Der Bachelorstudiengang Geodata Science an der Hochschule München richtet sich an alle, die räumliche Daten nicht nur erfassen, sondern auch analysieren, modellieren und in verwertbare Erkenntnisse überführen wollen. Die Kombination aus klassischer Geoinformatik und moderner Datenwissenschaft ist am Standort München bewusst so ausgerichtet, dass Absolvent:innen sowohl technisches Handwerkszeug als auch analytisches Denken mitbringen.
Im Zentrum stehen Programmierkenntnisse, mathematisch-statistisches Grundverständnis und der Umgang mit großen, raumbezogenen Datensätzen. Die Hochschule München verankert das Studium in ihrem praxisnahen Profil als Hochschule für angewandte Wissenschaften, sodass Theorie und konkrete Anwendungsbezüge eng miteinander verzahnt sind.
Da der Studiengang zulassungsfrei ist, steht der Einstieg grundsätzlich allen mit entsprechender Hochschulzugangsberechtigung offen – wichtig ist vor allem Interesse an Mathematik, Informatik und räumlichem Denken.
14 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Entwicklung von algorithmischen Lösungskonzepten und deren Umsetzung in höheren Programmiersprachen. Vermittlung von Grundlagen der Informatik, Informationsverarbeitung und algorithmischem Denken mit praktischer Anwendung in Programmierprojekten.
Vermittlung physikalischer Grundlagen und Naturgesetze mit Fokus auf technische Anwendungen. Inhalte umfassen Atomphysik, Gravitation, Fluidmechanik, Thermodynamik, Optik und Magnetismus.
Grundlegende Konzepte und Methoden der eindimensionalen und mehrdimensionalen Analysis einschließlich Differenzial- und Integralrechnung sowie Potenzreihen und Parameterdarstellungen.
Behandlung von Vektorräumen, linearen Abbildungen, linearen Gleichungssystemen, Determinanten, Eigenwerten und wichtigen Matrixfaktorisierungen wie LU-, QR-Zerlegung und Diagonalisierung.
Vermittlung geodätischer Bezugssysteme und deren Anwendung. Inhalte umfassen Koordinatensysteme, Transformationen, Kartenprojektionen, Navigation auf der Kugel und dem Ellipsoid sowie zeitabhängige Koordinatensysteme.
Grundlegende Konzepte des Software Engineerings einschließlich Vorgehensmodelle, UML, Anforderungsermittlung, Softwareentwurf und Entwurfsmuster für die objektorientierte Softwareentwicklung.
Praktische Softwareentwicklung mit modernen Programmiersprachen. Inhalte umfassen Programmierkonzepte, Testen, grundlegende Algorithmen, Ausnahmbehandlung und systematische Fehlersuche.
Grundlagen von Rechnersystemen und Netzwerkkommunikation. Behandelt Digitaltechnik, Rechnerarchitekturen, Speicherhierarchien, ISA und ISO/OSI-Netzwerkmodell mit praktischen Anwendungen in Client-Server-Systemen.
Grundlegende Konzepte der Bildverarbeitung und -analyse. Inhalte umfassen digitale Bilddaten, Filterung, Bildsegmentierung, Farbräume, geometrische Transformationen und 3D-Modellierung.
Sensorik zur Positionsbestimmung mittels terrestrischer und satellitenbasierter Radiofrequenzverfahren. Behandelt GNSS-Systeme, Positionierungsverfahren, Fehlereinflüsse und praktische Messungen.
Grundlegende Verfahren der Geodatenanalyse für normalverteilte Daten. Inhalte umfassen Varianzfortpflanzung, Schätzverfahren, Methode der kleinsten Quadrate und Ausreißerdetektion.
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. Behandelt deskriptive Statistik, Zufallsvariablen, Verteilungen, Schätzprobleme und statistische Tests mit praktischen Anwendungen in der Datenanalyse.
Dreidimensionales Computersehen mit Fokus auf Kameramodelle, 3D-Rekonstruktion und Photogrammetrie. Inhalte umfassen Epipolargeometrie, Bildzuordnung, Deskriptoren und Anwendungen in UAV- und Luftbildphotogrammetrie.
