Weitere Module12 ECTS
Leuphana Universität Lüneburg · Master
Data Science Master of Science an der Leuphana Universität Lüneburg
Der Master Data Science an der Leuphana Universität Lüneburg verbindet quantitative Methoden mit berufsbegleitender Flexibilität für alle, die datengetriebene Entscheidungen in Wirtschaft und Gesellschaft mitgestalten wollen.M.Sc.
Master of Science
60
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Lüneburg
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Data Science an der Leuphana Universität Lüneburg richtet sich an Menschen, die bereits einen ersten akademischen Abschluss besitzen und ihre analytischen Fähigkeiten auf Masterniveau vertiefen möchten, ohne dabei den Berufsalltag aufzugeben. Als Teilzeitangebot ist das Programm so konzipiert, dass Beruf, Familie oder andere Verpflichtungen mit dem Studium vereinbar bleiben.
Im Zentrum steht die Verbindung von mathematisch-statistischem Handwerkszeug mit ökonomischem Verständnis, wie es die Modulstruktur mit Mathematik und Volkswirtschaftslehre widerspiegelt. Die Leuphana verfolgt dabei einen interdisziplinären Ansatz, der Data Science nicht isoliert als reine Informatik betrachtet, sondern in gesellschaftliche und wirtschaftliche Fragestellungen einbettet.
Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die Einstiegshürde, verlangt von Studierenden aber gleichzeitig ein hohes Maß an Eigenmotivation, da der Studienerfolg wesentlich von der selbstständigen Auseinandersetzung mit komplexen quantitativen Inhalten abhängt.
Curriculum & Module
60 Module · 210 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
1. Semester5 ECTS
Mathematik
Vermittlung von Grundlagen der linearen Algebra (Vektoren, Matrizen, lineare Gleichungssysteme) und elementare Funktionen mit Anwendungen auf mathematische und technische Fragestellungen.
1. Semester5 ECTS
Volkswirtschaftslehre
Vermittlung von Grundbegriffen und Theorien der Volkswirtschaftslehre, Mikro- und Makroökonomie sowie Außenwirtschaftspolitik mit Bezug zu Nachhaltigkeit und Ethik.
1. Semester5 ECTS
Informatik
Grundlagen der Informatik und Informations- und Kommunikationstechnik, Problemlösung mittels Algorithmen, Programmierung und Datenbankmanagementsysteme mit SQL.
1. Semester5 ECTS
Allgemeine Betriebswirtschaftslehre
Überblick über betriebswirtschaftliche Funktionen wie Rechnungswesen, Produktion, Organisation und Personalwirtschaft mit Anwendung von Managementmethoden.
1. Semester5 ECTS
Mathematik II
Differential- und Integralrechnung, Funktionen mehrerer Variablen und gewöhnliche Differentialgleichungen mit technischen und wirtschaftlichen Anwendungen.
1. Semester20 ECTS
Praxisprojekt I
1. Semester5 ECTS
Technische Mechanik
1. Semester5 ECTS
Werkstoffkunde
1. Semester5 ECTS
Konstruktionslehre
1. Semester5 ECTS
Fertigungstechnik
1. Semester5 ECTS
Technische Mechanik II
2. Semester5 ECTS
Mathematik III
Wahrscheinlichkeitsrechnung, beschreibende und beurteilende Statistik sowie numerische Mathematik mit Anwendungen in Technik und Wirtschaft.
2. Semester5 ECTS
Projektmanagement
Spezifikation, Organisation, Planung und Steuerung von Projekten mit klassischen und agilen Methoden sowie Projektcontrolling und Kommunikation.
2. Semester5 ECTS
Finanz- und Rechnungswesen
Finanzbuchhaltung, internes und externes Rechnungswesen, Kalkulationen, Wirtschaftlichkeitsrechnungen und Unternehmensfinanzierung.
