Weitere Module6 ECTS
Machine Learning and Society
Machine Learning-Methoden und ihre gesellschaftlichen Auswirkungen mit Projektarbeit.
Technische Universität München · Master
Data & Society Master of Science an der Technische Universität München
Der Masterstudiengang Data & Society an der Technischen Universität München (TUM) verbindet datenwissenschaftliche Methoden mit einer kritischen Auseinandersetzung, wie Algorithmen und KI-Systeme Gesellschaft prägen.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
München
Studienort
Über den Studiengang
Der M.Sc. Data & Society an der TUM ist für alle gedacht, die nicht nur Modelle trainieren, sondern auch verstehen wollen, welche gesellschaftlichen Konsequenzen datengetriebene Systeme haben. Das Programm verknüpft technisches Handwerkszeug aus Machine Learning mit sozialwissenschaftlicher Reflexion, wie Algorithmen Meinungsbildung, Arbeitsmärkte und Institutionen verändern.
Als zulassungsbeschränkter Studiengang an einer forschungsstarken technischen Universität richtet sich das Angebot an Studierende mit einem soliden quantitativen Hintergrund, die interdisziplinär denken und gesellschaftliche Fragestellungen datenbasiert bearbeiten möchten. Die Nähe zu Münchens Tech- und Forschungslandschaft prägt den Praxisbezug des Studiengangs.
Curriculum & Module
47 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module6 ECTS
Societal Computing
Computing-Systeme im gesellschaftlichen Kontext mit Übungsleistungen.
Weitere Module6 ECTS
Aligning Generative AI to Social Values
Ausrichtung generativer KI an sozialen Werten mit Projektarbeit.
Weitere Module6 ECTS
Algorithms & Fundamental Rights
Algorithmen und ihre Beziehung zu Grundrechten mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Data Ethics and Governance
Ethik und Governance von Daten mit Projektarbeit.
Weitere Module6 ECTS
The Future of Data Governance
Zukünftige Entwicklungen der Daten-Governance mit mündlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Open Data - Open Science
Offene Daten und offene Wissenschaft mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Critical approaches to data and algorithms
Kritische Perspektiven auf Daten und Algorithmen mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Introduction to Psychology and Human Behavior
Einführung in Psychologie und menschliches Verhalten mit Übungsleistung und Klausur.
Weitere Module6 ECTS
Psychology of Learning and Instructional Design of AI-based Systems
Lernpsychologie und Instruktionsdesign für KI-basierte Systeme mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Society and Technology
Beziehung zwischen Gesellschaft und Technologie mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
History and/of Technology
Geschichte und Geschichtsschreibung von Technologie mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module3 ECTS
Ethics of Artificial Intelligence
Ethische Fragen der künstlichen Intelligenz mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module3 ECTS
Responsibility in the Engineering Profession. Applied Ethics for Engineers
Verantwortung im Ingenieurberuf mit angewandter Ethik und wissenschaftlicher Ausarbeitung.
Weitere Module6 ECTS
Philosophy of Artificial Intelligence
Philosophische Aspekte der künstlichen Intelligenz mit mündlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Information Technologies, Protest, and Conflict
Informationstechnologien im Kontext von Protest und Konflikt mit Lernportfolio.
Weitere Module6 ECTS
Risk & Crisis Communication
Risiko- und Krisenkommunikation mit Projektarbeit.
Weitere Module6 ECTS
Data Regulation & Law
Regulierung und rechtliche Aspekte von Daten mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
AI Regulation & Law
Regulierung und rechtliche Rahmenbedingungen von künstlicher Intelligenz mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Politics for Rocket Scientists
Politische Systeme für Technologie-Fachleute mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Fundamentals of Comparative Politics
Grundlagen der Vergleichenden Politikwissenschaft mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Politics of Big-Data and Digitalization
Politische Dimensionen von Big Data und Digitalisierung mit Projektarbeit.
Weitere Module6 ECTS
Global Governance of AI
Globale Governance-Strukturen für künstliche Intelligenz mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Start-up Skills - Legal Fundamentals
Rechtliche Grundlagen für Start-ups mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Introduction to Business Law
Einführung in Geschäftsrecht mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Climate Finance
Finanzierung von Klimaschutzmaßnahmen mit wissenschaftlicher Ausarbeitung.
Weitere Module6 ECTS
Sustainable Transition
Nachhaltige Transformation mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Sustainability Politics and Policy
Nachhaltigkeitspolitik und Politische Maßnahmen mit Lernportfolio.
Weitere Module6 ECTS
Technology and Development
Technologie und Entwicklung mit Übungsleistungen.
Weitere Module6 ECTS
International Development
Internationale Entwicklung mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module3 ECTS
Introduction to Global Health
Einführung in globale Gesundheit mit wissenschaftlicher Ausarbeitung.