Fortsetzung der Geosensorik mit Schwerpunkt auf Positionsbestimmungsverfahren, kinematische und integrierte Navigation sowie Sensorcharakteristiken und deren Genauigkeitspotenzial.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Geodata Science an der Hochschule München positioniert sich an der Schnittstelle von Geoinformatik und Data Science und reagiert damit auf den wachsenden Bedarf an Fachkräften, die raumbezogene Daten professionell auswerten können. Der Studiengang ist in München angesiedelt, einem Standort mit vielfältiger IT- und Geoinformatikbranche.
Die Ausrichtung ist explizit interdisziplinär: Studierende lernen, geografische Informationssysteme zu bedienen, gleichzeitig aber auch Algorithmen und statistische Methoden auf räumliche Fragestellungen anzuwenden.
Zu den grundlegenden Modulen zählen Computational Thinking, Physik und Analysis, die das methodische und mathematisch-naturwissenschaftliche Fundament legen. Darauf aufbauend werden Konzepte der Geoinformatik, Programmierung und Datenanalyse vermittelt.
Diese Kombination aus abstraktem Problemlösen und konkreten Anwendungen auf Geodaten zieht sich als roter Faden durch das Curriculum und bereitet gezielt auf komplexe, reale Datensätze vor.
Der Studiengang eignet sich für Menschen mit Freude an Mathematik, Logik und Technik, die zugleich Interesse an räumlichen und geografischen Zusammenhängen mitbringen. Wer gerne strukturiert denkt und sich in Programmiersprachen einarbeitet, findet hier ein passendes Umfeld.
Da keine Zulassungsbeschränkung besteht, ist der Einstieg auch für Studieninteressierte ohne einschlägige Vorerfahrung möglich, sofern die Grundlagenbereitschaft in Mathematik und Informatik vorhanden ist.
Absolvent:innen von Geodata Science bewegen sich beruflich häufig im Umfeld von Berufen in der Informatik, insbesondere dort, wo raumbezogene Daten eine Rolle spielen – etwa in der Stadt- und Umweltplanung, bei Kartendiensten, in der Logistik oder in datengetriebenen Unternehmen.
Die Verbindung aus Geoinformatik und Data-Science-Kompetenzen verschafft einen Zugang zu einem Arbeitsmarkt, der zunehmend nach Fachkräften sucht, die Daten nicht nur verwalten, sondern auch analytisch auswerten können.
Die Hochschule München bietet den Studiengang in Vollzeit und in deutscher Sprache an, eingebettet in ein praxisorientiertes Studienumfeld mit Bezug zur Metropolregion München.
Das Format richtet sich an Studierende, die ein strukturiertes Präsenzstudium mit klaren Studienabschnitten bevorzugen und von der Nähe zu Unternehmen und Institutionen am Hochschulstandort profitieren möchten.
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 Weg von Geodata Science ins Berufsleben führt meist über technische Einstiegspositionen im IT- und Datenumfeld, bevor sich Spezialisierung oder Führungsverantwortung entwickeln.
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 stark Künstliche Intelligenz den Berufsalltag in der Geodatenanalyse verändert, hängt stark davon ab, welche Aufgaben automatisierbar sind und welche menschliches Urteilsvermögen erfordern.
In der Praxis übernehmen KI-Systeme bereits heute Teilschritte der Datenverarbeitung, während konzeptionelle und interpretative Aufgaben beim Menschen bleiben.
Fähigkeiten wie algorithmisches Denken und mathematische Modellierung werden direkt in Modulen wie Computational Thinking und Analysis aufgebaut.
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Kurzprofil der Hochschule München – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer sich für Geodata Science entscheidet, sollte eine gewisse Frustrationstoleranz für mathematisch-technische Grundlagenfächer mitbringen, da Module wie Analysis und Physik anspruchsvolles Handwerkszeug für spätere Anwendungen liefern – ohne solide Basis in diesen Bereichen wird der weitere Studienverlauf deutlich schwerer.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass keine Aufnahmeprüfung oder Notengrenze den Zugang reguliert.
Ein solides Verständnis von Mathematik und erstes Interesse an Programmierung sind hilfreich, da Module wie Analysis und Computational Thinking früh im Studium eine zentrale Rolle spielen.
Absolvent:innen finden häufig Zugang zu Berufen in der Informatik mit Schwerpunkt auf raumbezogenen Daten, etwa in der Geoinformatik, Stadtplanung oder datengetriebenen Unternehmen.
Geodata Science an der Hochschule München wird als Vollzeitstudiengang in deutscher Sprache angeboten.
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