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Eberhard-Karls-Universität Tübingen · Master
Data Science in Business and Economics Master of Science an der Eberhard-Karls-Universität Tübingen
Der Masterstudiengang Data Science in Business and Economics an der Eberhard-Karls-Universität Tübingen verbindet quantitative Wirtschaftswissenschaft mit fundierter Informatik-Ausbildung.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Tübingen
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Data Science in Business and Economics an der Uni Tübingen richtet sich an Studierende, die ökonomische Fragestellungen mit modernen Methoden der Datenanalyse und Algorithmik verbinden wollen. Die Kombination aus wirtschaftswissenschaftlicher Theorie und informatiknahen Inhalten macht das Profil des Studiengangs an der Universität Tübingen besonders.
Als zulassungsbeschränkter Masterstudiengang setzt das Programm ein solides quantitatives Grundverständnis voraus und baut darauf systematisch auf, sodass Studierende nach dem Abschluss in der Lage sind, komplexe ökonomische Datensätze algorithmisch zu erschließen und fundierte Entscheidungsgrundlagen zu liefern.
Tübingen als Studienort bietet dabei ein Umfeld, in dem Wirtschaftswissenschaften und Informatik eng zusammenarbeiten, was sich unmittelbar im interdisziplinären Charakter des Studiengangs widerspiegelt.
Curriculum & Module
135 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
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Algorithms for Planar Graphs
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Algorithms I
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Algorithms II
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Applications of Operations Research
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Applied Informatics
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Applied Microeconomics
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Bachelor's Thesis
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Basic Notions of Computer Science
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Basic Practical Course for the ICPC-Programming Contest
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Business Administration
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Business Processes and Information Systems
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Commercial Law
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Computer Architecture
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Computer Graphics
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Computer Organization
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Constitutional and Administrative Law
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Database Systems
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Digital Circuits Design
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Digital Games
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eBusiness and Service Management
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Economic Policy I
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Economic Theory
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Economics
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eFinance
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Energy Economics
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Entrepreneurial Thinking and Action: Fundamentals of Entrepreneurship
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Essentials of Finance
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Financial Data Science
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Financial Data Science in Practice
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Formal Systems
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Foundations of Marketing
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Fundamentals of Digital Service Systems
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German and European Public Law
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HR Management & Digital Workplace
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Human Computer Interaction
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Humanoid Robots - Seminar
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Industrial Production I
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Informatics Seminar
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Information Security
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Information Security: Theory and Practice
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Information Systems & Digital Business
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Information Systems I
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Information Systems II
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Intellectual Property and Data Protection
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Introduction in Computer Networks
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Introduction to Artificial Intelligence
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Introduction to Civil Law
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Introduction to Operations Research
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Introduction to Statistics
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Lab Protocol Engineering
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Lab: Working with Database Systems
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Leadership & Sustainable HR-Management
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Lego Mindstorms - Practical Course
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Machine Learning and Data Science
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MARS-Based Internship
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Mathematics I
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Mathematics II
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Mechano-Informatics and Robotics
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Methodical Foundations of OR
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Microprocessors I
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Mobile Computing and Internet of Things
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Mobile Robots – Practical Course
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Motion in Human and Machine - Seminar
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Operating Systems
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Optimization under Uncertainty
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Orientation Exam
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Practical Course Computer Engineering: Hardware Design
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Practical Course Web Applications and Service-Oriented Architectures (I)
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Practical Course: Managing Scientific Data
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Programming
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Programming Paradigms
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Public Finance
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Research Practical Course: Explainable Artificial Intelligence
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Research Seminar in Selected Topics in Statistical Learning and Data Science
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Robotics I - Introduction to Robotics
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Semantic Knowledge Management
