Weitere Module5 ECTS
Master-Seminar
Seminarveranstaltung zur wissenschaftlichen Auseinandersetzung mit Themen des Studiengangs und Anfertigung einer wissenschaftlichen Ausarbeitung.
Technische Universität München · Master
Data Engineering and Analytics Master of Science an der Technische Universität München
Der Masterstudiengang Data Engineering and Analytics an der TUM bereitet auf die Konzeption und den Betrieb komplexer Datenarchitekturen und Analyseverfahren vor.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
München
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Data Engineering and Analytics an der Technischen Universität München verbindet die Konstruktion großskaliger Dateninfrastrukturen mit fortgeschrittenen Methoden der Datenanalyse. Anders als klassische Data-Science-Programme legt er einen deutlichen Schwerpunkt auf die technische Seite: Wie werden Daten erfasst, verarbeitet, gespeichert und für Analysen bereitgestellt, damit sie zuverlässig und skalierbar nutzbar sind?
Als Vollzeit-Masterprogramm mit Abschluss M.Sc. richtet sich der Studiengang an Studierende, die bereits über ein grundlegendes Verständnis von Informatik oder verwandten Disziplinen verfügen und dieses in Richtung Dateningenieurwesen vertiefen möchten. Die Zulassung erfolgt über ein Auswahlverfahren, das fachliche Eignung und Vorkenntnisse berücksichtigt.
Der Standort München bietet durch die Nähe zu Technologieunternehmen und Forschungseinrichtungen ein Umfeld, in dem Data-Engineering-Kompetenzen auf eine lebendige Praxislandschaft treffen.
Curriculum & Module
40 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module10 ECTS
Master-Praktikum
Praktische Projektarbeit zur Vertiefung der im Studium erworbenen Kenntnisse mit Fokus auf anwendungsorientierte Problemlösungen.
Weitere Module10 ECTS
Guided Research
Angeleitete Forschungsarbeit in einem Spezialgebiet des Data Engineering mit wissenschaftlicher Ausarbeitung.
Weitere Module10 ECTS
Anwendungsprojekt
Praktisches Projekt mit Anwendungsbezug zur Lösung realistischer Probleme im Bereich Data Engineering and Analytics.
Weitere Module5 ECTS
Large Deviations
Theorie großer Abweichungen mit Anwendungen in der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
Weitere Module5 ECTS
Applied Statistics and Data Analysis
Praktische Anwendung statistischer Methoden und Techniken zur Datenanalyse.
Weitere Module3 ECTS
Business Plan - Basic Course
Grundkurs zur Erstellung von Geschäftsplänen und Bewertung von Geschäftsideen.
Weitere Module4 ECTS
Seminar: Science and Ethics
Auseinandersetzung mit ethischen Fragen in der Wissenschaft und Forschung.
1. Semester8 ECTS
Foundations in Data Engineering
Vermittlung von Grundlagen im Bereich Data Engineering mit Inhalten zu Datenstrukturen, Datenverarbeitung und grundlegenden Konzepten der Datenverwaltung.
1. Semester6 ECTS
Query Optimization
Behandlung von Optimierungstechniken für Datenbankabfragen und Verbesserung der Anfrageverarbeitung.
1. Semester5 ECTS
Distributed Systems
Grundlagen verteilter Systeme, deren Architektur und Konzepte für die Verarbeitung großer Datenmengen.
1. Semester5 ECTS
Advanced Computer Networking
Vertiefung von Netzwerk-Konzepten und Protokollen für die Datenübertragung in verteilten Systemen.
1. Semester5 ECTS
Business Analytics and Machine Learning
Anwendung von Machine-Learning-Methoden zur Analyse von Geschäftsdaten und Gewinnung von Erkenntnissen.
1. Semester8 ECTS
Machine Learning
Umfassende Einführung in Machine-Learning-Verfahren, Algorithmen und deren praktische Anwendungen.
1. Semester6 ECTS
Fundamentals of Artificial Intelligence
Grundlagen der künstlichen Intelligenz, einschließlich wissensbasierter Systeme und intelligenter Agenten.
