Weitere Module5 ECTS
Data Mining 2
Fortgeschrittene Methoden des Data Mining einschließlich Bagging, Boosting, Random Forests, Kernel Methoden, Support Vector Machines und Hidden Markov Models.
Hochschule Darmstadt · Bachelor
Data Science und Künstliche Intelligenz Bachelor of Science an der Hochschule Darmstadt
Der Bachelor Data Science und Künstliche Intelligenz an der Hochschule Darmstadt verbindet Statistik, Programmierung und maschinelles Lernen zu einem zulassungsfreien Vollzeitstudium mit klarem Anwendungsbezug.B.Sc.
Bachelor of Science
180
ECTS-Punkte
6 Sem.
Regelstudienzeit
Darmstadt
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Data Science und Künstliche Intelligenz an der Hochschule Darmstadt (HSA) richtet sich an alle, die verstehen wollen, wie aus Daten Entscheidungen und intelligente Systeme entstehen. Statt reiner Theorie steht die praktische Anwendung im Mittelpunkt: Programmieren, Modellieren und das Interpretieren komplexer Datensätze gehören von Anfang an zum Alltag.
Die HSA als Hochschule für angewandte Wissenschaften legt Wert auf projektnahes Arbeiten und einen engen Bezug zur Berufspraxis. Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, bewegt sich an der Schnittstelle von Informatik, Mathematik und Statistik – mit dem Ziel, Methoden der künstlichen Intelligenz nicht nur zu verstehen, sondern auch verantwortungsvoll einzusetzen.
Der zulassungsfreie Zugang macht den Einstieg unkompliziert, ersetzt aber nicht die inhaltliche Vorbereitung: Ein sicherer Umgang mit Mathematik und Logik erleichtert den Start erheblich.
Curriculum & Module
30 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module5 ECTS
Computerintensive Methoden (Computational Statistics)
Statistische Methoden jenseits parametrischer Standardverfahren wie Simulationsmethoden, Resampling-Verfahren, nichtparametrische Dichteschätzung und Komprimierung hochdimensionaler Daten.
Weitere Module5 ECTS
Nichtlineare und nichtparametrische Modelle
Klassische und moderne nichtparametrische Methoden wie nichtlineare Regression, Splines, lokale Regression, GAMs und MARS.
Weitere Module
Explorative Datenanalyse und Visualisierung
Weitere Module
Gemischt-ganzzahlige Optimierung
Weitere Module
Maß- und Integrationstheorie
Weitere Module
OR: Nichtlineare und stochastische Methoden
Weitere Module
Zeitreihenanalyse
Weitere Module
Fortgeschrittene Methoden der Personenversicherung
Weitere Module
Schadenversicherungsmathematik
Weitere Module
Stochastische Prozesse
Weitere Module
Derivate I
Weitere Module
Risk Management
Weitere Module
Spezielle Verfahren und Methoden des Qualitätsmanagements
Weitere Module
Partielle Differentialgleichungen
Weitere Module
Ausgewählte Kapitel der Funktionalanalysis
Weitere Module
Funktionentheorie
Weitere Module
Interne Rechnungslegung und unternehmenseigene Rechnungsgrundlagen in der Lebensversicherung
Weitere Module
Solvabilität und internationale Rechnungslegung für Versicherungsunternehmen
Weitere Module
Stochastische Modelle in der Schadenversicherung
Weitere Module
Advanced Topics in Financial Mathematics
1. Semester12 ECTS
Mathematik-Synchronisationsmodul
Modul für Studierende ohne mathematischen Abschluss mit Grundlagen in Deskriptiver Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, schließender Statistik, Regression und Bayes-Statistik.
1. Semester12 ECTS
Informatik-Synchronisationsmodul
Modul für Studierende ohne Informatik-Studienabschluss mit Grundlagen in objektorientierter Programmierung, Datenbanken, Betriebssystemen, Netzwerken und IT-Security.
1. Semester5 ECTS
Datenschutz und ethische Aspekte von Big Data
Vermittlung von Grundlagen zu Datenschutz und Ethik, Grundrechten auf informationelle Selbstbestimmung, rechtlichen Grundlagen der Datenverarbeitung und ethischen Implikationen von Datenverwendung.
2. Semester5 ECTS
Multivariate Statistik
Vermittlung klassischer Methoden der multivariaten Statistik wie multiple lineare Regression, ANOVA, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Diskriminanzanalyse und Clusteranalyse.
