Weitere Module5 ECTS
Computerintensive Methoden (Computational Statistics)
Vermittlung statistischer Methoden wie Simulationsmethoden, Resampling-Verfahren, nichtparametrische Dichteschätzung und Dimensionsreduktion für hochdimensionale Daten.
Hochschule Darmstadt · Master
Data Science Master of Science an der Hochschule Darmstadt
Der duale Master Data Science an der Hochschule Darmstadt verbindet fortgeschrittene Methoden der Datenanalyse mit praktischer Anwendung im Unternehmen – berufsbegleitend und zulassungsfrei.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Darmstadt
Studienort
Über den Studiengang
Der Masterstudiengang Data Science an der Hochschule Darmstadt richtet sich an Studierende, die vertiefte analytische und methodische Kompetenzen mit kontinuierlicher Praxiserfahrung verbinden möchten. Als duales Programm ist es besonders für Berufstätige oder Absolvent:innen mit Kooperationspartner in der Wirtschaft konzipiert, die parallel zum Studium in einem Unternehmen tätig sind.
Im Zentrum stehen fortgeschrittene Verfahren der Statistik, des maschinellen Lernens und der Optimierung, die auf reale, oft unternehmenseigene Datensätze angewendet werden. Die Nähe zur Praxis unterscheidet dieses Format deutlich von klassischen Vollzeit-Masterstudiengängen im gleichen Fachgebiet.
Der Abschluss M.Sc. qualifiziert für anspruchsvolle Tätigkeiten an der Schnittstelle von Informatik, Statistik und Fachdomäne – angesiedelt im Berufsfeld der Informatik nach Klassifikation der Bundesagentur für Arbeit.
Curriculum & Module
29 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module
Gemischt-ganzzahlige Optimierung
Weitere Module
Machine Learning 2
Weitere Module
Nichtlineare und nichtparametrische Modelle
Weitere Module
Zeitreihenanalyse
Weitere Module
Aktuelle Datenbanktechnologien
Weitere Module
Algorithmik
Weitere Module
Approximationsalgorithmen
Weitere Module
Architektur von Datenbanksystemen
Weitere Module
Big Data Analytics
Weitere Module
Big Data Technologien
Weitere Module
Biometric Systems
Weitere Module
Business Intelligence
Weitere Module
Computer Vision
Weitere Module
Datenvorverarbeitung und Feature Engineering
Weitere Module
High Performance Computing
Weitere Module
IoT Technologien
Weitere Module
Natural Language Processing
Weitere Module
Text- und Web-Mining
1. Semester12 ECTS
Mathematik-Synchronisationsmodul
Synchronisationsmodul für Studierende ohne mathematischen Abschluss, das grundlegende Kenntnisse in deskriptiver Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließender Statistik vermittelt.
1. Semester12 ECTS
Informatik-Synchronisationsmodul
Synchronisationsmodul für Studierende ohne Informatik-Abschluss, das Grundlagen in objektorientierter Programmierung, Datenbanken, Betriebssystemen, Computernetzwerken und IT-Security vermittelt.
1. Semester5 ECTS
Explorative Datenanalyse und Visualisierung
Vermittlung wesentlicher Begriffe und Verfahren der explorativen Datenanalyse sowie Methoden zur Datenerfassung, -aufbereitung und Visualisierung verschiedener Datentypen.
1. Semester5 ECTS
Datenschutz und ethische Aspekte von Big Data
Einführung in Datenschutz und Ethik mit Fokus auf Grundrechte, rechtliche Grundlagen der Datenverarbeitung nach deutschem und europäischem Recht sowie ethische Implikationen der Datenverwendung.
2. Semester5 ECTS
Multivariate Statistik
Vermittlung klassischer Verfahren der multivariaten Statistik wie multiple lineare Regression, ANOVA, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Diskriminanzanalyse und Clusteranalyse.
