1. Semester8 ECTS
Computational Thinking
Einführung in die Grundlagen des algorithmischen Denkens und der Problemlösung mit praktischen Übungen.
Hochschule für angewandte Wissenschaften München · Bachelor
Data Science & Scientific Computing Bachelor Bachelor of Science an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München
Der Bachelor Data Science & Scientific Computing an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München verbindet mathematisches Fundament mit praktischer Programmierkompetenz für datengetriebene Anwendungen.B.Sc.
Bachelor of Science
180
ECTS-Punkte
6 Sem.
Regelstudienzeit
München
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Data Science & Scientific Computing an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München richtet sich an alle, die naturwissenschaftlich-mathematisches Denken mit informatischer Umsetzung verbinden wollen. Im Zentrum steht die Fähigkeit, komplexe Datenmengen zu analysieren, wissenschaftliche Fragestellungen rechnerisch zu modellieren und daraus belastbare Erkenntnisse abzuleiten.
Als zulassungsfreier Bachelor in München bietet das Programm einen direkten Einstieg ohne Wartesemester-Hürden, verlangt aber im Studium selbst Durchhaltevermögen bei mathematisch anspruchsvollen Inhalten. Die Vollzeit-Struktur ist auf kontinuierliches Lernen ausgelegt, mit einer klaren Progression von Grundlagen zu anwendungsorientierten Projekten.
Der Praxisbezug der Hochschule für angewandte Wissenschaften München zeigt sich in der engen Verzahnung von Theorie und computergestützter Umsetzung, sodass Studierende frühzeitig lernen, mathematische Modelle in lauffähigen Code zu übersetzen.
Curriculum & Module
29 Module · 210 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
1. Semester5 ECTS
Analysis
Grundlagen der mathematischen Analysis mit Vorlesungen und Übungen.
1. Semester5 ECTS
Diskrete Mathematik
Behandlung diskreter mathematischer Strukturen und Konzepte mit Vorlesungen und Übungen.
1. Semester5 ECTS
Lineare Algebra
Grundlagen der linearen Algebra mit Vorlesungen und Übungen.
1. Semester5 ECTS
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie mit praktischen Anwendungen.
1. Semester2 ECTS
General Studies
Allgemeinwissenschaftliche Studien.
2. Semester5 ECTS
Moderne Programmierkonzepte und Datenstrukturen
Vermittlung moderner Programmierkonzepte und grundlegender Datenstrukturen mit praktischen Übungen.
2. Semester5 ECTS
Datenaufbereitung und Visualisierung
Techniken zur Aufbereitung und Visualisierung von Daten in praktischen Anwendungen.
2. Semester5 ECTS
Hands-On Machine Learning
Praktische Einführung in Machine-Learning-Methoden mit Vorlesungen und praktischen Übungen.
2. Semester5 ECTS
Maschinelles Lernen
Theoretische und praktische Grundlagen des maschinellen Lernens.
2. Semester5 ECTS
Angewandte Mathematik
Anwendung mathematischer Konzepte auf praktische Problemstellungen mit Seminaranteilen.
2. Semester3 ECTS
Digitale Ethik
Behandlung ethischer Fragen in der digitalen Welt mit Seminar und Übungen.
3. Semester5 ECTS
Datenhaltung
Grundlagen von Datenbanksystemen und Datenverwaltung mit praktischen Übungen.
3. Semester5 ECTS
IT-Sicherheit und technischer Datenschutz
Vermittlung von IT-Sicherheits- und Datenschutzkonzepten mit praktischen Anwendungen.
3. Semester5 ECTS
Software Engineering for Data Computing
Softwareentwicklungsmethoden spezialisiert auf Data-Computing-Projekte.
3. Semester5 ECTS
Mehrdimensionale Differentialrechnung und Differentialgleichungen
Erweiterte mathematische Konzepte mit Vorlesungen und Übungen.
3. Semester5 ECTS
Numerische Mathematik 1
Erste Teil der numerischen Mathematik mit praktischen Anwendungen.
