1. Semester5 ECTS
Mathematik 1
Grundlagen der Mathematik für Data Science mit Schwerpunkt auf Zahlenmengen, Funktionen, Folgen und Reihen sowie deren Anwendungen in datenwissenschaftlichen Fragestellungen.
Berliner Hochschule für Technik · Master
Data Science Master of Science an der Berliner Hochschule für Technik
Der Master Data Science an der Berliner Hochschule für Technik vertieft in Vollzeit die methodischen Grundlagen aus Statistik, Mathematik und Informatik zu einer eigenständigen analytischen Fachrichtung.M.Sc.
Master of Science
180
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Berlin
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Data Science an der Berliner Hochschule für Technik richtet sich an alle, die nach einem ersten Studienabschluss datengetriebene Methoden auf einem fortgeschrittenen Niveau anwenden und verstehen wollen. Der Master baut auf mathematischen und statistischen Grundlagen auf und verbindet sie mit informatiknahen Inhalten, sodass Studierende befähigt werden, komplexe Datenprobleme eigenständig zu analysieren und Lösungen zu entwickeln.
Als Standort in Berlin profitiert der Studiengang von der Nähe zu einer dynamischen Wirtschafts- und Digitalbranche, in der Unternehmen unterschiedlichster Größe kontinuierlich Bedarf an Fachkräften mit fundiertem quantitativem Verständnis haben. Die Berliner Hochschule für Technik positioniert den Studiengang praxisnah, ohne den wissenschaftlichen Anspruch eines Masterstudiums zu vernachlässigen.
Der Zugang ist zulassungsfrei gestaltet, was den Einstieg erleichtert, jedoch nicht bedeutet, dass die inhaltlichen Anforderungen geringer wären – wer sich für diesen Master entscheidet, sollte bereits über solide quantitative Vorkenntnisse verfügen.
Curriculum & Module
34 Module · 210 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
1. Semester5 ECTS
Statistik
Grundlagen der statistischen Methoden und deren Anwendung in datenwissenschaftlichen Kontexten.
1. Semester5 ECTS
Informatik für Data Science 1
Einführung in Informatik-Grundlagen für Data-Science-Anwendungen.
1. Semester5 ECTS
Statistik-Praktikum
Praktische Anwendung statistischer Methoden in Laborumgebung.
1. Semester5 ECTS
Programmier-Praktikum
Praktisches Training in Programmierung für Data-Science-Anwendungen.
1. Semester5 ECTS
Allgemeine BWL und VWL
Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre und Volkswirtschaftslehre.
2. Semester5 ECTS
Mathematik 2
Fortgeschrittene mathematische Konzepte für Data Science.
2. Semester5 ECTS
Statistical Modeling
Statistische Modellierungsmethoden und deren Anwendung.
2. Semester5 ECTS
Informatik für Data Science 2
Vertiefte Informatik-Konzepte für Data-Science-Anwendungen.
2. Semester5 ECTS
Statistical-Modeling-Lab
Praktisches Laboratorium für statistische Modellierungsmethoden.
2. Semester5 ECTS
Software-Development-Lab
Praktisches Laboratorium für Softwareentwicklung in Data-Science-Projekten.
2. Semester5 ECTS
Konstruktion und Produktentwicklung
Grundlagen von Konstruktion und Produktentwicklungsprozessen.
3. Semester5 ECTS
Wahrscheinlichkeitstheorie
Mathematische Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie für Data Science.
3. Semester5 ECTS
Applied Machine Learning
Praktische Anwendung von Machine-Learning-Verfahren.
3. Semester5 ECTS
Data Engineering 1
Grundlagen des Data Engineering und Datenverarbeitung.
3. Semester5 ECTS
Machine-Learning-Lab
Praktisches Laboratorium für Machine-Learning-Methoden.
3. Semester5 ECTS
Automatisierungstechnik
Grundlagen der Automatisierungstechnik und deren Anwendungen.