2. Semester5 ECTS
Machine Learning 1
Einführung in Machine Learning und Data Mining mit Fokus auf Klassifikationsmethoden wie Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Ensemble-Methoden und Support Vector Machines.
3. Semester14 ECTS
Praxisprojekt
Praxisprojekt zur Bearbeitung aktueller praxis- und forschungsrelevanter Fragestellungen aus dem Gebiet Data Science mit Begleitseminar und abschließender Präsentation.
3. Semester5 ECTS
Projektmanagement und Kommunikation
Vermittlung von Modellen und Fallstudien zu Projektorganisation, agilem Projektmanagement, Projekt-Controlling sowie Kommunikation in Data Science-Teams.
3. Semester5 ECTS
Hauptseminar
Seminar zur Erarbeitung eines Themenkomplexes des Data Science mit wissenschaftlicher Ausarbeitung, Präsentation und aktiver Partizipation an Fachdiskussionen.
4. Semester30 ECTS
Mastermodul
Abschließendes Modul mit Masterarbeit zu einer wissenschaftlich fundierten Fragestellung aus dem Data Science sowie Abschlusskolloquium.
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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 an der Hochschule Darmstadt ist als duales Masterprogramm konzipiert, das theoretische Vertiefung mit fortlaufender Anwendung im Betrieb verzahnt. Die Zulassung erfolgt zulassungsfrei, was den Einstieg erleichtert, ersetzt aber nicht die eigenständige Organisation der dualen Kooperation mit einem Unternehmen.
Die Struktur des Studiengangs ist auf Studierende ausgelegt, die bereits berufliche Anknüpfungspunkte haben und ihr methodisches Rüstzeug systematisch erweitern wollen, statt klassisch in Vollzeit zu studieren.
Studieninhalte
Fachlich stehen fortgeschrittene quantitative Methoden im Vordergrund: Computerintensive Methoden (Computational Statistics) vermitteln simulationsbasierte und rechenintensive statistische Verfahren, während Gemischt-ganzzahlige Optimierung mathematische Entscheidungsmodelle für komplexe, diskrete Problemstellungen liefert.
Machine Learning 2 baut auf grundlegenden ML-Kenntnissen auf und vertieft moderne Lernverfahren, die in der Praxisphase direkt auf unternehmensrelevante Fragestellungen angewendet werden können.
Für wen passt das?
Geeignet ist der Studiengang für Personen, die bereits in einem passenden Unternehmensumfeld arbeiten oder eine duale Kooperation anstreben und ihre analytischen Fähigkeiten auf Master-Niveau ausbauen wollen, ohne den Bezug zur Berufspraxis zu verlieren.
Wer lieber in Vollzeit und ohne parallele Berufstätigkeit studieren möchte, ist mit einem klassischen Vollzeit-Masterprogramm möglicherweise besser bedient.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen bewegen sich im Berufsfeld der Informatik und finden Einsatzmöglichkeiten überall dort, wo Datenanalyse, statistische Modellierung und Optimierung wirtschaftliche Entscheidungen unterstützen.
Durch die duale Struktur bringen Absolvent:innen bereits praktische Erfahrung und ein berufliches Netzwerk mit, was den Übergang in eine Fach- oder Führungsposition erleichtern kann.
Hochschule & Format
Die Hochschule Darmstadt ist eine Fachhochschule mit ausgeprägtem Praxisbezug, was sich im dualen Format dieses Masterstudiengangs widerspiegelt. Der Studienort Darmstadt bietet durch seine Nähe zu zahlreichen Technologieunternehmen ein günstiges Umfeld für die Suche nach passenden Kooperationspartnern.
Das zulassungsfreie Verfahren senkt die formale Eintrittshürde, macht die eigenständige Organisation von Praxisplatz und Studienalltag aber umso wichtiger.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiData Science 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
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Ohne Zusatzkosten
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Infomaterial anfordern
Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der duale Aufbau des Studiengangs ebnet einen fließenden Übergang von der Praxisphase in eine eigenständige Fachlaufbahn.