2. Semester5 ECTS
Recht
2. Semester5 ECTS
Marketing
2. Semester20 ECTS
Praxisprojekt II
2. Semester5 ECTS
Einführung in die Elektrotechnik
2. Semester5 ECTS
Produktion und Logistik
2. Semester5 ECTS
Informatik II
2. Semester5 ECTS
Konstruktionslehre II
2. Semester5 ECTS
Internationale Beschaffungs- und Distributionslogistik
3. Semester5 ECTS
Qualitätsmanagement
3. Semester5 ECTS
Controlling
3. Semester5 ECTS
Unternehmensführung
3. Semester5 ECTS
Studienarbeit
3. Semester8 ECTS
Praxisprojekt III
3. Semester5 ECTS
Kunststoff- und Umwelttechnik
3. Semester5 ECTS
Technischer Einkauf
3. Semester5 ECTS
Procurement and Supply Chain Management
3. Semester5 ECTS
Industrial Engineering
3. Semester5 ECTS
Ausgewählte Vertriebsaspekte
3. Semester5 ECTS
Technischer Vertrieb
3. Semester5 ECTS
Produktmanagement
3. Semester5 ECTS
Methoden der Produktentwicklung
3. Semester5 ECTS
Team Projekt Innovationsmanagement
3. Semester5 ECTS
Produkt- und Innovationsmanagement
3. Semester5 ECTS
Innovationsmanagement
3. Semester5 ECTS
Internationales operatives und strategisches Vertriebsmanagement
3. Semester5 ECTS
Data Science im Wirtschaftsingenieurwesen
3. Semester5 ECTS
Hochleistungswerkstoffe
3. Semester5 ECTS
Digitalisierung
3. Semester5 ECTS
Nachhaltigkeit und Corporate Social Responsibility
3. Semester5 ECTS
Mechatronische Systeme - Anwendungen in der digitalen Produktion
3. Semester5 ECTS
Team Projekt Smart Factory
3. Semester5 ECTS
Systems Engineering I - Design und Prinzipien technischer Systeme und deren Elemente
3. Semester5 ECTS
Systems Engineering II - Produktionstechnik und Automatisierung
3. Semester5 ECTS
Team-Project Sustainable Procurement and Material Science
3. Semester5 ECTS
Sustainable Procurement and Managerial Decision Making
3. Semester5 ECTS
Energietechnik und Instandhaltung
3. Semester5 ECTS
KFZ-Technik
3. Semester5 ECTS
International Technical Sales Project
3. Semester5 ECTS
Additive Manufacturing and Design
3. Semester5 ECTS
Grundlagen der Wirtschaftspsychologie
3. Semester5 ECTS
Risikomanagement
3. Semester5 ECTS
Grundlagen der Ingenieurpsychologie
3. Semester5 ECTS
Technik und Organisation der Logistik
3. Semester5 ECTS
Management Science and Operations Research
3. Semester5 ECTS
Power Management
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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 Leuphana Universität Lüneburg ist als Teilzeitmaster konzipiert und richtet sich damit gezielt an Berufstätige oder Personen mit anderen zeitlichen Verpflichtungen. Die zulassungsfreie Zugangsregelung macht den Studiengang grundsätzlich breit zugänglich, wobei die inhaltliche Tiefe des Programms hohe Eigenständigkeit voraussetzt.
Die Universität positioniert den Studiengang im Spannungsfeld zwischen Informatik, Mathematik und Wirtschaftswissenschaften, was sich in der interdisziplinären Ausrichtung der Lüneburger Universität insgesamt widerspiegelt.
Studieninhalte
Zentrale Bausteine des Studiums sind mathematische Grundlagen und Methoden, die für die statistische Modellierung und Analyse großer Datenmengen benötigt werden, sowie volkswirtschaftliche Inhalte, die den ökonomischen Kontext von Datenanalysen erschließen. Die Bachelorarbeit als vorausgesetzter Abschluss des grundständigen Studiums bildet die fachliche Basis, auf der im Master aufgebaut wird.
Diese Kombination aus Mathematik und Volkswirtschaftslehre zeigt, dass der Studiengang nicht nur technische Datenverarbeitung vermittelt, sondern auch die Fähigkeit stärkt, Daten im wirtschaftlichen Zusammenhang zu interpretieren und für Entscheidungsprozesse nutzbar zu machen.
Für wen passt das?
Geeignet ist der Studiengang für Personen mit einem ersten Hochschulabschluss, die bereits berufliche Erfahrung sammeln oder parallel arbeiten möchten und daher auf ein Teilzeitformat angewiesen sind. Interesse an Mathematik und quantitativen Methoden sowie eine gewisse Affinität zu wirtschaftlichen Fragestellungen sind hilfreich.
Wer eine reine Vollzeit-Informatikausbildung sucht, findet in diesem Programm nicht den passgenauen Fokus, da die Ausrichtung stärker interdisziplinär und teilzeitorientiert ist.
Karriere & Arbeitsmarkt
Der Studiengang orientiert sich beruflich an Tätigkeitsfeldern der Informatik, insbesondere im Bereich Data Science, Analytics und datengetriebener Entscheidungsunterstützung. Absolventinnen und Absolventen finden Einsatzmöglichkeiten in Unternehmen, die Daten systematisch für strategische und operative Entscheidungen auswerten.
Da viele Studierende bereits berufstätig sind, ergeben sich häufig direkte Anknüpfungspunkte zwischen Studieninhalten und aktueller beruflicher Praxis, was den Transfer des Gelernten in den Arbeitsalltag erleichtert.
Hochschule & Format
Die Leuphana Universität Lüneburg ist bekannt für interdisziplinäre Studienformate und legt Wert auf eine enge Verzahnung von wissenschaftlicher Methodik und gesellschaftlicher Relevanz. Das Teilzeitformat des Data-Science-Masters passt zu diesem Selbstverständnis, indem es lebenslanges Lernen und akademische Weiterbildung neben dem Beruf ermöglicht.
