1. Semester5 ECTS
Grundlagen Data Science und Künstliche Intelligenz
Vermittlung grundlegender Konzepte von Data Science und Künstlicher Intelligenz, einschließlich Machine Learning, Datenvisualisierung und datengetriebener Geschäftsmodelle.
Duale Hochschule Baden-Württemberg · Master
Data Science and Artificial Intelligence Master of Science an der Duale Hochschule Baden-Württemberg
Der duale Masterstudiengang Data Science and Artificial Intelligence an der Duale Hochschule Baden-Württemberg verbindet vertiefte KI-Methodik mit durchgehender Praxiseinbindung im Partnerunternehmen am Studienort Heilbronn.M.Sc.
Master of Science
180
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Heilbronn
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Data Science and Artificial Intelligence an der Duale Hochschule Baden-Württemberg richtet sich an Studierende, die datengetriebene Methoden und KI-Verfahren nicht nur theoretisch verstehen, sondern von Beginn an in einem Partnerunternehmen anwenden wollen. Das duale Modell am Standort Heilbronn sorgt dafür, dass Studien- und Praxisphasen eng ineinandergreifen und Inhalte direkt an realen Fragestellungen erprobt werden.
Der Abschluss M.Sc. setzt in der Regel ein abgeschlossenes erstes Studium sowie einen Praxisvertrag mit einem kooperierenden Unternehmen voraus. Die Zulassung ist zulassungsfrei, was den Fokus stärker auf die Wahl des passenden Praxispartners als auf einen formalen Auswahlprozess legt.
Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte Interesse an mathematisch-statistischem Denken, Programmierung und dem verantwortungsvollen Einsatz von KI-Systemen mitbringen, da diese Bereiche den inhaltlichen Kern bilden.
Curriculum & Module
38 Module · 210 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
1. Semester5 ECTS
Grundlagen Informatik
Einführung in grundlegende Konzepte der Informationstechnik wie Rechnerarchitektur, Betriebssysteme, Netzwerke und Virtualisierung als Basistechnologien für Data Science.
1. Semester5 ECTS
Grundlagen Programmierung
Vermittlung grundlegender Konzepte der objektorientierten Programmierung, Programmiermethodik und elementarer Algorithmen in einer Programmiersprache.
1. Semester5 ECTS
Fortgeschrittene Informatik
Behandlung von Konzepten der Internet-Kommunikation, verteilten Systemen und Web-Anwendungen unter Berücksichtigung moderner Netzwerktechnologien.
1. Semester5 ECTS
Fortgeschrittene Programmierung
Vermittlung fortgeschrittener Konzepte objektorientierter und funktionaler Programmierung sowie wichtiger Algorithmen und Datenstrukturen.
1. Semester5 ECTS
Grundlagen Lineare Algebra und Analysis
Vermittlung grundlegender Konzepte der linearen Algebra, analytischen Geometrie und Analysis als mathematische Grundlagen für Data Science.
1. Semester5 ECTS
Fortgeschrittene Lineare Algebra und Analysis
Vertiefung mathematischer Methoden in linearer Algebra und Analysis mit Anwendungsfokus auf Data Science und Künstliche Intelligenz.
1. Semester5 ECTS
Schlüsselqualifikationen
Entwicklung überfachlicher Kompetenzen und Soft Skills für Fachleute im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz.
1. Semester20 ECTS
Praxismodul I
Praktische Anwendung erworbener Kenntnisse in einem Dualen Studium im ersten Jahr.
1. Semester5 ECTS
Lean Management and Digital Operations
Vermittlung von Lean-Management-Prinzipien und digitalen Operationskonzepten für den Kontext Digital Production.
2. Semester5 ECTS
Relationen, Algebra, Optimierung
Behandlung grundlegender mathematischer Methoden aus Logik und Algebra sowie Optimierungsmethoden zur Modellierung und Lösung praktischer Optimierungsprobleme.
2. Semester5 ECTS
Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Vertiefung von Machine-Learning-Methoden und deren Anwendung in praktischen KI-Systemen.