1. Semester5 ECTS
Visual Data Analytics
Visualisierung und visuelle Analyse großer Datenmengen zur Erkennung von Mustern und Anomalien.
1. Semester5 ECTS
Basic Mathematical Methods for Imaging and Visualization
Mathematische Methoden zur Bildverarbeitung und Visualisierung von Daten.
1. Semester9 ECTS
Probability Theory
Mathematische Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und deren Anwendungen.
1. Semester9 ECTS
Functional Analysis
Funktionalanalytische Konzepte und deren Anwendungen in Optimierung und Datenanalyse.
1. Semester5 ECTS
Nonlinear Optimization
Theorie und Methoden der nichtlinearen Optimierung mit mathematischen Grundlagen.
1. Semester9 ECTS
Integer Optimization
Optimierungsmethoden für Probleme mit Ganzzahlbedingungen und deren praktische Anwendungen.
1. Semester4 ECTS
Master Your Thesis!
Seminar zur Vorbereitung und Unterstützung bei der Erstellung der Master-Thesis.
1. Semester6 ECTS
Legal Data Science and Informatics
Juristische Aspekte von Data Science und Informatik, einschließlich Regulierung und Compliance.
1. Semester3 ECTS
Technology, Economy, Society
Interdisziplinäre Betrachtung der Wechselwirkungen zwischen Technologie, Wirtschaft und Gesellschaft.
2. Semester8 ECTS
Foundations of Data Analysis
Einführung in die mathematischen und statistischen Grundlagen der Datenanalyse mit Fokus auf analytische Methoden und deren Anwendungen.
2. Semester6 ECTS
Database Systems on Modern CPU Architecture
Datenbanksysteme unter Berücksichtigung moderner Prozessorarchitekturen und deren Optimierungspotenziale.
2. Semester5 ECTS
Parallel Programming
Programmierkonzepte und Techniken für die parallele Datenverarbeitung auf modernen Multi-Core-Systemen.
2. Semester8 ECTS
Modelling and Simulation
Techniken zur mathematischen Modellierung und Simulation komplexer Systeme.
2. Semester5 ECTS
Combinatorial Optimization
Optimierungsmethoden für kombinatorische Probleme und deren Anwendungen in der Datenanalyse.
2. Semester5 ECTS
Modern Methods in Nonlinear Optimization
Moderne Algorithmen und Methoden zur Lösung nichtlinearer Optimierungsprobleme.
2. Semester5 ECTS
Probability on Graphs
Wahrscheinlichkeitstheoretische Konzepte angewendet auf Graphen und netzwerkbasierte Datenstrukturen.
2. Semester9 ECTS
Markov Processes
Tiefgehende Behandlung von Markov-Prozessen und deren Anwendungen in der stochastischen Datenanalyse.
2. Semester8 ECTS
Algorithms for Scientific Computing
Numerische Algorithmen und Computational-Methods für wissenschaftliche Berechnungen und Simulationen.
2. Semester5 ECTS
Machine Learning for Graphs and Sequential Data
Machine-Learning-Verfahren speziell für Graph- und Sequenzdaten, einschließlich Graph Neural Networks.
2. Semester6 ECTS
Applied Reinforcement Learning
Praktische Anwendungen von Reinforcement-Learning-Methoden mit Fokus auf Implementierung und Problemlösung.
2. Semester6 ECTS
Introduction to Deep Learning
Einführung in Deep-Learning-Techniken und neuronale Netze mit praktischen Anwendungen.
2. Semester2 ECTS
Entrepreneurship for Small Software-oriented Enterprises
Vermittlung von Unternehmertum und Geschäftsmanagement für kleinere softwareorientierte Unternehmungen.
2. Semester3 ECTS
Informatikrecht
Rechtliche Grundlagen und Bestimmungen im Informatikbereich, einschließlich Datenschutz und Lizenzierung.
2. Semester5 ECTS
Social Computing
Analyse von sozialen Netzwerken und Systemen sowie deren Auswirkungen auf Gesellschaft und Daten.