2. Semester5 ECTS
Data Mining 1
Grundlagen und praktische Umsetzung von Data Mining Methoden einschließlich Modellbildung, professioneller DM-Tools und statistischer Verfahren wie Regression, Entscheidungsbäume und Neuronale Netze.
3. Semester15 ECTS
Projekt
Bearbeitung praxis- und forschungsrelevanter Fragestellungen aus dem Gebiet Data Science in Projektteams mit praktischer Umsetzung und Qualitätskontrolle.
3. Semester5 ECTS
Projektmanagement und Kommunikation
Vermittlung von Projektmanagement-Modellen, Kostenmanagement, Multiprojektmanagement sowie Kommunikation in heterogenen Data Science Teams.
3. Semester5 ECTS
Hauptseminar
Erwerb vertiefter fachlicher Kompetenzen durch eigenständige Literaturrecherche, wissenschaftliche Ausarbeitung und Präsentation zu Themenkomplexen des Data Science.
4. Semester30 ECTS
Mastermodul
Eigenständige Bearbeitung einer wissenschaftlichen Masterarbeit zu einem Thema aus dem Bereich Data Science mit Kolloquium.
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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
Data Science und Künstliche Intelligenz an der Hochschule Darmstadt bringt Studierende dazu, große und unübersichtliche Datenmengen systematisch zu erschließen. Im Zentrum steht die Frage, wie aus Rohdaten belastbare Erkenntnisse und funktionierende KI-Modelle werden.
Die anwendungsorientierte Ausrichtung der HSA zeigt sich in Projektarbeiten, die reale Datensätze und Problemstellungen aufgreifen, statt sich auf rein akademische Übungsfälle zu beschränken.
Studieninhalte
Module wie Data Mining 2 vertiefen Techniken zur Mustererkennung in großen Datenbeständen, während Computerintensive Methoden (Computational Statistics) den Umgang mit rechenintensiven statistischen Verfahren schult. Ergänzend behandeln Nichtlineare und nichtparametrische Modelle fortgeschrittene Modellierungsansätze jenseits einfacher linearer Zusammenhänge.
Diese Kombination sorgt dafür, dass Studierende nicht nur Standardalgorithmen anwenden, sondern auch verstehen, wann und warum bestimmte Modelle an ihre Grenzen stoßen.
Für wen passt das?
Geeignet ist der Studiengang für Menschen mit Freude an Zahlen, Logik und Programmierung, die zugleich neugierig auf die gesellschaftliche und wirtschaftliche Bedeutung von KI sind. Wer gerne tüftelt, Muster erkennt und auch bei komplexen mathematischen Zusammenhängen nicht sofort aufgibt, findet hier ein passendes Umfeld.
Weniger geeignet ist das Studium für alle, die reine Anwendungssoftware ohne mathematischen Unterbau erwarten – Statistik und Modellierung sind durchgehend präsent.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen richten sich beruflich häufig an Berufen in der Informatik aus, mit Schwerpunkt auf datengetriebenen Rollen wie Data Analyst, Data Scientist oder KI-Entwickler:in. Der Bedarf an Fachkräften, die Daten in verwertbares Wissen übersetzen können, ist in vielen Branchen spürbar.
Die praxisnahe Ausbildung an der HSA erleichtert den Übergang in Unternehmen, die bereits mit Datenanalyse-Teams oder KI-Projekten arbeiten.
Hochschule & Format
Als Hochschule für angewandte Wissenschaften setzt die HSA auf kompakte Gruppen, anwendungsnahe Lehre und einen Studienort mitten in der Wissenschaftsstadt Darmstadt, die für ihre IT- und Forschungsdichte bekannt ist.
Das Vollzeitformat und die zulassungsfreie Einschreibung sorgen für einen niedrigschwelligen, aber inhaltlich anspruchsvollen Einstieg.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiData Science und Künstliche Intelligenz ist an der HSA in der Regel zulassungsfrei – der Einstieg ist ohne Numerus Clausus möglich.
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.
Gute Nachrichten: zulassungsfrei
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
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
- Bewirb dich über die StudySmarter Jobbörse und CareerKit für deinen ersten Job nach dem Studium
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 Studienabschluss in die Berufspraxis führt bei diesem Studiengang meist über datenanalytische Einstiegspositionen mit wachsender Verantwortung.