Weitere Module3 ECTS
International Development, Poverty & Inequality
Internationale Entwicklung, Armut und Ungleichheit mit wissenschaftlicher Ausarbeitung.
Weitere Module3 ECTS
Interpersonal and Collective Violence
Zwischenmenschliche und kollektive Gewalt mit Lernportfolio.
Weitere Module3 ECTS
Gender Disparities in Health and Development
Geschlechter-Disparitäten in Gesundheit und Entwicklung mit wissenschaftlicher Ausarbeitung.
Weitere Module6 ECTS
Technology and the Public Interest
Technologie im Interesse der Öffentlichkeit mit schriftlicher Prüfung.
Weitere Module6 ECTS
Responsible Research & Innovation
Verantwortungsvolle Forschung und Innovation mit Übungsleistungen.
1. Semester6 ECTS
Introduction to Programming for non-Computer Scientists
Einführung in Programmierung für Nicht-Informatiker mit praktischen Anwendungen.
1. Semester6 ECTS
Advanced Methods for Measurement and Modeling of Choice Behavior
Fortgeschrittene Methoden zur Messung und Modellierung von Wahlverhalten mit Projektarbeit.
1. Semester6 ECTS
Methods of Social Network Analysis
Methoden zur Analyse sozialer Netzwerke mit praktischen Laborleistungen.
1. Semester6 ECTS
Analyzing Text Data From Basics to Advanced Techniques
Grundlagen und fortgeschrittene Techniken zur Analyse von Textdaten.
1. Semester6 ECTS
Introduction to Statistical Learning
Einführung in statistische Lernmethoden mit schriftlicher Prüfung.
1. Semester6 ECTS
Qualitative Methods
Qualitative Forschungsmethoden mit schriftlicher Klausur.
3. Semester6 ECTS
Application Project: Tech Policy Practice
Anwendungsprojekt in Tech-Politikpraxis mit Projektarbeit.
3. Semester6 ECTS
Application Project: Public Sector
Anwendungsprojekt im öffentlichen Sektor mit Projektarbeit.
3. Semester6 ECTS
Application Project: Private Sector
Anwendungsprojekt im privaten Sektor mit Projektarbeit.
3. Semester6 ECTS
Political Data Science
Politische Datenwissenschaft mit Projektarbeit.
4. Semester30 ECTS
Master's Thesis
Anfertigung einer wissenschaftlichen Thesis im Umfang von maximal sechs Monaten, die von fachkundigen Prüfenden der TUM School of Social Sciences and Technology ausgegeben und betreut wird.
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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 & Society an der TUM positioniert sich an der Schnittstelle von Informatik, Statistik und Sozialwissenschaft. Anders als klassische Data-Science-Programme steht hier explizit im Fokus, wie datengetriebene Systeme gesellschaftliche Strukturen beeinflussen und welche Verantwortung damit einhergeht.
Die enge Verzahnung von technischer Tiefe und gesellschaftlicher Reflexion macht das Programm zu einem Nischenangebot, das sich bewusst von rein anwendungsorientierten Data-Science-Studiengängen abgrenzt.
Studieninhalte
Zentrale Themen sind maschinelles Lernen im gesellschaftlichen Kontext, die Gestaltung von Computersystemen für soziale Prozesse sowie die Ausrichtung generativer KI-Modelle an gesellschaftlichen Werten. Studierende lernen, technische Systeme kritisch zu evaluieren und mit ethischen sowie politischen Implikationen zu verknüpfen.
Neben methodischem Rüstzeug aus Statistik und maschinellem Lernen werden Konzepte aus Soziologie, Ethik und Policy-Forschung integriert, sodass Absolvent:innen technische und gesellschaftliche Perspektiven zusammenführen können.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Bewerber:innen mit technischem oder quantitativem Erststudium, die mehr wollen als reine Modellentwicklung – nämlich verstehen, wie Daten und Algorithmen Machtverhältnisse, öffentliche Debatten und Institutionen formen.
Wer sich für gesellschaftspolitische Fragen ebenso interessiert wie für Code und Statistik, findet hier ein passendes Umfeld. Reine Technikbegeisterung ohne Interesse an gesellschaftlichen Zusammenhängen wird dem Anspruch des Programms hingegen nicht gerecht.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen von Data & Society finden Einsatzfelder dort, wo Datenkompetenz auf gesellschaftliche Verantwortung trifft: in Forschung, bei Institutionen mit Fokus auf digitale Ethik, in Tech-Unternehmen mit Trust-&-Safety-Teams oder in der Politikberatung.
Die Kombination aus technischer und gesellschaftswissenschaftlicher Expertise ist ein Alleinstellungsmerkmal, das in einem zunehmend regulierten und kritisch beobachteten KI-Umfeld gefragt ist.
