Daten werden als das digitale Gold bezeichnet und in Zukunft (wenn nicht sogar schon heute) zur wichtigsten Währung eines Unternehmens. Das Internet ist voll von Daten und an jeder Stelle werden neue gesammelt – bei Onlinekäufen, in sozialen Netzwerken, von GPS-Sendern und anderen Messsonden…

Während die Menge der verfügbaren Daten rasant und beinahe unkontrollierbar wächst, ist die Zahl derjenigen, die sich mit ihnen auskennen, sie auswerten und weiterverarbeiten können noch schwindend gering.

Das öffnet das Feld für ein junges, aber aussichtsreiches Berufsbild: Data Scientists bzw. Datenwissenschaftler. Jede Organisation, die auf die Nutzung und Auswertung von Daten setzt, hat Bedarf an einem Datenexperten. Die Karriereaussichten für Data Scientists könnten also kaum besser sein.

Wenn du in einem dynamischen, aufstrebenden Feld tätig sein möchtest und Mathe, Statistik und Computerwissenschaft dich nicht komplett abschrecken, könnte ein Data Science Studium das Passende für dich sein!

Obwohl es sich um einen recht jungen Fachbereich handelt, bieten immer mehr Hochschulen diesbezüglich Studiengänge an – in Deutschland, aber natürlich auch europaweit und weltweit. Das Studienangebot ist also groß, du hast die Wahl zwischen klassischen Präsenzstudiengängen, einem Fernstudium oder einem berufsbegleitenden Studium. Natürlich gibt es – passend zur Welt der Daten – auch schon ein großes Online-Lernangebot rund um Data Science.

Die Voraussetzungen, unterschiedlichen Studienmöglichkeiten, Studieninhalte und Karriereaussichten stellen wir dir im folgenden Artikel genauer vor.

Voraussetzungen für ein Data Science Studium

Für die Aufnahme eines Bachelorstudiums in Data Science müssen erst einmal die typischen Voraussetzungen für die Aufnahme eines Hochschulstudiums erfüllt werden. Dazu zählt eine allgemeine Hochschulreife oder Fachhochschulreife oder alternativ ein vergleichbarer Abschluss, der zu einem Hochschulstudium ermächtigt.

Ob darüber hinaus weitere Voraussetzungen oder ein bestimmte Abschlussnote, also ein Numerus Clausus (NC), erwartet werden, hängt von der jeweiligen Hochschule ab. Einige Universitäten oder Fachhochschulen erwarten zum Beispiel ein bestimmtes Level an Englischkenntnissen, da in der Datenwissenschaft vieles auf Englisch abläuft.

Zudem haben einige Hochschulen ein individuelles Bewerbungssystem, das durchlaufen und bestanden werden muss. Dazu kann ein persönliches Motivationsschreiben, ein Bewerbungsgespräch oder spezielle Bewerbungstests gehören. Erkundige dich vorab bei deinen Wunschhochschulen, wie das Bewerbungsverfahren konkret abläuft.

Wenn du schon einen Bachelorabschluss hast und dich für einen Master in Data Science interessierst, sehen die Voraussetzungen etwas anders aus. Während einige Hochschulen erwarten, dass auch der Bachelor bereits in der Datenwissenschaft errungen wurde, akzeptieren andere auch Bachelorabschlüsse in vergleichbaren oder verwandten Studiengängen wie beispielsweise Mathematik, Computerwissenschaft oder Statistik. Oft wird eine bestimmte Anzahl an Credit Points aus Modulen der Informatik oder Ähnliches erwartet. In Ausnahmefällen lassen Hochschulen auch Quereinsteiger zum Masterstudium in Data Science zu. Informiere dich hierzu bei deiner Wunschhochschule.

Was sind die Voraussetzungen für ein Data Science Studium?
Die konkreten Voraussetzungen für ein Data Science Studium unterscheiden sich je nach Hochschule | Quelle: Unsplash

Es hängt vom Umfang des Masterstudiums ab, ob zur Zulassung 180 oder 210 ECTS aus dem Bachelor vorausgesetzt werden. Grundsätzlich gilt: Wenn du einen sechssemestrigen Bachelor hast, brauchst du einen viersemestrigen Master (oder einen Zusatzkurs). Dauerte dein Bachelor bereits sieben Semester, reichen drei Semester im Master (mehr gehen natürlich immer).

Einige Hochschulen setzt für den Master zudem einschlägige Berufserfahrung voraus. Es kann also Sinn machen, zwischen Bachelor und Master erste Arbeitserfahrungen im Bereich der Datenwissenschaft zu sammeln.

Über die von den Hochschulen erwarteten Voraussetzungen hinaus solltest du für ein Studium der Data Science auch gewisse persönliche Kompetenzen mitbringen – gleich, ob es sich für ein Bachelor- oder Masterstudium handelt.