2. Semester5 ECTS
Moderne Datenbank-Konzepte
Behandlung moderner Datenbank-Architekturen und -Technologien zur effizienten Verwaltung großer Datenmengen.
2. Semester5 ECTS
Systems Engineering
Einführung in Systemeering-Methoden zur Gestaltung komplexer Systeme in Kontexten von Data Science und Künstlicher Intelligenz.
2. Semester5 ECTS
Cloud Computing und Big Data
Vermittlung von Cloud-Computing-Konzepten und -Technologien zur Verarbeitung großer Datenmengen.
2. Semester5 ECTS
Theoretische Informatik
Behandlung theoretischer Grundlagen der Informatik einschließlich Komplexität und Berechenbarkeit.
2. Semester5 ECTS
Stochastik
Vermittlung stochastischer Methoden und Wahrscheinlichkeitstheorie als mathematische Grundlagen für Data Science.
2. Semester5 ECTS
Grundlagen IT-Sicherheit und Datenschutz
Behandlung von IT-Sicherheitskonzepten und Datenschutzregularien für sichere Datenverarbeitung in Data-Science-Projekten.
2. Semester20 ECTS
Praxismodul II
Praktische Vertiefung erworbener Kenntnisse in einem Dualen Studium im zweiten Jahr.
2. Semester5 ECTS
Grundlagen Elektrotechnik für Data Scientists
Vermittlung elektrotechnischer Grundlagen speziell für Data Scientists im Kontext Digital Production.
2. Semester5 ECTS
Mechatronische Anwendungen in der digitalen Produktion
Behandlung mechatronischer Systeme und deren Anwendungen in der modernen digitalen Produktion.
2. Semester5 ECTS
Production and Manufacturing Systems
Vermittlung von Konzepten moderner Produktions- und Herstellungssysteme mit Fokus auf Digitalisierung.
3. Semester5 ECTS
Ausgewählte Aspekte in Data Science und Künstlicher Intelligenz
Vertiefung ausgewählter aktueller Themen und Anwendungen aus Data Science und Künstlicher Intelligenz.
3. Semester8 ECTS
Praxismodul III
Praktische Anwendung erworbener Kenntnisse in einem Dualen Studium im dritten Jahr.
3. Semester5 ECTS
Regelungs- und Automatisierungstechnik
Behandlung von Regelungs- und Automatisierungstechniken im Kontext der Smart Factory und digitalen Produktion.
3. Semester5 ECTS
Data Science und KI in der Smart Factory I
Anwendung von Data Science und Künstlicher Intelligenz in Smart-Factory-Umgebungen, Teil 1.
3. Semester5 ECTS
Smart Manufacturing Execution Systems
Behandlung intelligenter Fertigungskontrollsysteme unter Einsatz von KI und datengetriebenen Methoden.
3. Semester5 ECTS
Data Science und KI in der Smartfactory II
Vertiefung der Anwendung von Data Science und Künstlicher Intelligenz in Smart-Factory-Umgebungen, Teil 2.
3. Semester5 ECTS
Aktuelle Themen der KI-Sicherheit
Behandlung aktueller Themen zu Sicherheit und Robustheit von KI-Systemen.
3. Semester5 ECTS
Data Engineering
Vermittlung von Data-Engineering-Methoden und -Technologien zur Gestaltung von Dateninfrastrukturen.
3. Semester5 ECTS
Data Analytics
Vertiefung von Analysemethoden und -techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten.
3. Semester5 ECTS
Aktuelle Entwicklungen Data Engineering und Analytics
Behandlung aktueller Entwicklungen und Trends im Bereich Data Engineering und Analytics.
3. Semester5 ECTS
Projekt Data Engineering und Analytics
Durchführung eines praktischen Projekts zur Anwendung von Data Engineering und Analytics Methoden.
3. Semester5 ECTS
Intelligence Engineering
Vermittlung von Methoden zur Konstruktion und Implementierung intelligenter Systeme.