3. Semester5 ECTS
Statistik 1
Grundlagen der Statistik mit praktischen Übungen.
4. Semester5 ECTS
Praxisbegleitende Lehrveranstaltung
Lehrveranstaltungen zur Begleitung des Praxissemesters mit Seminar- und Praktikumsanteilen.
4. Semester25 ECTS
Praxissemester
Praktische Ausbildung in einem Unternehmen oder einer Institution.
5. Semester5 ECTS
Data Science Projekt
Eigenständige Durchführung eines Data-Science-Projektes mit Presentation.
6. Semester5 ECTS
Data Warehousing/Mining
Techniken und Methoden des Data Warehousing und Data Mining.
6. Semester5 ECTS
Deep Learning
Tiefe neuronale Netze und deren Anwendungen mit praktischen Übungen.
6. Semester5 ECTS
Modellbildung und Simulation
Methoden zur Modellbildung und Simulation komplexer Systeme.
6. Semester5 ECTS
Numerische Mathematik 2
Zweiter Teil der numerischen Mathematik mit praktischen Anwendungen.
6. Semester5 ECTS
Numerische Optimierung
Methoden der numerischen Optimierung mit praktischen Übungen.
7. Semester5 ECTS
Projektstudium
Bearbeitung eines größeren Projekts mit Seminar- und Praktikumsanteilen sowie Presentation.
7. Semester9 ECTS
Bachelorarbeit
Eigenständige wissenschaftliche Arbeit zu einem vorgegebenen Thema.
7. Semester6 ECTS
Bachelorkolloqium
Seminar zur Präsentation und Diskussion der Bachelorarbeit.
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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 & Scientific Computing an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München positioniert sich an der Schnittstelle von Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften. Der Studiengang vermittelt, wie sich reale Phänomene in numerische Modelle überführen lassen und wie man diese effizient berechnet und interpretiert.
Anders als klassische Informatik-Studiengänge legt dieses Programm einen deutlichen Schwerpunkt auf wissenschaftliches Rechnen und mathematische Methodik, was es besonders für analytisch-technische Fragestellungen attraktiv macht.
Studieninhalte
Zu den zentralen Bausteinen zählen Computational Thinking als Einstieg in algorithmisches Denken, Analysis als mathematisches Rüstzeug für kontinuierliche Modelle sowie Diskrete Mathematik für strukturelle und kombinatorische Fragestellungen. Diese Grundlagenmodule bilden das Fundament für spätere Vertiefungen im Bereich Data Science.
Im weiteren Verlauf kommen typischerweise Programmierpraxis, statistische Methoden und Simulationsverfahren hinzu, die das theoretische Wissen in konkrete Anwendungen überführen.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Menschen mit Freude an Mathematik und Logik, die zugleich praktisch mit Daten und Code arbeiten möchten. Wer lieber rein anwendungsorientiert ohne mathematischen Tiefgang arbeiten will, findet hier weniger Passung.
Auch Durchhaltevermögen ist gefragt: Die mathematische Dichte der ersten Semester erfordert Bereitschaft, sich intensiv mit abstrakten Konzepten auseinanderzusetzen.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Berufen der Informatik, insbesondere dort, wo Datenanalyse, Modellierung und wissenschaftliches Rechnen gefragt sind. Der Arbeitsmarkt in und um München bietet für diese Kompetenzprofile ein breites Spektrum an Industrie- und Forschungsumfeldern.
Die Kombination aus Mathematik und Programmierung öffnet Türen sowohl in klassische IT-Rollen als auch in spezialisierte Data-Science-Positionen.
Hochschule & Format
Die Hochschule für angewandte Wissenschaften München steht für einen anwendungsnahen Lehransatz, der Theorie unmittelbar mit praktischen Übungen verknüpft. Das Vollzeitformat in München ermöglicht zudem die Einbindung in ein lebendiges Tech- und Wissenschaftsumfeld der Stadt.
Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die Eintrittshürde, verlangt aber Eigenverantwortung bei der Selbstorganisation während des Studiums.
