1. Semester5 ECTS
Grundlagen Data Science und Künstliche Intelligenz
Vermittlung von Grundlagen in Data Science und Künstlicher Intelligenz, einschließlich Machine Learning, Datenvisualisierung und Datenmanagement im Unternehmenskontext.
Duale Hochschule Baden-Württemberg · Bachelor
Data Science und künstliche Intelligenz - Digital Production Bachelor of Science an der Duale Hochschule Baden-Württemberg
Der duale Studiengang Data Science und künstliche Intelligenz - Digital Production an der Duale Hochschule Baden-Württemberg verbindet Praxisphasen im Unternehmen mit theoretischer Ausbildung in Data Science, Programmierung und KI-Grundlagen – mit Fokus auf digitale Produktionsprozesse.B.Sc.
Bachelor of Science
180
ECTS-Punkte
6 Sem.
Regelstudienzeit
Lörrach , Stut
Studienort
Über den Studiengang
Das duale Studium Data Science und künstliche Intelligenz - Digital Production an der Duale Hochschule Baden-Württemberg richtet sich an alle, die datengetriebene Methoden direkt mit industrieller Produktion verknüpfen wollen. Studierende wechseln im Blockmodell zwischen Theoriephasen an den Standorten Lörrach und Stuttgart und Praxisphasen im Partnerunternehmen, wodurch akademisches Wissen unmittelbar auf reale Produktionsdaten angewendet wird.
Im Zentrum stehen die Grundlagen der Data Science und künstlichen Intelligenz, informatische Basiskompetenzen sowie solide Programmierkenntnisse. Diese Kombination bereitet gezielt auf Aufgaben vor, bei denen Produktionsdaten analysiert, Prozesse digitalisiert und KI-Modelle für industrielle Anwendungen entwickelt werden.
Da der Studiengang zulassungsfrei ist, zählt neben schulischen Leistungen vor allem die Zusage eines Praxispartners – ein zentraler Baustein des dualen Modells der Duale Hochschule Baden-Württemberg.
Curriculum & Module
38 Module · 210 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
1. Semester5 ECTS
Grundlagen Informatik
Grundlegende Konzepte der Informationstechnik wie Rechnerarchitektur, Betriebssysteme, Kommunikationssysteme und Virtualisierung als Basistechnologien für Data Science.
1. Semester5 ECTS
Grundlagen Programmierung
Vermittlung fundamentaler Programmierkenntnisse in objektorientierten Sprachen mit Fokus auf Algorithmen, Datentypen und Programmiermetodik.
1. Semester5 ECTS
Fortgeschrittene Informatik
Konzepte von verteilten Systemen, Internet-Kommunikation, Web-Anwendungen und RESTful API-Design sowie deren Anwendung in praktischen Szenarien.
1. Semester5 ECTS
Fortgeschrittene Programmierung
Fortgeschrittene Konzepte objektorientierter und funktionaler Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen und deren praktische Anwendung in Data-Science-Projekten.
1. Semester5 ECTS
Grundlagen Lineare Algebra und Analysis
Fundamentale mathematische Konzepte der linearen Algebra, analytischen Geometrie und Analysis als Grundlage für Data Science und Machine Learning.
1. Semester5 ECTS
Fortgeschrittene Lineare Algebra und Analysis
Erweiterte Themen der linearen Algebra und Analysis mit Anwendungen in numerischen Verfahren und fortgeschrittenen mathematischen Konzepten.
1. Semester5 ECTS
Schlüsselqualifikationen
Entwicklung von übergreifenden Kompetenzen und Soft Skills für professionelle Tätigkeiten im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz.
1. Semester20 ECTS
Praxismodul I
Praktische Anwendung der theoretischen Kenntnisse im dualen Studiensystem mit Schwerpunkt auf erste praktische Projektarbeiten.
1. Semester5 ECTS
Lean Management and Digital Operations
Vermittlung von Lean-Management-Prinzipien und deren Anwendung auf digitale Operationen und Produktionsprozesse.