- Junior Data Analyst / Data ScientistEinstieg in Auswertung, Aufbereitung und erste Modellierung von Daten unter Anleitung · 0 bis 2 Jahre
- Data Scientist / KI-Entwickler:inEigenständige Entwicklung und Optimierung von Modellen sowie Zusammenarbeit mit Fachabteilungen · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / ML EngineerVerantwortung für komplexe Projekte, Architekturentscheidungen und fachliche Anleitung jüngerer Kolleg:innen · 5 bis 8 Jahre
- Lead Data Scientist / Head of Data & AIStrategische Steuerung von Daten- und KI-Initiativen sowie Führung interdisziplinärer Teams · ab 8 Jahren
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 Data Science und KI entwickelt, hängt stark davon ab, welche Aufgaben Maschinen übernehmen und welche menschliches Urteilsvermögen erfordern.
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
Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit von Data Scientists selbst, ohne die Rolle vollständig zu ersetzen.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und -aufbereitung großer Datensätze
- Standardisiertes Modelltraining mit vortrainierten Modellen und AutoML-Werkzeugen
- Routinemäßige Erstellung von Reports und Dashboards
- Erkennung einfacher Muster und Anomalien in strukturierten Daten
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung relevanter Fragestellungen und Auswahl geeigneter Methoden
- Kritische Bewertung von Modellergebnissen und deren Grenzen
- Ethische Einordnung von KI-Anwendungen und Umgang mit Verzerrungen in Daten
- Kommunikation komplexer Analyseergebnisse an nicht-technische Zielgruppen
Fähigkeiten aus Modulen wie Data Mining 2 und Computerintensive Methoden (Computational Statistics) bilden die methodische Basis, um auch in einem von Automatisierung geprägten Arbeitsumfeld fundierte Entscheidungen zu treffen.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Darmstadt, 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 DarmstadtLive Praktikain DarmstadtLive 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 Hochschule Darmstadt – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
HS
Hochschule Darmstadt
Staatliche HochschulePräsenzstudiumDarmstadt
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enger Praxisbezug durch anwendungsorientierte Projektarbeit
- Breite methodische Grundlage zwischen Statistik, Programmierung und KI
- Guter Übergang in gefragte Berufsfelder der Informatik und Datenanalyse
Worauf du achten solltest
Wer mathematische und statistische Inhalte scheut, sollte bedenken, dass Module wie Computational Statistics oder nichtlineare Modelle durchgehend analytisches Denken und Ausdauer verlangen – ein solides Grundinteresse an Zahlen und Logik ist Voraussetzung für einen erfolgreichen Studienverlauf.
Passt Data Science und Künstliche Intelligenz zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du denkst gerne in Zahlen, Mustern und logischen Zusammenhängen.
- Du willst nicht nur Software anwenden, sondern verstehen, wie KI-Modelle intern funktionieren.
- Du bringst Ausdauer für mathematisch anspruchsvolle Module wie Computational Statistics mit.
- Du interessierst dich für praxisnahe Projekte statt rein theoretischer Übungen.
- Du möchtest später in datengetriebenen Berufen der Informatik arbeiten.
Weitere & ähnliche Studiengänge
Ähnliche Studiengänge an der HSA
Häufige Fragen
Ist der Studiengang Data Science und Künstliche Intelligenz an der Hochschule Darmstadt zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass eine Einschreibung ohne Auswahlverfahren möglich ist. Vorkenntnisse in Mathematik und Logik erleichtern jedoch den Einstieg erheblich.
Welche Rolle spielt Programmieren im Studium?
Programmierkenntnisse werden systematisch aufgebaut und in Modulen wie Data Mining 2 direkt auf reale Datenanalysen angewendet, sodass Theorie und Praxis eng verzahnt sind.
Welche Berufe kann ich nach dem Abschluss ergreifen?
Typische Einstiegsrollen liegen im Bereich der Berufe in der Informatik, etwa als Data Analyst, Data Scientist oder KI-Entwickler:in, mit Entwicklungsmöglichkeiten bis in leitende Positionen im Daten- und KI-Management.
Wie anwendungsorientiert ist das Studium an der HSA?
Als Hochschule für angewandte Wissenschaften legt die HSA großen Wert auf Projektarbeit mit realen Datensätzen, wodurch Studieninhalte wie nichtlineare Modelle oder Computational Statistics direkt praxisnah vermittelt werden.
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