3. Semester5 ECTS
Vertiefung Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Vertiefung fortgeschrittener Methoden und Techniken aus Künstlicher Intelligenz und Machine Learning.
3. Semester5 ECTS
Aktuelle Entwicklungen Künstliche Intelligenz und Intelligence Engineering
Behandlung aktueller Entwicklungen und Forschungstrends in Künstlicher Intelligenz und Intelligence Engineering.
3. Semester5 ECTS
Projekt Künstliche Intelligenz und Intelligence Engineering
Durchführung eines praktischen Projekts zur Anwendung von KI und Intelligence-Engineering-Methoden.
3. Semester12 ECTS
Bachelorarbeit
Selbstständig verfasste wissenschaftliche Arbeit zur Abschlussarbeit des Bachelors.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Duale Hochschule Baden-Württemberg. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Studiengang im Detail
Über den Studiengang
Data Science and Artificial Intelligence an der Duale Hochschule Baden-Württemberg ist als konsekutiver, forschungsnaher Masterstudiengang angelegt, der wissenschaftliche Vertiefung mit unternehmerischer Praxis verzahnt. Der Studienort Heilbronn profitiert von einer wachsenden Tech- und Innovationslandschaft, die zahlreiche Praxispartner für datengetriebene Projekte bereitstellt.
Durch die duale Struktur wechseln sich akademische Phasen mit Einsätzen im Unternehmen ab, sodass theoretische Konzepte aus Statistik, maschinellem Lernen und KI unmittelbar auf betriebliche Datensätze und Problemstellungen angewendet werden.
Studieninhalte
Im Zentrum des Curriculums steht das Modul Data Science and Artificial Intelligence, das methodische Grundlagen aus Machine Learning, Datenmodellierung und algorithmischer Entscheidungsfindung vermittelt und mit Fragen der Erklärbarkeit und Ethik von KI-Systemen verbindet.
Ergänzend werden Kompetenzen in Datenmanagement, statistischer Auswertung und der Umsetzung von KI-Projekten in unternehmerischen Kontexten aufgebaut, sodass Studierende Modelle nicht nur entwickeln, sondern auch in bestehende Prozesse integrieren lernen.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem ersten Hochschulabschluss, die analytisches Denken mit praktischer Umsetzung verbinden möchten und bereit sind, sich über mehrere Semester an ein Partnerunternehmen zu binden.
Da die Zulassung zulassungsfrei erfolgt, entscheidet vor allem die Passung zwischen persönlichem Profil und den Anforderungen des jeweiligen Praxispartners über den Studienplatz.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen ordnen sich beruflich in den Bereich Berufe in der Informatik ein und finden Einsatzfelder überall dort, wo Unternehmen Daten systematisch für Entscheidungen und Automatisierung nutzen wollen.
Die enge Verzahnung mit einem Praxispartner während des Studiums erleichtert häufig den direkten Übergang in eine erste Fachfunktion nach Abschluss.
Hochschule & Format
Als duale Hochschule verbindet die Duale Hochschule Baden-Württemberg akademische Ausbildung mit einer strukturierten Kooperation zu Unternehmen, was dem Studiengang am Standort Heilbronn einen ausgeprägten Anwendungsbezug verleiht.
Das Format verlangt Organisationsfähigkeit, da Studien- und Praxisphasen koordiniert und Lerninhalte selbstständig zwischen beiden Welten übertragen werden müssen.
Zulassung & Zugangswege
Zulassung nach KapazitätBitte die aktuellen Zulassungsbedingungen direkt bei der Duale Hochschule Baden-Württemberg 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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Ohne Zusatzkosten
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 duale Aufbau des Studiengangs ebnet einen praxisnahen Weg in Rollen rund um Data Science und angewandte KI.
