Sie befinden sich hier:

Data Science (Master)

Big Data boomt – aber die Expert*innen fehlen. Es müssen Daten aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet, die korrekten Rückschlüsse gezogen und bestehende Daten hinterfragt werden. In unserem berufsbegleitenden Studium Data Science werden Sie als künftige/r Data Scientist optimal auf diese neuen Anforderungen vorbereitet. Werden Sie mit unserem Online-Fernstudium zum/zur weltweit gefragten Expert*in für Data Science und lernen Sie riesige Datenmengen mittels modernster Technologien gewinnbringend einzusetzen. Die stetig wachsenden Datenmengen und die daraus resultierende hohe Nachfrage nach Spezialist*innen bieten ideale Aussichten für eine zukunftssichere Ausbildung und sehr gute Karrierechancen.

  • Akkreditiertes Studienangebot
  • Praxisorientierte Ausrichtung der Studieninhalte ergänzt um praktische Übungen und Workshops
  • Flexibles und individuell ausgestaltbares Studienkonzept
  • Fachliche Qualifizierung in einem stark wachsenden und sehr gut dotierten Berufsumfeld

Termine / Veranstaltungsort / Kosten

TerminVeranstaltungsort Kosten
Kurs läuft bereits. Weitere Termine in Planung.

Veranstalter und Veranstaltungsort

Veranstalter

Hochschule Albstadt-Sigmaringen

Veranstaltungsort

Online und
Campus Albstadt
Poststr. 6
72458 Albstadt

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe

Berufsbegleitende Weiterbildung für Berufstätige oder Berufseinsteiger*innen aus verschiedenen Branchen, mit einer ausgeprägten Affinität für Daten.

Teilnahmevoraussetzungen

Erster berufsqualifizierender Hochschulabschluss
Für die Aufnahme des Masterstudiums Data Science ist ein erster berufsqualifizierender Hochschulabschluss mit mindestens 180 ECTS-Punkten (oder vergleichbar) notwendig. Über die Gleichwertigkeit anderer Hochschulabschlüsse entscheidet die Zulassungskommission.

Einjährige Berufserfahrung
Sie sollten über eine qualifizierte und fachlich relevante Berufserfahrung von mindestens einem Jahr nach Abschluss des ersten berufsqualifizierenden Hochschulstudiums verfügen. Die Praxisphase eines ersten berufsqualifizierenden Hochschulstudiums kann hierbei mit maximal sechs Monaten angerechnet werden. Sollten Sie weniger als ein Jahr Berufserfahrung haben und sich in einem Anstellungsverhältnis befinden, ist (mit Genehmigung der Zulassungskommission) alternativ auch ein Training-on-the-Job möglich.

Zulassungsunterlagen

  • Bewerbungsbogen
  • Tabellarischer Lebenslauf
  • Passbild
  • Nachweis Ihrer bisherigen akademischen Abschlüsse durch amtlich beglaubigte Kopie des Abschlusszeugnisses
  • Diploma Supplement einschließlich Transcript of records des ersten berufsqualifizierenden Hochschulabschlusses
  • Kopie der Exmatrikulationsbescheinigung(en) früherer Hochschulen
  • Nachweis Ihrer mindestens einjährigen einschlägigen Berufstätigkeit durch Zeugnisse bzw. Referenzschreiben
  • Motivationsschreiben
  • Optional Referenzschreiben eines Vorgesetzten

Inhalte und Lernziele

Inhalte

  • Programming for Data Science
  • Mathematical Foundations for Data Science
  • Data Mining
  • Business Intelligence & Warehouses
  • Databases
  • WebData Integration
  • Machine Learning
  • Decision Support
  • Big Data
  • Advanced Machine Learning
  • Text Mining
  • Business Process and Big Data Use Cases
  • Summer School
  • Practical Work
  • Advanced Statistics
  • Web Mining
  • Semantic Web Technologies
  • Data Privacy & Data Compliance
  • Masterthesis

