Weitere Module10 ECTS
Wahlpflichtmodule Anwendungen des Maschinellen Lernens
Fächerkatalog zur Vertiefung in Anwendungen von Machine Learning.
Hochschule für angewandte Wissenschaften München · Master
Data Analytics Master Master of Science an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München
Der Data Analytics Master an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München bringt Berufstätige in Teilzeit zum M.Sc. – praxisnah und ohne Zulassungsbeschränkung.M.Sc.
Master of Science
180
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
München
Studienort
Über den Studiengang
Der Data Analytics Master an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München richtet sich an alle, die neben Beruf oder anderen Verpflichtungen ein weiterführendes Studium im Bereich der Datenanalyse absolvieren möchten. Als Teilzeitprogramm ist der Studiengang so konzipiert, dass sich Studieninhalte mit einer parallelen Berufstätigkeit vereinbaren lassen, was ihn besonders für Fachkräfte interessant macht, die bereits erste Erfahrung mit Daten, Statistik oder Informatik gesammelt haben.
Am Studienort München profitieren Studierende von der Nähe zu einem dynamischen Arbeitsmarkt für datengetriebene Berufe, in dem Unternehmen aus Industrie, Technologie und Dienstleistung zunehmend auf fundierte Analysekompetenzen setzen. Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die Einstiegshürde und macht den Studiengang für ein breites Bewerberfeld zugänglich.
Curriculum & Module
38 Module · 210 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module5 ECTS
Wahlpflichtmodule Data Science
Fächerkatalog zu Data Science Themen (nur SPO DC 2020).
Weitere Module10 ECTS
Wahlpflichtmodule Informatik
Fächerkatalog zu Informatik-Themen.
Weitere Module10 ECTS
Wahlpflichtmodule Mathematik
Fächerkatalog zu mathematischen Vertiefungsthemen.
Weitere Module10 ECTS
Beliebiges Wahlpflichtfach
Frei wählbares Wahlpflichtfach aus allen Wahlfachgruppen.
1. Semester5 ECTS
Analysis
Grundmodul der Analysis mit Fokus auf mathematische Grundlagen für Data Science.
1. Semester8 ECTS
Computational Thinking
Einführung in algorithmisches Denken und Problemlösungstechniken mit praktischen Übungen.
1. Semester5 ECTS
Diskrete Mathematik
Grundlagen der diskreten Mathematik für informatische Anwendungen.
1. Semester5 ECTS
Lineare Algebra
Grundlagen der linearen Algebra mit Anwendungen in Data Science.
1. Semester5 ECTS
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Fundamentale Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie für statistische Anwendungen.
1. Semester2 ECTS
Allgemeinwissenschaftliches Wahlfach
Frei wählbares Wahlfach aus dem allgemeinwissenschaftlichen Bereich.
2. Semester5 ECTS
Angewandte Mathematik
Praktische Anwendung mathematischer Konzepte mit Modularbeit und Präsentation.
2. Semester5 ECTS
Datenaufbereitung und Visualisierung
Techniken zur Aufbereitung und visuellen Darstellung von Daten mit praktischen Übungen.
2. Semester8 ECTS
Funktionale Programmierung
Grundlagen und Konzepte der funktionalen Programmierung mit praktischen Implementierungen.
2. Semester5 ECTS
IT-Sicherheit und technischer Datenschutz
Sicherheitsaspekte und Datenschutzmaßnahmen in IT-Systemen.
2. Semester5 ECTS
Maschinelles Lernen
Grundlagen und Anwendungen von Machine Learning Algorithmen.
2. Semester2 ECTS
Allgemeinwissenschaftliches Wahlfach
Frei wählbares Wahlfach aus dem allgemeinwissenschaftlichen Bereich.
2. Semester5 ECTS
Moderne Programmierkonzepte und Datenstrukturen
Moderne Programmierparadigmen und effiziente Datenstrukturen (SPO DC 2025).
2. Semester5 ECTS
Hands-On Machine Learning
Praktische Vertiefung in Machine Learning mit realen Projekten (SPO DC 2025).
2. Semester3 ECTS
Digitale Ethik
Ethische Aspekte der digitalen Technologie und Datenverarbeitung (SPO DC 2025).
3. Semester5 ECTS
Datenhaltung
Konzepte und Techniken zur Datenverwaltung und -speicherung.
3. Semester5 ECTS
Mehrdimensionale Differentialrechnung und Differentialgleichungen
Erweiterung der Analysis auf mehrere Variablen und Lösung von Differentialgleichungen.
3. Semester5 ECTS
Recht und Ethik
Rechtliche und ethische Fragen bei der Verarbeitung und Nutzung von Daten.
