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Data Science (Master)

Im berufsbegleitenden Masterstudiengang Data Science an der HdM Stuttgart bilden wir Sie praxisnah weiter und geben Ihnen breite Einblicke in die Anwendungsfelder von Data Science. Der Weiterbildungsmaster vermittelt Ihnen modernes Wissen, Vorgehensweisen und Tools in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Big Data. Sie lernen in Projekten, wie Sie Daten effektiv erfassen, verarbeiten, analysieren und modellieren können, um große Datenmengen gewinnbringend zu nutzen, komplexe Probleme zu lösen und eine datenbasierte Entscheidungsfindung zu unterstützen.

In den Schwerpunkten Advanced Business Analytics, Advanced Data Analytics oder Applied Artificial Intelligence spezialisieren Sie sich ab dem zweiten Studienjahr. Mit dieser Datenkompetenz können Sie in der heutigen datengesteuerten Welt bessere Entscheidungen treffen und zur Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens beitragen.

  • Flexibles Studienkonzept ermöglicht eine gute Vereinbarkeit mit Berufsalltag und Privatleben
  • Empower the Business: Keine Klausuren, stattdessen Projektarbeiten mit hohem Praxistransfer
  • Wahlmöglichkeiten und Schwerpunkte in Advanced Business Analytics; Advanced Data Analytics; Applied Artificial Intelligence
  • Der Abschluss berechtigt zur Promotion

Termine / Veranstaltungsort / Kosten

TerminVeranstaltungsort Kosten
01.09.2024 - 28.02.2027
Artikel-Nr.: HDMS-DatSc-MA-202409
Stuttgart & Online 22.095,00 
01.03.2025 - 31.08.2027
Artikel-Nr.: HDMS-DatSc-MA-202503
Stuttgart & Online 22.095,00 

Veranstalter und Veranstaltungsort

Veranstalter

Weiterbildungszentrum
Hochschule der Medien (HdM)

Veranstaltungsort

Hochschule der Medien
Weiterbildungszentrum
Nobelstr. 10
70569 Stuttgart

Online

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe

Personen, die bereits in einem datengetriebenen Umfeld arbeiten und ihre Kenntnisse in diesem Bereich entweder weiter ausbauen oder ein technologisches Update erhalten wollen. Gleichzeitig qualifizieren wir Sie mit dem Studium auch dafür, basierend auf Ihren fachlichen Erfahrungen in diesen Bereich einzusteigen oder ein Update zu erhalten und zukünftig stärker datengetrieben zu arbeiten.

Teilnahmevoraussetzungen

Zulassungsvoraussetzungen sind ein erster qualifizierter Hochschulabschluss einer staatlichen oder staatlich anerkannten Hochschule mit mindestens 210 ECTS mit einer Note von 2,4 sowie eine mindestens einjährige, nach dem Hochschulstudium erworbene Berufserfahrung. Gerne beraten wir Sie auch individuell auf Basis Ihrer Qualifikation zu Möglichkeiten bei weniger ECTS oder Berufserfahrung.

Zulassungsunterlagen

Information zu den benötigten Bewerbungsunterlagen und dem Bewerbungsprozess finden Sie in der Checkliste Bewerbungsunterlagen im Download-Bereich. Bitte beachten Sie außerdem: Bei internationalen Hochschulabschlüssen ist eine Anerkennung einer externen Einrichtung erforderlich (mehrwöchiger Prozess vor Bewerbungsfrist).

Inhalte und Lernziele

Inhalte

Inhaltlich umfasst das Studium den Auf- und Ausbau von Kompetenzen und Fähigkeiten aus den Bereichen Datenanalyse, Big Data und Machine Learning. Ziel ist es, dass Sie Daten in Ihrem aktuellen oder zukünftigen Arbeitsumfeld sicher und effektiv handhaben und datenbasierte Entscheidungen treffen können.
Dafür erhalten Sie im ersten Studienjahr zunächst ein Fundament an Wissen und Kompetenzen im Bereich Data Science. Ab dem dritten Semester erweitern Sie Ihre Kompetenzen dann in einem der drei Studienschwerpunkte: Advanced Business Analytics, Advanced Data Analytics, Applied Artificial Intelligence. Hier haben Sie vielfältige Wahlmöglichkeiten. Im letzten Semester absolvieren Sie die Masterthesis.
In begründeten Fällen besteht die Möglichkeit, das Studium zeitlich zu flexibilisieren (z.B. Urlaubssemester).
Eine ausführliche Übersicht über das Curriculum finden Sie im aktuellen Modulhandbuch.
Weitere Informationen zum Aufbau des Studiums finden Sie auch in der Studien- und Prüfungsordnung.