Ablauf

Je Modul gibt es ein Präsenzwochenende, welches in der Regel am Ende eines Moduls stattfindet. Der Veranstaltungsort ist je nach verantwortlichem Professor in Mannheim oder Albstadt (ggf. Online). Die Präsenzveranstaltungen von regulären Modulen finden grundsätzlich Samstag und Sonntag statt. Die Onlineveranstaltungen abends unter der Woche. Für den Fall, dass Sie mal verhindert sein sollten an einem Online-Meeting teilzunehmen, werden diese entsprechend aufgezeichnet. Parallel zu den Online-Meetings arbeiten Sie die Studienunterlagen durch. Fragen können Sie dann entweder im Forum des jeweiligen Moduls oder während den Online-Meetings stellen. Die Studienbriefe umfassen zudem Kontroll- und Übungsaufgaben, sodass Sie Ihren Lernfortschritt selbst kontrollieren und sich mit den Aufgaben auch auf die Prüfung vorbereiten können. Ausgenommen hiervon ist die Summer School (Modul 40100). Dies ist das einzige Modul für das Sie Urlaub nehmen müssten (Bildungsurlaub möglich). Der erste Teil (mehrere Onlinetermine) findet zwischen April und Juni und der zweite Teil (eine Woche) im September statt.

Lernziele

Das Studium vermittelt theoretische und praktische Kenntnisse in den Bereichen Datenanalyse, Datenextraktion und Dateninterpretation. Ziel des Studiums ist die Befähigung der Absolventen zu praktischen, konzeptionellen, wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Tätigkeiten im Bereich Data Science.

Format, Abschluss, Qualitätssicherung

Lehr- / Lernformat

Blended-Learning

Abschluss

Master of Science

Zeitaufwand

Der durchschnittliche Aufwand pro Modul beträgt erfahrungsgemäß in etwa 15-20 Stunden in der Woche, wobei der Workload selbstverständlich auch stark von Ihren Vorkenntnissen und Ihrer Berufserfahrung sowie Ihrem persönlichen Lerntempo abhängt. Darüber hinaus ist der Studienablauf auf die Bedürfnisse unserer berufsbegleitenden Studierenden ausgerichtet, so dass Sie bei Bedarf flexibel einzelne Module auf Folgesemester schieben oder ein Urlaubssemester einlegen können.

Creditpoints (ECTS)

120

Sprache

Deutsch / English

Gruppengröße

36 Teilnehmende

Anerkennung

Anerkennungen möglich, bis max. 60 ECTS.

Aussagen zur Qualitätssicherung

Der berufsbegl. Masterstudiengang Data Science ist seit Dezember 2016 durch das Akkreditierungs-, Certifizierungs- und Qualitätssicherungs-Institut ACQUIN e.V. akkreditiert.

Kosten

Kosten

  • 1. Semester: 3.520,00€
  • 2. Semester: 3.520,00€
  • 3. Semester: 3.520,00€
  • 4. Semester: 2.000,00€
  • 5. Semester: 3.520,00€
  • 6. Semester: 2.500,00€
  • zzgl. Semesterbeitrag (aktuell 148,10€ pro Semester)
Es fallen keine weiteren Gebühren an. Nach Bedarf können Module wiederholt werden, hierbei fällt eine Wiederholgebühr i.H.v. 250,00€ pro Modul an. Bei Anerkennungen fällt eine Anerkennungsgebühr i.H.v. 150,00€ an. Mehr Informationen entnehmen Sie bitte der aktuellen Gebührensatzung.

Dozent*innen

Professor*innen und Lehrbeauftragte der Hochschule Albstadt-Sigmaringen und der Universität Mannheim (vgl. Modulhandbuch).

Sie möchten einzelne Module aus unserem Masterstudiengang buchen?

Schauen Sie sich unser Zertifikatsprogramm an:

Was sagen die anderen?

