10 ECTS
Ramp up Course Mathematics
Einführung in die Data Science, Algebra, Numerische Mathematik, Diskrete Mathematik, Analysis, Mathematische Stochastik und Kontinuierliche Optimierung für Masterstudium Data Science.
Technische Universität Braunschweig · Master
Data Science an der Technische Universität Braunschweig
Der Masterstudiengang Data Science an der Technischen Universität Braunschweig verbindet Mustererkennung und Deep Learning mit einem berufsbegleitend studierbaren Format in Teilzeit.
M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit 2 Jahre
Braunschweig
Studienort
Über den Studiengang
Der M.Sc. Data Science an der TU Braunschweig richtet sich an alle, die fortgeschrittene Methoden der Datenanalyse und des maschinellen Lernens systematisch vertiefen wollen, ohne dabei den Berufsalltag zu unterbrechen. Das Teilzeitformat ist speziell darauf ausgelegt, Studium und Beruf oder andere Verpflichtungen miteinander zu vereinbaren – ein Aspekt, der den Studiengang von klassischen Vollzeit-Masterprogrammen abhebt.
Inhaltlich bewegt sich das Studium zwischen theoretischer Fundierung und praktischer Anwendung: Themen wie Mustererkennung, Deep Learning Lab und wissensbasierte Systeme mit deduktiven Datenbanksystemen zeigen, dass sowohl algorithmisches Verständnis als auch der Umgang mit komplexen Wissensrepräsentationen im Zentrum stehen. Die TU Braunschweig als forschungsstarke technische Universität bringt hierfür eine solide fachliche Infrastruktur mit.
Die Zulassung ist beschränkt, was auf eine gewisse Auswahl unter den Bewerbenden hindeutet und die Studienqualität sichern soll. Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte bereits über grundlegende Kenntnisse in Informatik, Mathematik oder einem verwandten Fach verfügen.
Studiengang im Detail
Studieninhalte
Zentrale Bausteine des Curriculums sind Mustererkennung, ein Deep Learning Lab sowie wissensbasierte Systeme und deduktive Datenbanksysteme. Diese Kombination zeigt die Handschrift eines Studiengangs, der klassische Data-Science-Methoden wie statistisches Lernen und neuronale Netze mit Wissensrepräsentation und logikbasierten Datenbankansätzen verzahnt.
Das Deep Learning Lab bietet dabei die Möglichkeit, theoretisches Wissen praktisch in Projekten umzusetzen, während die Module zu wissensbasierten Systemen einen eher konzeptionell-strukturellen Zugang zu komplexen Datenmodellen vermitteln.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich besonders für Personen mit einem ersten Abschluss in Informatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder einem verwandten Bereich, die ihre Kenntnisse in Richtung Data Science vertiefen möchten, ohne eine Vollzeit-Auszeit vom Berufsleben nehmen zu müssen.
Wer bereits berufstätig ist und Datenanalyse, maschinelles Lernen oder wissensbasierte Systeme im eigenen Arbeitsumfeld einsetzen oder vorantreiben möchte, findet in diesem Teilzeitformat einen strukturierten Rahmen für die eigene Weiterqualifizierung.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen des Studiengangs ordnen sich beruflich in den Berufen der Informatik ein, einem Feld mit breitem Einsatzspektrum von Softwareentwicklung über Datenanalyse bis hin zu Forschung und Beratung.
Die Verbindung aus Deep Learning, Mustererkennung und wissensbasierten Systemen positioniert Absolvent:innen für Rollen, die sowohl klassische Datenanalyse als auch anspruchsvollere KI-nahe Aufgabenfelder abdecken.
Hochschule & Format
Die TU Braunschweig ist eine etablierte technische Universität mit ausgeprägtem Forschungsprofil in den Ingenieur- und Naturwissenschaften, was dem Data-Science-Studiengang eine fundierte fachliche Basis verleiht.
Das Teilzeitformat am Standort Braunschweig erlaubt eine flexible Studienorganisation, die sich an den Lebensrealitäten berufstätiger oder anderweitig eingebundener Studierender orientiert.
