Der Studiengang Data Science an der FernUniversität in Hagen richtet sich an Personen, die datengetriebene Methoden fundiert erlernen und dabei berufsbegleitend oder in freier Zeiteinteilung studieren möchten. Als bundesweit einzige staatliche Fernuniversität hat Hagen langjährige Erfahrung mit asynchronen Lehrformaten, die sich besonders für ein mathematisch anspruchsvolles Fach wie Data Science eignen.
Der Master schließt mit dem M.Sc. ab und ist zulassungsfrei zugänglich, was den Einstieg erleichtert, ohne die inhaltlichen Anforderungen zu senken. Wer bereits berufstätig ist oder anderweitig eingebunden, kann Vorlesungen, Übungen und Prüfungsvorbereitung flexibel in den Alltag integrieren, ohne an einen festen Standort in Hagen gebunden zu sein.
14 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Studierende erwerben mathematische Grundlagen für Data Science, einschließlich hochdimensionaler Räume, Singulärwertzerlegung, konvexer Optimierung, mathematischer Statistik und Stochastischer Prozesse.
Modul vermittelt Kenntnisse über Data Engineering mit Fokus auf Python und SQL für Datenaufbereitung sowie Big-Data-Infrastrukturen wie Hadoop und Spark.
Breiter Überblick über klassische und moderne Methoden des maschinellen Lernens, einschließlich unüberwachtes Lernen, überwachtes Lernen, Reinforcement Learning und Deep Learning Techniken wie CNNs und Transformers.
Umfassende Einführung in Data Science mit Fokus auf Fragestellungen, Anwendungsgebiete, Methoden, Data Science Prozesse, Ethik und rechtliche Grundlagen.
Grundlegende Ergebnisse der Algebra einschließlich Gruppentheorie, Ringtheorie, Körpererweiterungen und Galois-Theorie mit Anwendungen.
Einführung in grundlegende Methoden der Funktionalanalysis, einschließlich metrische Räume, normierte Räume, Hilberträume und Spektraltheorie.
Behandlung partieller Differentialgleichungen der mathematischen Physik mit Fokus auf Transport-, Wellen-, Poisson- und Wärmeleitungsgleichungen sowie moderne analytische Methoden.
Methoden zur Berechnung asymptotischer Expansionen von Exponentialintegration mit Anwendungen in Mathematischer Physik, Differentialgleichungen und Singulären Störungen.
Vertiefung in mathematische Statistik mit Schwerpunkt auf Schätz- und Testtheorie, Normalverteilungsmodelle und praktische Anwendungen mit Software R.
Modellierung linearer Optimierungsprobleme, Dualitätstheorie, Simplexverfahren, Polyedertheorie und Innere-Punkt-Methoden.
Konvexe Funktionen, Bedingungen für lokale Extremwerte, Gradientenverfahren, Newton- und Quasi-Newton-Methoden sowie restringierte Optimierung.
Orthogonalzerlegung und Singulärwertzerlegung, Methoden zur Lösung von Eigenwertproblemen sowie Diskretisierung von Randwert- und Anfangswertproblemen.
Axiomatischer Zugang zur Wahrscheinlichkeitstheorie mit Behandlung von Unabhängigkeit, Konvergenzkonzepten, Starkem Gesetz der großen Zahlen und Zentralem Grenzwertsatz.
Wissensentdeckung in Datenmengen mit Fokus auf Datenvorverarbeitung, Mustersuche, Klassifikation, Clusteranalyse und Analyse komplexer Strukturen wie Zeitreihen und Graphen.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Data Science an der FernUniversität in Hagen ist als konsekutiver Masterstudiengang konzipiert, der auf einem ersten berufsqualifizierenden Abschluss mit quantitativem Bezug aufbaut. Die Fernlehre ermöglicht es, Studieninhalte über Lernplattformen, Skripte und digitale Betreuungsangebote zu erarbeiten, statt an feste Präsenzzeiten gebunden zu sein.
Die Zulassungsfreiheit senkt die formale Eintrittsschwelle, verlangt von Studierenden aber Eigenmotivation und Disziplin, um die anspruchsvollen mathematischen und informatischen Inhalte selbstständig zu durchdringen.
