Data Science

Bei uns arbeitest du an echten Data-Science-Problemen – von Industrie 4.0 über Nachhaltigkeit bis zu KI-Anwendungen in regionalen Unternehmen. Du erlebst, wie Daten reale Entscheidungen verändern.

Du sitzt nicht nur in Hörsälen – du entwickelst Modelle, trainierst Algorithmen, visualisierst Daten und baust funktionierende Prototypen. Egal ob Python, Machine Learning oder Cloud-Tools: Du arbeitest mit Technologien, die draußen wirklich genutzt werden.

Data Science lebt von Neugier und Kreativität. Wir geben dir Raum, eigene Lösungswege zu finden, Hypothesen zu testen und datenbasierte Innovationen zu gestalten. Kein starrer Lernplan, sondern Freiraum für echte Entdeckerinnen und Entdecker.

KI und Daten sind mächtig – aber Verantwortung, Teamwork und Kommunikation entscheiden über ihren Erfolg. Deshalb stärkst du bei uns nicht nur technische Skills, sondern auch deine Fähigkeit, Projekte zu führen, Ergebnisse zu vermitteln und Change zu gestalten.

Ja, es gibt noch Klausuren – aber längst nicht nur! Bei uns zählen auch Entwicklungsprojekte, datenbasierte Fallstudien, Teamarbeiten, Präsentationen und computergestützte Prüfungen. Wir prüfen nicht nur Wissen, sondern echte Data-Skills.

Was du lernst:

• Programmieren wie ein Data Scientist:
  Python von den Basics bis zu echten ML-Workflows – inklusive NumPy, Pandas, TensorFlow & PyTorch. Du lernst, Daten zu wrangeln, Modelle zu bauen und Code sauber zu strukturieren.
• Tools, die Profis nutzen:
  Git, GitLab, Linux, Jupyter – alles, was du für kollaborative Softwareentwicklung und praxisnahe Data Science brauchst.
• Daten verstehen & managen:
  Von regulären Ausdrücken über SQL, XML & Graphdatenbanken bis hin zu Data Lifecycle, Datenqualität und Architekturentscheidungen. Du lernst den Werkzeugkasten, den alle datengetriebenen Unternehmen einsetzen.
• Datenbanken in Action:
  Daten modellieren, abfragen, optimieren. Egal ob relationale Systeme oder NoSQL: Du entwickelst ein Gefühl dafür, welche Technologie zu welchem Problem passt.
• Big Data hands-on:
  Apache Spark, verteilte Systeme, Cloud-Konzepte und moderne Architekturen für riesige Datenmengen. Du erkennst Potenziale, Grenzen – und wie man Big Data effizient einsetzt.
• Cloud Computing verstehen:
  Was heißt Skalierbarkeit? Welche Architektur macht wann Sinn? Und wann ist die Cloud die beste Lösung? Du arbeitest an realen Beispielen und triffst fundierte Entscheidungen, statt Buzzwords zu wiederholen.

Was diesen Studiengang besonders macht:

Du lernst IT nicht nur kennen – du wendest sie an. Im Studium programmierst du, arbeitest mit realen Datensätzen, entwickelst Datenpipelines, bewertest Architekturen und triffst fundierte technische Entscheidungen.
Die Module vermitteln dir Schritt für Schritt die Grundlagen, die für eine erfolgreiche Data-Science-Karriere entscheidend sind: professionelle Softwareentwicklung, zuverlässige Dateninfrastrukturen und zeitgemäße Cloud-Architekturen.

Was auf dich wartet:

• Mathe, die wirklich etwas bringt:
  Linear Algebra, Statistik, multivariate Verfahren, Machine-Learning-Basics. Du lernst genau die mathematischen Skills, die moderne KI antreiben – ohne unnötigen Ballast.
• Data Mining – Muster erkennen, Entscheidungen treffen:
  Clustering, Klassifikation, Anomalieerkennung, Assoziationsanalysen. Du findest Strukturen in Daten, die anderen verborgen bleiben – und kannst sie kritisch bewerten.
• Deep Learning – Modelle bauen, die selbst lernen:
  Neuronale Netze, CNNs, RNNs, Autoencoder, LSTMs. Du arbeitest mit TensorFlow und PyTorch und bringst KI auf echten Datensätzen zum Laufen.
• Data Visualization – Daten sprechen lassen:
  Du verwandelst komplexe Informationen in klare, wirkungsvolle Visualisierungen. Egal ob interaktive Dashboards, multidimensionale Daten oder Visual Storytelling.
• End-to-End Data Science:
  Von der Hypothese über das Modell bis zur Interpretation – du lernst, komplette Analyseprozesse strukturiert und methodisch sauber aufzubauen.

