1. Semester5 ECTS
Mathematik 1
Grundlagen der Mathematik für Data Science mit Fokus auf theoretische und praktische Anwendungen in technischen und wirtschaftlichen Kontexten.
Technische Hochschule Ingolstadt · Bachelor
Data Science in Technik und Wirtschaft Bachelor of Science an der Technische Hochschule Ingolstadt
An der Technischen Hochschule Ingolstadt verbindet der Bachelor Data Science in Technik und Wirtschaft Mathematik, Statistik und Programmierung mit konkreten Anwendungsfällen aus Industrie und Wirtschaft.B.Sc.
Bachelor of Science
210
ECTS-Punkte
6 Sem.
Regelstudienzeit
Ingolstadt
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Data Science in Technik und Wirtschaft an der Technischen Hochschule Ingolstadt richtet sich an alle, die Daten nicht nur auswerten, sondern verstehen wollen, wie technische und wirtschaftliche Prozesse dahinterstehen. Die Nähe der THI zu Industrie und Mittelstand in der Region Ingolstadt prägt den Studiengang: Fallstudien und Projekte orientieren sich häufig an realen Fragestellungen aus Produktion, Logistik oder Unternehmensplanung.
Als Bachelor of Science ist der Studiengang grundständig aufgebaut und führt von mathematisch-statistischen Grundlagen über Programmierkenntnisse hin zu anwendungsorientierten Data-Science-Methoden. Die zulassungsfreie Vergabe der Studienplätze erleichtert den direkten Einstieg nach dem Abitur oder der Fachhochschulreife.
Das Vollzeitformat in Präsenz an der THI in Ingolstadt setzt auf einen engen Austausch zwischen Lehrenden und Studierenden sowie auf praxisnahe Projektarbeit, die typisch für den Fachhochschul-Charakter der THI ist.
Curriculum & Module
34 Module · 210 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
1. Semester5 ECTS
Statistik
Einführung in statistische Methoden und Konzepte als Grundlage für Datenanalyse und Evidence-based Decision Making.
1. Semester5 ECTS
Informatik für Data Science 1
Grundlagen der Informatik und Programmierung für Data-Science-Anwendungen mit Fokus auf Datenverarbeitung.
1. Semester5 ECTS
Statistik-Praktikum
Praktische Übungen zur Anwendung statistischer Methoden auf reale Datensätze und Fallstudien.
1. Semester5 ECTS
Programmier-Praktikum
Praxisorientiertes Training zum Erwerben von Programmierkompetenzen für Data-Science-Projekte.
1. Semester5 ECTS
Allgemeine BWL und VWL
Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre und Volkswirtschaftslehre für Verständnis wirtschaftlicher Kontexte von Data-Science-Anwendungen.
2. Semester5 ECTS
Mathematik 2
Fortgeschrittene mathematische Konzepte und Methoden mit Anwendungen in Statistical Modeling und Machine Learning.
2. Semester5 ECTS
Statistical Modeling
Theorie und Praxis statistischer Modellierung zur Analyse komplexer Datenstrukturen und Vorhersage.
2. Semester5 ECTS
Informatik für Data Science 2
Vertiefung der Informatik-Konzepte für Data Science mit Fokus auf Datenbanken und Datenverarbeitung.
2. Semester5 ECTS
Statistical-Modeling-Lab
Praktisches Labor zur Anwendung statistischer Modellierungstechniken auf reale Datenprobleme.
2. Semester5 ECTS
Software-Development-Lab
Praktisches Training in Software-Entwicklung und Best-Practices für produktionsreife Data-Science-Systeme.
2. Semester5 ECTS
Konstruktion und Produktentwicklung
Grundlagen der Konstruktion und Produktentwicklung mit Anwendung von datengestützten Methoden.
3. Semester5 ECTS
Wahrscheinlichkeitstheorie
Mathematische Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie als Basis für statistische Inferenz und Machine Learning.
3. Semester5 ECTS
Applied Machine Learning
Anwendung von Machine-Learning-Verfahren auf technische und wirtschaftliche Problemstellungen mit realen Datensätzen.
3. Semester5 ECTS
Data Engineering 1
Grundlagen der Dateninfrastruktur, Datenerfassung und ETL-Prozesse für Data-Science-Pipelines.
3. Semester5 ECTS
Machine-Learning-Lab
Praktisches Labor zur Konzipierung, Training und Evaluierung von Machine-Learning-Modellen auf großen Datenmengen.
3. Semester5 ECTS
Automatisierungstechnik
Grundlagen der Automatisierungstechnik mit Integration von Data-Science-Methoden zur Prozessoptimierung.
3. Semester5 ECTS
Produktionstechnik
Überblick über Produktionstechnologien und Prozesse mit Anwendung von datengestützter Analyse und Optimierung.