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
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Ohne Zusatzkosten
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Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Werdegang nach diesem Studium führt typischerweise über datenanalytische Einstiegspositionen hin zu verantwortungsvollen Rollen in Data-Science-Teams.
- Junior Data Analyst / Data ScientistEinstieg in Datenaufbereitung, erste Modellierungsaufgaben und Unterstützung bei Analyseprojekten · 0 bis 2 Jahre
- Data ScientistEigenständige Entwicklung und Umsetzung von Modellen sowie Kommunikation der Ergebnisse an Fachabteilungen · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / Scientific Computing SpecialistVerantwortung für komplexe Modellierungsprojekte und methodische Weiterentwicklung im Team · 5 bis 8 Jahre
- Lead Data Scientist / Head of Data ScienceFachliche und strategische Leitung von Data-Science-Initiativen sowie Teamführung · 8 bis 12 Jahre
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
Automatisierung und KI verändern die tägliche Arbeit in datenanalytischen Berufen spürbar, ohne die grundsätzliche Nachfrage nach dieser Kompetenz zu schmälern.
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
In Berufen der Informatik mit Data-Science-Fokus übernehmen KI-Systeme zunehmend repetitive Analyseschritte, während konzeptionelle und kommunikative Aufgaben beim Menschen bleiben.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und Vorverarbeitung großer Datensätze
- Generierung von Standardmodellen und Baseline-Analysen durch KI-Tools
- Code-Vervollständigung und Debugging-Unterstützung beim wissenschaftlichen Rechnen
- Automatisiertes Reporting und Visualisierung von Analyseergebnissen
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung relevanter Fragestellungen und Auswahl geeigneter Modellansätze
- Kritische Bewertung und Interpretation von Modellergebnissen im fachlichen Kontext
- Kommunikation komplexer Ergebnisse an nicht-technische Stakeholder
- Verantwortung für ethische und methodische Qualität der Datenarbeit
Die im Studium vermittelten Fähigkeiten in Computational Thinking und Diskrete Mathematik bilden die Grundlage dafür, algorithmische Probleme präzise zu strukturieren und auch dann zu durchschauen, wenn KI-Tools Teile der Umsetzung übernehmen.
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
- Starke mathematische Grundlage durch Module wie Analysis und Diskrete Mathematik
- Praxisnahe Verbindung von Theorie und computergestützter Umsetzung
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den direkten Studieneinstieg
Worauf du achten solltest
Wer mathematische Grundlagenfächer scheut, sollte sich auf einen anspruchsvollen Einstieg einstellen, denn die ersten Semester sind spürbar theorielastig, bevor die Anwendungsorientierung stärker in den Vordergrund rückt.
Passt Data Science & Scientific Computing Bachelor zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast Freude an Mathematik und abstraktem Denken, nicht nur am Programmieren.
- Du willst wissenschaftliche Fragestellungen mit computergestützten Methoden lösen.
- Du bringst Durchhaltevermögen für mathematisch dichte Grundlagenmodule mit.
- Du interessierst dich für eine Karriere zwischen Informatik, Datenanalyse und Forschung.
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Häufige Fragen
Ist der Studiengang Data Science & Scientific Computing an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass ein Einstieg ohne Auswahlverfahren möglich ist.
Welche mathematischen Vorkenntnisse sollte ich mitbringen?
Module wie Analysis und Diskrete Mathematik setzen solide Schulmathematik voraus; ein sicherer Umgang mit abstraktem und logischem Denken erleichtert den Einstieg deutlich.
Welche Berufe kann ich nach dem Abschluss ergreifen?
Der Abschluss öffnet den Zugang zu Berufen in der Informatik mit Schwerpunkt Datenanalyse, wissenschaftliches Rechnen und Modellierung, etwa als Data Scientist oder in spezialisierten Analyseabteilungen.
Wie praxisnah ist das Studium an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München gestaltet?
Die Hochschule legt Wert auf die Verbindung von theoretischem Fundament und praktischer Umsetzung, sodass mathematische Inhalte frühzeitig in computergestützten Übungen angewendet werden.
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