Curriculum & Module
73 Module · 60 ECTS im Modulhandbuch – aus dem Modulhandbuch dieses Studiengangs. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
10 ECTS
Ramp up Course Computer Science
Einführung in Data Science, Softwaretechnik, Datenbankmanagement, Sicherheit und Datenschutz sowie Verteilte Systeme für fundierte Informatik-Grundlagen.
5 ECTS
Mustererkennung
Grundlegende Methoden und Algorithmen zur Klassifikation von Daten einschließlich Bayessche Entscheidungsregeln, Support-Vektor-Maschinen, neuronale Netze und Clustering-Verfahren.
5 ECTS
Deep Learning Lab
Praktische Anwendung von Methoden des Machine Learning durch Implementierung von Klassifikationsalgorithmen, neuronalen Netzen und Deep-Learning-Methoden in kleinen Teams.
5 ECTS
Wissensbasierte Systeme und deduktive Datenbanksysteme
Grundlagen logischer Programmiersprachen, Datalog, Fixpunktauswertung, Anfrageoptimierung und objektorientierte Erweiterungen von Datenbanksystemen.
5 ECTS
Data Warehousing und Data-Mining-Techniken
Data Warehouse Architekturen, multidimensionale Datenmodelle, Data Mining Algorithmen wie Clustering und Association Rules sowie OLAP-Techniken.
5 ECTS
Information Retrieval und Web Search Engines
Textbasiertes Retrieval, Suchmaschinen-Architektur, Web-Crawling, Text-Indexing und Rankingverfahren wie PageRank.
5 ECTS
Grundlagen Maschinelles Lernen
Grundlegende Prinzipien des Maschinellen Lernens, Regression, Modellauswahl, Generalisierung, lineare Modelle und Entscheidungsbäume.
5 ECTS
Techniken der Visualisierung
Rechnergestützte Visualisierungstechniken, informationstheoretische Grundlagen, visuelle Wahrnehmungspsychologie und interaktive Visualisierungsmethoden.
5 ECTS
Bild-Aspekte
Naturwissenschaftliche und informationstheoretische Grundlagen der Bildentstehung, visuelle Wahrnehmung und optische Illusionen.
Python Lab
Computational Geometry
Approximation Algorithms
Graphs, Geometry, and Algorithms
Fundamentals of High-Performance Computing for CFD simulations
Software Product Lines
Machine Learning for Data Science
Constraint Solving
AI Engineering
Algorithmen und Komplexität für Quantencomputer
Computeralgebra
Diskrete Optimierung
Dynamische Optimierung
Introduction to Quantum Information Theory
Inverse Probleme
Kontinuierliche Optimierung in Data Science
Maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen
Mathematical Foundations of Information Theory and Coding Theory
Modellreduktion
Nichtnegativität und polynomielle Optimierung
Numerische Lineare Algebra in Data Science
Numerische Methoden und Lernen von Daten
Optimierung in Maschinellem Lernen und Datenanalyse 1
Statistisches und maschinelles Lernen
Fortgeschrittenenpraktikum
Mathematical Foundations of Data Science
The Mathematics of Data Science
Computational Algebraic Geometry
Ökologische Modellierung
Fundamentals of Turbulence Modeling
Grundlagen des Küsteningenieurwesens
Introduction to Finite Element Methods
Deep Learning in Remote Sensing
Machine Learning
Datengetriebene Material Modellierung
Experimental Fluid Dynamics
Mathematische Bildverarbeitung
Deep Learning for imaging in nano and quantum science
Netzwerk-Informationstheorie
Sprachdialogsysteme (Spoken Language Processing)
Grundlagen der Digitalen Signalverarbeitung
Digitale Signalverarbeitung
Computer Vision und Machine Learning
Biomedizinische Signal- und Bildanalyse
Computer Lab Mustererkennung
Immunmetabolismus
Aufklärung und Modellierung biologischer Strukturen
Netzwerkbiologie
Biophysikalische Chemie
Biomolekulare Modellierungen
Fortgeschrittene Theoretische Chemie
Machine Learning in Computational Chemistry
Theoretical Spectroscopy
Medizinisch-methodologisches Vertiefungsfach 1
Medizinisch-methodologisches Vertiefungsfach 2
Unfallinformatik
Assistierende Gesundheitstechnologien A
Assistierende Gesundheitstechnologien B
Ausgewählte Themen der Repräsentation und Analyse medizinischer Daten
Ethics and Epistemology
Data Privacy & Data Governance
Scientific and Method-Oriented Working
Better Scientific Presentations and Writing
Keine Module gefunden. Suche anpassen oder Filter zurücksetzen.
Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Technische Universität Braunschweig. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Zulassung & Zugangswege
Örtlich zulassungsbeschränktDie TU Braunschweig vergibt die Plätze selbst. Gibt es mehr Bewerbungen als Plätze, entscheidet eine Rangliste, in die vor allem die Abiturnote eingeht. Die Grenznote steht deshalb erst nach Ablauf der Frist fest: Sie ist das Ergebnis des Verfahrens, keine Hürde, die vorher feststeht.
Bewerbungsfrist01.06.2026 - 15.07.2026
ZulassungsmodusÖrtliche Zulassungsbeschränkung, zwingend mit NC
UnterrichtsspracheEnglisch
StudienbeginnWinter- und Sommersemester
Was du zum Bewerben brauchst
- →Bewerbung innerhalb der oben genannten Frist einreichen
- →Hochschulzugangsberechtigung (Abitur, Fachhochschulreife oder gleichwertig)
- →Sprachnachweis für Englisch
Wie die Plätze vergeben werden
Was du mitbringen musst
Fachlich passender Bachelorstudiengang
NC und Notengrenzen
zulassungsbeschränkt (besondere Zugangsvoraussetzungen)
Dein Schnitt im Vergleich
Match starten →Studiengang-Match und NC-Check
Gib deine Abiturnote ein und sieh mit echten NC-Daten, wie gut dieser und ähnliche Studiengänge zu dir passen.
Bewerbungsguide
So bewirbst du dich auf Data Science
Frist und Unterlagen zuerst – alles Weitere folgt Schritt für Schritt.
Deine Fristen
Bewerbungsschluss Wintersemester01.06.2026 - 15.07.2026
StudienbeginnWinter- und Sommersemester
Die Termine gelten für das laufende Bewerbungsverfahren.
Das brauchst du
- Hochschulzugangsberechtigung (Zeugnis)
- Tabellarischer Lebenslauf
- Was die Hochschule zusätzlich verlangt
Die Details stehen unter Zulassung auf dieser Seite.
Örtliche Zulassungsbeschränkung, zwingend mit NC
Die Zulassung richtet sich nach den Voraussetzungen und Kriterien der Hochschule. Zur Bewerbung
Semesterbeitrag bei der Einschreibung: 472,50 €
Schritt für Schritt
- 1Studiengang und Frist fixieren
Abschluss, Studienform und die Frist oben festhalten.
- 2Unterlagen sammeln
Hochschulzugangsberechtigung, Lebenslauf und was die Hochschule zusätzlich verlangt, steht unter Zulassung auf dieser Seite.
- 3Bewerbung einreichen
Direkt über das Bewerbungsportal der TU Braunschweig, vor der Frist.
- 4Bescheid abwarten
Bei zulassungsfreien Studiengängen folgt die Zusage nach Formalprüfung; bei NC-Verfahren nach dem Vergabelauf.
- 5Einschreiben und Beitrag zahlen
Mit der Einschreibung wird der Semesterbeitrag 472,50 € fällig; danach kommt der Studierendenausweis.