4. Semester5 ECTS
Statistische Qualitätssicherung
Anwendung statistischer Methoden für Qualitätskontrolle, Prozessüberwachung und kontinuierliche Verbesserung.
4. Semester5 ECTS
Practical Deep Learning
Praktische Anwendung von Deep-Learning-Techniken auf technische und wirtschaftliche Fragestellungen.
4. Semester5 ECTS
Data Engineering 2
Fortgeschrittene Konzepte von Dateninfrastruktur, Skalierung und Deployment von Data-Science-Systemen.
4. Semester5 ECTS
Deep-Learning-Lab
Praktisches Labor zum Training und Evaluierung von Deep-Learning-Modellen für Bild-, Text- und andere komplexe Daten.
4. Semester5 ECTS
Business Information Systems
Integration von Informationssystemen in betriebliche Prozesse und deren Rolle bei datengestützten Entscheidungen.
4. Semester5 ECTS
Marketing
Marketingstrategien und Analytics mit Fokus auf datengetriebene Marktanalyse und Kundensegmentierung.
5. Semester23 ECTS
Praktikum im Umfang von 20 Wochen
Obligatorisches Praxissemester zur Vertiefung erworbener Kompetenzen in professionellen Projekten bei Unternehmen.
5. Semester2 ECTS
Praxisseminar
Begleitveranstaltung zum Praxissemester zur Reflexion von Erfahrungen und Vorbereitung auf Projektrollen.
6. Semester5 ECTS
Optimization
Mathematische Optimierungsmethoden und deren Anwendung auf technische und wirtschaftliche Optimierungsprobleme.
6. Semester5 ECTS
Forecasting
Zeitreihenanalyse und Prognosemethoden zur Vorhersage technischer und wirtschaftlicher Entwicklungen.
6. Semester5 ECTS
Interdisziplinäres Projekt
Praktisches Projektmodul zur Lösung realer datenbasierter Probleme unter Anwendung erlernter Methoden.
6. Semester5 ECTS
Investition und Finanzierung
Grundlagen der Finanzierungsentscheidungen und Investitionsrechnung mit datengestützten Methoden.
7. Semester5 ECTS
Ethik und Recht in Data Science
Ethische Implikationen, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen bei der Anwendung von Data Science und KI.
7. Semester5 ECTS
Industrial Internet of Things
Grundlagen von IoT-Systemen und deren Datenerfassung sowie Analyse für Industrie-4.0-Anwendungen.
7. Semester3 ECTS
Seminar Bachelorarbeit
Begleitveranstaltung zum wissenschaftlichen Arbeiten und zur Vorbereitung der Bachelorarbeit.
7. Semester12 ECTS
Bachelorarbeit
Eigenständige wissenschaftliche Arbeit zur Lösung einer datengestützten Problemstellung mit praktischer Relevanz.
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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 in Technik und Wirtschaft an der Technischen Hochschule Ingolstadt verknüpft klassische Data-Science-Ausbildung mit einem klaren Anwendungsbezug zu Technik und Wirtschaft. Das unterscheidet den Studiengang von rein informatiklastigen Data-Science-Angeboten anderer Hochschulen.
Die THI positioniert sich damit als Hochschule, die Datenkompetenz direkt mit den Anforderungen von Industrieunternehmen und wirtschaftlichen Entscheidungsprozessen verzahnt, was besonders in der wirtschaftlich geprägten Region Ingolstadt sinnvoll ist.
Studieninhalte
Grundlegende Module wie Mathematik 1, Statistik und Informatik für Data Science 1 bilden das methodische Fundament. Darauf aufbauend werden Programmierkenntnisse und statistische Verfahren mit Fragestellungen aus Technik und Wirtschaft kombiniert, etwa bei der Analyse von Produktionsdaten oder wirtschaftlichen Kennzahlen.
Der Studiengang legt Wert darauf, dass Studierende nicht nur Algorithmen anwenden, sondern die dahinterliegenden mathematischen und statistischen Prinzipien verstehen, um Datenanalysen fundiert einordnen zu können.
Für wen passt das?
Wer analytisch denkt, Interesse an Zahlen und Mustern hat und gleichzeitig verstehen möchte, wie sich daraus wirtschaftlicher oder technischer Nutzen ableiten lässt, findet hier ein passendes Studienumfeld. Vorkenntnisse in Mathematik sind hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung.
Auch wer sich noch nicht sicher ist, ob die Zukunft eher in Technik oder Wirtschaft liegt, bekommt mit diesem Studiengang die Möglichkeit, beide Perspektiven zu verbinden, statt sich früh festzulegen.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen finden ihren Weg häufig in Berufe der Informatik mit datenanalytischem Schwerpunkt, etwa in Unternehmen der Automobil-, Zuliefer- oder Fertigungsindustrie, die in der Region Ingolstadt stark vertreten sind.