3. Semester5 ECTS
Produktionstechnik
Grundlagen der Produktionstechnik und Fertigungsprozesse.
4. Semester5 ECTS
Statistische Qualitätssicherung
Statistische Methoden für Qualitätssicherung und Prozessüberwachung.
4. Semester5 ECTS
Practical Deep Learning
Praktische Anwendung von Deep-Learning-Verfahren.
4. Semester5 ECTS
Data Engineering 2
Fortgeschrittene Data-Engineering-Konzepte und Datenarchitekturen.
4. Semester5 ECTS
Deep-Learning-Lab
Praktisches Laboratorium für Deep-Learning-Methoden.
4. Semester5 ECTS
Business Information Systems
Informationssysteme und deren Anwendung in Business-Kontexten.
4. Semester5 ECTS
Marketing
Grundlagen des Marketings und Marketingstrategie.
5. Semester23 ECTS
Praktikum
20-wöchiges praktisches Studiensemester in einem zugelassenen Unternehmen zur Anwendung und Vertiefung der Studieninhalte.
5. Semester2 ECTS
Praxisseminar
Begleitendes Seminar zum praktischen Studiensemester.
6. Semester5 ECTS
Optimization
Mathematische und algorithmische Optimierungsmethoden.
6. Semester5 ECTS
Forecasting
Prognosemethoden und Zeitreihenanalyse.
6. Semester5 ECTS
Interdisziplinäres Projekt
Projektarbeit mit integrativen Data-Science-Anwendungen über mehrere Disziplinen.
6. Semester5 ECTS
Investition und Finanzierung
Grundlagen von Investitions- und Finanzierungsentscheidungen.
7. Semester5 ECTS
Ethik und Recht in Data Science
Ethische Implikationen und rechtliche Rahmenbedingungen von Data-Science-Anwendungen und Künstlicher Intelligenz.
7. Semester5 ECTS
Industrial Internet of Things
Technologien und Anwendungen des Industrial Internet of Things.
7. Semester3 ECTS
Seminar Bachelorarbeit
Begleitendes Seminar zur Bachelorarbeit mit Kolloquium.
7. Semester12 ECTS
Bachelorarbeit
Selbstständige wissenschaftliche Arbeit zu einer datenbasierten Problemstellung im technischen oder wirtschaftlichen Umfeld.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Studiengang im Detail
Über den Studiengang
Data Science an der Berliner Hochschule für Technik versteht sich als konsekutiver Masterstudiengang, der methodische Tiefe mit Anwendungsbezug verbindet. Studierende erweitern ihr Verständnis für statistische Verfahren und lernen, diese informatiknah umzusetzen.
Der Studiengang setzt auf eine enge Verzahnung von Theorie und Praxis, wie sie für Hochschulen für angewandte Wissenschaften typisch ist, und bereitet gezielt auf komplexe Aufgabenstellungen in datenintensiven Berufsfeldern vor.
Studieninhalte
Zentrale Bausteine des Curriculums sind Module wie Mathematik 1, Statistik und Informatik für Data Science 1, die gemeinsam die methodische Basis für weiterführende Data-Science-Anwendungen bilden. Mathematische Modellierung und statistische Inferenz werden dabei eng mit informatischen Konzepten verknüpft.
Darauf aufbauend vertiefen Studierende ihre Fähigkeiten in der Auswertung großer und komplexer Datensätze, wobei sowohl klassische statistische Verfahren als auch modernere, informatiknahe Ansätze eine Rolle spielen.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich besonders für Personen mit einem ersten Abschluss in einem quantitativ ausgerichteten Fach, die ihr Wissen in Statistik und Informatik gezielt vertiefen möchten. Freude an analytischem und strukturiertem Denken ist eine wichtige Voraussetzung.
