Der zulassungsbeschränkte Master Data Science an der FU Berlin richtet sich an Studierende, die bereits über ein grundständiges Verständnis von Programmierung, Statistik oder Informatik verfügen und dieses zu einer forschungsnahen Data-Science-Kompetenz ausbauen möchten. Der Studiengang ist an der Freien Universität Berlin im Bereich Informatik verankert und profitiert von der engen Verzahnung mit naturwissenschaftlichen Fachbereichen, was sich besonders im Modul Data Science in Life Sciences zeigt.
Im Zentrum stehen Methoden des maschinellen Lernens, moderne Programmierpraxis für datenintensive Anwendungen sowie die Fähigkeit, komplexe Datensätze aus unterschiedlichen Domänen zu analysieren und zu interpretieren. Die Vollzeitform in Berlin ermöglicht eine fokussierte Auseinandersetzung mit Theorie und Praxis, ohne die Anbindung an ein forschungsstarkes universitäres Umfeld zu verlieren.
34 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Studierende erwerben Verständnis für fundamentale Anwendungen, Konzepte und analytische Techniken im Bereich Machine Learning für Data Science. Sie verstehen Datensituationen, Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens.
Das Modul präsentiert Beispielprobleme und Lösungsansätze aus den Profilbereichen Data Science in Life Sciences und Data Science Technologies. Studierende arbeiten in Teams an konkreten Aufgaben aus ausgewählten Themen und entwickeln praktische Lösungsvorschläge.
Studierende erwerben vertiefte Kenntnisse fortgeschrittener mathematischer Konzepte und Methoden der statistischen Datenanalyse. Das Modul behandelt Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, statistische Modellierung, Bayessche Inferenz und probabilistische Inferenz.
Die Master's Thesis dient dem Nachweis der Fähigkeit, selbstständig an Problemen der Datenwissenschaft mit relevanten Forschungsmethoden zu arbeiten. Die Arbeit umfasst etwa 70 Seiten und wird von zwei Prüfern bewertet.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der Master Data Science an der Freien Universität Berlin ist als forschungsorientiertes Programm konzipiert, das informatiknahe Methodenkompetenz mit fachübergreifender Anwendung verbindet. Zulassungsbeschränkungen sorgen für eine Kohorte mit soliden Vorkenntnissen in Mathematik und Programmierung.
Die Nähe zu anderen naturwissenschaftlichen Fachbereichen der FU Berlin erlaubt es, Data-Science-Methoden nicht abstrakt, sondern an konkreten Fragestellungen etwa aus der Biologie oder Medizin zu erproben.
Programmierung für datenintensive Systeme, statistisches und maschinelles Lernen sowie die Anwendung dieser Methoden auf reale, oft unstrukturierte Datensätze bilden das Rückgrat des Curriculums. Module wie Machine Learning for Data Science vermitteln dabei sowohl theoretisches Fundament als auch praktische Umsetzungskompetenz.
Ergänzt wird dies durch Programming for Data Science, das den Umgang mit modernen Werkzeugen und Sprachen für Datenanalyse und -verarbeitung vertieft, sowie durch die interdisziplinäre Anwendung in Data Science in Life Sciences.
Geeignet ist der Studiengang für Personen mit einem ersten Abschluss in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten quantitativen Fach, die analytisches Denken mit Programmierpraxis verbinden möchten. Auch wer aus den Naturwissenschaften kommt und Data-Science-Methoden auf fachspezifische Fragestellungen anwenden will, findet hier ein passendes Umfeld.
Wichtig ist eine gewisse Vorerfahrung im Programmieren sowie Interesse an mathematisch-statistischer Modellierung, da das Niveau anspruchsvoll und forschungsnah ausgerichtet ist.
Absolvent:innen finden Anschluss an Tätigkeitsfelder, die der Berufsgruppe Berufe in der Informatik zugeordnet werden, etwa in datengetriebenen Unternehmen, Forschungseinrichtungen oder im Bereich Data Engineering und Analytics.
Die Kombination aus methodischer Tiefe und interdisziplinärer Anwendungserfahrung, wie sie das Modul Data Science in Life Sciences vermittelt, erweitert die Einsatzmöglichkeiten über klassische IT-Rollen hinaus.
Als Universität mit ausgeprägter Forschungstradition bietet die Freie Universität Berlin ein akademisch geprägtes Studienumfeld, in dem Vollzeitstudierende in Berlin von der Nähe zu Forschungsgruppen und interdisziplinären Kooperationen profitieren.
Das Vollzeitformat setzt kontinuierliche Präsenz und aktive Teilnahme voraus, was den forschungsnahen Charakter des Programms unterstreicht.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Die Studienplätze sind begrenzt und die NC-Grenze schwankt je Semester. Prüfe mit deinem Schnitt, wie deine Chancen aktuell stehen.
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 Wege in datenintensive Berufsfelder, die zunehmend Methodenkompetenz mit fachlicher Tiefe verbinden.
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 durch KI verändert, hängt stark davon ab, welche Aufgaben automatisierbar sind und welche menschliches Urteilsvermögen brauchen.
Auch im Data-Science-Bereich verschieben sich Aufgaben zunehmend zwischen automatisierten Tools und menschlicher Expertise.
Die im Studium vermittelte Methodenkompetenz aus Machine Learning for Data Science und Programming for Data Science bildet die technische Basis für viele dieser Tätigkeiten.
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Kurzprofil der Freie Universität Berlin – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Da der Studiengang zulassungsbeschränkt ist und ein hohes methodisches Niveau voraussetzt, solltest du realistisch einschätzen, ob deine bisherigen Programmier- und Mathematikkenntnisse für das anspruchsvolle Vollzeitformat ausreichen.
Ja, grundlegende Programmierkenntnisse werden vorausgesetzt, da Module wie Programming for Data Science direkt darauf aufbauen und ein hohes technisches Niveau voraussetzen.
Ja, der Master Data Science an der Freien Universität Berlin ist zulassungsbeschränkt, weshalb ein aussagekräftiger Vorstudienabschluss in einem quantitativen Fach wichtig ist.
Im Modul Data Science in Life Sciences werden Data-Science-Methoden gezielt auf biologische und medizinische Fragestellungen angewendet, was den Studiengang von rein technisch ausgerichteten Programmen abhebt.
Absolvent:innen finden Anschluss an Tätigkeiten im Bereich Berufe in der Informatik, etwa als Data Scientist, Machine Learning Engineer oder in interdisziplinären Forschungs- und Analyseteams.
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