studieren
Daten sind ein so großer und wichtiger Bestandteil unserer Lebens- und Arbeitswelt, dass aus ihnen eine richtige Wissenschaft geworden ist, im wahrsten Sinne des Wortes.
Der interdisziplinär aufgebaute Studiengang Data Science ist dabei aber höchst praxisrelevant: All die digitalen Netzwerke, die dir vorschlagen, wen du noch kennen könntest, müssen dafür erst Nutzerdaten erheben, analysieren, in Muster anordnen und verknüpfen. Und das gilt natürlich gleichermaßen für Online-Shops und inzwischen für alle (großen) Unternehmen, die auf die Auswertung einer gewaltigen Masse von komplexen Daten (Big Data) angewiesen sind.
Produktentwickler*innen möchten herausfinden, wie ihre Produkte genutzt werden, erheben Daten und „investieren“ diese wieder in ihre Produkte. (Geschäfts-)Prozesse werden über Statistiken analysiert und optimiert, Künstliche Intelligenz & Co. mit Daten gefüttert. Praktisch jedes Unternehmen, das auf Internet-Traffic angewiesen ist, muss mit Daten umgehen können. Auch Behörden, Verbände oder gemeinnützige Einrichtungen, etwa im Gesundheits- und Sozialwesen, müssen einen Überblick über ihre Daten behalten. Außerdem ist natürlich die passende Software zur Umsetzung der Datenanalyse notwendig.
Je nach Feld und Schwerpunkt sind Data Scientists also in IT, Marketing und in der BWL unterwegs kennen sich mit Datenschutz aus, können programmieren sowie analytisch und mathematisch denken. Sie erstellen Statistiken und arbeiten häufig als menschliche Schnittstelle mit mehreren Abteilungen zusammen. Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, Erkenntnisse zu vermitteln, sind also wichtig.
Du schließt dein Studium mit dem Bachelor of Science (B. Sc.) ab. Genauere Informationen zu den verschiedenen Bachelorabschlüssen findest du auch in unserem Ratgeber.
Welche Voraussetzungen muss ich für ein Data Science Studium erfüllen?
Data Science wird häufig an staatlichen Fachhochschulen und Technischen Hochschulen angeboten und hat nicht immer einen NC als Teil der Zulassungsprozesses – gute Nachrichten also hinsichtlich deiner Bewerbung UND deiner Finanzen.
Es gibt aber wie in jedem Studiengang formale Kriterien, die du erfüllen musst:
Formale Voraussetzungen
- Abitur / Allgemeine Hochschulreife
- Fachabitur / fachgebundene Hochschulreife / Fachhochschulreife
- einen vergleichbaren Schulabschluss oder
- eine bestimmte berufliche Qualifikation (z. B. Meister)
Mitunter brauchst du (sehr) gute Englischkenntnisse: Nicht nur ist Englisch wichtig für internationale Programme und Kooperationen, es gibt auch Studiengänge, die komplett auf Englisch abgehalten werden.
Du hast kein Abi, möchtest aber trotzdem studieren? Kein Problem! In unserem Ratgeber zum Thema Studieren ohne Abitur findest du hilfreiche Tipps.
Wie hoch ist der NC für ein Data Science Studium?
Wie schon erwähnt, wird gar nicht so oft ein NC verlangt oder aber es gibt einen und es werden je nach Bewerberzahl und Semester alle Bewerber*innen zugelassen.
Eine Auswahl an aktuellen NCs haben wir dir aber in dieser (recht kurzen) Tabelle zusammengestellt:
Hochschule | Studiengang | Abiquote | Geltungsjahr | Wartesemester | AdH |
---|---|---|---|---|---|
TH Köln | Data and Information Science | alle zugelassen | WiSe 2022/23 | - | Alle zugelassen |
HS Düsseldorf | Data Science, AI und Intelligente Systeme | 2,4 | WiSe 2022/23 | - | - |
OTH Regensburg | Künstliche Intelligenz und Data Science | 2,4 | WiSe 2022/23 | - | - |
Wie NC-Werte zustande kommen und was das Auswahlverfahren der Hochschulen (AdH) ist, erfährst du in unseren Ratgebertexten.
Was sind die Studieninhalte?
Data Scientists sind mathematisch-statistisch fit, können analytisch denken, finden Zusammenhänge, managen große Datenmengen und können mit allen Beteiligten verständlich darüber sprechen.
