Weitere Module10 ECTS
Applied bioinformatics
Vermittlung von Grundlagen der Bioinformatik, einschließlich Datenbankstrukturen, Sequenzanalyse und biologischer Netzwerke sowie deren Anwendung auf biowissenschaftliche Datenquellen.
Georg-August-Universität Göttingen · Master
Angewandte Data Science Master of Science an der Georg-August-Universität Göttingen
Der Masterstudiengang Angewandte Data Science an der Georg-August-Universität Göttingen verbindet Statistik, Programmierung und Domänenwissen zu einer forschungsnahen Ausbildung in Vollzeit.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Göttingen
Studienort
Über den Studiengang
Der M.Sc. Angewandte Data Science an der Uni Göttingen richtet sich an Studierende, die nach einem ersten berufsqualifizierenden Abschluss tiefer in die praktische Anwendung datengetriebener Methoden einsteigen möchten. Der Studiengang ist zulassungsbeschränkt und setzt entsprechend eine fundierte quantitative Vorbildung voraus.
Charakteristisch ist die enge Verzahnung von Data-Science-Kernkompetenzen mit fachnahen Anwendungsfeldern – von der Bioinformatik bis zu Zukunftsthemen wie Quantum Computing. Damit positioniert sich Göttingen als Standort, der Data Science nicht isoliert, sondern im Dialog mit angrenzenden Wissenschaftsdisziplinen lehrt.
Das Vollzeitformat und die Einbettung in eine forschungsstarke Universität ermöglichen einen engen Kontakt zu aktuellen Forschungsprojekten und eine Ausbildung, die über reines Handwerkszeug hinausgeht.
Curriculum & Module
108 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module5 ECTS
Quantum computing
Grundlagen des Quantencomputings mit Fokus auf Quantenregister, Quantenschaltkreise und fundamentale Algorithmen wie Deutschs, Grovers und Shors Algorithmus.
Weitere Module6 ECTS
Infrastructures of Data Science
Vermittlung von Grundlagen der Data-Science-Infrastrukturen, Datentypmen, Speicher- und Cloud-Systemen, Datenvorbereitung und Datenvisualisierung.
Weitere Module6 ECTS
Machine Learning
Weitere Module6 ECTS
Deep Learning
Weitere Module5 ECTS
Visualization
Weitere Module6 ECTS
Computational Optimal Transport
Weitere Module5 ECTS
Streaming Algorithms
Weitere Module5 ECTS
Algorithms for Data Science
Weitere Module5 ECTS
Data Management for Data Science
Weitere Module5 ECTS
Software Engineering for Data Science
Weitere Module6 ECTS
Fundamentals of Biomedicine
Weitere Module5 ECTS
Advanced Algorithms and Data Structures
Weitere Module6 ECTS
Advanced Topics in Natural Language Processing
Weitere Module9 ECTS
Numerical linear algebra
Weitere Module9 ECTS
Measure and probability theory
Weitere Module9 ECTS
Numerical analysis
Weitere Module9 ECTS
Optimisation
Weitere Module9 ECTS
Statistical Data Science
Weitere Module3 ECTS
Theoretical and Computational Neuroscience I
Weitere Module3 ECTS
Theoretical and Computational Neuroscience II
Weitere Module3 ECTS
Computational Neuroscience: Basics
Weitere Module3 ECTS
Advanced Computational Neuroscience
Weitere Module3 ECTS
Advanced Computational Neuroscience II
Weitere Module3 ECTS
Introduction to Computer Vision and Robotics
Weitere Module8 ECTS
Biological Psychology: Neurosciences
Weitere Module3 ECTS
General and applied microbiology
Weitere Module3 ECTS
Molecular genetics and microbial cell biology
Weitere Module3 ECTS
Cellular and molecular biology of plant-microbe interactions
Weitere Module3 ECTS
Biochemistry and biophysics
Weitere Module12 ECTS
Systems biology
Weitere Module12 ECTS