- Junior Data Analyst / Data ScientistEinstieg über die Praxisphase des dualen Studiums, Fokus auf Datenaufbereitung und einfache Modelle · 0 bis 2 Jahre
- Data ScientistEigenständige Umsetzung von ML- und Optimierungsprojekten im Unternehmenskontext · 2 bis 4 Jahre
- Senior Data ScientistVerantwortung für komplexe Modellierungsprojekte und methodische Weiterentwicklung im Team · 4 bis 7 Jahre
- Lead Data Scientist / Team- oder FachleitungStrategische Steuerung von Data-Science-Initiativen und Führung von Analystenteams · ab 7 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 Beruf durch KI-Werkzeuge verändert, lässt sich am ehesten an den täglichen Aufgaben von Data Scientists ablesen.
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
Automatisierte Tools übernehmen zunehmend Routineschritte der Datenanalyse, während konzeptionelle Arbeit beim Menschen bleibt.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und Feature-Engineering-Pipelines
- Vortrainierte Modelle und AutoML für Standardaufgaben des Machine Learning
- Generierung erster Analyseberichte und Visualisierungen
- Routinemäßige Optimierungsläufe mit Standardsolvern
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung der eigentlichen Fragestellung und Auswahl geeigneter Modellansätze
- Bewertung von Modellergebnissen im fachlichen und unternehmerischen Kontext
- Kommunikation komplexer Analyseergebnisse an Entscheidungsträger:innen
- Verantwortung für ethische und rechtliche Aspekte der Datennutzung
Die Fähigkeit, Modelle kritisch einzuordnen statt nur anzuwenden, wird gezielt in Modulen wie Computerintensive Methoden (Computational Statistics) und Machine Learning 2 aufgebaut.
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
- Enge Verzahnung von Studium und Berufspraxis durch das duale Format
- Fortgeschrittene Methodenausbildung in Statistik, Optimierung und maschinellem Lernen
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Studieneinstieg
Worauf du achten solltest
Wer sich für dieses duale Programm interessiert, sollte frühzeitig einen passenden Unternehmenspartner in der Region Darmstadt organisieren, da der Studienerfolg maßgeblich von einer gut abgestimmten Praxisphase abhängt.
Passt Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast bereits berufliche Anknüpfungspunkte oder eine Kooperationsmöglichkeit mit einem Unternehmen in der Region Darmstadt.
- Du willst fortgeschrittene Methoden der Statistik, Optimierung und des maschinellen Lernens direkt in der Praxis anwenden.
- Du bringst die Selbstorganisation mit, Studium und Berufstätigkeit parallel zu koordinieren.
- Du bevorzugst einen zulassungsfreien Einstieg gegenüber einem klassischen Auswahlverfahren.
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Häufige Fragen
Ist der Master Data Science an der Hochschule Darmstadt zulassungsbeschränkt?
Nein, der Zugang ist laut Angaben zulassungsfrei, was jedoch die Notwendigkeit eines geeigneten dualen Kooperationspartners nicht ersetzt.
Muss ich für das duale Studium bereits einen Arbeitgeber haben?
Da es sich um ein duales Format handelt, ist eine Anbindung an ein Unternehmen zentraler Bestandteil des Studienmodells und sollte frühzeitig geklärt werden.
Welche Vorkenntnisse sind für Module wie Machine Learning 2 sinnvoll?
Grundlegende Kenntnisse aus einem ersten Machine-Learning-Modul sowie solide Statistik- und Programmierkenntnisse erleichtern den Einstieg in die vertiefenden Inhalte.
Welche beruflichen Perspektiven ergeben sich nach dem Abschluss?
Absolvent:innen sind im Berufsfeld der Informatik tätig, etwa als Data Scientist, mit Aufstiegsmöglichkeiten bis zu leitenden Fachpositionen, gestützt durch die während des dualen Studiums gesammelte Praxiserfahrung.
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