Data Science M.Sc.
(berufsbegleitend)
Meschede
Master-Studiengang Data Science (berufsbegleitend)
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 Data Science Studiengang
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 VoraussetzungenStudienabschluss
Master of Science (M.Sc.)
120 ECTS
Studienmodell
Berufsbegleitend
PräsenztermineStudienbeginn / -dauer
- Beginn: Zum Wintersemester (September)
- Dauer: 5 Semester (2,5 Jahre)
Beiträge und Gebühren
Hauptunterrichtssprache
Deutsch
(für internationale Bewerbende: Level DSH3 / TestDaf5 / C2)
Vor Beginn des Datas Science 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.
Bewerbung und Einschreibung
Studienstart nur zum Wintersemester
Für Deutsche und Deutschen gleichgestellte Bewerber*innen
- Wintersemester: i.d.R. Mitte Mai bis bis Ende August 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
- 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 berufsbegleitende Master-Studiengang Data Science?
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 Absolvent*nnen von Bachelorstudiengängen aus den Bereichen:
- (Wirtschafts-)Informatik
- Maschinenbau
- Elektrotechnik
Data Science für Berufstätige
Willkommen sind auch Absolvent*nnen inhaltsähnlicher Fachgebiete, die sich berufsbegleitend mit einem Masterstudium in Datenwissenschaften höherqualifizieren möchten. Die Studienorganisation ermöglicht ein Studium in der Familienphase oder während einer beruflichen Orientierungsphase.
Mit dem Data Science Studium ergänzen Sie ihr bisher erlerntes Skillset um moderne Methoden der KI und des Maschinellen Lernens, die in Zukunft in jeder Branche ein wertvolles Addon darstellen. Sie können sich in den Bereichen
- Wirtschaft (Business Intelligence)
- Maschinenbau / Produktion (Prozessautomatisierung)
- Elektrotechnik (IoT)
oder auch im Bereich der KI vertiefen.
Ankerpunkt
Welche Berufsaussichten bietet das berufsbegleitende Master-Studium der Data Science?
Nach dem Master-Studium haben Data Scientists eine Vielzahl von Berufsperspektiven, da der Bedarf an datengetriebenen Lösungen in nahezu allen Branchen wächst. Datenwissenschaftler*innen 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.
Karrierewege für Absolvent*innen eines Master-Studiums der Data Science - Beispiele
Data Scientist / Analyst*innen
- Berufsperspektive: Als Data Scientist oder Data Analyst analysieren Sie Daten, erstellen Berichte und Visualisierungen und helfen dabei, datenbasierte Entscheidungen in Unternehmen zu treffen.
- Typische Branchen: Technologie, Gesundheitswesen, Finanzwesen, Einzelhandel, Marketing
Software-Architekt*in
- Berufsperspektive: Software-Architekt*innen spielen eine zentrale Rolle in der Softwareentwicklung. Sie sind dafür verantwortlich, dass die Software effizient, sicher und zukunftsfähig ist. Ihre Arbeit beeinflusst die gesamte Lebensdauer des Systems, von der anfänglichen Planung bis hin zur langfristigen Wartung und Weiterentwicklung.
- Typische Branchen: Alle, die Software entwickeln
Machine Learning Engineer (ML Engineer)
- Berufsperspektive: Berufsperspektive: In dieser Rolle entwickeln und implementieren Sie Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen und KI. Sie arbeiten oft eng mit Softwareentwicklern und Ingenieuren zusammen, um skalierbare Modelle zu erstellen und in Produktion zu nehmen.
- Typische Branchen: Technologieunternehmen, Automobilindustrie, Fintech, E-Commerce
Data Engineer
- Berufsperspektive: Data Engineers sind dafür verantwortlich, Datenpipelines und -architekturen zu entwerfen und zu implementieren, um große Datenmengen zu verarbeiten. Sie arbeiten mit Datenbanken und Cloud-Technologien und stellen sicher, dass Daten effizient gesammelt und zugänglich gemacht werden.
- Typische Branchen: Technologie, Finanzwesen, Telekommunikation
Weiterbildung und Promotion
Einige Absolvent*innen entscheiden sich für eine Promotion, um sich weiter in einem spezialisierten Bereich wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder Big Data zu vertiefen.
