Weitere Module10 ECTS
Algorithmen, KI und Data Science 1
Erste Vorlesung zu Algorithmen und grundlegenden Konzepten der Künstlichen Intelligenz und Data Science.
Julius-Maximilians-Universität Würzburg · Bachelor
Künstliche Intelligenz und Data Science Bachelor Bachelor of Science an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Der Bachelor Künstliche Intelligenz und Data Science an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg verbindet fundierte Informatik mit den mathematischen Grundlagen moderner KI-Systeme.B.Sc.
Bachelor of Science
180
ECTS-Punkte
6 Sem.
Regelstudienzeit
Würzburg
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Künstliche Intelligenz und Data Science an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg richtet sich an alle, die verstehen wollen, wie intelligente Systeme funktionieren und wie sich aus großen Datenmengen verlässliche Erkenntnisse gewinnen lassen. Würzburg hat sich in den letzten Jahren als Standort mit klarem Fokus auf KI-Forschung positioniert, wovon der Studiengang inhaltlich profitiert.
Im Zentrum stehen algorithmisches Denken, statistische Methoden und praktische Programmierarbeit, die von Beginn an eng miteinander verzahnt sind. Der Studiengang ist zulassungsfrei und in Vollzeit studierbar, was ihn auch für Studieninteressierte attraktiv macht, die ohne Wartesemester direkt einsteigen möchten.
Curriculum & Module
74 Module · 180 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module10 ECTS
Algorithmen, KI und Data Science 2
Zweite Vorlesung zu vertieften Aspekten der Algorithmen und Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz und Data Science.
Weitere Module10 ECTS
Programmierpraktikum für Künstliche Intelligenz und Data Science
Praktische Programmiererfahrung mit Fokus auf Techniken und Methoden der Künstlichen Intelligenz und Data Science.
Weitere Module10 ECTS
Künstliche Intelligenz und Data Science Lab 1
Laborarbeit und praktische Projekte zu Themen der Künstlichen Intelligenz und Data Science.
Weitere Module10 ECTS
Künstliche Intelligenz und Data Science Lab 2
Weitere Laborarbeit und praktische Projekte zu fortgeschrittenen Themen der Künstlichen Intelligenz und Data Science.
Weitere Module10 ECTS
Künstliche Intelligenz und Data Science Lab 3
Vertiefende Laborarbeit und praktische Projekte in spezialisierten Bereichen der Künstlichen Intelligenz und Data Science.
Weitere Module5 ECTS
Data Science & Maschinelles Lernen
Einführung in Methoden und Techniken des Maschinellen Lernens im Kontext von Data Science.
Weitere Module5 ECTS
Deep Learning
Vorlesung zu Grundlagen und Anwendungen von Deep Learning Technologien.
Weitere Module5 ECTS
Grundlagen der Programmierung
Grundlegende Konzepte und Techniken der Computerprogrammierung.
Weitere Module5 ECTS
Einführung in die Mensch-Computer-Interaktion
Grundlagen der Gestaltung und Evaluierung von Benutzerschnittstellen und interaktiven Systemen.
Weitere Module5 ECTS
Datenbanken
Grundlagen von Datenbankkonzepten, -design und -management.
Weitere Module5 ECTS
Softwaretechnik für Künstliche Intelligenz und Data Science
Softwareentwicklungsmethoden und best practices für KI und Data Science Projekte.
Weitere Module10 ECTS
Mathematik für Künstliche Intelligenz und Data Science 1
Mathematische Grundlagen einschließlich linearer Algebra und Analysis für KI und Data Science.
Weitere Module10 ECTS
Mathematik für Künstliche Intelligenz und Data Science 2
Weiterführende mathematische Konzepte wie Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik für KI und Data Science.
Weitere Module5 ECTS
Mathematik für Künstliche Intelligenz und Data Science 3
Spezialisierte mathematische Themen für KI und Data Science Anwendungen.
Weitere Module5 ECTS
Computer Vision
Grundlagen und Methoden der computergestützten Bildverarbeitung und Bildanalyse.
Weitere Module5 ECTS
Natural Language Processing
Techniken und Methoden zur automatischen Verarbeitung und Analyse natürlicher Sprache.
Weitere Module5 ECTS
Theorie des Maschinellen Lernens
Theoretische Grundlagen und formale Analyse von Maschinellen Lernalgorithmen.