Zu diesen zählen beispielsweise die Folgenden:

  • Logisches und analytisches Denken
  • Freude am Umgang mit Zahlen
  • Verständnis von betriebswirtschaftlichen Zusammenhängen
  • Fähigkeit und Vorstellungsvermögen zur grafischen Aufbereitung von Daten
  • Kommunikationsfähigkeit

Du bringst die entsprechenden Voraussetzungen mit? Dann mach dich jetzt auf die Suche nach einem konkreten Studiengang für dich!

Bachelor in Data Science: Studienaufbau, Module und Hochschulen

Ein Bachelor in Data Science dauert üblicherweise sechs Semester. Die ersten beiden Semester bilden dabei das Grundstudium, in dem alle Studierenden auf einen Nenner gebracht und Grundlagen der Informatik, Statistik und Mathe gelehrt werden.

In den folgenden Semestern werden diese Grundlagen zunehmend vertieft. Außerdem kannst du in den meisten Studiengängen mithilfe von Wahlfächern deinen eigenen Schwerpunkt festlegen. Zur Auswahl stehen beispielsweise Datenanalyse oder Softwareentwicklung.

An vielen Hochschulen arbeiten die Studierenden im vierten oder fünften Semester an einem eigenen praxisbezogenen Projekt, für welches eine umfassende Projektarbeit angefertigt wird. Das konkrete Thema ist oft frei wählbar.

Wie ist das Bachelorstudium in Data Science aufgebaut?
Das Bachelorstudium dauert in der Regel sechs Semester und endet mit der Bachelorarbeit | Quelle: Unsplash

Das sechste und letzte Semester ist für die Erstellung der Bachelorarbeit vorgesehen. Mit dieser schließt du dein Studium ab.

Zu den angebotenen Modulen in deinem Lehrplan zählen wahrscheinlich unter anderem die Folgenden:

  • Algorithmen und Datenstrukturen
  • Programmierung
  • Theoretische Informatik
  • Stochastik
  • Statistik
  • Datensicherheit
  • Big Data Analytics
  • Business Analytics
  • Ethik und Recht

Ein Data Science Studium wird an verschiedenen Fachhochschulen und Universitäten in ganz Deutschland angeboten. Es mündet in der Regel in einem Bachelor of Science (B.Sc.) oder seltener in einem Bachelor of Engineering (B.Eng.) – je nach konkretem Studienprogramm.

Du hast zum Beispiel die Auswahl aus den nachfolgenden Hochschulen:

  • Westsächsische Hochschule Zwickau (Bachelor of Science)
  • Fachhochschule Kiel (Bachelor of Science)
  • Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe (Bachelor of Science)
  • Philipps-Universität Marburg (Bachelor of Science)
  • Technische Universität Dortmund (Bachelor of Science)
  • Universität Stuttgart (Bachelor of Science)
  • Hochschule Karlsruhe – Technik und Wirtschaft (Bachelor of Science)
  • Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Bachelor of Science)
  • TH Köln (Bachelor of Science)

Master in Data Science: Studienaufbau, Module und Hochschulen

Ein Masterstudium in Data Science (oder Datenwissenschaft) umfasst in aller Regel vier Semester. Auch hier dienen die ersten ein oder zwei Semester als Grundstudium bzw. Auffrischung, so dass alle Studierenden auf ein Level gelangen. Immerhin treffen sich im Master oft Studierende, die ihren Bachelor in unterschiedlichen Fachrichtungen absolviert haben.

Die Grundlagen der Datenwissenschaft werden in dieser Zeit also wiederholt und punktuell vertieft. Im Anschluss folgen weitere Pflicht- und Wahlmodule aus den Bereichen Datenmanagement, Datenanalyse und Statistik.

Üblicherweise hast du durch die Wahlmodule auch im Master die Chance, dich zu spezialisieren. Außerdem ist an vielen Hochschulen eine oder sogar mehrere praktische Projektarbeiten Teil des Kurrikulums, die aber auch durch Praktika ersetzt werden können.

Wie läuft ein Masterstudium in Data Science ab?
Projektarbeiten sind Teil der meisten Masterstudiengänge in Datenwissenschaft | Quelle: Unsplash

So wie ein Bachelorstudium mit der Bachelorarbeit endet, endet das Masterstudium mit der Masterarbeit. Mit dieser krönst du dein Studium und verleihst ihm den letzten Schliff. Außerdem bietet die Masterarbeit eine weitere Möglichkeit, dich auf eine Fachrichtung zu spezialisieren.