Introduction to Bayesian Statistics and Information Theory
Weitere Module3 ECTS
Neurobiology 1
Weitere Module3 ECTS
Visual psychophysics - from theory to experiment
Weitere Module2 ECTS
Neurorehabilitation Technologies: Introduction and Applications
Weitere Module6 ECTS
Advanced Topics in Digital Humanities
Weitere Module9 ECTS
Theories and Research Questions in Digital Language Analysis
Weitere Module9 ECTS
Theories and Research Questions in Digital Text Analysis
Weitere Module9 ECTS
Theories and Research Questions in Digital Literature Analysis
Weitere Module9 ECTS
Theories and Research Questions in Digital Image Analysis
Weitere Module9 ECTS
Theories and Research Questions in Digital Object Analysis / Materiality
Weitere Module9 ECTS
Theories and Research Questions in Digital Spatial Analysis
Weitere Module9 ECTS
Digital Analysis of Historical Contexts
Weitere Module5 ECTS
Usable Security and Privacy
Weitere Module5 ECTS
Privacy-Enhancing Technologies
Weitere Module6 ECTS
Semistructured Data and XML
Weitere Module6 ECTS
Semantic Web
Weitere Module6 ECTS
Image Analysis and Image Understanding
Weitere Module5 ECTS
Cloud and Service Computing
Weitere Module5 ECTS
Sensor Data Fusion
Weitere Module5 ECTS
Seminar Hot Topics in Data Fusion and Analytics
Weitere Module5 ECTS
Simulation-based Data Fusion and Analysis
Weitere Module5 ECTS
Privacy in Ubiquitous Computing
Weitere Module5 ECTS
Seminar on Usable Security and Privacy
Weitere Module5 ECTS
Seminar on Privacy in Data Science
Weitere Module5 ECTS
Seminar Human in the Age of Artificial Intelligence
Weitere Module6 ECTS
Probabilistic Data Models and Applications
Weitere Module6 ECTS
Algorithmic Learning and Pattern Recognition
Weitere Module6 ECTS
Parallel Computing
Weitere Module6 ECTS
Emerging Topics in Advanced Computer Networks
Weitere Module6 ECTS
High-Performance Data Analytics
Weitere Module6 ECTS
Information Theory
Weitere Module6 ECTS
Imaging and Visualization
Weitere Module6 ECTS
E-Health
Weitere Module6 ECTS
Current Topics in Medical Informatics
Weitere Module3 ECTS
Journal Club
Weitere Module5 ECTS
Work Methods in Health Research
Weitere Module3 ECTS
Personalized Medicine
Weitere Module6 ECTS
Lab Usable Security and Privacy
Weitere Module3 ECTS
Python for Data Scientists
Weitere Module5 ECTS
Best Practice Methods of Privacy and Ethics in Data Science
Weitere Module6 ECTS
Advanced Statistical Learning for Data Science
Weitere Module6 ECTS
Probabilistic Machine Learning
Weitere Module5 ECTS
Current Topics in Machine Learning
Weitere Module5 ECTS
Journal Club Machine Learning and Computational Neuroscience
Weitere Module3 ECTS
Challenges and Perspectives in Neural Data Science
Weitere Module5 ECTS
Current Topics in Computational Neuroscience
Weitere Module12 ECTS
Research Lab Rotation
Weitere Module12 ECTS
Industry internship
Weitere Module30 ECTS
Master's Thesis
Weitere Module9 ECTS
Linear Models and their mathematical Foundations
Weitere Module6 ECTS
Event Data Analysis
Weitere Module6 ECTS
Clinical Trials
Weitere Module6 ECTS
Nonparametric procedures
Weitere Module6 ECTS
Genetic Epidemiology
Weitere Module6 ECTS
Analysis of Longitudinal and Time-to-Event Data
Weitere Module6 ECTS
Experimental Design and Causal Inference
Weitere Module6 ECTS
Generalized Regression
Weitere Module6 ECTS
Advanced Statistical Inference (Likelihood & Bayes)
Weitere Module6 ECTS
Introduction to Time Series Analysis
Weitere Module6 ECTS
Multivariate Statistics
Weitere Module6 ECTS
Multivariate Time Series Analysis