Kosten & Finanzierung
Was ein Jahr kostetDetails bei TU Braunschweig →
Hochschule · 2 × Semesterbeitrag · 945 €Leben · Bund-Ansatz · 11.904 €
Semesterbeitrag472,50 € pro Semester
Lebenshaltungrund 992 € im Monat
Die Hochschule ist der kleinere Posten. Miete, Essen und Mobilität entscheiden über dein Budget; die 11.904 € im Jahr sind der Ansatz des Bundes für ein Studienjahr.
Die vier Säulen
Günstigstes zuerst ↓So kannst du dein Studium finanzieren
Vier Quellen, eine Reihenfolge: erst Geld, das du nicht zurückzahlst, dann selbst verdientes, der Kredit zuletzt.
BAföG zuerst
Zur Hälfte Zuschuss, zur Hälfte zinsloses Darlehen – günstiger wird Studienfinanzierung nicht. Anspruch hängt vom Einkommen der Familie ab.
BAföG berechnen →Stipendien suchen
Deutschlandstipendium, Begabtenförderungswerke und Stiftungen – Geld, das du nicht zurückzahlst, und oft weniger Konkurrenz als gedacht.
→Werkstudentenjob
Ein Werkstudentenjob im Feld bringt Geld und Praxis – in Braunschweig und bundesweit. Die Stellen aus der StudySmarter Jobbörse stehen weiter unten auf dieser Seite.
Stellen ansehen →Studienkredit nur für die Lücke
Wenn Förderung, Stipendium und Job nicht reichen: Zinssatz, Auszahlungsplan und Rückzahlungsbeginn vergleichen, bevor du unterschreibst.
Lohnt sich das Studium gegenüber einer Ausbildung?
So liest du die Kurve: In den ersten Berufsjahren liegt die Ausbildung vorn, denn sie zahlt ab dem ersten Tag ein volles Gehalt, während das Studium zunächst Zeit und Geld kostet (roter Bereich). Sobald das höhere akademische Einkommen diesen Vorsprung aufgeholt hat, kippt die Gesamtbilanz ins Plus (grüner Bereich), und der Abstand wächst danach mit jedem weiteren Berufsjahr.
Zahlt sich langfristig aus: nach rund 10 Jahren im Plus
Mit StudiumMit AusbildungStudium im RückstandStudium im Plus
Die wichtigsten Zahlen
- 80.000 € zu 62.000 € Median-Jahresgehalt mit Studium gegen Ausbildung im selben Berufsfeld, rund 18.000 € mehr pro Jahr nach dem Abschluss.
- −150k € größter Rückstand direkt nach dem Abschluss, aus Studienkosten und dem zunächst fehlenden Gehalt.
- rund 10 Jahre bis zum Break-even; ab dann liegt das Studium in der kumulierten Bilanz vorn.
- +540k € Gesamtvorsprung des Studiums bis Jahr 40, danach wächst der Abstand weiter.
Kumulierte Netto-Bilanz: akademischer Master-Median (80.000 €/Jahr) gegen den Fachkraft-Median (62.000 €/Jahr) im selben Berufsfeld, abzüglich Semesterbeitrag und rund 992 € Lebenshaltung im Monat während der 2 Studienjahre. Reale Gehälter hängen von Betrieb, Region und Verlauf ab.
Studiengang-Details
Zeitmodelle, Studienorte und Praxisbezug, wie die Hochschule sie angibt.
Studienorte
Braunschweig
Flexibilität & Praxis
- Verbindung von Mathematik und Informatik
- Gemeinsames Lehrangebot der Departments Informatik und Mathematik
- RampUp Kurse in Mathematik und Informatik
- Sechsmonatige Masterarbeit
- Fokus auf Anwendung und Forschung
- Kurze Wege zwischen Instituten
Deine StudySmarter Jobgarantie
StudySmarter garantiert dir einen Job innerhalb von 6 Monaten nach dem Abschluss oder zahlt dein Coaching, wenn du dich über StudySmarter einschreibst.
StudySmarter 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.
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Infomaterial anfordern
Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Weg nach dem Studium führt typischerweise über den Berufseinstieg im Bereich Informatik bis hin zu Positionen mit fachlicher oder personeller Verantwortung.