Um dieses Profil zu erfüllen, kommen im Studium also in der Regel erst einmal Mathematik und Statistik auf dich zu, und wie man beides für tiefgehende Analysen anwendet. Informatik ist außerdem ein wichtiger Bestandteil, also Programmiersprachen und Programmieren sowie Softwareentwicklung & Co.
Damit du deine Ergebnisse zudem daraufhin abklopfen kannst, was sie für die Entscheidungen deines Arbeitgebers bedeuten, solltest du ebenfalls betriebswirtschaftliche Kenntnisse haben. Die Frage nach der Sicherheit von analysierten Daten und was ethisch vertretbar ist, ist selbstverständlich ebenso immens wichtig – schließlich sollten Data Scientists ihre Macht nicht ausnutzen, um zum „Big Brother“ zu werden.
In höheren Semestern hast du dann mitunter die Möglichkeit, dir selbst Schwerpunkte zu setzen: Verschiedene Anwendungsgebiete der Data Science werden häufig als (Wahlpflicht-)Module angeboten. Zudem sind in den höheren Semestern in der Regel Praxisphasen und/oder ein Auslandssemester fest eingeplant.
Wir listen dir im Folgenden gängige Inhalte eines Bachelorstudiums auf, möchten dich aber bitten, dir immer genau die Studienverlaufspläne und Modulhandbücher an deiner Wunschhochschule anzuschauen: Grundlegende Inhalte und Schwerpunkte unterscheiden sich mitunter von Uni zu Uni.
- Datenerfassung und -analyse
- Datenbanken und -visualisierung
- Data Mining
- Maschinelles Lernen
- Big Data
- Softwareentwicklung
- Programmiersprachen & Programmierung
- Künstliche Intelligenz
- IT Security
- Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre
- Mathematik
- Statistik
- Projektmanagement
- Kosten- und Leistungsrechnung
- Controlling und Qualitätsmanagement
- IT-Management und -Recht
- Kommunikationstechniken
- Business English
- Ethik und Recht
- Grundlagen und Konzepte des Internet of Things
- Psychologie der Digitalisierung
- Big Data und Data Warehouse
- Nachhaltigkeit, Verantwortung und Business
Es gibt zudem ganze Studiengänge, die sich auf einen Bereich spezialisieren, etwa Data Science in der Medizin oder die sich möglichst gleichmäßig zwischen technischen und wirtschaftlichen Aspekten positionieren.
In welchen Studienformen wird das Studium angeboten?
Den Bachelor in Data Science kannst du in allen gängigen Studienformen absolvieren, also im
- Vollzeitstudium
- dualen Studium
- berufsbegleitenden Präsenzstudium
- Fernstudium.
Wenn dich die Unterschiede zwischen den einzelnen Optionen interessieren, schau auch auf unserem Ratgeber zu den verschiedenen Studienformen vorbei.
Wie ist die berufliche Perspektive nach dem Data Science Studium?
Die Wissenschaft der Daten ist eine Disziplin für sich, aber ebenso ein Mosaik von mehreren Wissenschaften. Das hört sich komplex und nach einer Herausforderung an – was es ist! – und macht Data Science zu einem spannenden und gefragten Berufsfeld. Schließlich müssen Unternehmen erst einmal jemanden finden, der an so vielen Schnittstellen arbeiten und kommunizieren kann, also zwischen IT, Management, Marketing und ggf. weiteren Bereichen.
Deine genauen Aufgaben hängen selbstverständlich immer von deinen eigenen Schwerpunkten und Stärken sowie von deinem zukünftigen Arbeitgeber ab.
Die Jobprofile und Arbeitsfelder, die dir begegnen können, sind auf jeden Fall zahlreich. Beispiele sind:
Jobprofile
- Data Scientist
- Data Analyst oder Business Analyst
- Product Manager*in bzw. Owner*in
- IT-Berater*in oder Projektmanager*in
Arbeitsfelder
- Produktentwicklung
- Softwareentwicklung
- Unternehmensentwicklung und -strategie
- Start-Up-Gründung
- Management und Beratung
- Geomanagement (Smart Cities & Environments)
- Marketing
- Anlagenbau und Produktion
- Soziale Netzwerke
- Marktforschung
- Gesundheits- und Medizinsektor
- Finanzsektor
- Energiewirtschaft
- Versicherungen
- Forschung und Wissenschaft
Welches Gehalt kann ich nach dem XY Studium erwarten?
Als in Vollzeit arbeitende*r Berufsanfänger*in mit unter drei Jahren Berufserfahrung kannst du schon mit einem monatlichen Bruttogehalt von über 4.600 Euro brutto rechnen. Die Gehaltsaussichten und auch deine Chancen, leicht einen Job zu finden, kannst du optimistisch betrachten.