Weitere Module6 ECTS
Spatial Statistics
Weitere Module6 ECTS
Current Topics in Applied Statistics
Weitere Module6 ECTS
Statistical and Deep Learning
Weitere Module6 ECTS
Data Mining in Bioinformatics
Weitere Module5 ECTS
Seminar Bioinformatics
Weitere Module6 ECTS
Algorithms in Bioinformatics II
Weitere Module6 ECTS
Seminar and Project Databases
Weitere Module6 ECTS
Practical Course on Parallel Computing
Weitere Module6 ECTS
Practical Course in Data Fusion
Weitere Module10 ECTS
Advanced practical course in scientific computing
Weitere Module10 ECTS
Advanced practical course in stochastics
Weitere Module4 ECTS
Seminar Computational Neuroscience/Neuro-informatics
Weitere Module6 ECTS
Affective Neurosciences
Weitere Module6 ECTS
From Vision to Action
Weitere Module3 ECTS
Neurobiology
Weitere Module3 ECTS
Biological psychology III
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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
Angewandte Data Science an der Uni Göttingen ist als forschungsorientierter Masterstudiengang konzipiert, der methodisches Rüstzeug aus Statistik und Informatik mit konkreten Anwendungsdomänen verbindet. Die Zulassungsbeschränkung sorgt für eine überdurchschnittlich qualifizierte Studierendenschaft.
Die Nähe zu naturwissenschaftlichen Fakultäten der Universität erlaubt interdisziplinäre Projekte, die über klassische Informatik-Curricula hinausgehen.
Studieninhalte
Neben Grundlagen des maschinellen Lernens und der Datenverarbeitung stehen Module wie Applied Bioinformatics, Quantum Computing und Infrastructures of Data Science im Zentrum. Diese Kombination vermittelt sowohl algorithmisches Denken als auch ein Verständnis für die technische Infrastruktur, auf der moderne Datenanalyse läuft.
Studierende lernen, Datenpipelines zu konzipieren, komplexe biologische oder physikalische Datensätze auszuwerten und experimentelle Rechenparadigmen wie Quantencomputing einzuordnen.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem ersten Abschluss in Informatik, Statistik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fach, die ihre Kenntnisse in Richtung angewandter Datenanalyse vertiefen möchten.
Wer Freude an interdisziplinärer Arbeit hat und bereit ist, sich in wechselnde fachliche Kontexte wie Bioinformatik oder Infrastrukturthemen einzuarbeiten, findet hier ein passendes Umfeld.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen richten sich beruflich häufig an Tätigkeitsfeldern rund um Berufe in der Informatik aus, etwa als Data Scientist, Machine-Learning-Engineer oder Research Engineer in Wissenschaft und Industrie.
Die Verbindung aus Data-Science-Methodik und Spezialwissen in Bereichen wie Bioinformatik verschafft Absolvent:innen Zugang zu Nischen, in denen fachübergreifendes Denken gefragt ist.
Hochschule & Format
Als traditionsreiche Forschungsuniversität bietet die Georg-August-Universität Göttingen ein Umfeld mit enger Anbindung an aktuelle Forschung und Zugang zu spezialisierten Laboren und Rechenressourcen.
Das Vollzeitformat in Präsenz ermöglicht direkten Austausch mit Lehrenden und Mitstudierenden sowie die Teilnahme an Forschungsseminaren und Projektarbeiten vor Ort.
Zulassung & Zugangswege
Zulassungsbeschränkt (NC)Die Zulassung erfolgt nach Kapazität; die aktuelle NC-Grenze bitte aktuell bei der Uni Göttingen 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 Weg vom Berufseinstieg bis zur Fachverantwortung folgt in der Data-Science-Praxis typischen Stufen.
