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Data Science M.Sc.
(berufsbegleitend)

Meschede

Student vom Studiengang Data Science

Master-Studiengang Data Science (berufsbegleitend)

Mit den Methoden der Data Science werden größte Datenmengen untersucht, um Wissen zu generieren. Datenwissenschaftler oder auch Data Scientists haben technischen Bezug und müssen mit Software und großen Datenmengen umgehen können. Dieses Wissen vermittelt unser berufsbegleitender Masterstudiengang. Mit exzellenten beruflichen Perspektiven: Datenwissenschaftler werden in praktisch allen Branchen benötigt.

Auf einen Blick

Was? Erlernen der Analyse riesiger Datenmengen, parallel zur beruflichen Tätigkeit

Für wen? Für berufstätige Absolvent*innen entsprechender Bachelor-Studiengänge

Warum? Exzellente Karriereaussichten in praktisch allen Branchen

Auf dieser Seite

Der Studiengang Data Science M.Sc. (berufsbegleitend) im Überblick
Hier finden Sie die Bewerbungsfristen.

Zulassung: NC-frei

Dieser Studiengang hat keine Zulassungsbeschränkung.

Mehr Infos zu den Voraussetzungen

Studienabschluss

Master of Science (M.Sc.)
120 ECTS

Studienmodell

Berufsbegleitend

Präsenztermine

Studienbeginn / -dauer

  • Beginn: Zum Wintersemester (September)
  • Dauer: 5 Semester (2,5 Jahre)

Studienort

 Campus Gebäude

Beiträge und Gebühren

Hauptunterrichtssprache

Deutsch

Vor Beginn des Studiums –
Voraussetzungen & Bewerbungsverfahren

Voraussetzungen

Sie qualifizieren sich für das Studium durch:

Abgeschlossenes Bachelorstudium im Umfang von mindestens 180 Credits aus den folgend genannten Studiengängen, wobei mindestens 30 Credits im Bereich der Informatik absolviert wurden und das Studium mindestens mit einer Gesamtnote von 2,7 abgeschlossen wurde:

  • Informatik
  • Wirtschaftsinformatik
  • Maschinenbau
  • Wirtschaftsingenieurwesen
  • Elektrotechnik

Das Studium kann auch aufgenommen werden, wenn ein anderes gleichwertiges Studium mit vergleichbaren Inhalten und im Umfang von mindestens 180 Credits und einer Gesamtnote von mindestens 2,7 abgeschlossen wurde. Über die Gleichwertigkeit des Studiums entscheidet der Prüfungsausschuss.

Empfehlung: Sie sollten Zugang zu einem (bevorzugt mobilen) Rechner haben und in der Lage sein, mit englischsprachiger Literatur umzugehen.


Bewerbungsfristen

Für Deutsche und Deutschen gleichgestellte Bewerber*innen

  • Wintersemester: i.d.R. Mitte Mai bis bis Ende August jeden Jahres
  • Sommersemester: i.d.R. Anfang Dezember bis Ende Februar jeden Jahres
  • Bewerbung über das Bewerbungsportal
    (Achtung: Bewerbungen sind nur innerhalb des jeweiligen Bewerbungszeitraums möglich!)
  • Hier finden Sie mehr Informationen zum Bewerbungsverfahren

Für Bewerber*innen aus Nicht-EU-Ländern


  • Wintersemester: i.d.R. Anfang März bis Mitte Juli jeden Jahres
  • Sommersemester: i.d.R. Anfang November bis zum 15. Januar jeden Jahres
  • Bewerbung je nach Voraussetzung über uni-assist oder unser Bewerbungsportal
    (Achtung: Bewerbungen sind nur innerhalb des jeweiligen Bewerbungszeitraums möglich!)
  • Hier finden Sie mehr Informationen zur Bewerbung mit internationalem Abschluss

Hier finden Sie Fristen für weitere Bewerbungsgruppen.

An wen richtet sich der Master-Studiengang Data Science (berufsbegleitend)?

Das Master-Studium Data Science richtet sich an Bachelor-Absolvent*innen, die ihre Kenntnisse in ihrer Fachdisziplin durch eine Höherqualifizierung im Umgang mit Datenanalyseprozessen ergänzen möchten.

Der Studiengang eignet sich für Absolventinnen und Absolventen von Bachelorstudiengängen aus den Bereichen

  • (Wirtschafts-)Informatik
  • Maschinenbau
  • Elektrotechnik

oder inhaltsähnlichen Fachgebieten, die sich berufsbegleitend mit einem Masterstudium in Datenwissenschaften höherqualifizieren möchten. Die Studienorganisation ermöglicht ein Studium in der Familienphase oder während einer beruflichen Orientierungsphase.

Ankerpunkt

Welche Berufsaussichten bietet das Studium der Data Science?

Datenwissenschaftler oder auch Data Scientists haben technischen Bezug und müssen mit Software und großen Datenmengen umgehen können. Zum fachlichen Hintergrund gehören zudem Programmierkenntnisse, Mathematik und Statistik. Beruflich finden sie Einsatz als Analysten oder Software-Architekten. Stichwort Digitalisierung: Datenwissenschaftler werden in praktisch allen Branchen benötigt. Dementsprechend gut sind die beruflichen Perspektiven.

Studi-Stimmen

Fabian Holz

»Für Data Science sehe ich sehr große industrielle Anwendungen. Wichtige Stichworte sind für mich Internet of things und Industrie 4.0.«

Wie ist das Master-Studium Data Science aufgebaut?

