Master in Data Science

Ein Studium für die Analysten der digitalisierten Zukunft

Unser Master in Data Science ist ein Studiengang für alle Vordenker*innen, die heute die digitalen Punktlandungen von übermorgen planen. Du fragst dich, wie große Data-Science-Projekte aufgesetzt und gesteuert werden? Welche Querschnittsbereiche und -kompetenzen müssen dazu eingeplant werden? Und wie vernetzt man diese, damit tragfähige Innovationschancen für Wirtschaft, Technik, Forschung und Entwicklung entstehen?

Du fragst dich, wie du bei Zukunftsprognosen für weitreichende Innovations- und Produktionsprozesse den Faktor Risiko ausschaltest? Welche Methoden und Techniken gibt es?

Du fragst dich, zu welchen Zahlen, Daten, Fakten, Schnittstellen und Funktionen du Zugang brauchst, damit deine Bewertungen zu Treffern werden? Und wie übersetzt man diese in einen strategischen Fahrplan mit dem Ziel „Erfolg von morgen“?

Du fragst dich, wie man ein Data-Science-Team entwickelt? Welche Kompetenzen und Anforderungsprofile müssen in einem erfolgreichen Team verankert sein? Und wie geht Führung heute überhaupt?

Unser Master Studiengang Data Science liefert dir nicht nur Antworten auf deine Fragen, sondern vermittelt dir auch das Wissen und die Kompetenzen, damit aus deinen Prognosen die Zukunft wird. Lust, an der XU den Data Science Master zu studieren? Lust auf ein Studium mit Zukunft?

Alles über dein Masterstudium in Data Science

Erreiche das Master-Level in der Extraktion von Wissen aus Daten

Du baust die Kernkompetenzen auf, die erforderlich sind, damit du als Führungskraft im Bereich Data Scientist die neuen Wege und Innovationen von morgen schon heute bestimmen kannst.

Das erforderliche Know-how erhältst du während deines Masterstudiengangs in verschiedenen praxisnahen Modulen, bei denen sich alles um Data Science Fundamentals, Data Science Methods und Computer Science dreht.

Das verbindende Element des Moduls Data Fundamentals: Du befasst dich dabei mit allen Themenfeldern. Dazu zählen Operations, Applications und Innovations. Du vertiefst deine Fähigkeiten praxisnah in Data-Science- und Prozessmanagement-Projekten sowie in den erforderlichen Programmiersprachen und Anwendungen. Ein Beispiel aus dem Bereich der prädiktiven Analyse ist die gezieltere Ansprache von Kunden basierend auf deren potenziellen Verhalten.

In dem Modul Data Science Methods baust du deine Kompetenzen in Predictive und Prescriptive Analystics auf. Wie diese angewandt werden und wie du aus den Ergebnissen deiner Datenanalyse korrekte und relevante Zukunftsprognosen ableitest, erarbeitest du dir durch praxisnahe Projektarbeit.

Wie neue Technologien und Methoden aus den Feldern Parallel Computing, Cognitive Computing und Disruptive Computing für Data Science-Projekte zum Einsatz kommen und wie du sie einsetzt, erfährst du in dem Modul Computer Science.

Deine bereits vorhandenen Grundlagen in Digital Leadership erweiterst du während deines Masterstudiengangs in einem zweiteiligen Leadership Assessment (jeweils im ersten und vierten Semester).

Zusätzlich baust du im Rahmen eines Praxisprojekts Consulting Kompetenzen auf und vertiefst in einem praxisnahen Forschungsprojekt deine qualitativen und quantitativen Forschungsmethoden.

2 aus 3 wählen: Spezialist*in werden

Du vertiefst deine bereits erworbenen digitalen und analytischen Kompetenzen und entscheidest dich für ein Wahlpflichtfach.

Dein Master Studium in Data Science. Deine Zukunft. Deine Entscheidung.

Das gilt auch für dein Wahlpflichtfach. Du entscheidest, welche Spezialisierung zu dir passt. Bedenke bei der Auswahl auch, welche Erfahrungen du aus Job, Studium, Praktika und Projekten mitbringst und welche Anforderungen der Arbeitsmarkt stellt.

Du hast die Wahl zwischen folgenden Spezialisierungen:

Werde Informationsheld*in und schaffe die Entscheidungsgrundlagen für die Erfolge von morgen. Du nutzt die gesamte Dateninfrastruktur, gewinnst hinterlegte Informationen zurück (Data Retrieval) und bringst sie wieder „ins Spiel“. Du gehst den Daten auf den Grund. Dabei kennst du dich nicht nur mit allen Retrieval-Modellen/-Methoden sowie in der Architektur von Retrieval Systemen aus, sondern auch in ihren Anwendungsfeldern (z. B. Search Engines). Deine Toolbox besteht zudem aus User Behaviour, User Interfaces, Web Information Retrieval und Multi Retrieval. Mit diesen Werkzeugen erstellst du deine punktgenauen Analysen über das Verhalten von Zielgruppen (z. B. Kunden).

Werde Wegbereiter*in und gebe mit deinen interdisziplinären, digitalen Kompetenzen die Richtung für zentrale Querschnittsbereiche der Wirtschaft vor. Mit deinen Prognosen bestimmst du die Erfolgsfaktoren der Zukunft und lieferst die Blaupausen für die jeweiligen Fachabteilungen. Du setzt auf Marketing Analytics, um den Markt (deine Kunden) noch besser zu verstehen und ansprechen zu können – die Grundlage aller künftiger Marketingaktivitäten. Mit Financial Analytics bewertest und steuerst du die wirtschaftliche Lage eines Unternehmens. Financial Investment Analytics ist dein Werkzeug, wenn es darum geht, wichtige Investitionen von morgen und darüber zu beurteilen.