Weitere Module5 ECTS
Ausgewählte Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Data Science 1
Vertiefung ausgewählter Grundlagenthemen aus der Künstlichen Intelligenz und Data Science.
Weitere Module5 ECTS
Ausgewählte Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Data Science 2
Weitere Vertiefung ausgewählter Grundlagenthemen aus der Künstlichen Intelligenz und Data Science.
Weitere Module10 ECTS
Rechenanlagen
Grundlagen und Architektur von Computersystemen und Rechenanlagen.
Weitere Module10 ECTS
Rechnernetze und Informationsübertragung
Grundlagen von Netzwerkarchitekturen, Protokollen und Informationsübertragung.
Weitere Module10 ECTS
Theoretische Informatik
Grundlagen der Berechenbarkeit, formale Sprachen und theoretische Konzepte der Informatik.
Weitere Module5 ECTS
IT Sicherheit
Grundlagen von IT-Sicherheit, Bedrohungen, Schutzmaßnahmen und Sicherheitskonzepten.
Weitere Module5 ECTS
Interaktive Computergraphik
Grundlagen der Computergraphik mit Fokus auf interaktive Systeme und Echtzeit-Rendering.
Weitere Module5 ECTS
Wissensbasierte Systeme
Architektur und Entwicklung von Systemen zur Wissensrepräsentation und -verarbeitung.
Weitere Module5 ECTS
Fortgeschrittenes Programmieren
Erweiterte Programmiertechniken, Design Patterns und professionelle Softwareentwicklung.
Weitere Module5 ECTS
Komplexitätstheorie
Analyse der Rechenkomplexität, Komplexitätsklassen und algorithmische Grenzen.
Weitere Module5 ECTS
Kryptografie und Datensicherheit
Grundlagen der Kryptographie, kryptographische Verfahren und Datenschutzmechanismen.
Weitere Module5 ECTS
3D Point Cloud Processing
Verarbeitung und Analyse von 3D-Punktwolkendaten.
Weitere Module5 ECTS
Betriebssysteme
Grundlagen und Konzepte von Betriebssystemen, Prozessverwaltung und Ressourcenmanagement.
Weitere Module5 ECTS
Rechnerarchitektur
Architektur und Funktionsweise von Computerprozessoren und Computersystemen.
Weitere Module5 ECTS
Steuerungsprinzipien moderner Kommunikationssysteme
Grundlagen und Prinzipien der Kontrolle und Verwaltung moderner Kommunikationssysteme.
Weitere Module5 ECTS
Berufsorientierendes Praktikum Informatik
Praktische Erfahrung in beruflichen Kontext der Informatik durch Praktikum in einem Unternehmen.
Weitere Module5 ECTS
Algorithmische Graphentheorie
Algorithmen und Methoden zur Analyse und Verarbeitung von Graphenstrukturen.
Weitere Module5 ECTS
Ausgewählte Grundlagen der Informatik
Vertiefung ausgewählter Grundlagenthemen der Informatik.
Weitere Module10 ECTS
Einführung in die Diskrete Mathematik für Studierende anderer Fächer
Grundlagen der diskreten Mathematik mit Anwendungen in verschiedenen Disziplinen.
Weitere Module10 ECTS
Numerische Mathematik 1 für Studierende anderer Fächer
Grundlagen numerischer Methoden zur Lösung mathematischer Probleme.
Weitere Module10 ECTS
Stochastik 1 für Studierende anderer Fächer
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Stochastik.
Weitere Module10 ECTS
Einführung in die Zahlentheorie für Studierende anderer Fächer
Grundlagen und Anwendungen der Zahlentheorie.
Weitere Module10 ECTS
Gewöhnliche Differentialgleichungen für Studierende anderer Fächer
Theorie und Lösungsmethoden für gewöhnliche Differentialgleichungen.
Weitere Module10 ECTS
Optimierung für Machine Learning
Optimierungsmethoden und -algorithmen speziell für Machine Learning Anwendungen.
Weitere Module10 ECTS
Einführung in die Mathematische Logik
Grundlagen der mathematischen Logik, formale Systeme und Beweismethoden.
Weitere Module7 ECTS
Einführung in die Physik für Studierende anderer Fächer
Grundlagen der Physik mit Anwendungen in verschiedenen Disziplinen.