Warum das den Unterschied macht:

Weil du lernst, was KI wirklich kann – und was nicht.
Du entwickelst die Skills, um Modelle nicht nur zu trainieren, sondern auch zu verstehen, zu erklären und verantwortungsvoll einzusetzen.

Weil Mathe, Code & Kreativität hier zusammenkommen.
Du wirst zum Profi, der Daten lesen, Muster erkennen und KI verständlich kommunizieren kann – ein echter Übersetzer zwischen Algorithmen und Entscheidungsträgern.

Weil Unternehmen genau solche Menschen suchen.
Datenanalyse ist nicht nur Zukunft – sie ist die Grundlage smarter Entscheidungen in Wirtschaft, Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft.

Was auf dich wartet:

• Wissenschaftliches Arbeiten – Next Level:
  Du lernst, wie man Forschungsfragen sauber formuliert, Literatur strukturiert auswertet und wissenschaftliche Methoden gezielt einsetzt.
• Seminar-Skills, die zählen:
  Vertiefung in ein Fachthema, kritische Diskussion, schriftliche Ausarbeitung und Präsentation. Du trainierst die Kernkompetenzen, die jede gute Data Scientist-Karriere tragen.
• Masterkolloquium – dein Forschungssprungbrett:
  Du präsentierst deine Masterarbeit wie ein Profi, lernst wissenschaftliche Argumentation und entwickelst die Fähigkeit, selbst Fachartikel zu erstellen und zu reviewen.
• Austausch auf Augenhöhe:
  Feedback geben, Feedback annehmen, Perspektiven vergleichen – Wissenschaft lebt vom Diskurs, und genau das übst du hier.

Was dir das bringt:

Wissenschaftliche Methodik macht dich reflektiert, präzise und glaubwürdig.
Du wirst zur Person, die Daten nicht nur analysiert, sondern Hintergründe versteht, sauber argumentiert und Ergebnisse überzeugend kommuniziert – in der Forschung, in Unternehmen und überall, wo Qualität zählt.

Was du mitnimmst:

• Mentoring & Selbstreflexion:
  Im Modul Interdisziplinäre Perspektiven findest du heraus, wo du stehst, wo du hinwillst – und wie du deine Kompetenzen gezielt weiterentwickelst. Individuelles Coaching inklusive.
• Ethical AI Skills:
  In Ethik der KI erkennst du Chancen, Risiken und Dilemmata moderner KI. Du lernst, verantwortungsvoll zu entscheiden – statt blind Technologie zu feiern.
• Digital Thinking:
  In Digitale Transformation entwickelst du ein Growth Mindset und verstehst, wie Unternehmen sich wandeln, wie neue Geschäftsmodelle entstehen und wie du Veränderung aktiv gestalten kannst.
• Datenschutz, der wirklich Praxis hat:
  In Privatsphäre & Datenschutz lernst du, wie man rechtliche Anforderungen nicht nur kennt, sondern alltagstauglich umsetzt – mit Blick auf Menschenwürde, Verantwortung und gesellschaftliche Wirkung.
• Psychologisches Handwerkszeug:
  Das Psychologie-Modul zeigt dir, wie Menschen denken, entscheiden, arbeiten und kommunizieren. Du lernst Führung, Motivation, Teamdynamik – und wie du dich selbst weiterentwickelst.

Warum du es brauchst:

Weil Data Science mehr ist als Mathe und Algorithmen.
Der Unterschied zwischen guter Analyse und echter Wirkung liegt in deiner Persönlichkeit: in deinen Werten, deinem Denken, deiner Haltung.

Weil die besten Data Scientists kommunikativ, reflektiert und verantwortungsvoll sind.
Du wirst zur Person, die KI erklären, Entscheidungen vertreten, Teams führen und mit komplexen ethischen Fragen umgehen kann.

Weil die Zukunft interdisziplinär ist.
Technologie, Gesellschaft, Recht, Psychologie – alles hängt zusammen. Und du lernst, souverän in diesem Spannungsfeld zu navigieren.

Kurz:
Du entwickelst nicht nur Skills, sondern Charakter. Und genau das macht dich im Studium, im Beruf und in der Gesellschaft unverzichtbar.