4. Semester30 ECTS
Master's Thesis
Selbstständige wissenschaftliche Arbeitsarbeit zu einem aktuellen Thema des Data Engineering and Analytics mit schriftlicher Ausarbeitung und Präsentation.
Keine Module gefunden. Suche anpassen oder Filter zurücksetzen.
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 Engineering and Analytics an der TUM ist als forschungsnaher Masterstudiengang konzipiert, der technische Tiefe mit analytischer Methodenkompetenz verbindet. Im Zentrum steht die Frage, wie Datenpipelines, verteilte Systeme und Analyseinfrastrukturen so gestaltet werden, dass sie große Datenmengen zuverlässig verarbeiten können.
Die Ausrichtung des Studiengangs unterscheidet sich damit von reinen Data-Science-Programmen, da Systemdesign, Skalierbarkeit und Betrieb von Dateninfrastrukturen einen eigenständigen Schwerpunkt bilden.
Studieninhalte
Neben vertiefenden Vorlesungen zu Datenmanagement, verteilten Systemen und Analysemethoden prägen forschungsorientierte Formate das Studium. Im Master-Seminar setzen sich Studierende mit aktuellen wissenschaftlichen Fragestellungen auseinander, während das Master-Praktikum praktische Umsetzungskompetenz in realitätsnahen Projekten vermittelt.
Die Guided Research bietet die Möglichkeit, eigenständig an einem Forschungsthema zu arbeiten und dabei enge Betreuung durch Lehrstühle der TUM zu erhalten – eine gute Vorbereitung auf die Masterarbeit oder eine spätere Promotion.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem Bachelorabschluss in Informatik oder einem verwandten Fach, die Interesse an der technischen Gestaltung von Datensystemen mitbringen und sich nicht ausschließlich auf statistische Modellierung konzentrieren möchten.
Wer gerne komplexe Systeme durchdenkt, Freude an Programmierung sowie mathematisch-strukturiertem Denken hat und sich auf ein anspruchsvolles Auswahlverfahren einlassen möchte, findet hier ein passendes Umfeld.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen des Studiengangs sind für Tätigkeiten als Data-Engineering-Fachkräfte qualifiziert, die in Unternehmen unterschiedlichster Branchen zunehmend gesucht werden, da datengetriebene Prozesse an Bedeutung gewinnen.
Die Kombination aus technischem Systemwissen und analytischer Methodik eröffnet Perspektiven sowohl in etablierten Unternehmen als auch in datenintensiven Start-ups.
Hochschule & Format
Die TUM zählt zu den forschungsstarken technischen Universitäten Deutschlands und bietet für diesen Studiengang eine Infrastruktur, die praxisnahe Projekte mit wissenschaftlicher Tiefe verbindet.
Das Vollzeitformat in München ermöglicht eine enge Anbindung an Lehrstühle sowie den Austausch mit der dortigen Technologie- und Forschungslandschaft.
Zulassung & Zugangswege
Zulassung nach KapazitätBitte die aktuellen Zulassungsbedingungen direkt bei der TUM 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.
NC-Status nicht hinterlegt
Für diesen Studiengang liegt uns keine NC-Grenze vor. Im Studiengang-Match siehst du anhand deiner Note, wie gut du passt, alternativ direkt beim Anbieter prüfen.
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
- Finde & wähle deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit
- Schreib dich darüber an deiner Uni ein und schließe erfolgreich ab
- Bewirb dich über die StudySmarter Jobbörse und CareerKit für deinen ersten Job nach dem Studium
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 Studiengang öffnet Wege in Rollen, die technische Dateninfrastruktur und Analysekompetenz miteinander verbinden.
- Einstieg als Data EngineerAufbau und Pflege von Datenpipelines sowie erste eigenständige Projektarbeit · 0 bis 3 Jahre
- Erfahrene FachkraftVerantwortung für komplexere Datenarchitekturen und Analyseprozesse · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Engineer / Analytics SpecialistTechnische Leitung von Datenprojekten und Mentoring jüngerer Kolleg:innen · 5 bis 8 Jahre
- Lead / Head of Data EngineeringStrategische Steuerung von Datenteams und Infrastrukturentscheidungen · ab 8 Jahren
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Data Engineering and Analytics-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Berufsalltag von Data-Engineering-Fachkräften durch KI verändert, lässt sich bereits in Grundzügen abschätzen.