Werde Übersetzer*in und damit das Bindeglied zwischen Mensch und Maschine. Du schaffst neue Wege der Interaktion. Ob vereinfachte Bedienung neuer Produkte für die unterschiedlichsten Zielgruppen. Oder wenn es darum geht, große Anlagen per Sprache oder mittels Sprachassistenten zu steuern. Du bestimmst den Dialog. Dabei kennst nicht nur alle theoretischen und konzeptionellen Ansätze aus Sprachwissenschaft (Spracherkennung, -verarbeitung, -erzeugung) und Informatik (u. a. künstliche Intelligenz, Machine Learning), sondern hast die dafür erforderlichen Methoden und Techniken praxisnah erworben.

International Summer School

Am Ende des zweiten Semesters nimmst du an einer zwei- bis dreiwöchigen Summer School teil und erweiterst dein Know-how durch begleitende Fallstudien und Projekte. Das Programm findet an einer unserer internationalen Partnerhochschulen statt.

Und zum guten (Ab)Schluss deines Studiums in Data Science – die Master-Thesis

Den Abschluss deines Studiums bildet die Master-Thesis, die du in deinem letzten Semester schreibst. In deiner Masterarbeit, die du in Zusammenarbeit mit Unternehmen (ob Großkonzern, kleines oder mittelständisches Unternehmen oder Start-upoder Forschungsinstituten schreiben kannst, greifst du ganz konkrete und praktische Fragestellungen im Bereich Data Science/Data Analytics auf. 

Dein Studium auf einen Blick

Hier geht es zum Studienverlaufsplan für das Vollzeitstudium und Teilzeitstudium

Hallo Zukunft!
Du hast deinen Masterabschluss in der Tasche, und jetzt?

Unser Master Studiengang in Data Science ermöglicht dir umfangreiche Jobperspektiven, denn der Bedarf an gut ausgebildeten Expert*innen, die Analysen für zentrale Fragestellungen der Zukunft entwickeln können, ist hoch. Mit steigender Tendenz. Und das sowohl in der Wirtschaft, der Industrie, im Handel, Forschung und Entwicklung als auch in der Beratung.

Vordenker*innen wie dich findet man überall dort, wo große Datenmengen entstehen und diese für zukünftige Entscheidungsfindungen oder Prognosen genutzt werden können, überall dort, wo eine Extraktion von Wissen aus Daten gefragt ist.

Wie wäre es also mit einer Karriere im Bereich Consulting, um ganz unterschiedliche Bereiche in Richtung Zukunft zu begleiten? Doch lieber eine Laufbahn an der Schnittstelle Human Computer Interaction, um die Interaktion zwischen Mensch und Maschine einen Schritt nach vorn zu bringen? Oder doch lieber im Trend Management durchstarten und die nächsten Innovationen schon heute kennen und auf den Weg bringen? Vielleicht doch besser Business Development Manager*in werden? Wie wäre es mit Innovation Management? Oder wie sieht es mit einer Laufbahn in Forschung und Entwicklung aus?

Egal wofür du dich entscheidest, mit deinem Master in Data Science stehen dir in allen Branchen und Bereichen die Türen weit offen.

Unseren Master in Data Science studieren bedeutet, für die Berufe mit Zukunft studieren.

Du bist dabei?
Hier geht es in Richtung Zukunft für dich.

Du braucht mehr Infos?
Dann sag uns einfach kurz Bescheid.

Auf einen Blick

Studiendauer
4 Semester in Vollzeit oder Semester in Teilzeit/berufsbegleitend 

Studienabschluss
Master of Science (M. Sc.), 120 ECTS

Typ
Konsekutives Masterstudium

Studienschwerpunkte

  • Data Science Operations, Applications and Innovations
  • Data Science Methods (Predictive and Prescriptive Analytics)
  • Data Science Computing
  • Leadership Assessment Center
  • Leadership Skills
  • Research Skills 

Wahlpflichtfächer

  • Information Analysis
  • Business Analysis
  • Human Interaction/Natural Language Processing (NLP) 

Studiendauer
4 Semester in Vollzeit oder Semester in Teilzeit/berufsbegleitend 

Studienabschluss
Master of Science (M. Sc.) 

Studienschwerpunkte

  • Data Science Operations, Applications and Innovations
  • Data Science Methods (Predictive and Prescriptive Analytics)
  • Data Science Computing
  • Leadership Assessment Center
  • Leadership Skills
  • Research Skills 

Wahlpflichtfächer

  • Information Analysis
  • Business Analysis
  • Human Interaction/Natural Language Processing (NLP) 

Auslandsaufenthalt
International Summer School im 2. Semester 

Praxiserfahrung
Praxisprojekte, Planspiele, Labs und Exkursionen (Vollzeit und Teilzeit) 

Unterrichtssprache 
Englisch 

Semesterbeginn
Anfang Oktober 

Akkreditierung
Zentrale Evaluations- und Akkreditierungsagentur 

Zulassungsvoraussetzungen

Studienentgelte

in Vollzeit studieren
750/ Monat
  • € 17.990
  • gesamt in Vollzeit
in Teilzeit studieren
500/ Monat
  • € 17.990
  • gesamt in Teilzeit

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