Ablauf

Pro Semester finden drei Module statt. Jedes Modul umfasst folgenden Ablauf:

1. Präsenztage am Campus der HdM Stuttgart:
  • pro Modul: 2-3 Tage eingeplant (d.h. pro Semester max. 9 Präsenztage)
  • vorwiegend am Freitag und/oder Samstag, 9 - 17 Uhr
  • interaktive Erarbeitung von Themen, Best Practices, Lösungsansätzen und Projektergebnissen
  • Terminierung vor Semesterbeginn
2. Mehrwöchige virtuelle Projekt-/Selbstlern-Phasen:
  • pro Modul: 8-10 Wochen, vor oder zwischen den Präsenztagen
  • flexible Lernzeiteinteilung
  • eigenständige Vertiefung und Aufgabenbearbeitung
  • Lernplattform Moodle (Materialien wie z.B. Literatur, Videos, Übungen), IT-Infrastruktur, Bibliothekszugriff, virtuelle Server
  • Kommunikation und Feedback über Online-Tools (Webkonferenzen, Forum, Nachrichtenfunktion)
3. Anwendungsorientierte Projektarbeiten und Prüfungen:
  • Prüfung direkt am Modulende 
  • keine Klausuren, sondern praxisnahe Projekte, Fallstudien und Präsentationen
  • Einzel- und Gruppenleistungen
  • Begleitung und Feedback durch Dozierende
  • direkter Transfer und Mehrwert für den Job
  • Thesis: Bearbeitung eines praxis-/unternehmensbezogenen Themas auf akademisch-wissenschaftlichem Niveau, Begleitung durch Thesis Coaching

Lernziele

Gesamtziel des Studiengangs:
Sie erwerben einen umfassenden Einblick in Data Science und bauen Kompetenzen in Datenanalyse, Big Data und Machine Learning auf.

Advanced Business Analytics:
Analyse, Aufbereitung und Visualisierung von Daten zur Verbesserung von Abläufen in Geschäftsbereichen (z.B. Finanzen, Vertrieb, Logistik). Als Power User können Sie Datenmodelle erarbeiten und durch interne und externe Daten erweitern, um sie als Entscheidungsgrundlagen zu nutzen.

Advanced Data Analytics:
Mit Hilfe moderner Technologien können Sie große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten systematisch erfassen, bereinigen, analysieren und Machine Learning-Verfahren anwenden.

Applied Artificial Intelligence:
Anwendung und Entwicklung von Prozessen, Algorithmen und Technologien, um das maschinelle Lernen für unternehmerische Anwendungen nutzbar zu machen.

Format, Abschluss, Qualitätssicherung

Lehr- / Lernformat

Blended-Learning

Abschluss

Sie erwerben 90 ECTS-Punkte und den Abschlussgrad "Master of Science“ (M.Sc.).
Den gewählten Schwerpunkt „Advanced Data Analytics“, „Advanced Business Analytics“ oder „Applied Artificial Intelligence“ weisen wir Ihnen im Zeugnis aus.
Mit dem Abschluss verbunden ist die Berechtigung zur Promotion.

Zeitaufwand

2,5 Jahre
(5 Semester)

Creditpoints (ECTS)

90

Sprache

Deutsch

Gruppengröße

Pro Modul 10-20 Teilnehmende

Anerkennung

Sie sind sich nicht sicher, ob Ihre Voraussetzungen für das berufsbegleitende Master-Studium ausreichend sind bzw. Vorleistungen anerkannt werden können? Kontaktieren Sie uns gerne!

Aussagen zur Qualitätssicherung

Akkreditierter Studiengang der staatlichen Hochschule der Medien Stuttgart

Termine und Fristen

Anmeldefrist

  • Bewerbungszeitraum für das Wintersemester: 15. Juli
  • Bewerbungszeitraum für das Sommersemester: 15. Januar

Infoveranstaltung

Termin Infoveranstaltung

Per E-Mail teilen wir Ihnen gerne die aktuellen virtuellen Beratungstermine mit. Bei Bedarf bieten wir Ihnen gerne auch einen Einzeltermin an.

Ort Infoveranstaltung

Weitere Informationen erhalten Sie nach der Anmeldung durch das Weiterbildungszentrum.

Kosten Infoveranstaltung

Kostenfreie virtuelle Studienberatung

Kosten

Kosten

Für das berufsbegleitende Masterstudium erhebt die Hochschule gemäß der Hochschulgebührensatzung Studiengebühren in Höhe von 4.200 € pro Semester. Als eingeschriebene Studierende entrichten Sie zudem pro Semester verwaltungsbezogene Semesterbeiträge von derzeit 219,70 € (Änderungen vorbehalten).
Persönliche Ausgaben für Weiterbildung können in der Regel individuell steuerlich geltend gemacht werden (Werbungskosten).

Weitere Preisinformationen

Viele Unternehmen unterstützen z.B. im Rahmen der Personalentwicklung ein Studium. Bei Übernahme von Studiengebühren lassen wir Ihnen auf Anfrage gerne weitere Informationen zum Vorgehen zukommen.
In einigen Bundesländern besteht die Möglichkeit, eine zeitliche Förderung durch die Inanspruchnahme von Bildungszeit/-urlaub zu erhalten.

Dozent*innen

Dozent*innen und Professor*innen aus der HdM sowie Professor*innen und Expert*innen aus der Praxis.

Noch nicht das Passende gefunden?

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