Der Master Data Science an der TU Dortmund richtet sich an Studierende, die ihre analytischen und methodischen Fähigkeiten in einem forschungsnahen Umfeld vertiefen möchten. Die Hochschule ist bekannt für ihre starke Ausrichtung auf Statistik und Informatik, wodurch der Studiengang eine solide theoretische Basis mit praktischer Anwendung verbindet.
Da die Zulassung zulassungsfrei erfolgt, steht der Studiengang grundsätzlich allen Interessierten mit passendem fachlichem Hintergrund offen. Der Fokus liegt auf einer Ausbildung, die sowohl wissenschaftliches Arbeiten als auch berufspraktische Kompetenzen vermittelt, etwa durch Projektarbeiten und praxisorientierte Module.
Der Standort Dortmund profitiert von der Nähe zu Unternehmen im Ruhrgebiet und einer wachsenden Digitalwirtschaft, was den Übergang von Studium in Beruf erleichtern kann.
64 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Die Studierenden wählen einen Software- oder Programmierkurs (z.B. SAS, Julia, Python, Advanced R) und lernen praktische Aspekte von Data Science wie internationale Datenbanksysteme, Datenschutz und Research Data Management.
Die Studierenden wählen zwischen umfangreichen Fallstudien mit echten Daten oder einem externen Praktikum und bearbeiten zusätzlich ein Seminar. Sie wenden statistische und Datenanalysemethoden unabhängig und im Team an.
Spezialisierter Kurs in Zeitreihenanalyse aus der Statistik-Abteilung.
Spezialisierter Kurs in Überlebenszeitanalyse aus der Statistik-Abteilung.
Spezialisierter Kurs zu Bootstrapping-Methoden aus der Statistik-Abteilung.
Kurs zu Stichprobenverfahren aus der Statistik-Abteilung.
Reading Course zu fortgeschrittener Ingenieurmathematik für Studierenden mit bedingter Zulassung.
Reading Course zu Datenstrukturen und Programmierung für Studierende mit bedingter Zulassung.
Reading Course zu Informationssystemen für Studierende mit bedingter Zulassung.
Reading Course zu Wahrscheinlichkeitstheorie für Studierende mit bedingter Zulassung.
Reading Course zu statistischem Schließen für Studierende mit bedingter Zulassung.
Reading Course zu linearen Modellen für Studierende mit bedingter Zulassung.
Einführende Fallstudien für Studierende mit bedingter Zulassung.
Reading Course zur Einführung in Statistical Learning für Studierende mit bedingter Zulassung.
Erweiterte Klassen von Modellen wie neuronale Netze, fortgeschrittene Boosting- und Baumverfahren sowie verallgemeinerte additive Modelle werden eingeführt. Die Relevanz und Grenzen etablierter Methoden werden mit Bezug zu großen Datenmengen gezeigt.
Die Vorlesung behandelt Wahrscheinlichkeitstheorie, Entscheidungstheorie und asymptotische Theorie. Sie vermittelt die formale Grundlage für das Verständnis und die korrekte Anwendung statistischer Methoden.
Methoden für die Handhabung und Analyse großer Datenmengen werden präsentiert, einschließlich Datenimport, deskriptive Methoden, Visualisierungstechniken und Online-Learning für Datenströme sowie parallele Rechentechniken.
Die Masterarbeit demonstriert die Fähigkeit, wissenschaftliche Methoden auf ein Data-Science-Problem anzuwenden und anzupassen. Die Thesis wird über sechs Monate erarbeitet und in einem Oberseminar präsentiert.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der Master Data Science an der TU Dortmund positioniert sich an der Schnittstelle von Statistik, Informatik und angewandter Datenanalyse. Die Hochschule bringt hier ihre traditionelle Stärke in der Statistik ein und verknüpft sie mit modernen Methoden des maschinellen Lernens.
Studierende erwerben ein tiefes Verständnis für die gesamte Wertschöpfungskette der Datenanalyse – von der Datenerhebung über die Modellierung bis zur Interpretation der Ergebnisse.
Zentrale Module wie Data Science in Practice vermitteln den praktischen Umgang mit realen Datensätzen und industrienahen Problemstellungen. Die Project Work bietet die Möglichkeit, eigenständig ein Data-Science-Projekt von der Konzeption bis zur Umsetzung zu begleiten.
Mit Time Series Analysis wird zudem ein spezialisierter methodischer Schwerpunkt gesetzt, der besonders für Anwendungen in Finanzwesen, Produktion oder Prognosemodellen relevant ist.
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem analytischen, mathematisch-statistischen Interesse und einem Bachelorabschluss aus verwandten Bereichen wie Statistik, Informatik oder Wirtschaftswissenschaften mit quantitativem Schwerpunkt.
Wer gerne strukturiert arbeitet, Freude an Programmierung hat und komplexe Probleme in datenbasierte Lösungen übersetzen möchte, findet hier ein passendes Umfeld.
Absolvent:innen finden Anschluss an Berufe in der Informatik, insbesondere in Rollen mit Fokus auf Datenanalyse, maschinelles Lernen und datengetriebene Entscheidungsfindung.
Die Kombination aus methodischer Tiefe und Projekterfahrung bereitet auf vielfältige Einsatzfelder in Industrie, Beratung und Forschung vor.
Als Technische Universität bietet die TU Dortmund ein forschungsnahes Studienumfeld mit engem Bezug zu Informatik und angewandter Mathematik.
Das Vollzeitformat ermöglicht eine intensive und zügige Auseinandersetzung mit den Studieninhalten, unterstützt durch Praxisprojekte und interdisziplinären Austausch.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
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.
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
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.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Master Data Science eröffnet Wege in verschiedene Bereiche der datengetriebenen Arbeitswelt.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Die Rolle von Data Scientists verändert sich mit dem Fortschritt automatisierter Analysetools stetig weiter.
Künstliche Intelligenz übernimmt in der Datenanalyse zunehmend repetitive und rechenintensive Aufgaben, verändert aber auch die Anforderungen an Fachkräfte.
Die im Studium vermittelten Kompetenzen in Data Science in Practice und Time Series Analysis bilden eine gute Grundlage, um auch mit zunehmend automatisierten Tools kritisch und zielgerichtet zu arbeiten.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Dortmund, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Technische Universität Dortmund – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Da der Studiengang methodisch anspruchsvoll ist, solltest du bereits solide Grundlagen in Mathematik, Statistik und Programmierung mitbringen, um dem Tempo und der Tiefe der Inhalte gut folgen zu können.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, das heißt es gibt kein Auswahlverfahren mit Notengrenze für die Bewerbung.
Solide Grundlagen in Mathematik, Statistik und Programmierung sind hilfreich, da die Module wie Time Series Analysis und Data Science in Practice methodisch anspruchsvoll sind.
Durch die Project Work und den Kurs Data Science in Practice erhältst du frühzeitig die Möglichkeit, an realen Datenprojekten mitzuwirken und Methoden praktisch anzuwenden.
Absolvent:innen finden Anschluss an Berufe in der Informatik mit Schwerpunkt Datenanalyse, etwa als Data Scientist oder in verwandten analytischen Rollen in Industrie und Beratung.
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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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