3. Semester5 ECTS
Numerische Mathematik 1
Grundlagen numerischer Methoden zur Lösung mathematischer Probleme.
3. Semester5 ECTS
Objektorientierte Programmierung
Konzepte und Praktiken der objektorientierten Programmierung.
3. Semester5 ECTS
Statistik 1
Grundlagen der statistischen Datenanalyse und Inferenzmethoden.
3. Semester5 ECTS
Software Engineering for Data Computing
Software-Engineering-Prinzipien für Data Science Anwendungen (SPO DC 2025).
4. Semester5 ECTS
Praxisbegleitende Lehrveranstaltung
Begleitende Vorlesungen und Seminare während des praktischen Studiensemesters.
4. Semester25 ECTS
Praxissemester
Praktisches Studiensemester mit 22 Wochen Praktikum in einem Unternehmen oder einer Institution.
5. Semester5 ECTS
Data Science Projekt
Größeres Projekt mit Anwendung von Data Science Methoden (SPO DC 2023, DC 2025).
6. Semester5 ECTS
Data Warehousing/Mining
Techniken zum Aufbau von Data Warehouses und Daten-Mining-Methoden.
6. Semester5 ECTS
Deep Learning
Vertiefung in tiefe neuronale Netze und deren Anwendungen.
6. Semester5 ECTS
Modellbildung und Simulation
Methoden zur mathematischen Modellierung und Simulation komplexer Systeme.
6. Semester5 ECTS
Numerische Mathematik 2
Fortgeschrittene Techniken numerischer Mathematik und wissenschaftliches Rechnen.
6. Semester5 ECTS
Numerische Optimierung
Algorithmen und Methoden zur numerischen Lösung von Optimierungsproblemen.
6. Semester5 ECTS
Projektstudium
Praktisches Projektarbeit mit Modularbeit und Präsentation zu aktuellen Themen.
7. Semester15 ECTS
Bachelorarbeit
Abschließende wissenschaftliche Arbeit zu einem Thema der Data Science.
7. Semester6 ECTS
Bachelorkolloquium
Abschließendes Kolloquium zur Präsentation und Diskussion der Bachelorarbeit (SPO DC 2025).
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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
Der Data Analytics Master an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München verbindet wissenschaftliche Methodik mit praxisorientierter Anwendung. Das Teilzeitformat erlaubt es, das Studium über einen längeren Zeitraum zu strecken und somit parallel im Beruf zu bleiben.
Die zulassungsfreie Zulassung bedeutet nicht weniger Anspruch, sondern eine offenere Zugangsschwelle – die inhaltliche Tiefe des Studiengangs richtet sich weiterhin an Personen mit einem grundlegenden quantitativen oder informatischen Vorwissen.
Studieninhalte
Im Zentrum des Curriculums stehen die Module des Data Analytics Master, die Kompetenzen in Datenaufbereitung, statistischer Modellierung und der Interpretation komplexer Datensätze vermitteln. Studierende setzen sich mit Methoden auseinander, mit denen aus großen und heterogenen Datenmengen belastbare Erkenntnisse gewonnen werden können.
Neben methodischem Handwerkszeug wird auch der Transfer in unternehmerische Fragestellungen betont, sodass Absolventinnen und Absolventen Analyseergebnisse verständlich aufbereiten und für Entscheidungsprozesse nutzbar machen können.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich besonders für Berufstätige, die bereits in einem datennahen Umfeld arbeiten und ihre Kompetenzen akademisch vertiefen möchten, ohne den Job aufzugeben. Auch Quereinsteigende mit affinem Erststudium finden hier eine Möglichkeit, sich gezielt in Richtung Data Analytics weiterzuentwickeln.
Wer strukturiertes, selbstständiges Lernen neben dem Beruf mitbringt und Freude an analytischem Denken hat, findet in diesem Format einen passenden Rahmen.
Karriere & Arbeitsmarkt
Der Studiengang orientiert sich fachlich an Berufen in der Informatik und bereitet auf Tätigkeiten vor, in denen Datenanalyse, Modellierung und die Ableitung von Handlungsempfehlungen zentrale Aufgaben sind. Der Standort München bietet dafür ein Umfeld mit zahlreichen Unternehmen aus Technologie, Industrie und Beratung.
Mit einem M.Sc.-Abschluss in Data Analytics erweitern Absolventinnen und Absolventen ihre Perspektiven auf anspruchsvollere und stärker analytisch geprägte Positionen innerhalb ihres bisherigen oder eines neuen Berufsfelds.
