Der Bachelorstudiengang Artificial Intelligence and Data Science an der Hochschule Aalen richtet sich an alle, die verstehen wollen, wie aus Daten Entscheidungen und intelligente Systeme werden. Als anwendungsorientierte Hochschule setzt Aalen dabei auf einen engen Praxisbezug, der die klassischen Grundlagen der Informatik mit den aktuellen Methoden der künstlichen Intelligenz verzahnt.
Im Zentrum stehen Programmierkenntnisse, statistisches Denken und der Umgang mit großen, oft unstrukturierten Datenmengen. Wer sich für Text Mining, Web Analytics oder Deep Learning interessiert, findet hier ein Studienumfeld, das technische Tiefe mit konkreten Anwendungsfällen aus Wirtschaft und Forschung verbindet.
Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die Einstiegshürde, verlangt aber im Gegenzug ein hohes Maß an Eigenmotivation, da die Inhalte mathematisch und programmiertechnisch anspruchsvoll sind und kontinuierliches Lernen erfordern.
37 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Studierende lernen Programmiersprachen R und Python anwendungsorientiert zu beurteilen und entwickeln eigenständig Programme in diesen für Data Science bedeutsamen Sprachen. Fokus liegt auf Funktionalitäten und Performanceoptimierung ohne umfangreiche Methodenbibliotheken.
Studierende analysieren internet-basierte Daten wie Textdaten hinsichtlich enthaltener Informationen und entwickeln auf dieser Basis Prognosemodelle. Grundlegende und erweiterte Verfahren des Text Mining werden in betriebswirtschaftlichen Kontexten angewendet.
Studierende erlernen eigenständig Datenanalysen mit Machine Learning-Verfahren durchzuführen, passende Algorithmen auszuwählen und anzupassen. Behandelt werden Themen wie Datenvorverarbeitung, Dimensionsreduktion, Clustering, Klassifikation und Deep Learning.
Studierende beurteilen und bewerten Ansätze aus Data Mining und Visual Analytics zur Analyse und Entdeckung neuer Erkenntnisse. Sie wählen Methoden anhand des Datenmaterials kompetent aus und interpretieren diese im Kontext von CRISP-DM und interaktiver Datenanalyse.
Studierende lernen die Umsetzung von Business Analytics Fragestellungen mittels statistischer Software R, einschließlich Datenbeschaffung und Datenqualität. Die Verbindung von statistischer Theorie und praktischer Programmierung wird vermittelt.
Studierende beurteilen Problematik und Spezifika der verteilten Datenverarbeitung und können moderne Datenbankparadigmen einordnen. Sie gewinnen erste Erfahrungen im praktischen Umgang mit Big-Data-Technologien wie Key-Value Stores, NoSQL-Datenbanken und Stream Processing.
Studierende erlernen grundlegende technische Konzepte von In-Memory Datenbanken und können abschätzen, in welchen Fällen deren Einsatz sinnvoll ist. Vermittelt werden Konzepte wie Datenlayout, Compression, Partitionierung und praktische Anwendungsbeispiele.
Studierende ordnen das Internet der Dinge in Digitalisierungskontexte ein und können Auswirkungen auf verschiedene Branchen bewerten. Sie lernen IoT-Technologien im Sinne von Architekturentwürfen anzuwenden und IoT-Geschäftsmodelle zu analysieren.
Studierende erlernen wesentliche Aspekte und Teilbereiche der Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre und können verschiedene Kennzeichen, Gliederungsformen und Unternehmensbereiche abgrenzen. Sie entwickeln Verständnis für aktuelle Herausforderungen der ABWL.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Artificial Intelligence and Data Science an der Hochschule Aalen wurde konzipiert, um dem wachsenden Bedarf an Fachkräften zu begegnen, die Daten nicht nur analysieren, sondern auch in lernfähige Systeme übersetzen können. Der Studiengang verbindet klassische Informatikausbildung mit spezialisierten KI-Inhalten.
Die praxisorientierte Ausrichtung der Hochschule zeigt sich in der engen Verzahnung von Theorie und Anwendung, etwa durch Projektarbeiten, die reale Datensätze und Problemstellungen aufgreifen.