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Seminar Decentralized Systems and Network Services
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Seminar Dependable Computing
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Seminar Image Analysis and Fusion
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Seminar in Privacy
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Seminar Module Applied Informatics
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Seminar Module Economic Sciences
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Seminar Module Law
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Seminar: Designing and Conducting Experimental Studies
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Seminar: Advanced Algorithms in Computer Graphics
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Seminar: Advanced Topics in Natural Language Processing
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Seminar: Advanced Topics on SAT Solving
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Seminar: AI Systems Engineering
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Seminar: Algorithm Engineering
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Seminar: Artificial Intelligence for Energy Systems
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Seminar: Computer Science TECO
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Seminar: Critical Topics in AI
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Seminar: Deep Learning for Robotics
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Seminar: Embedded Systems I
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Seminar: Embedded Systems II
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Seminar: Energy Informatics
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Seminar: Exoskeletons & Motion Capture
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Seminar: Explainable Artificial Intelligence
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Seminar: Exploring Robotics - Insights from Science Fiction, Research and Society
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Seminar: Failing Forward: Robotics, Critical Reading and the Making of Good Research
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Seminar: From Big Data to Data Science: Advanced Methods of Information Fusion
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Seminar: Hot Topics in Artificial Intelligence & Security 1
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Seminar: Hot Topics in Artificial Intelligence & Security 2
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Seminar: Hot Topics in Bioinformatics
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Seminar: Hot Topics in Explainable Artificial Intelligence (XAI)
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Seminar: Information Systems
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Seminar: Interpretability and Causality in Machine Learning
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Seminar: Learning Causality - a Challenge for Human and Artificial Intelligence
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Seminar: Neural Networks and Artificial Intelligence
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Seminar: Practical Graph Algorithms
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Seminar: Privacy and Security
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Seminar: Proofs from THE BOOK
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Seminar: Recent Highlights in Algorithms
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Seminar: Research Trends in Human-Computer Interaction
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Seminar: Robot Reinforcement Learning
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Seminar: Secure Multiparty Computation
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Seminar: Service-Oriented Architectures
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Seminar: Software Architecture, Security and Privacy
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Seminar: Software Quality Assurance and Software Test
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Seminar: Speech-to-Speech Translation
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Seminar: Ubiquitous Systems
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Software Engineering I
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Software Engineering II
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Statistics and Econometrics
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Statistics and Econometrics II
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Strategy and Organization
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Supply Chain Management
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Team Project Software Development
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Telematics
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Theoretical Informatics
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Topics in Finance I
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Topics in Finance II
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Visual Computing
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Web Applications and Service-Oriented Architectures (I)
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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 in Business and Economics an der Universität Tübingen positioniert sich an der Schnittstelle von Wirtschaftswissenschaften und Informatik. Ziel ist es, Studierende zu befähigen, ökonomische Zusammenhänge datengetrieben zu analysieren und algorithmische Lösungen für wirtschaftliche Probleme zu entwickeln.
Die zulassungsbeschränkte Struktur des Studiengangs sorgt dafür, dass Studierende mit einem passenden fachlichen Vorwissen zusammenkommen, was intensive fachliche Diskussionen und ein anspruchsvolles Lernumfeld ermöglicht.
Studieninhalte
Inhaltlich verbindet der Studiengang makroökonomische Theorie, wie sie im Modul Advanced Macroeconomics vermittelt wird, mit informatiknahen Grundlagen aus Modulen wie Algorithms I und Algorithms for Planar Graphs.
Diese Mischung schafft eine breite methodische Basis: Studierende lernen sowohl ökonomische Modelle zu verstehen und zu hinterfragen als auch algorithmische Verfahren zu entwerfen, die für die Verarbeitung großer und komplexer Datenmengen notwendig sind.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen, die sowohl an wirtschaftlichen Fragestellungen als auch an algorithmischem Denken Interesse haben und bereit sind, sich in mathematisch anspruchsvolle Inhalte einzuarbeiten.
Wer bereits im Bachelor Berührungspunkte mit Statistik, Ökonometrie oder Programmierung hatte, findet in diesem Masterprogramm eine konsequente Weiterentwicklung dieser Fähigkeiten.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen finden Anknüpfungspunkte in Berufsfeldern, die der Kategorie Berufe in der Informatik zugeordnet werden, insbesondere dort, wo datengetriebene Entscheidungsfindung in wirtschaftlichen Kontexten gefragt ist.
Die Kombination aus ökonomischem Verständnis und technischer Methodenkompetenz öffnet Türen sowohl in analytisch geprägten Fachabteilungen als auch in technisch orientierten Data-Teams.
Hochschule & Format
Die Universität Tübingen bietet als traditionsreiche Volluniversität ein Umfeld, in dem wirtschaftswissenschaftliche und informatiknahe Fakultäten eng zusammenarbeiten können.
Das Vollzeitstudium in Präsenzform ermöglicht einen direkten fachlichen Austausch und die Einbindung in die Tübinger Forschungslandschaft.