Hochschule & Format
Die TUM bietet als technische Exzellenzuniversität ein forschungsnahes Umfeld mit Zugang zu aktueller KI-Forschung und interdisziplinären Instituten. Der Standort München verstärkt den Praxisbezug durch die Nähe zu Unternehmen und Forschungseinrichtungen der Region.
Das Vollzeitformat mit auswahlverfahrenbasierter Zulassung setzt auf eine kleine, thematisch fokussierte Kohorte statt Massenstudiengang.
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
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Ohne Zusatzkosten
Automatisch dabei.
Mit deiner Einschreibung über StudySmarter ist die Jobgarantie inklusive – du musst nichts extra buchen.
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Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Weg von Data & Society-Fachkräften führt oft über analytische Einstiegspositionen hin zu strategischen Rollen an der Schnittstelle von Technik und Gesellschaft.
- Einstieg als Data & Society Analyst:inErste Projekte zur Analyse gesellschaftlicher Auswirkungen von Datensystemen, oft im Team mit erfahrenen Kolleg:innen · 0 bis 2 Jahre
- Spezialist:in für verantwortungsvolle KIEigenständige Bewertung und Gestaltung von KI-Systemen unter ethischen und regulatorischen Gesichtspunkten · 2 bis 5 Jahre
- Projektleitung Data Ethics & PolicyVerantwortung für interdisziplinäre Projekte, Schnittstelle zu Management und externen Stakeholdern · 5 bis 8 Jahre
- Leitung Data & Society StrategieStrategische Steuerung von Daten- und KI-Governance auf Organisationsebene · 8 bis 12 Jahre
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Data & Society-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Beruf der Data & Society-Fachkräfte durch KI verändert, lässt sich bereits an heutigen Automatisierungstrends ablesen.
Wie KI den Beruf verändert
KI-Systeme übernehmen zunehmend Routineaufgaben der Datenanalyse, während die gesellschaftliche Einordnung menschlich bleibt.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Mustererkennung in großen Datensätzen
- Vorverarbeitung und Bereinigung von Daten durch ML-Pipelines
- Erste Risikobewertungen von Modellen mittels standardisierter Tools
- Generierung von Berichtsentwürfen aus Analyseergebnissen
Menschlich gefragter denn je
- Ethische Abwägung gesellschaftlicher Folgen von KI-Entscheidungen
- Kommunikation komplexer Sachverhalte mit Politik und Öffentlichkeit
- Kontextsensitive Interpretation von Daten in sozialen Zusammenhängen
- Gestaltung von Governance-Strukturen für verantwortungsvolle KI
Kompetenzen aus Machine Learning and Society und Aligning Generative AI to Social Values bilden die Grundlage für die spätere Einschätzung gesellschaftlicher KI-Risiken im Berufsalltag.
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
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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
- Einzigartige Verbindung von technischer Tiefe und gesellschaftlicher Reflexion
- Forschungsstarkes Umfeld einer technischen Exzellenzuniversität
- Zukunftsrelevante Ausrichtung auf verantwortungsvolle KI-Gestaltung
Worauf du achten solltest
Wer ausschließlich an klassischer Softwareentwicklung oder reiner Modellbildung interessiert ist, sollte prüfen, ob der starke gesellschaftswissenschaftliche Anteil den eigenen Erwartungen entspricht, da der Studiengang bewusst interdisziplinär angelegt ist.
Passt Data & Society zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich sowohl für Datenanalyse als auch für gesellschaftspolitische Fragen.
- Du bringst ein solides quantitatives oder technisches Erststudium mit.
- Du willst verstehen, wie KI-Systeme gesellschaftliche Strukturen beeinflussen, statt nur Modelle zu bauen.
- Du schätzt ein forschungsnahes, interdisziplinäres Umfeld an einer technischen Universität.
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Häufige Fragen
Ist der M.Sc. Data & Society an der TUM zulassungsbeschränkt?
Ja, der Studiengang läuft über ein Auswahlverfahren, das qualitative Kriterien wie Vorbildung und Motivation berücksichtigt.
In welcher Sprache wird der Studiengang unterrichtet?
Die Lehrveranstaltungen finden überwiegend auf Englisch statt, was dem internationalen Ausrichtung des Programms entspricht.
Welche Vorkenntnisse sollte ich für Data & Society an der TUM mitbringen?
Ein technisches oder quantitatives Erststudium mit Grundlagen in Statistik und Programmierung ist von Vorteil, ebenso Interesse an gesellschaftswissenschaftlichen Fragestellungen.
Wie unterscheidet sich Data & Society von klassischen Data-Science-Studiengängen an der TUM?
Der Studiengang legt neben technischen Methoden einen expliziten Schwerpunkt auf die gesellschaftlichen Auswirkungen von Daten und KI, etwa in Modulen zu Societal Computing und der Ausrichtung generativer KI an sozialen Werten.
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