Weitere Module3 ECTS
Physikalisches Praktikum für Studierende anderer Fächer
Praktische Laborexperimente zu grundlegenden physikalischen Konzepten.
Weitere Module5 ECTS
Organisation
Grundlagen der Organisationslehre und Managemententheorie.
Weitere Module5 ECTS
E-Business
Grundlagen und Anwendungen von elektronischen Geschäftsprozessen und E-Commerce.
Weitere Module5 ECTS
Management & Digitale Transformation
Managementaspekte der digitalen Transformation in Unternehmen.
Weitere Module5 ECTS
Bilanzierung
Grundlagen der Bilanzierung und Rechnungslegung nach Handels- und Steuerrecht.
Weitere Module5 ECTS
Unternehmensrechnung
Grundlagen der Kostenrechnung und internen Unternehmensrechnung.
Weitere Module5 ECTS
Beschaffung, Produktion und Logistik
Grundlagen und Methoden der Beschaffung, Produktion und Logistik in Unternehmen.
Weitere Module5 ECTS
Investition und Finanzierung
Grundlagen von Investitions- und Finanzierungsentscheidungen in Unternehmen.
Weitere Module5 ECTS
Marketing
Grundlagen der Marketingtheorie und -praxis.
Weitere Module5 ECTS
Wirtschaft und Staat
Zusammenhang zwischen wirtschaftlichen Aktivitäten und staatlicher Regulation.
Weitere Module5 ECTS
Mikroökonomik 2
Fortgeschrittene Themen der Mikroökonomie.
Weitere Module5 ECTS
Handels- und Gesellschaftsrecht für Wirtschaftswissenschaft
Einführung in das deutsche und europäische Gesellschafts- und Handelsrecht.
Weitere Module5 ECTS
Einführung in die Rechtswissenschaft
Überblick über die großen Rechtsgebiete der Rechtswissenschaft mit Fokus auf Bürgerliches Recht, Handels- und Gesellschaftsrecht, öffentliches Recht und Strafrecht.
Weitere Module5 ECTS
Praktikum der medizinischen Terminologie
Weitere Module5 ECTS
Aufbaumodul Systemstrukturen des Deutschen
Vertiefung syntaktischer Strukturen des Deutschen mit valenzgrammatischem Schwerpunkt.
Weitere Module5 ECTS
Basismodul Deutsche Sprachwissenschaft
Überblick über zentrale Teilgebiete der deutschen Sprachwissenschaft und Analyse- und Beschreibungstechniken bis zur Wortebene.
Weitere Module5 ECTS
Anwendungen der Fernerkundung in der Geographie
Auswertung von Fernerkundungsdaten zur Beantwortung geographischer Fragestellungen mit Fokus auf digitale Bildverarbeitung und fernerkundliche Kartierung.
Weitere Module5 ECTS
Einführung in die Geographische Fernerkundung
Grundlagen der Satellitenfernerkundung, physikalische Grundlagen der Strahlungsinteraktion und Charakterisierung von Fernerkundungsdaten und Sensoren.
Weitere Module5 ECTS
Evolution und Tierreich
Grundlagen der Evolutionsbiologie, Phylogenetik und die Vielfalt tierischer Organismen mit praktischen Übungen.
Weitere Module5 ECTS
Genetik, Neurobiologie, Verhalten
Grundlagen der Genetik, Neurobiologie und Verhaltensbiologie.
Weitere Module2 ECTS
Tutorentätigkeit 1
Erfahrung als Tutor durch Unterstützung von Lehrveranstaltungen.
Weitere Module2 ECTS
Tutorentätigkeit 2
Weitere Erfahrung als Tutor durch Unterstützung von Lehrveranstaltungen.
Weitere Module2 ECTS
Tutorentätigkeit 3
Zusätzliche Erfahrung als Tutor durch Unterstützung von Lehrveranstaltungen.
Weitere Module5 ECTS
Seminar - Ausgewählte Themen der Künstlichen Intelligenz und Data Science
Vertiefung ausgewählter aktueller Themen in Künstlicher Intelligenz und Data Science im Seminarformat.
Weitere Module5 ECTS
Künstliche Intelligenz und Data Science Projektworkshop
Praktische Projekte und Workshop zu Themen der Künstlichen Intelligenz und Data Science.