Zulassung & Zugangswege
Zulassungsbeschränkt (NC)Die Zulassung erfolgt nach Kapazität; die aktuelle NC-Grenze bitte aktuell bei der Uni Tübingen 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.
Zulassungsbeschränkt (NC)
Die Studienplätze sind begrenzt und die NC-Grenze schwankt je Semester. Prüfe mit deinem Schnitt, wie deine Chancen aktuell stehen.
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
- Schreib dich darüber an deiner Uni ein und schließe erfolgreich ab
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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 Studiengang öffnet Wege in datengetriebene Berufsfelder an der Schnittstelle von Wirtschaft und Informatik.
- Junior Data Analyst / Data ScientistEinstieg in die Analyse wirtschaftlicher Daten und Unterstützung bei der Modellentwicklung · 0 bis 2 Jahre
- Data ScientistEigenständige Entwicklung und Umsetzung von Analysemodellen für wirtschaftliche Fragestellungen · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / Lead AnalystVerantwortung für komplexe Projekte und methodische Weiterentwicklung im Team · 5 bis 8 Jahre
- Head of Data Science / Data Strategy LeadStrategische Steuerung datengetriebener Entscheidungsprozesse auf Unternehmensebene · 8 bis 12 Jahre
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 von Data Scientists mit ökonomischem Fokus durch KI verändert, lässt sich bereits in Grundzügen absehen.
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
Automatisierung verändert die Arbeit mit wirtschaftlichen Daten spürbar, ersetzt aber nicht die strategische Einordnung.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenaufbereitung und -bereinigung großer ökonomischer Datensätze
- Standardisierte statistische Auswertungen und Reporting-Prozesse
- Automatisiertes Modelltraining für wiederkehrende Prognoseaufgaben
- Erste Anomalieerkennung in Finanz- und Wirtschaftsdaten
Menschlich gefragter denn je
- Interpretation ökonomischer Zusammenhänge und Modellannahmen
- Entwicklung neuer algorithmischer Lösungsansätze für komplexe Probleme
- Kommunikation von Analyseergebnissen an wirtschaftliche Entscheidungsträger:innen
- Kritische Bewertung von Modellgrenzen und Datenqualität
Kompetenzen in ökonomischer Modellierung werden im Modul Advanced Macroeconomics aufgebaut, während Algorithms I und Algorithms for Planar Graphs die algorithmische Basis für datenintensive Anwendungen legen.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Tübingen, 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 TübingenLive Praktikain TübingenLive 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 Eberhard-Karls-Universität Tübingen – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
UT
Eberhard-Karls-Universität Tübingen
Staatliche HochschulePräsenzstudiumTübingen
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Wirtschaftswissenschaften und Informatik
- Fundierte algorithmische Ausbildung durch dedizierte Informatikmodule
- Forschungsstarkes Umfeld an der Universität Tübingen
Worauf du achten solltest
Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte ein echtes Interesse an mathematisch-algorithmischem Arbeiten mitbringen, da die Kombination aus Ökonomie und Informatik anspruchsvoll und zeitintensiv sein kann.
Passt Data Science in Business and Economics zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für wirtschaftliche Zusammenhänge und willst sie mit Daten untermauern.
- Algorithmisches Denken und Programmieren bereiten dir Freude statt Frust.
- Du bringst ein solides mathematisch-statistisches Grundverständnis mit.
- Du willst in einem zulassungsbeschränkten, forschungsnahen Umfeld studieren.
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Häufige Fragen
Ist der Studiengang Data Science in Business and Economics an der Uni Tübingen zulassungsbeschränkt?
Ja, der Studiengang ist zulassungsbeschränkt, was bedeutet, dass die Zahl der Studienplätze begrenzt ist und ein Auswahlverfahren stattfindet.
Welche Vorkenntnisse sollte ich für den Studiengang mitbringen?
Ein solides Verständnis von Mathematik, Statistik und idealerweise erste Programmiererfahrung erleichtern den Einstieg in Module wie Algorithms I.
Wird der Studiengang in Vollzeit angeboten?
Ja, das Masterprogramm an der Universität Tübingen ist als Vollzeit-Präsenzstudium konzipiert.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?
Absolvent:innen finden Anknüpfungspunkte in Berufen der Informatik mit wirtschaftswissenschaftlichem Bezug, insbesondere dort, wo datengetriebene Analyse und ökonomisches Verständnis zusammenkommen.
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