Data Science für Agrarwirtschaft B.Sc.
Soest
Bachelor-Studium Data Science für Agrarwirtschaft
Auf einen Blick
Was? Data Science-Ausbildung ergänzend zu Grundlagen und Prozesswissen der Agrarwirtschaft
Für wen? Für alle, die gerne programmieren, entwickeln und tüfteln, Interesse an großen Datenmengen sowie an Agrar-, Forst- und Ernährungswirtschaft haben
Warum? Biologischen, technischen Fortschritt in der Tier- und Pflanzenzüchtung beschleunigen und dabei helfen, z.B. Nutzpflanzen robuster gegen Trockenheit und Schädlinge zu machen
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Der Studiengang Data Science für Agrarwirtschaft im Überblick
Studienstart nur zum Wintersemester. Für Deutsche und Bildungsinländer i.d.R. Mitte Mai bis Ende Juli jeden Jahres.Hier finden Sie Fristen für
weitere Bewerbungsgruppen (Hochschulwechsler, Gasthörende u.ä.).
Zulassung: NC-frei
Dieser Studiengang hat keine Zulassungsbeschränkung.
Je nach Qualifikation wird der Nachweis einer praktischen Tätigkeit (Praktikum) gefordert.
Studienabschluss
Bachelor of Science (B.Sc.)
180 - 210 ECTS
Studienmodell
Vollzeitstudium
Zum StudienmodellStudienbeginn / -dauer
Beginn: zum Wintersemester (September)
Regelstudienzeit: 6 oder 7 Semester / 3 oder 3,5 Jahre
Beiträge und Gebühren
Hauptunterrichtssprache
Deutsch
Vor Beginn des Studiums –
Voraussetzungen & Bewerbungsverfahren
Voraussetzungen
Der Studiengang ist NC-frei, das heißt es besteht keine Zulassungsbeschränkung. Nachgewiesen werden müssen lediglich die folgenden Punkte*:
- ein Zeugnis der Fachhochschulreife (schulischer und praktischer Teil)
- oder ein Zeugnis der Allgemeinen Hochschulreife (Abitur)
- oder eine als gleichwertig anerkannte Vorbildung
*Rechtlich verbindlich sind ausschließlich die Angaben der jeweils gültigen Prüfungsordnung
Bewerbung zum Wintersemester
Für Deutsche und Deutschen gleichgestellte Bewerber*innen
- Studienstart nur zum Wintersemester. Für Deutsche und Bildungsinländer i.d.R. Mitte Mai bis Ende Juli jeden Jahres.Hier finden Sie Fristen für weitere Bewerbungsgruppen (Hochschulwechsler, Gasthörende u.ä.).
- Bewerbung über das Bewerbungsportal
(Achtung: Bewerbungen sind nur innerhalb des jeweiligen Bewerbungszeitraums möglich!) - Mehr Informationen zum Bewerbungsverfahren finden Sie hier
- Bewerbungsfrist: in der Regel Anfang März bis 15. Juli
- Bewerbung je nach Voraussetzung über uni-assist oder unser Bewerbungsportal
(Achtung: Bewerbungen sind nur innerhalb des jeweiligen Bewerbungszeitraums möglich!) - Informationen zur Bewerbung mit internationalem Abschluss finden Sie hier
Bewerbung zum Sommersemester
Für Bachelorstudiengänge ist eine Bewerbung zum Sommersemester nur für höhere Fachsemester möglich. Die genauen Bewerbungsfristen finden Sie in der Tabelle Hochschulwechsler*innen / Studiengangwechsler*innen. (Achtung: Bewerbungen sind nur innerhalb des jeweiligen Bewerbungszeitraums möglich!)
An wen richtet sich der Studiengang Data Science für Agrarwirtschaft?
Digitalisierung für Nachhaltigkeit und Produktivität
Agrar-, Forst- und Ernährungswirtschaft sind weltweit mit die wichtigsten Wachstumsbranchen und stehen der großen Herausforderung gegenüber, immer mehr Menschen auf möglichst umwelt-, tier- und klimagerechte Weise zu versorgen. Auf die Digitalisierung ihrer Prozesse sowie die systematische Erfassung, Auswertung und Nutzung biologischer, technischer und ökonomischer Daten werden große Hoffnungen gesetzt. Diese als Data Science bezeichnete Fachwissenschaft hat enormes Potenzial, Arbeitsprozesse leichter, schneller und effizienter zu gestalten sowie den schonenden Umgang mit natürlichen Ressourcen und die tiergerechte Haltung von Nutztieren zu unterstützen.