Die Kombination aus technischem und wirtschaftlichem Verständnis öffnet Türen sowohl in klassische IT-Abteilungen als auch in datengetriebene Fachbereiche wie Controlling, Produktionsplanung oder Business Intelligence.
Hochschule & Format
Die Technische Hochschule Ingolstadt ist bekannt für ihre praxisnahe, anwendungsorientierte Lehre und ihre engen Kontakte zu Unternehmen der Region. Das Vollzeitstudium in Präsenz ermöglicht direkten Austausch mit Lehrenden und Kommilitonen.
Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die Einstiegshürde und macht den Studiengang für Studieninteressierte mit unterschiedlichem Vorwissen zugänglich, sofern die grundsätzliche Motivation für Mathematik und Informatik vorhanden ist.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiData Science in Technik und Wirtschaft ist an der THI 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.
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
Der Bachelor öffnet den Weg in datengetriebene Berufe an der Schnittstelle von Technik und Wirtschaft.
- Junior Data AnalystEinstieg in Datenaufbereitung, erste statistische Auswertungen und Unterstützung bei Reportings · 0 bis 2 Jahre
- Data ScientistEigenständige Entwicklung von Analysemodellen und Ableitung von Handlungsempfehlungen für Fachbereiche · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / Analytics ConsultantVerantwortung für komplexe Projekte, Beratung von Fachabteilungen und Methodenauswahl · 5 bis 8 Jahre
- Lead Data Scientist / Head of Data AnalyticsFachliche und personelle Leitung von Data-Science-Teams sowie strategische Ausrichtung der Datenanalyse · 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 in der Datenanalyse durch KI verändert, lässt sich bereits in Grundzügen 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
Künstliche Intelligenz verändert, welche Aufgaben in datenanalytischen Berufen automatisiert werden und welche menschliches Urteilsvermögen erfordern.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und -aufbereitung großer Datensätze
- Standardisierte statistische Auswertungen und Reports
- Vorhersagemodelle, die auf etablierten Verfahren basieren
- Erste Mustererkennung in großen, strukturierten Datenmengen
Menschlich gefragter denn je
- Einordnung von Ergebnissen in einen betriebswirtschaftlichen oder technischen Kontext
- Kommunikation von Analyseergebnissen an Fachabteilungen und Management
- Kritische Bewertung von Modellannahmen und Datenqualität
- Entwicklung neuer Fragestellungen und individueller Lösungsansätze
Kompetenzen aus Modulen wie Statistik und Informatik für Data Science 1 bilden die Grundlage, um Automatisierung sinnvoll einzuordnen statt sie blind zu übernehmen.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Ingolstadt, 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 IngolstadtLive Praktikain IngolstadtLive 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 Technische Hochschule Ingolstadt – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
TH
Technische Hochschule Ingolstadt
Staatliche HochschulePräsenzstudiumIngolstadt
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Klarer Anwendungsbezug zu Technik und Wirtschaft statt rein theoretischer Datenanalyse
- Praxisnahe Ausrichtung der THI mit Nähe zu Unternehmen der Region
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Studienstart
Worauf du achten solltest
Wer Mathematik und Statistik grundsätzlich meiden möchte, sollte bedenken, dass diese Fächer im Studium eine zentrale Rolle spielen – ein gewisses Interesse an quantitativen Methoden ist Voraussetzung für einen erfolgreichen Studienverlauf.
Passt Data Science in Technik und Wirtschaft zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für Mathematik, Statistik und Programmierung gleichermaßen.
- Du möchtest verstehen, wie Datenanalyse konkrete technische oder wirtschaftliche Probleme löst.
- Du bevorzugst ein praxisnahes, anwendungsorientiertes Studium an einer Fachhochschule.
- Du fühlst dich in einem Vollzeitstudium mit Präsenzformat wohl.
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Häufige Fragen
Ist der Studiengang Data Science in Technik und Wirtschaft an der THI zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist an der Technischen Hochschule Ingolstadt zulassungsfrei, sodass keine NC-Hürde für die Einschreibung besteht.
Welche Vorkenntnisse sollte ich für den Studiengang mitbringen?
Grundlegendes Interesse an Mathematik und Statistik ist hilfreich, da Module wie Mathematik 1 und Statistik zentrale Bausteine des Studiums sind. Programmierkenntnisse werden im Studium aufgebaut, etwa im Modul Informatik für Data Science 1.
In welcher Studienform wird der Studiengang an der THI angeboten?
Der Studiengang wird als Vollzeitstudium in Präsenz an der Technischen Hochschule Ingolstadt angeboten und schließt mit dem Bachelor of Science ab.
Welche beruflichen Perspektiven eröffnet der Abschluss?
Der Abschluss richtet sich auf Berufe in der Informatik mit Schwerpunkt Datenanalyse aus und eignet sich besonders für Tätigkeiten an der Schnittstelle von Technik und Wirtschaft, etwa in Industrie- und Fertigungsunternehmen der Region Ingolstadt.
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