Weitere Module5 ECTS
Projektvorstellung
Präsentation und Besprechung von Abschlussprojekten.
Weitere Module10 ECTS
Bachelor-Thesis Künstliche Intelligenz und Data Science
Abschlussarbeit zu einem Thema der Künstlichen Intelligenz oder Data Science.
Weitere Module4 ECTS
Mathematische Biologie und Biostatistik
Anwendung mathematischer Methoden und statistischer Verfahren in biologischen Fragestellungen.
Weitere Module6 ECTS
Ökologie der Pflanzen und Tiere
Grundlagen der Ökologie mit Fokus auf Pflanzen und Tiere sowie ihre Wechselbeziehungen.
Weitere Module6 ECTS
Gene, Moleküle, Technologien
Grundlagen der Molekularbiologie und biologischer Technologien.
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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 Bachelor Künstliche Intelligenz und Data Science an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg ist als grundständiges Informatikstudium mit klarer Ausrichtung auf KI-Methoden und Datenanalyse konzipiert. Er verbindet klassische Informatikinhalte mit spezialisierten Modulen zu Algorithmen, maschinellem Lernen und Data Science.
Die Zulassung erfolgt zulassungsfrei, sodass ein direkter Einstieg ohne Auswahlverfahren möglich ist. Das Studium findet in Vollzeit statt und ist auf ein kontinuierliches Aufbauen von Programmier- und Mathematikkenntnissen ausgelegt.
Studieninhalte
Zentrale Bausteine sind die Module Algorithmen, KI und Data Science 1 sowie Algorithmen, KI und Data Science 2, in denen theoretische Grundlagen von Algorithmik und maschinellem Lernen systematisch aufgebaut werden. Ergänzt wird dies durch das Programmierpraktikum für Künstliche Intelligenz und Data Science, das die praktische Umsetzung von Konzepten in eigenem Code trainiert.
Über diese Kernmodule hinaus wird ein solides Fundament in Mathematik, Statistik und Softwareentwicklung gelegt, das im weiteren Studienverlauf durch vertiefende Wahlbereiche ergänzt werden kann.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Studieninteressierte mit Freude an logischem Denken, Mathematik und Programmieren, die technische Systeme nicht nur nutzen, sondern selbst entwickeln möchten. Interesse an Daten, Mustern und algorithmischen Lösungen ist eine gute Grundlage für den Einstieg.
Da viele Module aufeinander aufbauen, profitieren besonders diejenigen, die bereit sind, kontinuierlich mitzuarbeiten und praktische Übungsaufgaben ernst zu nehmen statt nur Theorie zu konsumieren.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen dieses Studiengangs finden Anschluss an Tätigkeitsfelder rund um Berufe in der Informatik, etwa in der Softwareentwicklung, Datenanalyse oder im Aufbau von KI-gestützten Anwendungen. Die Kombination aus Algorithmik und Data-Science-Kompetenzen ist in vielen Branchen gefragt, von der Industrie bis zu Dienstleistungsunternehmen.
Der Bachelorabschluss bildet zugleich eine solide Basis für ein weiterführendes Masterstudium, falls eine stärkere fachliche Spezialisierung oder Forschungsorientierung angestrebt wird.
Hochschule & Format
Die Julius-Maximilians-Universität Würzburg bietet den Studiengang als Vollzeitstudium am Studienort Würzburg an, eingebettet in ein universitäres Umfeld mit Forschungsbezug zur Künstlichen Intelligenz. Das Format legt Wert auf die enge Verzahnung von Vorlesungen, Übungen und Praktika.
Durch die zulassungsfreie Aufnahme ist der Einstieg unkompliziert, während die inhaltliche Progression im Studienverlauf zunehmend anspruchsvoller wird.
Zulassung & Zugangswege
Zulassung nach KapazitätBitte die aktuellen Zulassungsbedingungen direkt bei der Julius-Maximilians-Universität Würzburg 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
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Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.
So sicherst du sie dir
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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
Ein Studium mit diesem Profil öffnet Türen in verschiedene Bereiche der Informatik – hier ein möglicher Karriereverlauf.
