Data Science-Studium
Wie erkennt Spotify deinen Musikgeschmack und warum warnt dich dein Handy vor dem nächsten Stau, noch bevor du losfährst? Im Data Science-Studium findest du es heraus. Erfahre hier im Beitrag und im Video was den Studiengang ausmacht!
Inhaltsübersicht
Data Science — Überblick über das Studium
Ob Klimamodelle, Kaufempfehlungen oder Frühdiagnosen: Data Science ist überall dort gefragt, wo aus Daten kluge Entscheidungen werden sollen. Im Studium lernst du, wie du aus riesigen Informationsmengen relevante Muster erkennst — und daraus praxistaugliche Modelle entwickelst, die echten Mehrwert schaffen. Du kombinierst mathematisches Denken mit technischem Verständnis und trainierst dein Gespür für gute Daten.
Damit du Theorie nicht nur verstehst, sondern auch anwenden kannst, arbeitest du früh an echten Projekten oft im Team. Besonders spannend: Viele Hochschulen bieten dir die Chance, schon im Bachelor einen eigenen Schwerpunkt zu setzen — zum Beispiel in Medizin oder Mobilität.
Welche Studieninhalte erwarten dich?
Im Data Science-Studium tauchst du von Beginn an in echte Datenwelten ein. Du lernst, wie du aus unübersichtlichen Informationsmengen klare Muster erkennst, Entscheidungen ableitest und Modelle baust, die in der Praxis funktionieren.
In den ersten Semestern belegst du vor allem Grundlagenkurse in:
- Mathematik — du analysierst Funktionen und lernst, komplexe Zusammenhänge zu berechnen
- Informatik — du programmierst erste Anwendungen und entwickelst Algorithmen, die Probleme automatisiert lösen
- Statistik — du wertest Daten aus und visualisierst Ergebnisse
- Datenbanken und Datenmodellierung — du strukturierst große Datenmengen und baust Systeme, die effizient darauf zugreifen
- Ethik und Datenschutz im Umgang mit Daten — du reflektierst, wie Daten verantwortungsvoll erhoben und genutzt werden
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➡️ Ist das Studium Data Science schwer? Das Studium gilt als anspruchsvoll, aber machbar. Die Kombination aus Statistik und Informatik fordert viele — vor allem in den ersten Semestern. Wer dranbleibt, kann aber schnell Fortschritte machen und das Gelernte direkt in kleinen Projekten anwenden. Besonders die Mathekurse empfinden viele als herausfordernd. Deshalb bieten viele Hochschulen Vorbereitungskurse oder begleitende Übungen an, die dir den Einstieg erleichtern. |
Im späteren Verlauf des Studiums setzt du eigene Schwerpunkte. Beliebte Wahlbereiche sind:
- Maschinelles Lernen — du entwickelst Modelle, die aus Daten lernen und automatisch Vorhersagen treffen
- Big Data Technologien — du arbeitest mit riesigen Datenmengen und nutzt Tools, um sie effizient zu verarbeiten
- Statistik in der Genetik — du analysierst genetische Daten, um Muster in DNA und Krankheitsverläufen zu erkennen
- Data Science für Ingenieure — du kombinierst technische Prozesse mit datenbasierter Optimierung
- Datenjournalismus — du verwandelst Daten in anschauliche Geschichten und bereitest sie verständlich für die Öffentlichkeit auf
Was sagen Studierende über das Studium?
Viele sind überrascht, wie schnell sie im Studium eigene Datenprojekte umsetzen — und wie nah Theorie und Anwendung beieinanderliegen. Besonders geschätzt wird die Mischung aus strukturierter Analyse, kreativem Denken und dem Gefühl, mit den eigenen Ergebnissen wirklich etwas zu bewegen.
Ein weiterer Punkt, den viele nennen: Du arbeitest oft in interdisziplinären Teams — zum Beispiel mit Kommilitoninnen und Kommilitonen aus Technik oder Medien. Das macht das Studium abwechslungsreich und zeigt, wie vielfältig Data Science im echten Leben eingesetzt wird.
Passt das Data Science-Studium zu dir?
Analytisches Denken ist im Studium besonders wichtig — du arbeitest mit komplexen Daten, erkennst Zusammenhänge und entwickelst daraus funktionierende Modelle. Auch eine gute Zahlenaffinität und präzises Arbeiten brauchst du, wenn du mit Algorithmen und großen Datenmengen umgehst.
Zugleich kommt es darauf an, deine Ergebnisse verständlich zu vermitteln — im Team oder gegenüber Fachfremden. Wer also gerne klar kommuniziert und strukturiert arbeitet, bringt wichtige Voraussetzungen mit.