- Einstieg als Data Analyst oder Junior Data ScientistErste Praxiserfahrung in Datenanalyse, Modellierung und der Umsetzung von Mustererkennungsverfahren · 0 bis 2 Jahre
- Data Scientist / ML EngineerEigenständige Entwicklung und Optimierung von Deep-Learning-Modellen und datengetriebenen Anwendungen · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data ScientistVerantwortung für komplexe Projekte, Auswahl von Methoden und Anleitung jüngerer Teammitglieder · 5 bis 8 Jahre
- Lead Data Scientist / Head of Data ScienceStrategische Steuerung von Datenteams und Verantwortung für die Data-Science-Ausrichtung im Unternehmen · ab 8 Jahren
80.424 €Median im BerufsfeldBruttojahresgehalt, bundesweit
64.956 € · Berufseinstieg95.628 € · obere Spanne
Was dir dieser Abschluss bringt
Median-Bruttojahresgehalt im Berufsfeld über die Karriere, nach Qualifikation.
Median brutto/Jahr, BA Entgeltatlas nach Anforderungsniveau und Alter; gemessene Werte, keine Prognose. die Ohne-Ausbildung-Linie ist eine bundesweite Orientierung.
Niedersachsen: 70.296 € · dein StudienortSpitze: Bayern 94.296 €Verlauf: 79.524 → 91.656 €
Wie gefragt ist das Berufsfeld?
Die Bundesagentur für Arbeit stuft das Berufsfeld als Engpassberuf ein. Stellen bleiben im Schnitt 46 Tage unbesetzt, auf Fachkraftniveau 86 Tage.
46 Tagedieses Berufsfeld
Fachkraftniveau: 86 Tage
unter 100 Tage100 bis 175 Tagemehr als 175 Tage
37 offene Stellen auf der Vaia Jobbörse, täglich aktualisiert6,0 % Arbeitslosenquote in Niedersachsen
Was bleibt dir netto? Rechne dein realistisches Netto mit Steuer, Sozialabgaben und Stadtvergleich.
Gehalts-Check öffnenCV-Check startenNach dem Abschluss
Dein Gehaltspfad, der Arbeitsmarkt und Berufsrichtungen für Data Science.
So entwickelt sich das Gehalt
+12.132 € bis zur Karrieremitte+18.156 € Median-Abstand zur Fachkraft mit Ausbildung, pro Jahrunter Beobachtung: BA-Einstufung des Berufsfelds
Beschäftigte nach Altersgruppe im Berufsfeld, Median brutto/Jahr, bundesweit. Gemessene Werte, keine Prognose.
Berufsrichtungen nach dem Abschluss
Forschung & Lehre
Promotion, wissenschaftliche Mitarbeit und Lehre an Universitäten und Instituten.
Typische Rollen: Doktorand:in, wiss. Mitarbeiter:in, Lehrbeauftragte:r
Öffentlicher Dienst & Planung
Ministerien, Behörden, Planung, Statistik und Verwaltung.
Typische Rollen: Referent:in, Fachplaner:in, Sachverständige:r
Wirtschaft & Unternehmen
Unternehmen, Beratung und datengetriebene Analyse in der Privatwirtschaft.
Typische Rollen: Berater:in, Projektmanager:in, Fachexpert:in
Absolvent:innen starten u. a. bei Volkswagen Group, Boehringer Ingelheim und PowerCo.Alle Stellen in der Jobbörse ansehen →
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Berufsalltag von Data Scientists durch KI verändert, lässt sich bereits heute in Grundzügen abschätzen.
