Der Data Science Master an der Fachhochschule Südwestfalen wird am Standort Meschede in Teilzeit angeboten und ist damit auf Studierende zugeschnitten, die bereits berufstätig sind oder andere Verpflichtungen mit einem anspruchsvollen Masterstudium verbinden möchten. Der zulassungsfreie Zugang senkt die formale Eintrittshürde, ersetzt aber nicht die inhaltliche Auseinandersetzung mit Mathematik, Statistik und Programmierung, die für ein erfolgreiches Studium in diesem Bereich vorausgesetzt wird.
Als Fachhochschule legt die WHS Wert auf anwendungsnahe Lehre: Data Science wird hier nicht nur als theoretisches Konstrukt vermittelt, sondern mit Blick auf konkrete Problemstellungen aus Wirtschaft und Technik behandelt. Das Teilzeitformat verlängert die Studiendauer gegenüber einem Vollzeitstudium, ermöglicht dafür aber eine bessere Vereinbarkeit mit Berufstätigkeit am Standort Meschede oder im Umland.
Der Abschluss M.Sc. qualifiziert für Tätigkeiten, die im Berufsfeld der Informatik verortet sind, etwa in der Entwicklung datengetriebener Anwendungen, der Analyse großer Datenmengen oder der Konzeption von Modellen für maschinelles Lernen.
23 Module · 180 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Vermittlung von Kenntnissen und Methoden der Mathematik und angewandten Statistik mit praktischen Beispielen und Übungen im Statistikpaket R. Inhalte: Beschreibende Statistik, Korrelations- und Regressionsrechnung, Varianzanalyse und Testverfahren.
Vermittlung von Grundkenntnissen über Verhalten von Einzelpersonen und Unternehmen aus neo-klassischen und verhaltensökonomischen Perspektiven. Inhalte: Märkte, Angebots- und Nachfrageanalyse, Makroökonomie und Nachhaltigkeit.
Vermittlung von Gesetzmäßigkeiten der allgemeinen, anorganischen und organischen Chemie. Inhalte: Chemische Bindungen, Redoxreaktionen, organische Verbindungen, Enzyme, Kohlenhydrate und Fette.
Vermittlung botanischer Grundlagen und sichere Zuordnung landwirtschaftlicher Kulturen. Inhalte: Zellaufbau, Photosynthese, wichtige landwirtschaftliche Kulturen, Fruchtfolgegestaltung, Bodenkunde und Grünlandwirtschaft.
Vermittlung grundlegender Kenntnisse zur Anatomie, Physiologie und Ernährung von Menschen und landwirtschaftlichen Nutztieren. Inhalte: Zell- und Gewebeaufbau, Verdauung, Nährstoffanalytik, Energiehaushalt und Vitamine.
Vermittlung grundlegender Kenntnisse und Fähigkeiten in der Informatik mit theoretischen und praktischen Fertigkeiten. Inhalte: Datenstrukturen, Hard- und Software-Prinzipien, speziell auf die Anforderungen von Agrarwirtschaft ausgerichtet.
Vermittlung von Grundlagen der landwirtschaftlichen Betriebslehre in Bereichen Produktionstheorie, Rechnungswesen und Planung. Inhalte: Buchführung, Produktionstheorie, Betriebsplanung, Steuern und Umweltökonomie.
Vermittlung von Kenntnissen über ökologische Grundlagen und Ökosysteme. Inhalte: Interaktionen zwischen Arten und Umwelt, Stoffkreisläufe, Agrarökosysteme, Bioindikatoren und Biodiversität.
Vermittlung von Grundkenntnissen im Bereich landwirtschaftlicher Nutztierhaltung. Inhalte: Domestikation, Nutzungsrichtungen, Reproduktions- und Leistungskennzahlen, Aufstallungsverfahren und Tierschutz.
Vermittlung von Grundlagen der Genetik und Biotechnologie mit Überblick über molekular- und biotechnologische Verfahren in der landwirtschaftlichen Anwendung.
Einführung in Python-Programmierung als Grundlage für Datenverarbeitung und Datenanalyse in der Agrarwirtschaft.
Einführung in Grundlagen von Data Science und Maschinelles Lernen mit praktischen Anwendungen in der Agrarwirtschaft.
Seminarveranstaltung zu Themen der Data Science und Agrarwirtschaft mit wissenschaftlichen Arbeitsweisen.
Grundlagen und Anwendungen der Agrartechnik in der modernen Landwirtschaft.
Vermittlung von Grundlagen der Datenbankentwicklung und -verwaltung für Agrarwirtschaftliche Datenverarbeitung.
Anwendung von Bioinformatik-Methoden auf agrarwirtschaftliche Problemstellungen und Datenanalyse.
Vermittlung von Verfahren des Maschinellen Lernens für Computer Vision Anwendungen in der Agrarwirtschaft.
Einführung in Geografische Informationssysteme und räumliche Datenanalyse für agrarwirtschaftliche Anwendungen.
Vermittlung von Konzepten und Technologien des intelligenten Farmmanagements mit Datenanalyse und Digitalisierung.
Durchführung eines wissenschaftlichen oder unternehmensorientierten Projekts mit praktischer Anwendung erlernter Kenntnisse.
Anfertigung einer wissenschaftlichen Abschlussarbeit in Data Science für Agrarwirtschaft.