2. Semester5 ECTS
Relationen, Algebra, Optimierung
Grundlegende mathematische Methoden aus Logik und Algebra sowie Optimierungstechniken für die Modellierung und Lösung praktischer Optimierungsprobleme.
2. Semester5 ECTS
Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Vertiefung von KI- und Machine-Learning-Techniken mit Fokus auf Algorithmen, Modellentwicklung und praktische Anwendungen.
2. Semester5 ECTS
Moderne Datenbank-Konzepte
Konzepte moderner Datenbankarchitekturen, NoSQL-Systeme und deren Anwendung in Big-Data-Szenarien.
2. Semester5 ECTS
Systems Engineering
Systematischer Ansatz zur Entwicklung komplexer Systeme unter Berücksichtigung von Anforderungen, Design und Integration.
2. Semester5 ECTS
Cloud Computing und Big Data
Grundlagen von Cloud-Computing-Infrastrukturen und Technologien zur Verarbeitung großer Datenmengen.
2. Semester5 ECTS
Theoretische Informatik
Grundlagen der theoretischen Informatik einschließlich Automaten, Berechenbarkeit und Komplexitätstheorie.
2. Semester5 ECTS
Stochastik
Mathematische Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik mit Anwendungen in Data Science und Machine Learning.
2. Semester5 ECTS
Grundlagen IT-Sicherheit und Datenschutz
Fundamentale Konzepte der IT-Sicherheit, Kryptographie und Datenschutzmechanismen im Kontext von Datenverarbeitung.
2. Semester20 ECTS
Praxismodul II
Fortsetzung der praktischen Anwendung mit vertieften Projekten und Anforderungen auf Basis der bis dahin erworbenen Kompetenzen.
2. Semester5 ECTS
Grundlagen Elektrotechnik für Data Scientists
Grundlagen der Elektrotechnik mit speziellem Fokus auf Anwendungen relevanter Systeme für Data Scientists in der digitalen Produktion.
2. Semester5 ECTS
Mechatronische Anwendungen in der digitalen Produktion
Grundlagen mechatronischer Systeme und deren Integration in digitale Produktionsumgebungen.
2. Semester5 ECTS
Production and Manufacturing Systems
Überblick über Produktions- und Fertigungssysteme einschließlich deren Struktur, Prozesse und Optimierungsmöglichkeiten.
3. Semester5 ECTS
Ausgewählte Aspekte in Data Science und Künstlicher Intelligenz
Vertiefung spezieller Themen und neuerer Entwicklungen im Bereich Data Science und Künstlicher Intelligenz.
3. Semester8 ECTS
Praxismodul III
Abschließendes Praxismodul mit Fokus auf anwendungsorientierte Projekte und Vorbereitung zur Bachelorarbeit.
3. Semester5 ECTS
Regelungs- und Automatisierungstechnik
Grundlagen von Regelungs- und Automatisierungssystemen in modernen Produktionsumgebungen.
3. Semester5 ECTS
Data Science und KI in der Smart Factory I
Anwendung von Data-Science- und KI-Methoden zur Analyse und Optimierung von intelligenten Produktionssystemen.
3. Semester5 ECTS
Smart Manufacturing Execution Systems
Konzepte und Implementierung von Manufacturing Execution Systemen für digitale und intelligente Fertigung.
3. Semester5 ECTS
Data Science und KI in der Smart Factory II
Vertiefung der Anwendung von Data Science und KI in intelligenten Fabrikumgebungen mit Fokus auf Predictive Maintenance und Optimierung.
3. Semester5 ECTS
Aktuelle Themen der KI-Sicherheit
Behandlung aktueller Sicherheitsaspekte und Herausforderungen bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen.
3. Semester5 ECTS
Data Engineering
Grundlagen und Methoden des Data Engineering für die Verarbeitung, Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen.
3. Semester5 ECTS
Data Analytics
Methoden und Techniken zur Analyse von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen und zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.
3. Semester5 ECTS
Aktuelle Entwicklungen Data Engineering und Analytics
Überblick über neueste Entwicklungen, Technologien und Best Practices in Data Engineering und Analytics.