Welche Stärken brauchst du für das Studium?
| Fähigkeit / Eigenschaft | Bedeutung (1 = unwichtig, 7 = sehr wichtig) |
| Analytisches Denken | ⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Zahlenaffinität | ⭐⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Kommunikationsstärke | ⭐⭐⭐ |
| Teamfähigkeit | ⭐⭐⭐⭐ |
| Selbstorganisation | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Interesse an Menschen | ⭐⭐ |
| Sprachkenntnisse | ⭐⭐⭐⭐ |
Wenn dir der Umgang mit abstrakten Inhalten schwerfällt, passt vielleicht Wirtschaftsinformatik oder BWL mit Datenfokus besser zu dir — dort orientieren sich viele Aufgaben stärker an klaren wirtschaftlichen Abläufen und bekannten Lösungswegen.
Wie sind deine Karrierechancen & dein Gehalt?
Mit einem Abschluss in Data Science hast du beste Chancen auf dem Arbeitsmarkt — besonders in datengetriebenen Bereichen wie Gesundheit, Mobilität, Medien oder Industrie. Deine Fähigkeit, Daten mit Technik und Analyse zu verbinden, ist in vielen Branchen gefragt — und wird immer wichtiger.
Typische Tätigkeitsfelder für Data Science
✔️ Datenanalyse & Reporting — du wertest große Datensätze aus und bereitest sie so auf, dass Unternehmen bessere Entscheidungen treffen können
✔️ Machine Learning & Modellierung — du entwickelst lernfähige Systeme, die Muster erkennen und Vorhersagen ermöglichen
✔️ Datengetriebenes Produktmanagement — du kombinierst Nutzerverhalten mit technischen Kennzahlen und hilfst, digitale Produkte weiterzuentwickeln
✔️ Business Intelligence & Controlling — du identifizierst Trends und erkennst Optimierungspotenziale
✔️ Forschung & Entwicklung — du nutzt Daten, um neue Technologien zu testen, Modelle zu verbessern oder komplexe Systeme zu verstehen
Karrierechancen & Gehalt
Als Data-Science-Absolvent steigst du in der Regel mit einem Jahresgehalt zwischen 46.000 und 55.000 € brutto ein — je nach Branche und Standort. Mit wachsender Berufserfahrung liegt das Gehalt meist zwischen 60.000 und 80.000 € jährlich, vor allem wenn du komplexe Modelle entwickelst oder Projektverantwortung übernimmst.
Besonders in datenintensiven Branchen wie Technologie, Gesundheit, Logistik oder Finanzen sind die Verdienstmöglichkeiten überdurchschnittlich. Und: Wer nach dem Master einsteigt oder zusätzlich Programmiererfahrung mitbringt, hat meist noch bessere Gehaltsaussichten.
Im Vergleich mit ähnlichen Studiengängen liegst du mit einem Abschluss in Data Science gut im Rennen: Im Schnitt verdienst du in Data Science zum Einstieg rund 50.500 € jährlich. Das liegt leicht unter dem Gehalt von Software Engineering (51.000 €), aber knapp über Informatik (50.000 €) und Wirtschaftsinformatik (49.000 €).
Wie läuft ein Studium in Data Science ab?
Im Studium wechselst du zwischen Theorie und Anwendung: Zuerst lernst du die Grundlagen, später setzt du eigene Schwerpunkte. Den Abschluss bildet die Bachelorarbeit.
Grundlagenphase (1.–3. Semester)
Du startest mit Kursen in Mathematik, Statistik, Informatik und Datenbanken. In dieser Phase lernst du die Basics, um später Daten sicher zu analysieren und Modelle aufzubauen. Oft arbeitest du schon hier mit echten Datensätzen und bereitest deine ersten kleinen Projekte vor.
Vertiefungsphase (4.–5. Semester)
Jetzt wählst du individuelle Schwerpunkte — zum Beispiel maschinelles Lernen, Datenjournalismus oder genetische Statistik. In Projekten wendest du dein Wissen an und analysierst reale Probleme. Die praktische Anwendung steht hier klar im Vordergrund.
Abschlussphase (6. Semester)
In deinem letzten Semester konzentrierst du dich ganz auf deine Bachelorarbeit. Viele schreiben sie in Verbindung mit einem laufenden Projekt oder zu einem selbst gewählten Thema. So zeigst du, dass du komplexe Fragestellungen eigenständig bearbeiten kannst.
Studiendauer & Studienmodelle
Der Bachelor in Data Science dauert in der Regel 6 Semester. Einige Hochschulen bieten zusätzlich ein optionales Praxissemester oder ein siebtes Semester für besondere Vertiefungen an.