KI nimmt dir ab
Routinearbeit, die Software heute schon übernimmt
- Automatisierte Datenbereinigung und Vorverarbeitung großer Datensätze
- Training und Tuning von Standardmodellen des maschinellen Lernens
- Erkennung einfacher Muster und Anomalien in strukturierten Daten
- Generierung erster Modellentwürfe und Code-Bausteine
Menschlich gefragter denn je
Wofür der Abschluss dich ausbildet
- Interpretation komplexer Ergebnisse im fachlichen und geschäftlichen Kontext
- Konzeption wissensbasierter Systeme und logischer Datenmodelle
- Kritische Bewertung von Modellgrenzen, Verzerrungen und ethischen Fragen
- Kommunikation von Erkenntnissen an nicht-technische Stakeholder
Kompetenzen wie das Erkennen komplexer Muster oder der Aufbau neuronaler Netze werden direkt im Deep Learning Lab und im Modul Mustererkennung erarbeitet.
Sehen, was der Markt konkret sucht: aktuelle Jobs und Werkstudentenstellen im Berufsfeld.
Passende Jobs ansehenArbeiten neben dem Studium
Vom Werkstudentenjob bis zur ersten Stelle: diese Ausschreibungen passen zu deinem Fach.
SAData Science Manager (f/m/d): SAP Foundation Model for structured data›PGWerkstudent Data Analytics (m/w/d)›KAPraktikum Data Science / Data Analytics & BI (w/m/d)›RGData Science Manager (f/m/d): SAP Foundation Model for structured data›MAWerkstudent Data Science / Digital Maintenance Solutions (all genders)›DBPraktikum Data-Science/Statistik im Bereich Indikatoren der preislichen Wettbewerbsfähigkeit, Devisenkurse›
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
Technische Universität Braunschweig
Mit rund 16.000 Studierenden gehört die Technische Universität Braunschweig zu den großen Hochschulen des Landes – der Frauenanteil liegt bei 43 %, 20 % kommen aus dem Ausland. Die Studierendenzahl ist seit 2019 um 18 % gesunken.
Studium
156Studiengänge
21 von 156davon mit NC
99 %bestandene Prüfungen
Menschen
16.077Studierende
43 %Frauenanteil
20 %Internationale
Chancen
1.939Erstsemester pro Jahr
Studentenleben & Studierende
Insgesamt 16.077 Studierende an der Hochschule.
Stell dir 100 Studierende vor
Wer sitzt neben dir?
43 von 100
sind Frauen
Frauenanteil an der Technische Universität Braunschweig
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Teilzeitformat ermöglicht Studium neben Beruf oder anderen Verpflichtungen
- Fundierte technische Basis durch forschungsstarke TU Braunschweig
- Inhaltliche Breite von Deep Learning bis wissensbasierten Systemen
Worauf du achten solltest
Da die Zulassung beschränkt ist und das Studium in Teilzeit organisiert ist, solltest du dich frühzeitig über Auswahlkriterien, Zeitplan und die tatsächliche Studiendauer informieren, um Beruf und Studium realistisch aufeinander abzustimmen.
Passt Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast bereits einen ersten Abschluss in Informatik, Mathematik oder einem verwandten Fach.
- Du möchtest Data Science berufsbegleitend oder neben anderen Verpflichtungen in Teilzeit studieren.
- Dich interessieren sowohl Deep Learning als auch wissensbasierte, logikorientierte Systeme.
- Du bringst Motivation für ein zulassungsbeschränktes, forschungsnahes Studium an einer technischen Universität mit.
Achte darauf, dass du die zeitliche Belastung eines Teilzeitstudiums neben Beruf realistisch einschätzt und dich vorab über die Zulassungsvoraussetzungen informierst.
Der Vergleich
Wie schneidet dieser Studiengang im Vergleich ab?
Derselbe Studiengang an anderen Hochschulen – und was er dort kostet.
Diese SeiteGleicher Studiengang anderswoBesser platziert = oben ↑
Hochschulranking ↑
#5#35#651,62,33,1
NC-Median der Hochschule lockerer →
TU Braunschweig (diese Seite)
3,0NC-Median der Hochschule
#60Ranking
4 SemesterRegelstudienzeit
472 €Beitrag/Semester
NC-Median und Ranking gelten für die Hochschule insgesamt, nicht für diesen einzelnen Studiengang.