Auch wer bereits erste Berufserfahrung im datenanalytischen Umfeld gesammelt hat und sich akademisch weiterqualifizieren möchte, findet in diesem Master ein passendes Angebot.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen des Data-Science-Masters richten sich beruflich häufig auf Tätigkeiten im Bereich der Informatik im weiteren Sinne aus, etwa in Rollen, die der Berufsgruppe der Berufe in der Informatik zugeordnet werden. Die Nachfrage nach entsprechend qualifizierten Fachkräften ist in vielen Branchen erkennbar vorhanden.
Der Standort Berlin bietet dabei ein Umfeld mit zahlreichen Unternehmen aus Technologie, Beratung und öffentlicher Verwaltung, die datenanalytisches Know-how nachfragen.
Hochschule & Format
Die Berliner Hochschule für Technik bietet den Studiengang in Vollzeit an, was ein zügiges, fokussiertes Studium ermöglicht. Die zulassungsfreie Aufnahme senkt formale Hürden, verlangt aber Eigenverantwortung bei der Vorbereitung auf anspruchsvolle Inhalte.
Als staatliche Hochschule für angewandte Wissenschaften legt die Berliner Hochschule für Technik Wert auf einen praxisnahen Lehransatz, der wissenschaftliche Fundierung mit Anwendungsorientierung verbindet.
Zulassung & Zugangswege
Zulassung nach KapazitätBitte die aktuellen Zulassungsbedingungen direkt bei der Berliner Hochschule für Technik prüfen.
ZugangswegeIn der Regel Abitur oder Fachhochschulreife – auch beruflich Qualifizierte können zugelassen werden; ein einschlägiges Vorpraktikum ist teils empfohlen.
Deine Zulassungschancen
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
NC-Status nicht hinterlegt
Für diesen Studiengang liegt uns keine NC-Grenze vor. Im Studiengang-Match siehst du anhand deiner Note, wie gut du passt, alternativ direkt beim Anbieter prüfen.
Kosten & Finanzierung
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | 0 € |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. a. Semesterticket & Studierendenwerk |
Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.
Deine Jobgarantie mit StudySmarter
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
Jobgarantie
6 Monate
Findest du innerhalb von 6 Monaten nach deinem Abschluss keinen Job, übernehmen wir dein professionelles Jobcoaching – so lange, bis du einen hast.
Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.
So sicherst du sie dir
- Finde & wähle deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit
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Automatisch dabei.
Mit deiner Einschreibung über StudySmarter ist die Jobgarantie inklusive – du musst nichts extra buchen.
Infomaterial anfordern
Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Weg vom Berufseinstieg bis in Führungspositionen zeigt, wie sich Kompetenzen aus dem Data-Science-Studium im Berufsleben entfalten können.
- Junior Data Analyst:inEinstieg in die Auswertung und Aufbereitung von Datensätzen unter Anleitung erfahrener Kolleg:innen · 0 bis 2 Jahre
- Data ScientistEigenständige Entwicklung und Anwendung statistischer und analytischer Modelle im Fachbereich · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data ScientistVerantwortung für komplexere Projekte und fachliche Beratung von Teams · 5 bis 8 Jahre
- Team- oder Fachleitung Data ScienceStrategische Steuerung von Data-Science-Initiativen und Führung von Analyseteams · ab 8 Jahren
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Beruf im Zusammenspiel mit KI und Automatisierung entwickelt, betrifft auch Absolvent:innen dieses Studiengangs unmittelbar.
46–86 Tage
Vakanzzeit – so lange bleibt eine gemeldete Stelle im Schnitt offen.
BA EngpassanalyseEngpassberuf
Offizielle Einstufung für Berufe in der Informatik (o.S.).
Fachkräftemangel66.000 €
Orientierungswert Bruttojahresgehalt (Median).