Für eine stärkere Spezialisierung kannst du einen Master anschließen. Der dauert meist 4 Semester und bietet Vertiefungen wie Künstliche Intelligenz oder Big Data Engineering.
Neben dem klassischen Vollzeitmodell gibt es an einigen Standorten auch alternative Studienformen:
✔️ Duales Studium — kombiniert Hochschulstudium mit fester Praxistätigkeit im Unternehmen, meist mit Vergütung
✔️ Berufsbegleitendes Studium — geeignet für Fachkräfte mit IT- oder Statistikbezug, erfordert jedoch hohe Selbstorganisation
✔️ Fernstudium — möglich für Data Science Master, mit Online-Vorlesungen, virtuellen Übungen und digitalen Prüfungen
Zulassungsvoraussetzungen
Für das Data Science-Studium brauchst du eine Hochschulzugangsberechtigung — also in der Regel das Abitur, die Fachhochschulreife oder eine fachgebundene Hochschulreife.
Je nach Hochschule gibt es außerdem alternative Wege, die dir auch ohne klassischen Schulabschluss den Zugang ermöglichen:
- Berufsausbildung mit Berufserfahrung — z. B. als Fachinformatiker/in mit mindestens drei Jahren Praxiserfahrung
- Meisterbrief oder vergleichbarer Abschluss — häufig anerkannt als gleichwertiger Hochschulzugang
- Eignungsprüfung oder Probestudium — wird je nach Bundesland und Hochschule angeboten, wenn keine formalen Abschlüsse vorliegen
Zulassungsbeschränkungen
Das Data Science-Studium ist aktuell an vielen Hochschulen zulassungsfrei — du kannst dich direkt einschreiben, wenn du die Zugangsvoraussetzungen erfüllst. Wird ein NC (Numerus Clausus) verlangt, liegt er meist zwischen 2,2 und 2,9, je nach Hochschule und Bewerberlage.
Wo kannst du Data Science studieren?
Das Data Science-Studium kannst du an Universitäten, Fachhochschulen, dualen Hochschulen und als Fernstudium absolvieren. Universitäten legen oft den Fokus auf Methoden und Forschung, Fachhochschulen auf Praxis und Projektarbeit.
Manche Hochschulen bieten im Bachelor bereits Vertiefungen wie medizinische Datenanalyse, KI-Methoden oder Data Engineering an. Beliebt sind auch bilinguale Programme, etwa an der TU Ilmenau, wo du schrittweise in englischsprachige Inhalte eingeführt wirst — ideal, um dich auf eine internationale Karriere vorzubereiten.
Typische Abschlüsse im Data Science-Studium:
- Bachelor of Science (B.Sc.) — wird meist von Universitäten und Fachhochschulen vergeben
- Bachelor of Engineering (B.Eng.) — eher an technischen Hochschulen mit starkem Anwendungsbezug
- Master of Science (M.Sc.) — als forschungs- oder anwendungsorientierter Aufbau im Anschluss an den Bachelor
Data Science-Studium — häufigste Fragen
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Wie viel Mathe kommt im Data Science-Studium vor? Gerade in den ersten Semestern erwartet dich viel Mathematik — vor allem lineare Algebra, Analysis und Statistik sind fester Bestandteil. -
Muss ich schon programmieren können, wenn ich starte? Nein, Vorkenntnisse sind hilfreich, aber keine Voraussetzung — du lernst Programmieren Schritt für Schritt im Studium, meist mit Python oder R. -
Wie praxisnah ist das Studium aufgebaut? Schon ab dem ersten Semester arbeitest du an echten Datenprojekten — viele Hochschulen setzen auf Projektarbeit und praxisnahe Übungen. -
Wird im Studium auf Englisch unterrichtet? Einige Hochschulen, wie die TU Ilmenau, bieten ein bilingual aufgebautes Studium an — mit Einstieg in Module auf Englisch. -
Brauche ich für das Studium einen bestimmten NC? Meist ist das Data Science-Studium zulassungsfrei — wenn es einen NC gibt, liegt er in der Regel zwischen 2,2 und 2,9. -
Kann ich mich schon im Bachelor spezialisieren? Ja, viele Hochschulen bieten Wahlmodule an — z. B. zu Künstlicher Intelligenz, medizinischer Statistik oder Data Science in den Ingenieurwissenschaften.
Elektro- und Informationstechnik-Studium
Wenn du die Arbeit mit Daten spannend findest, du aber lieber mit Stromflüssen oder Signaltechnik arbeitest, ist das Elektro- und Informationstechnik-Studium vielleicht die bessere Wahl. Erfahre hier, ob der Studiengang etwas für dich ist.
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