- Junior Data Scientist / Entwickler:inEinstieg in Teams, die Modelle trainieren, Daten aufbereiten oder KI-Komponenten in Software integrieren · 0 bis 2 Jahre
- Data Scientist / KI-Entwickler:inEigenständige Verantwortung für Datenpipelines, Modellentwicklung und Auswertung komplexer Datensätze · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / ML EngineerKonzeption von KI-Architekturen, Mentoring jüngerer Kolleg:innen und technische Verantwortung für Projekte · 5 bis 8 Jahre
- Lead / Head of AI & Data ScienceStrategische Steuerung von KI-Initiativen, Team- und Budgetverantwortung im Unternehmen · 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
Wie sich der Berufsalltag rund um KI und Data Science mit fortschreitender Automatisierung verändert, lässt sich schon heute grob abschätzen.
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 verändern gerade die Tätigkeitsfelder, in die dieser Studiengang führt, spürbar.
KI nimmt dir ab
- Automatisiertes Trainieren und Optimieren von Standardmodellen
- Datenbereinigung und -aufbereitung mittels vortrainierter Tools
- Generierung von Boilerplate-Code für Datenpipelines
- Erste automatisierte Auswertung großer Datenmengen
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung der richtigen Fragestellung und Problemdefinition
- Bewertung von Modellergebnissen im fachlichen und ethischen Kontext
- Kommunikation komplexer Ergebnisse an Fachfremde
- Kreative Lösungsfindung bei neuartigen, unstrukturierten Problemen
Fähigkeiten wie algorithmisches Problemlösen und Modellbewertung werden gezielt in Algorithmen, KI und Data Science 1 und Algorithmen, KI und Data Science 2 aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Würzburg, 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 WürzburgLive Praktikain WürzburgLive 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 Julius-Maximilians-Universität Würzburg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
JMU
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Staatliche HochschulePräsenzstudiumWürzburg
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Theorie und Praxis durch dediziertes Programmierpraktikum
- Zulassungsfreier Zugang ohne Wartesemester
- Fundierte algorithmische und mathematische Basis für KI-Berufe
Worauf du achten solltest
Wer wenig Erfahrung mit Mathematik oder Programmieren mitbringt, sollte sich auf einen anspruchsvollen Einstieg einstellen, da die Kernmodule aufeinander aufbauen und wenig Leerlauf zum Nachholen lassen.
Passt Künstliche Intelligenz und Data Science Bachelor zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du denkst gerne in Algorithmen und Strukturen statt nur in Endanwendungen.
- Mathematik und Statistik schrecken dich nicht ab, sondern wecken dein Interesse.
- Du willst verstehen, wie KI-Modelle intern funktionieren, nicht nur, wie man sie bedient.
- Programmieren betrachtest du als Werkzeug, das du gezielt einsetzen willst.
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Künstliche Intelligenz und Data Science Bachelor an anderen Hochschulen
Häufige Fragen
Ist der Studiengang Künstliche Intelligenz und Data Science an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, ein Einstieg ist also ohne Auswahlverfahren möglich.
Welche Module prägen den Studieneinstieg besonders?
Zentral sind die Module Algorithmen, KI und Data Science 1 und 2 sowie das Programmierpraktikum für Künstliche Intelligenz und Data Science, die Theorie und Praxis eng verzahnen.
Für welche Berufe qualifiziert der Abschluss?
Der Bachelor bereitet auf Tätigkeitsfelder in Berufen der Informatik vor, etwa in Softwareentwicklung, Datenanalyse oder KI-Entwicklung, und bildet zugleich eine Basis für ein weiterführendes Masterstudium.
Wird der Studiengang in Vollzeit oder Teilzeit angeboten?
Der Studiengang wird an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg in Vollzeit am Studienort Würzburg angeboten.
Kostenlos & unverbindlich
Infomaterial zu Künstliche Intelligenz und Data Science Bachelor bekommen
Studienführer, Termine, Zulassung & Finanzierung – kostenlos direkt in dein Postfach.
StudyKit · kostenlos
Noch unsicher bei der Studienwahl?
Mit StudyKit gehst du Studienwahl, Bewerbung und Finanzierung an einem Ort an, begleitet von einem persönlichen KI-Assistenten. Finde heraus, was wirklich zu dir passt, und starte deine Bewerbung Schritt für Schritt.
Karriere-QuizBewerbungs-WalkthroughGehalts- & CV-Check