Die Module im Masterstudium in Data Science gehen oft etwas mehr in die Tiefe als die Module der vergleichbaren Bachelorstudiengänge. Sie umfassen zum Beispiel die Folgenden:

  • Data Infrastructures
  • Applied Data Science
  • Machine Learning
  • Data Assimilation
  • Computer Engineering for Big Data
  • Advanced Business Analytics

Im jeweiligen Modulhandbuch erfährst du mehr über die angebotenen Fächer und Spezialisierungen. Es ist empfehlenswert, sich dieses vor der Bewerbung genau anzuschauen, damit du dich auch für das für dich richtige Studienprogramm entscheidest. In Deutschland wird ein Master in Datenwissenschaft unter anderem an den folgenden Hochschulen angeboten:

  • Ludwig-Maximilians-Universität München (Master of Science)
  • Hochschule Darmstadt (Master of Science)
  • Universität Trier (Master of Science)
  • Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Master of Science)
  • Technische Universität Dortmund (Master of Science)
  • Fachhochschule Bielefeld (Master of Science)
  • Universität Hildesheim (Master of Science)
  • Universität Potsdam (Master of Science)
  • Beuth Hochschule für Technik Berlin (Master of Science)
  • Technische Universität Chemnitz (Master of Science)
  • Universität Leipzig (Master of Science)

Alternativen für ein Studium in Data Science

Neben klassischen Präsenz-Studiengängen an Universitäten oder Fachhochschulen gibt es noch einige weitere Möglichkeiten, einen Abschluss in Data Science zu erlangen.

Eine Möglichkeit ist das Fernstudium für Data Science. An Fernuniversitäten gibt es keine (oder kaum) Präsenzveranstaltungen. Stattdessen wird auf Selbststudium gesetzt. Das hat den Vorteil, dass du zu deinen eigenen Zeiten und in deinem eigenen Rhythmus lernen kannst. Vor allem für bereits Berufstätige ist ein Fernstudium oft eine gute Wahl, da Arbeit und Studium so leichter vereinbar sind.

Auch berufsbegleitende Studiengänge vereinbaren Beruf und Studium. Allerdings wechseln sich hier Studienphasen und Praxisphasen ab. An einigen Hochschulen findet der Unterricht aber auch abends oder am Wochenende statt. Die Dozenten besuchen dich in regelmäßigen Abständen in deinem Unternehmen und geben dir Hilfestellung.

In der Regel müssen Studierende selbst einen Praxisbetrieb finden. Mit etwas Glück übernimmt dieser die Studiengebühren, denn berufsbegleitende Studiengänge werden vor allem an privaten Hochschulen angeboten und sind oft nicht günstig. Im Gegenzug verdienst du natürlich während des Studiums ohnehin bereits Geld und kannst dir die Gebühren vielleicht auch selbst leisten.

Achte bei einem berufsbegleitenden Studium darauf, dass die Hochschule entsprechend akkreditiert und staatlich anerkannt ist. Dann gibt es auch keine Probleme bei der Anerkennung deines Studienabschlusses.

Wenn du dich in Data Science eher fortbilden und nicht ein gesamtes Studium absolvieren möchtest, kannst du auch einfach auf diverse Online-Ressourcen zurückgreifen. Schau dich in Ruhe um und du findest eine Vielzahl an Onlinekursen, Webinars und digitalem Lernmaterial. Einige Anbieter stellen nach Abschluss ihres Onlinekurses ein Zertifikat aus, mit dem du deine neu erlangten Fähigkeiten und Kenntnisse beweisen kannst.

Wie sind die Karriereaussichten in der Data Science?
Mit einem Abschluss in Data Science hast du hohe Chancen auf einen guten Job | Quelle: Unsplash

Karriereaussichten als Data Scientist

Kurz gesagt verspricht ein Abschluss in Data Science dir eine Karrieregarantie. Die Bedeutung von Datenverarbeitung und Datenanalyse steigt und steigt, während der Markt an ausgebildeten Fachkräften im Bereich Big Data noch klein ist.

Du hast in deiner Karriere also wenig Konkurrenz und dafür ein riesiges Angebot an Arbeitnehmern. Denn in einer Zeit, in der jede Organisation und jedes Unternehmen abhängig von Daten sind, sind sie auch abhängig von Datenexperten.

Und zu so einem wirst du mit einem Abschluss in Data Science oder Datenanalyse. Im Harvard Business Review wurde der Data Scientist schon 2012 als „the sexiest job of the 21st century“ bezeichnet. Also, worauf wartest du noch?

Auf der Suche nach einer Lehrkraft für Statistik?

Dir gefällt unser Artikel?

5,00/5 - 1 vote(s)
Loading...

Miriam

Miriam arbeitet als freie Autorin & Yogalehrerin. Getrieben von großer Neugier liebt sie es, Neues zu entdecken und zu erlernen; sich selbst weiterzuentwickeln und anderen dabei zu helfen.