- Junior Data Analyst / Data ScientistEinstieg mit Fokus auf Datenaufbereitung, explorative Analyse und Umsetzung vorgegebener Modelle · 0 bis 2 Jahre
- Data ScientistEigenständige Entwicklung von Modellen und Pipelines, Zusammenarbeit mit Fachabteilungen · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / ML EngineerVerantwortung für komplexe Projekte, Architekturentscheidungen und Mentoring von Junior-Kolleg:innen · 5 bis 8 Jahre
- Lead Data Scientist / Head of Data ScienceStrategische Steuerung von Data-Science-Teams und Ausrichtung datengetriebener Unternehmensentscheidungen · 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 in der Data Science durch KI-Tools verändert, lässt sich grob in automatisierbare und weiterhin menschliche Aufgaben unterteilen.
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 Routineaufgaben, verändern aber auch die Anforderungen an menschliche Kompetenzen.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und Feature-Engineering durch spezialisierte Tools
- Generierung von Standardmodellen und Baseline-Auswertungen
- Erstellung erster Analyseberichte und Visualisierungen
- Automatisiertes Hyperparameter-Tuning und Modellvergleich
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung relevanter Fragestellungen und Auswahl geeigneter Methodik
- Fachliche Einordnung von Ergebnissen im jeweiligen Anwendungskontext (z. B. Bioinformatik)
- Kommunikation von Analyseergebnissen an nicht-technische Stakeholder
- Verantwortung für ethische und methodische Qualität von Modellen
Kompetenzen in Datenverarbeitung und Modellbildung werden gezielt in Modulen wie Applied Bioinformatics und Infrastructures of Data Science aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Göttingen, 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 GöttingenLive Praktikain GöttingenLive 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 Georg-August-Universität Göttingen – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
UG
Georg-August-Universität Göttingen
Staatliche HochschulePräsenzstudiumGöttingen
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Data Science mit konkreten Fachdomänen wie Bioinformatik
- Forschungsnahe Ausbildung an einer etablierten Universität
- Zukunftsorientierte Themen wie Quantum Computing im Curriculum
Worauf du achten solltest
Da der Studiengang zulassungsbeschränkt ist und ein quantitativ anspruchsvolles Profil voraussetzt, solltest du vorab prüfen, ob dein bisheriger Studienhintergrund die notwendigen mathematischen und informatischen Grundlagen mitbringt.
Passt Angewandte Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast bereits einen ersten Abschluss in einem quantitativen Fach und willst dich auf angewandte Datenanalyse spezialisieren.
- Interdisziplinäres Arbeiten zwischen Informatik, Statistik und Fachdomänen wie Biologie oder Physik reizt dich.
- Du interessierst dich für zukunftsweisende Themen wie Quantum Computing neben klassischer Data-Science-Praxis.
- Ein forschungsnahes Umfeld an einer Universität ist dir wichtiger als ein stark anwendungsorientiertes Fachhochschul-Setting.
Weitere & ähnliche Studiengänge
Ähnliche Studiengänge an der Uni Göttingen
Häufige Fragen
Welche Vorkenntnisse brauche ich für Angewandte Data Science in Göttingen?
Da der Studiengang zulassungsbeschränkt ist, solltest du einen ersten Abschluss mit solider quantitativer Grundlage mitbringen, etwa aus Informatik, Statistik, Mathematik oder Naturwissenschaften.
Was unterscheidet diesen Studiengang von klassischen Data-Science-Masterprogrammen?
Die enge Verbindung zu Modulen wie Applied Bioinformatics und Quantum Computing gibt dem Göttinger Studiengang ein interdisziplinäres Profil, das über reine Methodenausbildung hinausgeht.
Wird der Studiengang in Vollzeit oder Teilzeit angeboten?
Angewandte Data Science an der Uni Göttingen wird in Vollzeit als konsekutiver Masterstudiengang angeboten.
Welche beruflichen Perspektiven ergeben sich nach dem Abschluss?
Absolvent:innen finden Anschluss an Tätigkeitsfelder im Bereich Berufe in der Informatik, etwa als Data Scientist oder Machine-Learning-Engineer, häufig mit Bezug zu naturwissenschaftlichen oder technischen Fachdomänen.
Kostenlos & unverbindlich
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