- Junior Data Scientist / KI-Analyst:inEinstieg mit Fokus auf Datenaufbereitung, erste Modellierungsaufgaben und Unterstützung bestehender Analyseteams · 0 bis 2 Jahre
- Data Scientist / ML EngineerEigenständige Entwicklung und Validierung von Modellen sowie Verantwortung für einzelne Datenprojekte · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / KI-ProjektleitungSteuerung komplexer Projekte, methodische Verantwortung und Anleitung jüngerer Teammitglieder · 5 bis 8 Jahre
- Lead Data Scientist / Head of AIStrategische Verantwortung für Data-Science- und KI-Initiativen sowie Führung interdisziplinärer Teams · 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 Berufsalltag in Data Science und KI durch Automatisierung verändert, lässt sich bereits heute in Grundzügen skizzieren.
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
KI-Systeme verändern die Arbeit von Data Scientists selbst, da viele Routineschritte zunehmend automatisiert ablaufen.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und -aufbereitung durch spezialisierte Tools
- Vorauswahl und Vergleich von Modellarchitekturen mittels AutoML
- Generierung von Standardreports und Visualisierungen
- Überwachung laufender Modelle auf Leistungsabfall
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung relevanter Fragestellungen aus geschäftlichem Kontext
- Kritische Bewertung von Modellergebnissen und deren Grenzen
- Verantwortung für ethische und rechtliche Aspekte von KI-Einsatz
- Kommunikation komplexer Ergebnisse an nicht-technische Stakeholder
Die im Modul Data Science and Artificial Intelligence erworbenen Fähigkeiten in Modellierung und kritischer Bewertung bilden die Grundlage dafür, auch in einem zunehmend automatisierten Umfeld verantwortungsvolle Entscheidungen zu treffen.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Heilbronn, 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 HeilbronnLive Praktikain HeilbronnLive 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 Duale Hochschule Baden-Württemberg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
DHB
Duale Hochschule Baden-Württemberg
Staatliche HochschulePräsenzstudiumHeilbronn
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Studium und Praxis durch die duale Struktur
- Klarer inhaltlicher Fokus auf Data Science und angewandte KI
- Guter Zugang zu Unternehmen im wachsenden Tech-Umfeld von Heilbronn
Worauf du achten solltest
Wer sich für diesen Studiengang interessiert, sollte bedenken, dass der Studienerfolg stark von der Qualität und Passung des gewählten Praxispartners abhängt und die duale Doppelbelastung aus Theorie- und Praxisphasen ein hohes Maß an Selbstorganisation erfordert.
- Du interessierst dich für Statistik, maschinelles Lernen und den praktischen Einsatz von KI in Unternehmen.
- Du möchtest Theorie und Praxis eng verzahnt erleben statt sie strikt getrennt zu studieren.
- Du bringst Eigenorganisation mit, um Studien- und Praxisphasen im dualen Modell zu koordinieren.
- Du kannst dir vorstellen, dich über mehrere Semester an ein Partnerunternehmen in oder um Heilbronn zu binden.
Weniger geeignet ist der Studiengang, wenn du lieber ohne feste Unternehmensbindung und in einem rein akademischen Rahmen studieren möchtest.
Ist die Zulassung zum Studiengang beschränkt?
Nein, die Zulassung zu Data Science and Artificial Intelligence an der Duale Hochschule Baden-Württemberg ist zulassungsfrei; entscheidend ist in der Regel vor allem ein Praxisvertrag mit einem Partnerunternehmen.
Wie ist das duale Studium in Heilbronn organisiert?
Theoriephasen an der Hochschule wechseln sich mit Praxisphasen im Partnerunternehmen ab, sodass Inhalte aus dem Studium direkt in betrieblichen Projekten angewendet werden.
Welche beruflichen Perspektiven eröffnet der Abschluss?
Der M.Sc. richtet sich an Tätigkeitsfelder im Bereich Berufe in der Informatik, insbesondere an Rollen rund um Data Science, maschinelles Lernen und angewandte KI in Unternehmen.
Brauche ich Vorkenntnisse in Programmierung oder Statistik?
Ein grundlegendes Verständnis von Statistik und Programmierung ist hilfreich, da diese Bereiche im Modul Data Science and Artificial Intelligence vertieft und praktisch angewendet werden.
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Noch unsicher bei der Studienwahl?
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