Agrar-Big-Data-Analysen können den biologischen technischen Fortschritt in der Tier- und Pflanzenzüchtung enorm beschleunigen und beispielsweise dabei helfen, Nutzpflanzen robuster gegen Trockenheit, Schädlinge, Salzgehalt in Böden oder schlechte Nährstoffversorgung zu machen. Bereits eingeführte digitale Anwendungen auf den Gebieten des Precision Farming und des Precision Livestock Farming werden auf der Grundlage von Agrar-Data Science weiterentwickelt, wobei Machine Learning-Konzepte bzw. Anwendungen Künstlicher Intelligenz (KI) zum Einsatz kommen.
Zielgruppe
Für alle, die gerne programmieren, entwickeln und tüfteln, sich nicht vor großen Datenmengen und komplexen anspruchsvollen Aufgaben scheuen und gleichzeitig für die Agrar-, Forst- und Ernährungswirtschaft tätig werden wollen, ist das Studium Data Science für Agrarwirtschaft das ideale Angebot. Mathematik und Informatik sollten Studieninteressierte gerne machen, auch wenn notwendige Grundlagen im Studium vermittelt werden. Der Studiengang bietet, in verschiedenen Fächern aufeinander aufbauend, eine Data Science-Ausbildung ergänzend zu Grundlagen und Prozesswissen der Agrarwirtschaft. Geht es zunächst um agrarwirtschaftliches und digitales Basiswissen, so ist eine individuelle Schwerpunktsetzung später möglich.
Vergleichsweise einfach nach dem ersten Jahr, aber noch während des ganzen Studiums kann in andere Bachelorstudiengänge des Fachbereichs gewechselt werden. Die Grundlagen in den naturwissenschaftlichen, statistisch-informatischen und landwirtschaftsbezogenen Fächern sind die Basis für tiefergehendes Wissen zu Data Science bis hin zu Anwendungen Künstlicher Intelligenz, aber auch für agrarfachliche Vertiefungsangebote aus Tier- und Pflanzenproduktion, Landtechnik oder Agrarökonomie. Praktisches Lernen in kleinen Gruppen und in Kooperation mit Unternehmen hat dabei einen hohen Stellenwert. So verfügt der Fachbereich über eine spezialisierte Arbeitsgruppe "Statistik und Data Science“ mit eigenem Digitallabor, über Kooperationen mit landwirtschaftlichen Betrieben als Reallabore für digitale Anwendungen, über mehrere eigene Versuchseinrichtungen und Labore sowie eine Außenstation für innovative bodenlose Produktionsverfahren, die digital überwacht und gesteuert wird.
Welche Berufsaussichten bietet das Data Science Agrar-Studium?
Auf Absolvent*innen des Bachelor-Studiengangs Data Science für Agrarwirtschaft wartet ein neu entstandenes hochspezialisiertes Berufsfeld, für das es hier erstmals einen passenden Ausbildungsweg gibt. Data Science alleine greift für komplexe Prozesse der Bioökonomie zu kurz. Versehen mit umfassenden Kenntnissen zu den biologischen, technischen und ökonomischen Grundlagen und Prozessen der Agrar-, Forst- und Ernährungswirtschaft werden die Absolvent*innen vorrangig bei Unternehmen der Tier- und Pflanzenzüchtung, bei Landtechnikunternehmen und Unternehmen aller Art, die sich mit digitalen Anwendungen und/oder der Automatisierung von Prozessen in Landwirtschaft und Bioökonomie befassen, attraktive Stellen finden. Auch Agrarsoftware-Entwickler*innen gehören dazu. Sie können in Wissenschaft und Forschung sowie in der öffentlichen Verwaltung tätig werden. Als Datenexpert*innen mit solidem fachlichen Hintergrund können sie ferner für Banken, Versicherungen, Beratungs-, Zuliefer- und Handelsunternehmen arbeiten, die für unterschiedlichste Zwecke fachlich fundierte Datenanalysen mit Agrarbezug benötigen.
Wie ist das Studium Data Science für Agrarwirtschaft aufgebaut?
Die Regelstudienzeit beträgt wahlweise sechs oder sieben Semester. Studierende können sich bis zum Ende des fünften Semesters für eine der beiden Varianten entscheiden.
Inhalt des Studiums
Die ersten beiden Semester bilden das Grundlagenstudium, das weitgehend gemeinsam mit Studierenden der anderen Bachelor-Studiengänge des Fachbereichs absolviert wird. Bis zum Ende des zweiten Semesters ist ein Wechsel zu einem anderen Bachelorstudiengang des Fachbereichs deshalb einfach möglich; Studierende brauchen sich daher nicht von Anfang an festzulegen. Aufbauend auf dem Grundlagenstudium werden im weiteren Studienverlauf vertiefende Fachkenntnisse auf breiter Basis anwendungsbezogen vermittelt.