3. Semester5 ECTS
Projekt Data Engineering und Analytics
Praktisches Projektmodul zur Anwendung von Data-Engineering- und Analytics-Techniken auf realistische Problemstellungen.
3. Semester5 ECTS
Intelligence Engineering
Techniken und Methoden zur systematischen Entwicklung intelligenter Systeme im Engineering-Kontext.
3. Semester5 ECTS
Vertiefung Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Erweiterte Themen in Künstlicher Intelligenz und Machine Learning mit Fokus auf praktische Anwendungen und fortgeschrittene Algorithmen.
3. Semester5 ECTS
Aktuelle Entwicklungen Künstliche Intelligenz und Intelligence Engineering
Überblick über neueste Forschungsergebnisse und Entwicklungen im Bereich KI und Intelligence Engineering.
3. Semester5 ECTS
Projekt Künstliche Intelligenz und Intelligence Engineering
Praktisches Projektmodul zur Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen in realen Anwendungsszenarien.
3. Semester12 ECTS
Bachelorarbeit
Selbstständige Bearbeitung einer wissenschaftlichen Fragestellung mit Anwendung der erworbenen Kompetenzen in Data Science und Künstlicher Intelligenz.
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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 und künstliche Intelligenz - Digital Production verbindet an der Duale Hochschule Baden-Württemberg klassische Data-Science-Inhalte mit einem klaren Anwendungsbezug zur digitalen Produktion. Die duale Struktur sorgt dafür, dass theoretische Methoden direkt an realen Fragestellungen aus der Fertigung erprobt werden.
Standorte wie Lörrach und Stuttgart bringen unterschiedliche regionale Wirtschaftsstrukturen mit, was Studierenden je nach Praxispartner unterschiedliche Branchenschwerpunkte innerhalb der Produktion eröffnet.
Studieninhalte
Die Grundlagen Data Science und Künstliche Intelligenz vermitteln methodisches Rüstzeug für Datenanalyse, statistisches Denken und den Einsatz von KI-Verfahren. Ergänzend bauen die Grundlagen Informatik ein Verständnis für Systeme, Architekturen und Datenverarbeitung auf.
Die Grundlagen Programmierung liefern das praktische Handwerkszeug, um Algorithmen umzusetzen und Datenpipelines für Produktionsumgebungen zu entwickeln – eine Kombination, die im Praxispartnerunternehmen unmittelbar angewendet wird.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Menschen mit Interesse an Daten, Technik und industriellen Prozessen, die von Beginn an praktisch arbeiten möchten statt ausschließlich theoretisch zu studieren.
Wer analytisches Denken mit Neugier auf Produktionsabläufe verbindet und sich für die enge Bindung an ein Unternehmen entscheidet, findet hier ein passendes Format.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Berufen der Informatik mit Schwerpunkt auf datengetriebenen und KI-gestützten Aufgaben in produzierenden Unternehmen.
Der direkte Praxisbezug während des Studiums erleichtert häufig den Übergang in feste Positionen beim ausbildenden Unternehmen oder vergleichbaren Industriebetrieben.
Hochschule & Format
Die Duale Hochschule Baden-Württemberg organisiert das Studium im bewährten Blockmodell zwischen Theorie und betrieblicher Praxis, wobei die Standorte Lörrach und Stuttgart jeweils eigene regionale Unternehmensnetzwerke einbringen.
Da der Studiengang zulassungsfrei ist, liegt der Fokus der Bewerbung stärker auf der Eignung für den jeweiligen Praxispartner als auf schulischen Zugangshürden.
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.
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Mit deiner Einschreibung über StudySmarter ist die Jobgarantie inklusive – du musst nichts extra buchen.
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Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der duale Aufbau ebnet einen praxisnahen Einstieg in Berufe der Informatik mit Fokus auf Data Science und industrielle Digitalisierung.
