Wer nach einem ersten Studienabschluss tiefer in die Welt der Daten einsteigen will, findet an der Hochschule Aalen mit Machine Learning and Data Analytics ein konsekutives Masterprogramm, das technisches Handwerkszeug und analytisches Denken verbindet. Im Zentrum stehen Verfahren, mit denen sich große und unstrukturierte Datenmengen erschließen, modellieren und interpretieren lassen.
Der Studiengang ist als Vollzeitprogramm mit Abschluss M.Sc. angelegt und richtet sich an Studierende, die bereits über ein grundständiges Studium mit Informatik- oder Data-Science-Bezug verfügen. Die Zulassung ist zulassungsfrei, was den direkten Übergang aus einem passenden Bachelorstudium erleichtert.
Charakteristisch für den Standort Aalen ist die enge Verzahnung von Theorie und Anwendung: Programmieren für Data Science, Text Mining und Web Analytics sowie Machine Learning und Deep Learning bilden das inhaltliche Rückgrat und bereiten gezielt auf Tätigkeiten in der Informatik und angrenzenden Datenberufen vor.
37 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Die Studierenden lernen Elemente und Funktionalitäten der Sprachen R und Python an praktischen Programmierbeispielen und entwickeln eigene Programme in diesen für Data Science bedeutenden Programmiersprachen.
Die Studierenden lernen, internet-basierte Daten wie Textdaten zu analysieren, Prognosemodelle zu entwerfen und Analyse- sowie Prognosemodelle in betriebswirtschaftlichen Kontexten anzuwenden.
Die Studierenden lernen, eigenständig Datenanalysen mit Machine-Learning-Verfahren durchzuführen, passende Algorithmen auszuwählen und anzuwenden.
Die Studierenden lernen Ansätze aus Data Mining und Visual Analytics zur Analyse, Exploration und Entdeckung neuer Erkenntnisse zu beurteilen und kompetent anzuwenden.
Die Studierenden lernen die Umsetzung von Business-Analytics-Fragestellungen mittels statistischer Software R einschließlich Datenbeschaffung und Datenaufarbeitung.
Die Teilnehmenden lernen, Problematik und Spezifika der verteilten Datenverarbeitung zu beurteilen sowie verschiedene moderne Datenbankparadigmen einzuordnen und praktisch anzuwenden.
Die Studierenden erlernen grundlegende technische Konzepte von In-Memory-Datenbanken und können abschätzen, in welchen Fällen deren Einsatz sinnvoll ist und entsprechende Lösungen entwerfen.
Die Studierenden können das Konzept des Internets der Dinge in den Digitalisierungskontext einordnen und Auswirkungen auf Geschäftsmodelle sowie Branchen bewerten.
Die Studierenden erarbeiten sich wesentliche Aspekte der Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre und können verschiedene Kennzeichen, Gliederungsformen und Unternehmensbereiche unterscheiden.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Machine Learning and Data Analytics an der Hochschule Aalen ist als forschungsnaher, anwendungsorientierter Masterstudiengang konzipiert, der Studierende befähigt, komplexe Datenanalyseprojekte eigenständig zu konzipieren und umzusetzen.
Der Fokus liegt auf der Verbindung von statistischem Denken, Softwareentwicklung und maschinellem Lernen, sodass Absolvent:innen sowohl Modelle entwickeln als auch deren Ergebnisse fachlich einordnen können.
Zu den zentralen Modulen zählen Programmieren für Data Science, das die technische Basis für datengetriebenes Arbeiten legt, sowie Text Mining und Web Analytics, das den Umgang mit unstrukturierten Text- und Nutzungsdaten vermittelt.
Im Modul Machine Learning und Deep Learning vertiefen Studierende neuronale Netze und moderne Lernverfahren und wenden diese auf praxisnahe Fragestellungen an, häufig im Rahmen von Projektarbeiten mit realen Datensätzen.
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem ersten Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder verwandten Fächern, die ihre Kenntnisse in Statistik und Programmierung gezielt in Richtung Machine Learning ausbauen möchten.
Wichtig sind Neugier auf Zahlen und Muster sowie die Bereitschaft, sich in mathematische und algorithmische Zusammenhänge einzuarbeiten – reine Anwenderkenntnisse reichen für die Tiefe des Programms nicht aus.
Der Studiengang ordnet sich dem Berufsfeld der Informatik zu und öffnet Türen zu Positionen, in denen Datenanalyse, Modellentwicklung und die Ableitung von Handlungsempfehlungen im Mittelpunkt stehen.
Da datenintensive Verfahren in nahezu allen Branchen an Bedeutung gewinnen, ergeben sich Einsatzmöglichkeiten von klassischen IT-Unternehmen bis zu Industrie- und Dienstleistungsbetrieben mit eigener Datenabteilung.
Die Hochschule Aalen bietet den Studiengang in Vollzeit an und setzt dabei auf einen anwendungsorientierten Lehransatz, der Vorlesungen mit praktischen Projekt- und Laborarbeiten kombiniert.
Die Nähe zu regionalen Technologie- und Industriepartnern prägt das Format und erlaubt es Studierenden, Methoden aus dem Studium frühzeitig an realen Fragestellungen zu erproben.
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 Studiengang öffnet den Weg in datenzentrierte Rollen der Informatik, deren Aufgaben und Verantwortung mit wachsender Erfahrung deutlich zunehmen.
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 Aufgaben in datengetriebenen Berufen künftig zwischen Automatisierung und menschlicher Expertise verteilen, lässt sich bereits heute in Grundzügen abschätzen.
Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit in der Datenanalyse spürbar, ersetzt aber nicht alle Tätigkeiten gleichermaßen.
Die im Studium vermittelten Fähigkeiten lassen sich direkt auf Module wie Programmieren für Data Science und Machine Learning und Deep Learning zurückführen.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Aalen, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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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 bislang wenig Berührung mit Statistik, linearer Algebra oder Programmierung hatte, sollte einplanen, hier gezielt nachzuarbeiten, da die Modulinhalte ein solides methodisches Fundament voraussetzen.
Erwartet wird in der Regel ein erster Hochschulabschluss mit Bezug zu Informatik, Data Science oder einem verwandten Fach sowie Grundkenntnisse in Programmierung und Statistik, da die Module direkt darauf aufbauen.
Der Studiengang ist zulassungsfrei, was bedeutet, dass keine Auswahlgrenze über eine Abschlussnote entscheidet, formale Zugangsvoraussetzungen aber weiterhin erfüllt sein müssen.
Der Abschluss ordnet sich dem Berufsfeld der Informatik zu und eröffnet Positionen rund um Datenanalyse, Machine-Learning-Entwicklung und datengetriebene Entscheidungsunterstützung in unterschiedlichen Branchen.
Module wie Programmieren für Data Science und Machine Learning und Deep Learning sind auf projektbasiertes Arbeiten ausgerichtet, sodass Studierende Methoden früh an realen oder realitätsnahen Datensätzen anwenden.
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