(Quelle: gehalt.de, Stand 01/23)
Wir können dir allerdings nicht exakt vorhersagen, was du nach dem Studium verdienen wirst. Die Gehaltsaussichten für Data Scientists sind derzeit zwar überdurchschnittlich gut, Gehälter variieren aber und verändern sich. Sie sind abhängig von deiner Berufserfahrung, der Größe des Unternehmens, der Branche, dem Standort und ein wenig von deinem Verhandlungsgeschick.
Was kostet mich das Data Science Studium?
Was dich ein Data Science Studium kostet, hängt in erster Linie davon ab, ob du staatlich oder privat studierst.
Staatliche Hochschulen
Da staatliche Hochschulen von den Bundesländern finanziell unterstützt werden, zahlst du auch im Master in der Regel* keine Studiengebühren. Lediglich der Semesterbeitrag wird zum Sommer- und Wintersemester fällig. Er setzt sich aus dem Sozialbeitrag, dem Mobilitätsbeitrag (= Semesterticket), dem Studierendenschaftsbeitrag und einem Verwaltungskostenbeitrag zusammen. Je nach Hochschule liegt der Semesterbeitrag zwischen rund 60 Euro und 475 Euro.
*Sonderregelungen kann es zum Beispiel für Zweitstudierende, Langzeitstudierende oder Nicht-EU-Ausländer*innen geben.
Private Hochschulen
Im Gegensatz zu staatlichen Hochschulen finanzieren sich private Hochschulen durch Trägerschaften und Studiengebühren und sind dadurch deutlich teurer. Dabei gibt es kein einheitliches System und keine einheitlichen Gebühren: An einigen privaten Hochschulen zahlst du die Studiengebühren pro Monat, an anderen pro Semester. Gut zu wissen ist außerdem, dass für den gleichen Studiengang – je nach Standort und Sommer- oder Wintersemester – die Gebühren unterschiedlich hoch ausfallen können. Zusätzlich werden je nach Hochschule Semesterbeiträge, Anmelde- oder Prüfungsgebühren erhoben. Diese können je nach Hochschule und Studienform stark variieren.
Für ein Data Science Studium an einer privaten Hochschule kannst du mit Kosten zwischen 199 und 1.283 Euro pro Monat rechnen.
Wie kann ich mein Studium finanzieren?
Deine Berufs- und Gehaltsaussichten als Data Scientist sind sehr gut, aber das heißt leider nicht, dass du im Studium schon genug Geld für Miete, Mensa und mehr locker hast.
Glücklicherweise gibt es viele verschiedene Finanzierungsmöglichkeiten:
- BAföG
- Studium mit Nebenjob finanzieren
- Unterstützung der Eltern (KfW)
- Studienkredite
- (Hochschuleigene) Stipendien
- Ratenzahlung
- von der Steuer absetzen
- Hochschulrabatte (zum Beispiel Treue- und Geschwisterrabatte) und Angebote
- Bildungsfonds = Umgekehrter Generationenvertrag (UGV)
Du fragst dich, was Bildungsfonds und Studienkredite sind? Das und alles weitere, was du über die Finanzierung deines Studiums wissen musst, erklären wir dir in unserem gleichnamigen Ratgeber!
Welchen Master kann ich mit einem Data Science Studium studieren?
Wenn dir ein Bachelor noch nicht genug ist, kannst du noch einen Master anhängen und deine Kenntnisse weiter vertiefen. Dafür solltest du drei bis vier Semester einplanen. Besonders, wenn du an einer Fachhochschule oder Technischen Hochschule deinen Master machst, kannst du dich in der Regel auf viel Praxisbezug freuen.
Voraussetzung für die Zulassung ist, dass du einen Bachelor in Data Science oder einem verwandten Fach mitbringst, etwa mit Schwerpunkten in Informatik, Mathematik und Statistik. Dazu können beispielsweise Wirtschaftsinformatik, Elektrotechnik usw. gehören.
Häufig wird eine Mindestanzahl an ECTS in Bereichen wie Mathematik und Informatik verlangt, eine gute Mindestnote im Bachelor kann ebenfalls Voraussetzung sein. Aber keine Sorge, du wirst auch Masterangebote ohne größere Hürden finden. Falls du schon praktisch gearbeitet hast, können dir eventuell berufliche Kenntnisse angerechnet werden.
Gute englische Sprachkenntnisse sind wie schon im Bachelor von Vorteil oder müssen sogar nachgewiesen werden.