Weitere Module5 ECTS
Mustererkennung
Grundlegende Methoden und Algorithmen zur Klassifikation von Daten einschließlich Bayessche Entscheidungsregeln, Support-Vektor-Maschinen, neuronale Netze und Clustering-Verfahren.
Technische Universität Braunschweig · Master
Data Science Master of 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
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.
Curriculum & Module
78 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module5 ECTS
Deep Learning Lab
Praktische Anwendung von Methoden des Machine Learning durch Implementierung von Klassifikationsalgorithmen, neuronalen Netzen und Deep-Learning-Methoden in kleinen Teams.
Weitere Module5 ECTS
Wissensbasierte Systeme und deduktive Datenbanksysteme
Grundlagen logischer Programmiersprachen, Datalog, Fixpunktauswertung, Anfrageoptimierung und objektorientierte Erweiterungen von Datenbanksystemen.
Weitere Module5 ECTS
Data Warehousing und Data-Mining-Techniken
Data Warehouse Architekturen, multidimensionale Datenmodelle, Data Mining Algorithmen wie Clustering und Association Rules sowie OLAP-Techniken.
Weitere Module5 ECTS
Information Retrieval und Web Search Engines
Textbasiertes Retrieval, Suchmaschinen-Architektur, Web-Crawling, Text-Indexing und Rankingverfahren wie PageRank.
Weitere Module5 ECTS
Grundlagen Maschinelles Lernen
Grundlegende Prinzipien des Maschinellen Lernens, Regression, Modellauswahl, Generalisierung, lineare Modelle und Entscheidungsbäume.
Weitere Module5 ECTS
Techniken der Visualisierung
Rechnergestützte Visualisierungstechniken, informationstheoretische Grundlagen, visuelle Wahrnehmungspsychologie und interaktive Visualisierungsmethoden.
Weitere Module5 ECTS
Bild-Aspekte
Naturwissenschaftliche und informationstheoretische Grundlagen der Bildentstehung, visuelle Wahrnehmung und optische Illusionen.
Weitere Module
Python Lab
Weitere Module
Computational Geometry
Weitere Module
Approximation Algorithms
Weitere Module
Seminar Data Science - Section Computer Science
Weitere Module
Graphs, Geometry, and Algorithms
Weitere Module
Fundamentals of High-Performance Computing for CFD simulations
Weitere Module
Software Product Lines
Weitere Module
Machine Learning for Data Science
Weitere Module
Constraint Solving
Weitere Module
AI Engineering
Weitere Module
Algorithmen und Komplexität für Quantencomputer
Weitere Module
Computeralgebra
Weitere Module
Diskrete Optimierung
Weitere Module
Dynamische Optimierung
Weitere Module
Introduction to Quantum Information Theory
Weitere Module
Inverse Probleme
Weitere Module
Kontinuierliche Optimierung in Data Science
Weitere Module
Maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen
Weitere Module
Mathematical Foundations of Information Theory and Coding Theory
Weitere Module
Modellreduktion
Weitere Module
Nichtnegativität und polynomielle Optimierung
Weitere Module
Numerische Lineare Algebra in Data Science
Weitere Module
Numerische Methoden und Lernen von Daten
Weitere Module
Optimierung in Maschinellem Lernen und Datenanalyse 1
Weitere Module
Statistisches und maschinelles Lernen
Weitere Module
Fortgeschrittenenpraktikum
Weitere Module
Seminar Data Science - Section Mathematics
Weitere Module
Mathematical Foundations of Data Science
Weitere Module
The Mathematics of Data Science
Weitere Module
Computational Algebraic Geometry
Weitere Module
Ökologische Modellierung
Weitere Module
Fundamentals of Turbulence Modeling
Weitere Module
Grundlagen des Küsteningenieurwesens
Weitere Module
Introduction to Finite Element Methods
Weitere Module
Deep Learning in Remote Sensing
Weitere Module
Machine Learning
Weitere Module
Datengetriebene Material Modellierung
Weitere Module
Experimental Fluid Dynamics
Weitere Module
Mathematische Bildverarbeitung
Weitere Module
Deep Learning for imaging in nano and quantum science
Weitere Module
Netzwerk-Informationstheorie
Weitere Module
Sprachdialogsysteme (Spoken Language Processing)
Weitere Module
Grundlagen der Digitalen Signalverarbeitung
Weitere Module
Digitale Signalverarbeitung
Weitere Module
Computer Vision und Machine Learning
Weitere Module
Biomedizinische Signal- und Bildanalyse
Weitere Module
Computer Lab Mustererkennung
Weitere Module
Immunmetabolismus
Weitere Module
Aufklärung und Modellierung biologischer Strukturen
Weitere Module
Netzwerkbiologie
Weitere Module
Biophysikalische Chemie
Weitere Module
Biomolekulare Modellierungen
Weitere Module
Fortgeschrittene Theoretische Chemie
Weitere Module
Machine Learning in Computational Chemistry
Weitere Module
Theoretical Spectroscopy
Weitere Module
Medizinisch-methodologisches Vertiefungsfach 1
Weitere Module
Medizinisch-methodologisches Vertiefungsfach 2
Weitere Module
Unfallinformatik
Weitere Module
Assistierende Gesundheitstechnologien A
Weitere Module
Assistierende Gesundheitstechnologien B
Weitere Module
Ausgewählte Themen der Repräsentation und Analyse medizinischer Daten
Weitere Module
Projektarbeit Data Science
Weitere Module
Ethics and Epistemology
Weitere Module
Data Privacy & Data Governance
Weitere Module
Schlüsselqualifikationen
Weitere Module
Scientific and Method-Oriented Working
Weitere Module
Better Scientific Presentations and Writing
Weitere Module
Masterarbeit Data Science
1. Semester10 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.
1. Semester10 ECTS
Ramp up Course Computer Science
Einführung in Data Science, Softwaretechnik, Datenbankmanagement, Sicherheit und Datenschutz sowie Verteilte Systeme für fundierte Informatik-Grundlagen.
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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 TU Braunschweig ist als forschungsnaher Masterstudiengang konzipiert, der methodisches Tiefenwissen mit Anwendungsbezug verbindet. Die Teilzeitstruktur signalisiert, dass die Hochschule bewusst auf eine Zielgruppe setzt, die neben dem Studium bereits berufliche oder familiäre Verpflichtungen hat.
Der zulassungsbeschränkte Charakter des Programms deutet auf eine begrenzte Platzzahl und eine gezielte Auswahl der Studierenden hin, was in der Regel mit einer engeren Betreuung und einem intensiveren fachlichen Austausch einhergeht.
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.
Zulassung & Zugangswege
Zulassungsbeschränkt (NC)Die Zulassung erfolgt nach Kapazität; die aktuelle NC-Grenze bitte aktuell bei der TU Braunschweig 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.
Zulassungsbeschränkt (NC)
Die Studienplätze sind begrenzt und die NC-Grenze schwankt je Semester. Prüfe mit deinem Schnitt, wie deine Chancen aktuell stehen.
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 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
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 von Data Scientists durch KI verändert, lässt sich bereits heute 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 die tägliche Arbeit von Data Scientists spürbar – sowohl bei Routineaufgaben als auch bei komplexeren Entscheidungsprozessen.
KI nimmt dir ab
- 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
- 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.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Braunschweig, 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 BraunschweigLive Praktikain BraunschweigLive 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 Universität Braunschweig – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
TB
Technische Universität Braunschweig
Staatliche HochschulePräsenzstudiumBraunschweig
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
- 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.
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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.
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