Zu den zentralen Modulen zählen Programmieren für Data Science, das die Grundlage für den gesamten weiteren Studienverlauf legt, sowie Text Mining und Web Analytics, die den Umgang mit unstrukturierten Textdaten und Nutzerverhalten im Web vermitteln.
Im Modul Machine Learning und Deep Learning werden die methodischen Kernkompetenzen der künstlichen Intelligenz vertieft, von klassischen Lernverfahren bis hin zu neuronalen Netzen, die in modernen KI-Anwendungen zum Einsatz kommen.
Der Studiengang eignet sich für Menschen mit analytischem Denken, Freude an Mathematik und Programmierung sowie Neugier auf die Frage, wie Maschinen aus Daten lernen. Wer gerne strukturiert Probleme löst und sich in komplexe technische Zusammenhänge einarbeitet, findet hier ein passendes Umfeld.
Auch Interesse an gesellschaftlichen Fragen rund um Datenethik und algorithmische Entscheidungen ist hilfreich, da diese Themen im KI-Kontext zunehmend an Bedeutung gewinnen.
Absolventinnen und Absolventen finden Anschluss an Tätigkeiten im Bereich der Informatik, insbesondere in Data-Science- und KI-nahen Rollen, die in nahezu allen Branchen zunehmend nachgefragt werden.
Die Kombination aus Programmierkompetenz und KI-Methodenwissen eröffnet Wege in Unternehmen, die datengetriebene Produkte entwickeln, ebenso wie in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen etablierter Industriezweige.
Die Hochschule Aalen ist bekannt für ihre technische und anwendungsorientierte Ausrichtung, die sich auch im Vollzeitformat dieses Studiengangs widerspiegelt. Die zulassungsfreie Aufnahme in Aalen erleichtert den Einstieg, ersetzt aber nicht die Notwendigkeit solider mathematischer Vorkenntnisse.
Der Standort Aalen bietet zudem Nähe zu regionalen Technologie- und Industrieunternehmen, was praxisnahe Kooperationen und Projekte begünstigt.
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.
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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 Studiengang öffnet Türen zu einem der dynamischsten Berufsfelder der Gegenwart, in dem sich Karrierewege oft schnell und vielseitig entwickeln.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Die Rolle von Fachkräften im Bereich KI und Data Science verändert sich stetig, da Automatisierung viele Routineaufgaben übernimmt, während strategisches und kreatives Denken wichtiger wird.
Ein Blick darauf, welche Aufgaben zunehmend von KI-Systemen übernommen werden und welche menschliche Kompetenzen weiterhin unverzichtbar bleiben.
Die im Studium vermittelten Fähigkeiten lassen sich direkt auf Module wie Machine Learning und Deep Learning sowie Text Mining und Web Analytics zurückführen, die zentrale Kompetenzen für den späteren Berufsalltag legen.
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Kurzprofil der Hochschule Aalen – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte sich bewusst sein, dass die Inhalte mathematisch und programmiertechnisch anspruchsvoll sind; ohne kontinuierliches eigenständiges Üben und Interesse an technischen Details kann der Einstieg schwerfallen.
Ja, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass keine Aufnahmebeschränkung wie ein Numerus Clausus den Zugang regelt. Solide mathematische und programmiertechnische Vorkenntnisse erleichtern den Einstieg dennoch erheblich.
Grundlegendes Interesse an Mathematik, Logik und Programmierung ist hilfreich, auch wenn keine spezifischen Vorkenntnisse zwingend vorausgesetzt werden. Module wie Programmieren für Data Science bauen die notwendigen Grundlagen systematisch auf.
Der Bachelorabschluss eröffnet Zugänge zu Berufen in der Informatik mit Schwerpunkt auf Data Science und künstlicher Intelligenz, etwa in Unternehmen, die datengetriebene Produkte oder KI-Anwendungen entwickeln.
Im Gegensatz zu breit angelegten Informatikstudiengängen fokussiert sich Artificial Intelligence and Data Science an der Hochschule Aalen gezielt auf Methoden wie Machine Learning, Deep Learning und Textanalyse und verbindet diese eng mit praxisnahen Anwendungsfällen.
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