Hochschule & Format
Die Hochschule für angewandte Wissenschaften München ist bekannt für ihre anwendungsorientierte Lehre, die sich auch im Data Analytics Master widerspiegelt. Das Teilzeitformat unterstützt einen praxisnahen Theorie-Praxis-Transfer, da Studieninhalte direkt mit beruflichen Erfahrungen verknüpft werden können.
Durch die Lage in München sind zudem Kontakte zu regionalen Unternehmen und ein Netzwerk aus Praxispartnern naheliegend, was Studierenden zusätzliche Berührungspunkte mit der Berufswelt verschafft.
Zulassung & Zugangswege
Zulassung nach KapazitätBitte die aktuellen Zulassungsbedingungen direkt bei der Hochschule für angewandte Wissenschaften München 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.
NC-Status nicht hinterlegt
Für diesen Studiengang liegt uns keine NC-Grenze vor. Im Studiengang-Match siehst du anhand deiner Note, wie gut du passt, alternativ direkt beim Anbieter prüfen.
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 M.Sc. Data Analytics eröffnet Wege in analytisch geprägte Rollen der Informatik-Berufe, die sich mit wachsender Erfahrung zunehmend strategisch ausrichten lassen.
- Junior Data AnalystEinstieg in Datenaufbereitung, Auswertung und erste eigenständige Analyseprojekte · 0 bis 2 Jahre
- Data Analyst / Analytics SpecialistEigenverantwortliche Analyseprojekte und Zusammenarbeit mit Fachabteilungen · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data AnalystKomplexe Modellierung, Methodenverantwortung und Beratung von Stakeholdern · 5 bis 8 Jahre
- Lead Analytics / Analytics ManagerFachliche und teilweise personelle Leitung von Analytics-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
Datenanalyse verändert sich rasant durch neue Automatisierungswerkzeuge, was den Beruf stärker in Richtung Interpretation und Strategie verschiebt.
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 in der Datenverarbeitung, während strategische und kommunikative Aufgaben beim Menschen bleiben.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und -aufbereitung
- Standardisierte statistische Auswertungen und Reporting
- Erkennung von Mustern in großen Datenmengen durch Machine-Learning-Modelle
- Erstellung erster Visualisierungen und Dashboards
Menschlich gefragter denn je
- Einordnung der Ergebnisse in den fachlichen und unternehmerischen Kontext
- Kritische Bewertung von Modellannahmen und Datenqualität
- Kommunikation komplexer Analyseergebnisse an Entscheidungstragende
- Ethische Abwägung beim Einsatz von Daten und Algorithmen
Kompetenzen aus den Modulen des Data Analytics Master bilden die Grundlage für die spätere Fähigkeit, Datenprojekte eigenständig zu konzipieren und zu verantworten.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in München, 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 MünchenLive Praktikain MünchenLive 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 für angewandte Wissenschaften München – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
HFA
Hochschule für angewandte Wissenschaften München
Staatliche HochschulePräsenzstudiumMünchen
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Praxisnahes Teilzeitformat für Berufstätige
- Zulassungsfreier Zugang senkt die Einstiegshürde
- Fachliche Nähe zum dynamischen Arbeitsmarkt in München
Worauf du achten solltest
Wer sich für den Data Analytics Master entscheidet, sollte die Doppelbelastung aus Beruf und Studium realistisch einschätzen und genügend Zeit für Selbststudium und Praxistransfer einplanen.
Passt Data Analytics Master zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du arbeitest bereits in einem datennahen Beruf und willst dich akademisch weiterqualifizieren.
- Du bringst Grundkenntnisse in Statistik, Informatik oder einem quantitativen Fach mit.
- Du kannst Studium und Beruf strukturiert nebeneinander organisieren.
- Du willst in München beruflich stärker in Richtung Datenanalyse gehen.
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Häufige Fragen
Ist der Data Analytics Master an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, was den Einstieg für ein breiteres Bewerberfeld erleichtert.
Kann ich den Studiengang neben einer Vollzeitstelle absolvieren?
Das Teilzeitformat ist genau darauf ausgelegt, Studium und Berufstätigkeit miteinander zu vereinbaren.
Welche beruflichen Perspektiven bietet der Abschluss?
Der M.Sc. bereitet auf analytisch geprägte Tätigkeiten im Bereich der Informatik-Berufe vor, etwa als Data Analyst oder in vertiefenden Analytics-Rollen.
Welche Vorkenntnisse sollte ich mitbringen?
Grundkenntnisse in Statistik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Fach helfen, den Inhalten der Module des Data Analytics Master gut folgen zu können.
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