Dies kann zu Karrierechancen in der Forschung, als Professor oder in leitenden Positionen in der Industrie führen. Die Fachhochschule Südwestfalen kooperiert stark mit Branchenführern und anderen Universitäten und bietet die Möglichkeit, mit Top-Einrichtungen und Spitzenforschern zusammenzuarbeiten, etwa in Industrie- oder Forschungsprojekten.
Unsere Servicestelle für den wissenschaftlichen Nachwuchs hilft gerne in allen Fragen zur Promotion.
Fazit: Nach dem Master-Studium in Data Science haben Sie nicht nur die Möglichkeit, in verschiedenen technischen und analytischen Bereichen zu arbeiten, sondern können auch in Branchen wie Finanzen, Gesundheit, Technologie und vielen weiteren innovativen Feldern tätig werden - in praktisch jeder Branche, in der Daten anfallen. Dementsprechend sind die Berufsperspektiven breit gefächert. Es gibt eine hohe Nachfrage nach Fachkräften, die sowohl die Theorie als auch die praktische Anwendung von Datenwissenschaften beherrschen.
Studi-Stimmen zum Data-Science Studium
Machine Learning, AI, KI: Unsere Studierenden möchten genau wissen, was sich hinter den Schlagworten verbirgt. Sie haben sich deshalb für ein Master-Studium Data Science an der Fachhochschule Südwestfalen entschieden und geben ihre Studienerfahrungen gerne weiter.
Sophie Bayersdörfer
»Ich habe mich nach intensiver Recherche für das berufsbegleitende Master-Studium Data Science entschieden, da es alle für mich wichtigen Aspekte vereint. Die kompakten Vorlesungszeiten ermöglichen es mir, trotz der großen Entfernung und dem klassischen Arbeitsalltag an Präsenzveranstaltungen teilzunehmen. So kann ich Lernen und Arbeiten in gleichermaßen in meinen Alltag integrieren und gleichzeitig den persönlichen Austausch mit Kommilitonen und Dozenten pflegen. Zudem überzeugt mich die technische Ausrichtung des Studiengangs, da sie meinem wirtschaftlichen Hintergrund gut ergänzt. Dadurch kann ich sowohl praktische als auch theoretische Erfahrungen, z.B im Programmieren, sammeln, die für die Arbeit als Data Scientist entscheidend sind.«
Joel Rasch
»Ich studiere Data Science an der Fachhochschule Südwestfalen, da die fortschreitende Digitalisierung zunehmend an Bedeutung gewinnt und ich mich bestmöglich auf die Zukunft vorbereiten möchte. Besonders spannend finde ich es, die oft gehörten 'Buzzwords', wie 'Big Data' oder 'KI' methodisch und wissenschaftlich zu durchdringen, um die dahinterliegenden Konzepte in der Praxis zielgerichtet anwenden zu können. Durch den Masterabschluss erhoffe ich mir, meine Karriere im Bereich Datenanalyse und Digitalisierung maßgeblich voranzutreiben.«
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. Semester | Angewandte Mathematik in der Data Science | Programmierung für Data Science | Programmierung für statistische Datenanalyse | Statistik für Data Science |
| 2. Semester | Datenanalyse in Big Data | Datenbanken für Big Data | Maschinelles Lernen | 1 Kernmodul aus dem Katalog »Algorithmen für Big Data« |
| 3. Semester | Datensicherheit | 2 Kernmodule aus dem Katalog »Angewandte Datenanalyse« | 1 Wahlpflichtmodul | |
| 4. Semester | 1 Kernmodul aus dem Katalog »Algorithmen für Big Data« | 3 Wahlpflichtmodule | ||
| 5. Semester | Masterarbeit und Kolloquium |
Legende zum Studienverlaufsplan
Pflichtmodule
Kernmodule
Wahlpflichtmodule
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
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
Fragen zum Studiengang oder zur Studienwahl?
Das Team der Allgemeinen Studienberatung hilft Ihnen gerne weiter.
- Per Mail studienberatung@fh-swf.de
- Per Telefon 02371 566 538
- Nach Absprache per Videokonferenz (Zoom)
- Und natürlich persönlich:
Zum Beratungsangebot der Allgemeinen Studienberatung
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