- Junior Data Analyst / KI-Assistenz in der ProduktionErste Anwendung von Data-Science-Methoden auf Produktionsdaten unter Anleitung · 0 bis 2 Jahre
- Data Scientist Digital ProductionEigenständige Entwicklung von Analyse- und KI-Lösungen für Fertigungsprozesse · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / KI-ProjektleitungVerantwortung für komplexe Datenprojekte und Zusammenarbeit mit Produktionsteams · 5 bis 8 Jahre
- Leitung Data Science / Digitalisierung ProduktionStrategische Steuerung von Data-Science- und KI-Initiativen im Produktionsumfeld · 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 die Rolle von Data Scientists in der Produktion durch KI verändert, lässt sich bereits heute in Grundzügen erkennen.
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 übernehmen zunehmend repetitive Analyseschritte, während strategische und kommunikative Aufgaben beim Menschen bleiben.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Auswertung großer Produktionsdatenmengen
- Erkennung von Mustern und Anomalien in Sensordaten
- Standardisierte Modellierungsschritte durch KI-gestützte Tools
- Automatisierte Berichte und Dashboards zu Prozesskennzahlen
Menschlich gefragter denn je
- Interpretation von Ergebnissen im Kontext konkreter Produktionsprozesse
- Kommunikation mit Fachabteilungen und Entscheidungsträgern
- Kritische Bewertung von Modellqualität und Datenethik
- Entwicklung neuer Lösungsansätze für unklare Problemstellungen
Die im Modul Grundlagen Data Science und Künstliche Intelligenz erlernten Methoden bilden die Basis für die spätere Analyse realer Produktionsdaten im Berufsalltag.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Lörrach , Stuttgart, 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 Lörrach , StuttgartLive Praktikain Lörrach , StuttgartLive Werkstudent Maschinenbaubundesweit & remoteLive
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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 HochschulePräsenzstudiumLörrach , Stuttgart
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Theorie und betrieblicher Praxis von Beginn an
- Klarer inhaltlicher Fokus auf Data Science, KI und industrielle Produktion
- Zwei Studienorte mit unterschiedlichen regionalen Praxispartnern
Worauf du achten solltest
Da der Erfolg des dualen Modells stark vom gewählten Praxispartner abhängt, lohnt es sich, Aufgabenfeld und Betreuung im Unternehmen vor Vertragsabschluss genau zu prüfen.
Passt Data Science und künstliche Intelligenz - Digital Production zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für Daten, Statistik und den Einsatz von KI in industriellen Prozessen.
- Du möchtest Theorie und Praxis von Anfang an eng verzahnt erleben, statt rein akademisch zu studieren.
- Du bringst Interesse an Programmierung und informatischen Grundlagen mit.
- Du kannst dir vorstellen, dich langfristig an ein Praxispartnerunternehmen zu binden.
- Du bevorzugst einen zulassungsfreien Zugang, bei dem die Unternehmenszusage entscheidend ist.
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Häufige Fragen
Ist der Studiengang an der Duale Hochschule Baden-Württemberg zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang Data Science und künstliche Intelligenz - Digital Production ist zulassungsfrei; entscheidend ist in der Regel die Zusage eines Praxispartnerunternehmens im dualen Modell.
Welche Standorte kommen für dieses duale Studium infrage?
Die Duale Hochschule Baden-Württemberg bietet den Studiengang an den Standorten Lörrach und Stuttgart an, die jeweils eigene regionale Unternehmensnetzwerke einbringen.
Welche Vorkenntnisse sind für den Einstieg hilfreich?
Grundlegendes Interesse an Mathematik, Logik und Technik ist hilfreich, da Module wie Grundlagen Programmierung und Grundlagen Informatik von Beginn an praxisnah vermittelt werden.
Wie hängen Theorie und Praxisphasen im Studium zusammen?
Im dualen Blockmodell wechseln sich Theoriephasen an der Hochschule mit Praxisphasen im Unternehmen ab, sodass Inhalte aus Modulen wie Grundlagen Data Science und Künstliche Intelligenz direkt auf reale Produktionsdaten angewendet werden können.
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