Data Science studieren geht berufsbegleitend. Diese Studienform unterstützt Ihre berufliche und persönliche Weiterentwicklung ideal und flexibel. Das Studium ist gut ins Leben integrierbar und lässt sich mit Ihrer privaten Lebensphase optimal vereinbaren. Die Studieninhalte, die in traditionellen Studiengängen Gegenstand von Vorlesungen sind, werden im berufsbegleitenden Studium großenteils über moderne Selbststudienmedien vermittelt.

Inhalte des Studiums

Schwerpunkte

  • Programmierung für Data Extraction, Engineering und Analysis
  • Kompetenzen in Mathematik und analytischer Auffassung (Statistik, anwendungsorientierte Mathematik, Maschinelles Lernen)
  • Wissensvertiefung in IT-Sicherheit zum sicheren Umgang mit Daten und deren Schutz vor Manipulation
  • Möglichkeit zur Spezialisierung auf eine Anwendungsrichtung durch Auswahl von Kern- und Wahlpflichtmodulen
  • Forschung an aktuellen Data Science Themen

Anteile Selbststudium / Präsenz an der Hochschule

Das Selbststudium macht rund 70 % des Studiums aus, etwa 30 % der Studieninhalte werden über Präsenzveranstaltungen vermittelt. Das Studienjahr teilt sich in zwei Semester zu je 23 Wochen auf. Im Semester verteilen sich die Präsenzveranstaltungen auf vier Freitagnachmittage, vier Samstage und eine Blockwoche.

Hoher Praxisbezug an der Hochschule

In den Präsenzveranstaltungen finden Labore, Seminare und Übungen statt, in denen die theoretischen Lehrinhalte praktisch und unter Anleitung der Dozenten vertieft werden. Den Abschluss des Studiums bilden die Masterarbeit und eine mündliche Prüfung, das sogenannte Kolloquium.

Im Gegensatz zu einem reinen Fernstudium verlieren Sie im berufsbegleitenden Studium nicht den Kontakt zu Ihren Mitstudierenden sowie Hochschullehrerinnen und Hochschullehrern.

Studienverlaufsplan Data Science M.Sc. (berufsbegleitend)

1. Semester2. Semester3. Semester4. Semester5. Semester
Angewandte Mathematik in der Data ScienceDatenanalyse in Big DataDatensicherheit1 Kernmodul aus dem Katalog »Algorithmen für Big Data«Masterarbeit und Kolloquium
Programmierung für Data ScienceDatenbanken für Big Data2 Kernmodule aus dem Katalog »Angewandte Datenanalyse«3 Wahlpflichtmodule
Programmierung für statistische DatenanalyseMaschinelles Lernen1 Wahlpflichtmodul
Statistik für Data Science1 Kernmodul aus dem Katalog »Algorithmen für Big Data«

Legende zum Studienverlaufsplan

Pflichtmodule
Kernmodule
Wahlpflichtmodule

Kernmodule Katalog "Algorithmen für Big Data"

Web Mining, Optimierung und Algorithmen, Prädiktive Analytik

Kernmodule Katalog "Angewandte Datenanalyse"

Big Data Anwendungsfälle, Angewandtes In-Memory Computing, Datenanalyse in Unternehmen

Wahlpflichtmodule

3D–Datenverarbeitung, Business Intelligence I und II, Datenkompression, Digitale Bildverarbeitung, Entwicklung sicherer Anwendungssysteme, Forensische Datenanalyse, Informationssysteme für die Industrie 4.0, Machine Learning mit Tensor Flow, Mobile Application Development, Special Topics on Data Science, Systemhärtung und Penetration-Testing, Verteilte Systeme und Cloud-Computing

Infoveranstaltungen / Veranstaltungen zum Studienstart

Termine folgen

Infoveranstaltungen zum Studiengang werden hier angekündigt.

Weitere interessante FH-Termine im Kalender

Weitere Informationen zum Master-Studiengang Data Science

Prüfungsordnung, Modulhandbücher und Verlaufspläne

für den Studiengang Data Science M.Sc. (berufsbegleitend) am Standort Meschede
Zu den PDFs

Präsenztermine

Hier finden Sie die Präsenztermine im Überblick.

Warum Data Science M.Sc. (berufsbegleitend) an der FH studieren?

Ergänzen Sie Ihre Kenntnisse in Ihrer Fachdisziplin durch eine Höherqualifizierung im Umgang mit Datenanalyseprozessen!

Erwerben Sie praktisches Expertenwissen in Big Data:

  • Anwendung der erlernten Theorie in kooperativen Projekten direkt im Unternehmen unter Einsatz von Maschinellem Lernen
  • Kostengünstig im Job studieren und Karriere machen
  • Einsatz von aktuellen und auf ein berufsbegleitendes Studium zugeschnittenen Lehrmaterialien
  • Aufbau von Schlüsselkompetenzen in einem zukunftsweisenden Fachgebiet
  • Erlernen moderner Programmiersprachen und Tools wie Python, R, Spark oder MongoDB
  • Nah am Bedarf der Industrie durch Big Data-Projektmodule mit Daten aus echten Industrieprozessen
  • Branchenübergreifende Studieninhalte mit Bezug zu vielen Fachrichtungen
  • Höherer akademischer Abschluss einer staatlichen Hochschule anstelle von Weiterbildungszertifikaten
  • Flexible Zeit- und Lerneinteilung
  • Vereinbarkeit von Studium, Familie und Beruf
  • Ideale Qualifizierung während der Elternzeit
  • Kein Gehaltsverzicht während des Studiums
  • Sichere Karrierechancen in der Industrie
  • Kleine Lerngruppen mit intensivem persönlichen Austausch
  • Enger Kontakt zu Professorinnen und Professoren
  • Wohnortunabhängiges Studium