Ich studiere seit dem WS2017/2018 berufsbegleitend Data Science an der HS-AlbSig. Als Ingenieur habe ich mit diesem Schritt für mich absolutes Neuland betreten. In den sehr gut betreuten Modulen konnte ich schnell anwendbares Wissen erlangen und teilweise in den Projektarbeiten der Präsenzphasen vertiefen. Mein Arbeitsleben hat sich bereits nach dem ersten Semester durch die neuen Skills fundamental geändert. Es ist anspruchsvoll das Studienpensum in den Alltag zu integrieren. Durch die gute Betreuung und die zielgerichtete Vorbereitung auf die Prüfungsinhalte ist das Erreichen der angestrebten Modulqualifikation jedoch auch bei Themen ohne Vorkenntnis möglich. Das Studium hat mir eine neue Dimension in der Karriereplanung eröffnet. Ich bleibe gespannt auf die Themen aus der Welt der Data Science.
Carsten Halmen, Data Scientist, Statement aus dem zweiten Semester
Künstliche Intelligenz ist schon seit langem meine Leidenschaft. Meine Diplomarbeit von 1991 an der ETH Zürich handelte bereits von einem mit Modula-2 implementierten neuronalen Netz zur Steuerung eines Roboters. Nach meinem Studium war ich mehr als 30 Jahre in verschiedenen Positionen in Unternehmen wie Sun, SGI, SAP, HP sowie Dell EMC tätig. Im Jahr 2016 entschied ich mich für eine Weiterbildung in einem IT-Thema, das mich nicht nur interessiert, sondern auch für meine zukünftige Berufstätigkeit relevant ist. Ursprünglich war ich auf der Suche nach einer kürzeren Weiterbildung, wurde aber nicht fündig. Alle Weiterbildungskurse setzen voraus, dass man mindestens einen Tag in der Woche vor Ort ist, was bei meiner damaligen Arbeitsstelle nicht möglich war. Ein Arbeitskollege wies mich dann auf diesen damals neuen Master in Data Science an der Hochschule Albstadt-Sigmaringen hin, an der er selbst zuvor studiert hatte. Das Konzept mit abendlichen Online-Vorlesungen, Präsenzwochenenden und die geplanten Inhalte haben mich schnell überzeugt. Das Studium war zu jeder Zeit herausfordernd, aber nie überfordernd und mit entsprechendem Aufwand gut neben einem anspruchsvollen Vollzeitjob zu bewältigen. Ich bin fest davon überzeugt, dass ich durch meinen berufsbegleitenden Master of Data Science meine Chancen auf dem Arbeitsmarkt massiv verbessert habe und sich damit die Türen für meinen Traumjob bei meinem jetzigen Arbeitgeber geöffnet haben. In meinem aktuellen Arbeitsumfeld rund um Themen wie Big Data, Machine Learning und Predictive Analytics kommt mir mein Wissen aus dem Studium enorm zugute. Lifelong Learning macht nicht nur Spaß, sondern verbessert auch langfristig deutlich die Karrierechancen.
Dieter Kuich, Solution Engineer, Splunk Schweiz
Ich habe in 2016, im zweiten Jahrgang, den berufsbegleitenden Studiengang Data Science an der Hochschule Albstadt-Sigmaringen und der Uni Mannheim begonnen und habe diese Entscheidung zu keinem Zeitpunkt bereut. Ich kam ursprünglich aus dem betriebswirtschaftlichen Umfeld und der Bezug zu Data Science bestand nur <span style="font-size:11pt;line-height:107%;font-family:Calibri, sans-serif;">„</span>hobbymäßig<span style="font-size:11pt;line-height:107%;font-family:Calibri, sans-serif;">“</span> und durch die Arbeit in einem Softwareunternehmen, der starke Praxisbezug hat es jemandem mit extrem viel Interesse für das Thema allerdings enorm einfach gemacht, im Master zu bestehen. Durch eine super Betreuung, die gute Lern-Infrastruktur und das sehr gute Konzept, war es mit dem selbstgesteuerten Online-Lernen ebenfalls prima möglich, das Arbeitspensum mit dem Berufsalltag unter einen Hut zu bekommen. Karrieretechnisch war der berufsbegleitende Master eine perfekte Ergänzung zum betriebswirtschaftlichen Hintergrund und die Kombination aus dem Verständnis für die <span style="font-size:11pt;line-height:107%;font-family:Calibri, sans-serif;">„</span>Business-Seite<span style="font-size:11pt;line-height:107%;font-family:Calibri, sans-serif;">“</span> und dem technischem Verständnis aus dem Master ist ein riesen Pluspunkt. Ob direkt nach dem Bachelor oder nach jahrelanger Berufserfahrung, kann ich den berufsbegleitenden Master an der Hochschule Albstadt-Sigmaringen wärmstens empfehlen, auch ohne Programmierkenntnisse!
Simon Greiner, Head of Product, ADTELLIGENCE GmbH