Wie KI den Beruf verändert
KI-Werkzeuge verändern schon heute, welche Aufgaben im Data Engineering automatisiert erledigt werden und wo menschliches Urteilsvermögen gefragt bleibt.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Generierung von Standard-Datenpipelines
- Erkennung von Datenqualitätsproblemen durch Monitoring-Tools
- Vorschläge für Code-Optimierung bei wiederkehrenden Mustern
- Automatisiertes Testen von Datenverarbeitungsprozessen
Menschlich gefragter denn je
- Konzeption komplexer Systemarchitekturen
- Bewertung von Trade-offs zwischen Skalierbarkeit, Kosten und Datenschutz
- Kommunikation mit Fachabteilungen zu Datenanforderungen
- Verantwortung für ethische und rechtliche Aspekte der Datennutzung
Die Fähigkeit, eigenständig komplexe Fragestellungen zu bearbeiten, wird besonders im Master-Praktikum und der Guided Research gestärkt.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in München, 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 MünchenLive Praktikain MünchenLive 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 München – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
TU
Technische Universität München
Staatliche HochschulePräsenzstudiumMünchen
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Starke Verbindung von technischer Systemgestaltung und Datenanalyse
- Forschungsnahe Formate wie Guided Research fördern eigenständiges Arbeiten
- Standortvorteil München mit Nähe zu Technologieunternehmen
Worauf du achten solltest
Wer vor allem an statistischer Modellierung interessiert ist und weniger an Systemarchitektur und Infrastruktur, sollte prüfen, ob ein stärker analytisch ausgerichteter Studiengang besser passt; zudem verlangt das Auswahlverfahren solide Vorkenntnisse aus dem Bachelorstudium.
Passt Data Engineering and Analytics zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für die technische Gestaltung von Datenpipelines und -architekturen.
- Du bringst ein solides Fundament in Informatik oder einem verwandten Fach mit.
- Du möchtest analytische Methoden mit Systemdenken kombinieren, statt dich nur auf Statistik zu konzentrieren.
- Du bist bereit, dich einem anspruchsvollen Auswahlverfahren zu stellen.
Weitere & ähnliche Studiengänge
Ähnliche Studiengänge an der TUM
Häufige Fragen
Welche Vorkenntnisse braucht man für den Studiengang an der TUM?
Ein Bachelorabschluss in Informatik oder einem verwandten Fach mit soliden Grundlagen in Programmierung und mathematischen Methoden wird vorausgesetzt, da die Zulassung über ein Auswahlverfahren erfolgt.
Wie unterscheidet sich Data Engineering and Analytics von klassischen Data-Science-Studiengängen?
Der Studiengang legt einen stärkeren Fokus auf die technische Gestaltung von Dateninfrastrukturen und verteilten Systemen, während klassische Data-Science-Programme oft stärker auf statistische Modellierung ausgerichtet sind.
Welche Rolle spielt die Guided Research im Studium?
Die Guided Research ermöglicht eigenständige Forschungsarbeit unter Betreuung eines Lehrstuhls und bereitet inhaltlich sowie methodisch auf die Masterarbeit vor.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?
Absolvent:innen können in Tätigkeitsfeldern arbeiten, die der Berufsgruppe der Data-Engineering-and-Analytics-Fachkräfte entsprechen, etwa im Aufbau und Betrieb von Datenplattformen in unterschiedlichen Branchen.
Kostenlos & unverbindlich
Infomaterial zu Data Engineering and Analytics bekommen
Studienführer, Termine, Zulassung & Finanzierung – kostenlos direkt in dein Postfach.
StudyKit · kostenlos
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.
Karriere-QuizBewerbungs-WalkthroughGehalts- & CV-Check