Der Studienort Lüneburg bietet dabei ein überschaubares, campusnahes Umfeld, das trotz Teilzeitstudium Raum für persönlichen Austausch mit Lehrenden und Kommilitoninnen und Kommilitonen lässt.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiData Science ist an der Leuphana 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.
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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 Master Data Science eröffnet Wege in datenorientierte Tätigkeitsfelder der Informatik, die von analytischer Basisarbeit bis zu strategischer Verantwortung reichen.
- Junior Data AnalystEinstieg in die Auswertung von Datensätzen und Unterstützung bei ersten eigenständigen Analyseprojekten · 0 bis 2 Jahre
- Data ScientistEigenständige Entwicklung von Modellen und Ableitung von Handlungsempfehlungen aus komplexen Datenbeständen · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / Analytics LeadVerantwortung für größere Analyseprojekte und fachliche Anleitung jüngerer Teammitglieder · 5 bis 8 Jahre
- Head of Data Science / Analytics ManagerStrategische Steuerung datengetriebener Initiativen und Führung eines Data-Science-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
Wie sich der Beruf im Zuge zunehmender Automatisierung verändert, lässt sich grob in Aufgaben unterteilen, die Maschinen übernehmen, und solche, die weiterhin Menschen vorbehalten bleiben.
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
Künstliche Intelligenz verändert die tägliche Arbeit von Data Scientists spürbar, ersetzt aber nicht alle Kompetenzen, die im Studium vermittelt werden.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und -aufbereitung großer Datensätze
- Standardisierte statistische Auswertungen und Modell-Benchmarking
- Generierung erster Visualisierungen und Reports aus Rohdaten
- Vorschläge für Modellarchitekturen durch KI-gestützte Tools
Menschlich gefragter denn je
- Fachliche Einordnung von Ergebnissen im wirtschaftlichen Kontext
- Kritische Bewertung von Modellannahmen und Datenqualität
- Kommunikation komplexer Analysen an nicht-technische Entscheidungsträger
- Verantwortungsvoller Umgang mit ethischen und rechtlichen Fragen der Datennutzung
Die im Studium vermittelte Fähigkeit zur ökonomischen Einordnung von Daten baut unmittelbar auf dem Modul Volkswirtschaftslehre auf, während die methodische Tiefe im Modul Mathematik verankert ist.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Lüneburg, 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 LüneburgLive Praktikain LüneburgLive 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 Leuphana Universität Lüneburg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
LE
Leuphana Universität Lüneburg
Staatliche HochschulePräsenzstudiumLüneburg
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Teilzeitformat ermöglicht Studium neben Beruf oder anderen Verpflichtungen
- Interdisziplinäre Verbindung von Mathematik und Volkswirtschaftslehre
- Zulassungsfreier Zugang senkt die formale Einstiegshürde
Worauf du achten solltest
Wer ein reines Vollzeitstudium mit engem Kontakt zu einer großen Kohorte sucht, sollte bedenken, dass das Teilzeitformat mehr Selbstorganisation erfordert und der Studienabschluss entsprechend länger dauert.
Passt Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast bereits einen ersten Hochschulabschluss und möchtest dich neben dem Beruf akademisch weiterqualifizieren.
- Mathematische und statistische Methoden bereiten dir Freude und du willst sie auf wirtschaftliche Fragestellungen anwenden.
- Du bringst Eigenmotivation und Selbstorganisation mit, um ein Teilzeitstudium konsequent durchzuziehen.
- Du interessierst dich für datengetriebene Entscheidungsprozesse in Unternehmen und Organisationen.
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Häufige Fragen
Ist der Master Data Science an der Leuphana zulassungsbeschränkt?
Nein, der Zugang ist zulassungsfrei, was den Einstieg erleichtert, aber ein eigenständiges Engagement bei den anspruchsvollen quantitativen Inhalten voraussetzt.
Kann ich den Studiengang neben einer Vollzeitstelle studieren?
Der Studiengang ist explizit als Teilzeitformat angelegt und richtet sich an Personen, die Studium und Beruf oder andere Verpflichtungen miteinander verbinden möchten.
Welche Vorkenntnisse sind für das Studium hilfreich?
Da Module wie Mathematik und Volkswirtschaftslehre zentrale Bestandteile sind, sind grundlegendes mathematisches Verständnis sowie Interesse an wirtschaftlichen Zusammenhängen von Vorteil.
Welche Berufsfelder eröffnen sich nach dem Abschluss?
Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Berufen der Informatik mit Schwerpunkt auf Datenanalyse, etwa als Data Scientist oder Analytics-Spezialistin in Unternehmen unterschiedlicher Branchen.
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