Weitere & ähnliche Studiengänge
Data Science an anderen Hochschulen
For international students
Studying Data Science at TU Braunschweig from abroad
What the university publishes decides your application. Residence and financing rules come from the federal portal, in English.
Admission
EnglishLanguage of instruction
Cost
11.904 €Blocked-account proof of funds (2026), if you need a visa
Work & stay
140 / 280Full / half working days per year alongside study
18 monthsResidence permit to find a job after graduating
Every figure is published data for this program, this university, or a federal value that applies nationwide.
Five steps in the right order
- 1Check the programCompare degree, language of instruction, deadlines and entry requirements, all published on this page.
- 2Clarify admissionCheck that your school-leaving certificate is recognised and which language or subject certificates the university asks for.
- 3Submit your applicationUse the application route TU Braunschweig publishes. Application deadline: 01.06.2026 - 15.07.2026.
- 4Prepare your financingKeep study costs and living costs separate. If you need a visa, a blocked account is usually part of the proof.
- 5Plan entry and arrivalVisa, health insurance, housing and enrollment, organised well before the semester starts.
Federal values: Make it in Germany (federal government portal), as of 2026. Whether you need a visa and which proofs apply depends on your nationality and situation. After graduation you can stay for 18 months to look for a qualified job.
Your first-year budget
Semester fee472,50 € per semester
Proof of funds11.904 € for the first yearrequired for the visa – roughly 992 € per month
The proof of funds is not a price. It shows you can cover your living costs – the money pays for your life in Germany, not the university.
Language of instructionEnglishLanguage certificate required – the university names the level
Working while studying140 daysfull days per year, or 280 half days
Staying after graduation18 monthsresidence permit to look for a job in Germany
International campus20 %international students at this university
Plan your first yearRent, semester fee and everyday costs for your city – turn 992 € a month into a real plan.
Budget planner →Bewerbung & Fristen
Fristen und Zulassung direkt von den offiziellen Seiten der Hochschule.
Bewerbungsfristen
Zulassung & Voraussetzungen
| Bewerbungsschluss Wintersemester | 01.06.2026 - 15.07.2026 |
- Zulassung
- zulassungsbeschränkt (besondere Zugangsvoraussetzungen)
- Voraussetzung
- fachlich passender Bachelorstudiengang
- Studienstart
- Winter- und Sommersemester
Quelle: offizielle Seiten der Hochschule.
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Vergleiche Data Science an anderen Hochschulen, Orten und ohne NC.
Häufige Fragen
Ist der M.Sc. Data Science an der TU Braunschweig in Vollzeit oder Teilzeit studierbar?
Der Studiengang wird an der TU Braunschweig in Teilzeit angeboten, was eine flexible Vereinbarkeit mit Beruf oder anderen Verpflichtungen ermöglicht.
Gibt es eine Zulassungsbeschränkung für den Studiengang?
Ja, die Zulassung zum Data-Science-Master an der TU Braunschweig ist beschränkt, es findet also ein Auswahlverfahren unter den Bewerbenden statt.
Welche Module sind für den Studiengang besonders charakteristisch?
Zu den zentralen Modulen zählen Mustererkennung, das Deep Learning Lab sowie wissensbasierte Systeme und deduktive Datenbanksysteme, die zusammen ein breites methodisches Fundament schaffen.
Welche beruflichen Perspektiven eröffnet der Abschluss?
Absolvent:innen finden Anschluss an Berufe der Informatik, etwa in der Datenanalyse, im maschinellen Lernen oder in der Entwicklung wissensbasierter Systeme, mit Entwicklungsmöglichkeiten bis hin zu leitenden Positionen.
Kostenlos & unverbindlich
Infomaterial zu Data Science bekommen
Studienführer, Termine, Zulassung & Finanzierung – kostenlos direkt in dein Postfach.
Redaktionell moderiert
Noch eine Frage zu Data Science?
Schick sie an die Redaktion. Jede Frage wird geprüft und niemals automatisch veröffentlicht.
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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.
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