Präsentation und Diskussion der Bachelorarbeit mit Prüfern und Fachkollegen.
Praktische Arbeitsphase zur Vertiefung der erlernten Kompetenzen in beruflicher Umgebung (nur in siebensemestriger Variante).
Keine Module gefunden. Suche anpassen oder Filter zurücksetzen.
Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der Data Science Master an der Fachhochschule Südwestfalen verbindet Methoden der Datenanalyse mit einer praxisorientierten Ausrichtung, wie sie für Fachhochschulen typisch ist. Am Standort Meschede profitieren Studierende von überschaubaren Strukturen und einer engen Betreuung, die im Teilzeitformat besonders hilfreich ist, um Studium und Beruf zu koordinieren.
Da die Zulassung zulassungsfrei erfolgt, steht der Studiengang grundsätzlich allen offen, die die formalen Voraussetzungen eines Bachelorabschlusses mit entsprechendem fachlichen Bezug mitbringen. Die inhaltliche Tiefe des Programms erfordert dennoch Eigeninitiative und Durchhaltevermögen, besonders im Teilzeitmodus.
Im Zentrum des Studiums stehen die Module des Data Science Master, die Themen wie Datenmodellierung, statistische Verfahren, maschinelles Lernen und die praktische Umsetzung von Datenprojekten abdecken. Die Ausrichtung ist interdisziplinär angelegt und verknüpft informatische mit mathematisch-statistischen Kompetenzen.
Durch die Teilzeitform werden die Inhalte über einen längeren Zeitraum gestreckt, was mehr Raum für Vertiefung und die Übertragung des Gelernten in die eigene berufliche Praxis lässt.
Besonders geeignet ist der Studiengang für Berufstätige aus IT-nahen oder analytischen Feldern, die ihre Kenntnisse in Data Science systematisch vertiefen möchten, ohne ihre Anstellung aufzugeben. Auch Quereinsteigende mit technischem oder naturwissenschaftlichem Hintergrund können hier fundierte Kompetenzen für den Berufsfeldwechsel aufbauen.
Wer klare Strukturen, feste Präsenzzeiten und ein reines Vollzeitstudium bevorzugt, sollte die Teilzeitorganisation und den Studienort Meschede vorab genau prüfen.
Der Abschluss öffnet den Zugang zu Tätigkeiten, die der Kategorie Berufe in der Informatik zugeordnet werden, etwa als Data Scientist, Datenanalyst:in oder in der Entwicklung datenbasierter Anwendungen. Die Nachfrage nach entsprechend qualifizierten Fachkräften ist in vielen Branchen spürbar, von der Industrie über Dienstleistungen bis zum öffentlichen Sektor.
Gerade die Kombination aus Berufserfahrung während des Teilzeitstudiums und dem vertieften Master-Abschluss kann den Übergang in verantwortungsvollere Positionen erleichtern.
Die Fachhochschule Südwestfalen positioniert sich mit dem Standort Meschede als praxisnahe Ausbildungsstätte, die auf angewandte Wissenschaft setzt. Das Teilzeitformat des Data Science Master ist speziell auf die Zielgruppe berufsbegleitend Studierender zugeschnitten und unterscheidet sich damit von klassischen Vollzeit-Masterprogrammen an Universitäten.
Die zulassungsfreie Struktur erleichtert den Einstieg, verlangt aber von den Studierenden ein hohes Maß an Selbstorganisation, um Fachinhalte und berufliche Anforderungen sinnvoll zu verbinden.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
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.
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.
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
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.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Master eröffnet Perspektiven im Berufsfeld der Informatik mit Schwerpunkt auf Datenanalyse und datengetriebenen Anwendungen.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Beruf rund um Data Science durch KI-Werkzeuge verändert, lässt sich bereits heute in Grundzügen skizzieren.
KI-Systeme übernehmen in der Datenanalyse zunehmend repetitive und rechenintensive Aufgaben, verändern damit aber auch das Anforderungsprofil an Absolvent:innen.
Kompetenzen wie Modellierung und Datenauswertung werden im Modul Data Science Master gezielt aufgebaut und vertieft.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Meschede, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
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Kurzprofil der Fachhochschule Südwestfalen – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer ein klassisches Vollzeitstudium mit dichtem Campusleben sucht, sollte bedenken, dass das Teilzeitformat am Standort Meschede eine längere Studiendauer und ein hohes Maß an Selbstdisziplin erfordert, um Beruf und Studium dauerhaft zu vereinbaren.
Nein, die Zulassung erfolgt zulassungsfrei, sodass keine Aufnahmeprüfung oder Numerus-clausus-Hürde im klassischen Sinn besteht. Formale Voraussetzungen wie ein passender Bachelorabschluss sind dennoch zu erfüllen.
Ja, der Studiengang wird explizit in Teilzeit angeboten, was ihn für Berufstätige attraktiv macht, die Studium und Job parallel organisieren möchten.
Der M.Sc. qualifiziert für Tätigkeiten im Berufsfeld der Informatik mit Fokus auf Datenanalyse, etwa als Data Scientist oder in der Entwicklung datenbasierter Anwendungen.
Ja, durch das Teilzeitformat verlängert sich die Studiendauer gegenüber einem Vollzeitstudium, dafür lässt sich das Studium besser mit beruflichen Verpflichtungen kombinieren.
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