GehaltWie KI den Beruf verändert
In datenanalytischen Berufsfeldern verschiebt sich die Arbeit zunehmend zwischen automatisierten Prozessen und menschlicher Interpretation.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und -aufbereitung großer Datensätze
- Standardisierte statistische Auswertungen und Reporting-Prozesse
- Erstellung erster Modellvorschläge durch automatisierte Verfahren
- Wiederkehrende Qualitätsprüfungen von Datenpipelines
Menschlich gefragter denn je
- Kritische Einordnung und Validierung statistischer Ergebnisse
- Entwicklung neuer methodischer Ansätze für komplexe Fragestellungen
- Kommunikation von Analyseergebnissen an Fachfremde
- Verantwortungsvoller Umgang mit Datenqualität und -ethik
Die im Studium vermittelten Kompetenzen in Mathematik 1, Statistik und Informatik für Data Science 1 bilden die methodische Grundlage für viele dieser Aufgaben.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Berlin, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
bis 20 Std.pro Woche im Semester – das erlaubt das Werkstudentenprivileg
ab 13,90 €pro Stunde gesetzlicher Mindestlohn; technische Werkstudierende oft darüber
SV-freiWerkstudentenjobs sind weitgehend sozialversicherungsfrei – mehr netto bleibt
Werkstudentenjobsin BerlinLive Praktikain BerlinLive Werkstudent Maschinenbaubundesweit & remoteLive
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
Tools & Rechner
Kostenlose StudySmarter-Tools für Finanzierung, Karriere und Bewerbung – direkt einsatzbereit.
GehaltsrechnerWas verdienst du mit diesem Abschluss? Gehälter nach Beruf und Region.BAföG-RechnerBerechne in zwei Minuten deinen möglichen BAföG-Anspruch.Karriere-QuizFinde heraus, welche Berufe und Studiengänge zu dir passen.CV-CheckLass deinen Lebenslauf prüfen und erhalte konkrete Verbesserungen.Skills-AnalyseWelche Skills brauchst du im Beruf – und wo hast du noch Lücken?KarrierepfadSieh typische Karrierewege und Gehaltsstufen für deinen Beruf.
Die Hochschule im Profil
Kurzprofil der Berliner Hochschule für Technik – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
HB
Berliner Hochschule für Technik
Staatliche HochschulePräsenzstudiumBerlin
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Fundierte methodische Basis durch enge Verzahnung von Mathematik, Statistik und Informatik
- Praxisnahe Ausrichtung an einer anwendungsorientierten Hochschule
- Guter Berlin-Standort mit Nähe zu datengetriebenen Unternehmen
Worauf du achten solltest
Wer sich für diesen Master entscheidet, sollte sich bewusst sein, dass trotz zulassungsfreiem Zugang ein solides quantitatives Vorwissen erforderlich ist, da die Module wie Statistik und Mathematik anspruchsvoll aufeinander aufbauen.
Passt Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast bereits einen ersten Abschluss mit quantitativem Schwerpunkt und möchtest dich vertiefen.
- Du interessierst dich für die Verbindung von Statistik, Mathematik und Informatik.
- Du möchtest in Berlin studieren und von der Nähe zu datengetriebenen Unternehmen profitieren.
- Du bringst Eigenmotivation mit, um trotz zulassungsfreiem Zugang anspruchsvolle Inhalte selbstständig zu bewältigen.
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Häufige Fragen
Ist der Master Data Science an der Berliner Hochschule für Technik zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, das heißt, es gibt kein Auswahlverfahren mit Notengrenze. Dennoch solltest du fachliche Voraussetzungen aus einem ersten Studium mitbringen.
Welche Vorkenntnisse sollte ich für den Master mitbringen?
Da Module wie Mathematik 1, Statistik und Informatik für Data Science 1 zentrale Bestandteile sind, sind quantitative Vorkenntnisse aus einem ersten Studienabschluss hilfreich.
In welchen Berufsfeldern arbeiten Absolvent:innen später?
Viele Absolvent:innen orientieren sich beruflich in Richtung der Berufe in der Informatik, etwa in analytischen oder datenzentrierten Rollen in unterschiedlichen Branchen.
Wird der Studiengang in Vollzeit oder Teilzeit angeboten?
Der Master Data Science an der Berliner Hochschule für Technik wird in Vollzeit angeboten, was ein zügiges Durchlaufen des Studiums ermöglicht.
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