Zusätzlich zu den Pflichtmodulen können je nach persönlichem Interesse individuelle fachliche Schwerpunkte gewählt werden. Das breite Spektrum von Wahlpflichtfächern umfasst nicht nur Angebote aus dem Studiengang Data Science für Agrarwirtschaft. Es können zahlreiche weitere Fächer aus den Studiengängen Agrarwirtschaft, Nachhaltige Ernährungssysteme sowie Ökologie und Nachhaltigkeitsmanagement belegt werden. Insgesamt steht den Studierenden ein Katalog mit mehr als 60 Wahlpflichtangeboten, die jeweils einem der 10 Wahlpflichtfachcontainern zugeordnet sind, zur Verfügung. Im sechssemestrigen Studiengang sind 13 Wahlpflichtmodule (WPM) zu wählen, im siebensemestrigen Studiengang 15. Von den zu belegenden Wahlpflichtmodulen müssen mindestens 6 aus dem Container „Agrarwissen – Data Science“ gewählt werden. Weitere Fächer können die Studierende als Zusatzmodule besuchen.
Im siebensemestrigen Studiengang ist eine Praxisphase von 14 Wochen vorgesehen. Studierende erwerben hier weitere praktische Kenntnisse, entwickeln eine Idee für die Abschlussarbeit oder knüpfen erste Kontakte zu möglichen späteren Arbeitgebern.
Zum Abschluss des Studiums leisten Studierende eine praxisbezogene Bachelorarbeit sowie eine mündliche Prüfung, das Kolloquium. Aufbauend auf dem Bachelorstudiengang können Absolvent*innen einen der Masterstudiengänge des Fachbereichs Agrarwirtschaft oder an einer anderen Hochschule anschließen.
Studienverlaufsplan Data Science für Agrarwirtschaft B.Sc.*
| 1. Semester | 2. Semester | 3. Semester | 4. Semester | 5. Semester | 6. Semester | 7. Semester | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6-semestriger Studienverlauf | Angewandte Statistik, Volkswirtschaftslehre, Chemie (Anorganik/Organik), Basismodul Pflanze, Physiologie/Ernährung, Einführung Informatik | Betriebswirtschaftslehre, Ökologie, Grundlagen Tierhaltung, Genetik/One Health, Allgemeiner Pflanzenbau, Einführung in die Python Programmierung | Einführung in Data Science und Maschinelles Lernen, Seminar, Agrartechnik, Datenbanken, 2 Wahlpflichtmodule | Angewandte Bioinformatik, Maschinelles Lernen für Computer Vision, Geographische Informations-Systeme /Geo Intelligence, 3 Wahlpflichtmodule | Smart Farming, Wissenschaftliches/ Unternehmensprojekt, 4 Wahlpflichtmodule | Bachelorarbeit, Kolloquium, 4 Wahlpflichtmodule | |
| 7-semestriger Studienverlauf | Angewandte Statistik, Volkswirtschaftslehre, Chemie (Anorganik/Organik), Basismodul Pflanze, Physiologie/Ernährung, Einführung Informatik | Betriebswirtschaftslehre, Ökologie, Grundlagen Tierhaltung, Genetik/One Health, Allgemeiner Pflanzenbau, Einführung in die Python Programmierung | Einführung in Data Science und Maschinelles Lernen, Seminar, Agrartechnik, Datenbanken, 2 Wahlpflichtmodule | Angewandte Bioinformatik, Maschinelles Lernen für Computer Vision, Geographische Informations-Systeme /Geo Intelligence, 3 Wahlpflichtmodule | Smart Farming, Wissenschaftliches/ Unternehmensprojekt, 4 Wahlpflichtmodule | 6 Wahlpflichtmodule | Bachelorarbeit, Kolloquium, Praxisphase |
| *Rechtlich verbindlich sind ausschließlich die Angaben der jeweils gültigen Prüfungsordnung | |||||||
Legende zum Studienverlaufsplan
Verlauf 6 Semester
Verlauf 7 Semester
Weitere Informationen zum Bachelor-Studiengang Data Science für Agrarwirtschaft
Prüfungsordnung, Modulhandbücher und Verlaufspläne
für den Studiengang Data Science für Agrarwirtschaft B.Sc. am Standort Soest
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:
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