Im Zentrum stehen die mathematischen Grundlagen von Data Science, die das methodische Fundament für Statistik, Optimierung und Modellbildung legen. Darauf aufbauend vermittelt das Modul Data Engineering für Data Science, wie große und heterogene Datenbestände technisch aufbereitet, gespeichert und für Analysen nutzbar gemacht werden.
Das Modul Maschinelles Lernen führt in Verfahren ein, mit denen aus Daten automatisiert Muster und Vorhersagemodelle abgeleitet werden. Zusammen bilden diese drei Bereiche eine Kette von der Datenaufbereitung über die mathematische Modellierung bis zur praktischen Anwendung lernender Systeme.
Geeignet ist der Studiengang für Personen mit einer Affinität zu Mathematik und Informatik, die bereit sind, sich Inhalte weitgehend selbstorganisiert anzueignen. Berufstätige, die neben Job oder Familie einen anerkannten Masterabschluss erwerben möchten, finden im Fernstudienformat der FernUniversität in Hagen eine praktikable Lösung.
Wer hingegen auf regelmäßigen Präsenzaustausch mit Kommiliton:innen und Lehrenden angewiesen ist, sollte sich vorab mit dem Betreuungskonzept der Fernlehre vertraut machen.
Absolvent:innen von Data Science ordnen sich beruflich häufig im Bereich der Berufe in der Informatik ein, etwa in Rollen rund um Datenanalyse, Modellentwicklung und datenbasierte Entscheidungsunterstützung. Die Kombination aus mathematischem Rüstzeug und Data-Engineering-Kenntnissen macht Absolvent:innen für Unternehmen unterschiedlicher Branchen interessant.
Der Übergang in den Beruf gelingt oft über Praxisprojekte, die parallel zum Fernstudium in der eigenen beruflichen Tätigkeit umgesetzt werden können, was den Wissenstransfer erleichtert.
Die FernUniversität in Hagen ist auf digitale Lehre spezialisiert und bietet entsprechend ausgereifte Strukturen für Betreuung, Prüfungsorganisation und Materialbereitstellung im Fernstudium an. Der Studienort Hagen dient dabei primär als organisatorischer Sitz, während das Studium selbst ortsunabhängig stattfindet.
Dieses Format erfordert ein hohes Maß an Selbstmanagement, bietet im Gegenzug aber maximale zeitliche und räumliche Flexibilität.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
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 Data Science eröffnet Wege in datengetriebene Tätigkeitsfelder der Informatik-Berufe.
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 Data-Science-Beruf durch KI verändert, lässt sich in automatisierbare und weiterhin menschliche Aufgabenanteile unterteilen.
KI-Systeme übernehmen zunehmend Routineschritte der Datenanalyse, verändern damit aber auch das Anforderungsprofil an Data Scientists.
Kompetenzen aus Mathematische Grundlagen von Data Science, Data Engineering für Data Science und Maschinelles Lernen bilden die fachliche Basis für diese Aufgaben.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Hagen, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
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Kurzprofil der FernUniversität in Hagen – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer sich für dieses Fernstudium entscheidet, sollte ein hohes Maß an Selbstorganisation mitbringen, da die zeitliche Flexibilität mit weniger direktem Präsenzaustausch einhergeht; regelmäßige eigenständige Lernplanung ist entscheidend, um die anspruchsvollen mathematischen Inhalte kontinuierlich zu bewältigen.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, setzt aber in der Regel einen ersten Abschluss mit quantitativem Bezug voraus.
Ja, das Fernstudienformat der FernUniversität in Hagen ist speziell auf die Vereinbarkeit mit Beruf und anderen Verpflichtungen ausgelegt.
Solide Grundlagen in Mathematik und Programmierung sind hilfreich, da Module wie Mathematische Grundlagen von Data Science und Maschinelles Lernen darauf aufbauen.
Das Studium findet überwiegend online statt; punktuelle Präsenzanteile können je nach Prüfungsform vorkommen, sind aber kein durchgängiges Studienelement.
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Mit StudyKit gehst du Studienwahl, Bewerbung und Finanzierung an einem Ort an, begleitet von einem persönlichen KI-Assistenten. Finde heraus, was wirklich zu dir passt, und starte deine Bewerbung Schritt für Schritt.
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