Management & Data Science Bachelor of Science an der Hochschule Furtwangen
Management & Data Science an der Technischen Universität München (TUM) verbindet quantitative Methoden mit betriebswirtschaftlichem Denken – für alle, die Daten nicht nur analysieren, sondern auch unternehmerisch einordnen wollen.Über den Studiengang
Der Bachelorstudiengang Management & Data Science an der TUM in München richtet sich an Studierende, die an der Schnittstelle von Mathematik, Informatik und Management arbeiten wollen. Statt sich ausschließlich auf klassische BWL-Inhalte oder rein technische Data-Science-Themen zu konzentrieren, verzahnt der Studiengang beides: fundierte quantitative Methoden treffen auf die Fähigkeit, daraus geschäftsrelevante Entscheidungen abzuleiten.
Charakteristisch ist die enge Verknüpfung von mathematisch-statistischen Grundlagen mit anwendungsorientierten Inhalten. Module wie Matrix Methods in Data Analysis, Numerics und Probabilistic Combinatorics zeigen, dass hier ein solides methodisches Fundament gelegt wird, auf dem später Managemententscheidungen datenbasiert aufbauen.
Die Nähe zum Wirtschafts- und Technologiestandort München sowie das Renommee der TUM im MINT-Bereich schaffen ein Umfeld, in dem Theorie und Praxisbezug eng beieinanderliegen.
Studiengang im Detail
Über den Studiengang
Management & Data Science an der TUM positioniert sich als Antwort auf den wachsenden Bedarf an Fachkräften, die sowohl technisch versiert als auch wirtschaftlich denkfähig sind. Der Studiengang ist bewusst interdisziplinär angelegt und verlangt Studierenden Durchhaltevermögen in quantitativen Fächern ab.
Die Verbindung von Managementperspektive und datengetriebener Methodik unterscheidet diesen Studiengang von klassischen BWL- oder reinen Informatikstudiengängen.
Studieninhalte
Im Zentrum stehen mathematisch-statistische Grundlagenfächer wie Matrix Methods in Data Analysis und Numerics, die ein tiefes Verständnis für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen vermitteln. Probabilistic Combinatorics ergänzt dies um wahrscheinlichkeitstheoretische Denkweisen, die für Modellierung und Risikoabschätzung relevant sind.
Diese methodischen Bausteine werden durch Managementinhalte flankiert, sodass Studierende lernen, statistische Erkenntnisse in unternehmerische Zusammenhänge zu übersetzen.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit ausgeprägtem Interesse an Mathematik und Statistik, die diese Fähigkeiten nicht im luftleeren Raum, sondern im Kontext von Unternehmensentscheidungen einsetzen möchten.
Wer sich vor abstrakter Mathematik scheut oder ausschließlich klassische Betriebswirtschaft studieren möchte, findet hier vermutlich nicht den passenden Rahmen.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen bewegen sich beruflich häufig im Umfeld der Berufe in der Informatik, insbesondere dort, wo Datenanalyse auf unternehmerische Fragestellungen trifft, etwa in Beratung, Controlling oder Produktentwicklung.
Die Kombination aus technischem und wirtschaftlichem Profil öffnet Türen sowohl in datenintensive IT-Rollen als auch in Positionen mit Managementverantwortung.
Hochschule & Format
Als Technische Universität bietet die TUM in München ein Umfeld, das Forschungsnähe und Anwendungsbezug verbindet. Der Studiengang wird in Vollzeit studiert und setzt kontinuierliche Mitarbeit in quantitativen Fächern voraus.
Die Lage in München bringt zusätzlich Nähe zu zahlreichen Unternehmen aus Technologie und Industrie mit sich.
Zulassung & Zugangswege
Deine Zulassungschancen
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.
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
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Karriere & Gehalt
Der Berufseinstieg nach Management & Data Science führt meist in Rollen, die Datenanalyse mit unternehmerischer Verantwortung verknüpfen.
- Junior Data Analyst / TraineeEinstieg mit Fokus auf Datenaufbereitung, erste Analysen und Unterstützung von Entscheidungsprozessen · 0 bis 2 Jahre
- Data Analyst / ConsultantEigenständige Analyseprojekte, Zusammenarbeit mit Fachabteilungen, erste konzeptionelle Verantwortung · 2 bis 4 Jahre
- Senior Data Analyst / ManagerLeitung von Analyseprojekten, strategische Beratung des Managements, Verantwortung für Teilprojekte · 4 bis 7 Jahre
- Head of Data / Analytics LeadFührung von Analyseteams, Verantwortung für datenbasierte Unternehmensstrategie · 7 bis 10 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 rund um Data Science und Management verändert, hängt stark davon ab, welche Aufgaben KI-Systeme zunehmend übernehmen.
Wie KI den Beruf verändert
In datengetriebenen Managementrollen verschiebt sich die Arbeit zunehmend von manueller Auswertung hin zu Interpretation und Entscheidung.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und -aufbereitung
- Standardisierte statistische Auswertungen und Reporting
- Erkennung von Mustern in großen Datensätzen mittels ML-Modellen
- Erstellung von Routine-Dashboards und Kennzahlen
Menschlich gefragter denn je
- Einordnung von Analyseergebnissen in unternehmerischen Kontext
- Strategische Entscheidungsfindung unter Unsicherheit
- Kommunikation komplexer Ergebnisse an Management und Stakeholder
- Kritische Bewertung von Modellannahmen und Datenqualität
Die Fähigkeit, komplexe Datenstrukturen zu durchdringen, wird direkt in Modulen wie Matrix Methods in Data Analysis und Numerics (Basic Numerical Methods) aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
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Die Hochschule im Profil
Kurzprofil der Hochschule Furtwangen – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Hochschule Furtwangen
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Mathematik, Statistik und Managementperspektive
- Starkes methodisches Fundament durch anspruchsvolle quantitative Module
- Attraktives Umfeld durch TUM-Reputation und Standort München
Worauf du achten solltest
Wer mathematische und statistische Fächer wie Numerics oder Probabilistic Combinatorics unterschätzt, sollte sich auf einen anspruchsvollen, methodenlastigen Studienalltag einstellen – reine Interessen an klassischer BWL reichen hier nicht aus.
Passt Management & Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für Mathematik, Statistik und Datenanalyse gleichermaßen.
- Du möchtest technische Methoden mit unternehmerischem Denken verbinden.
- Du bringst Ausdauer für anspruchsvolle quantitative Module wie Numerics oder Probabilistic Combinatorics mit.
- Du strebst später eine Rolle an der Schnittstelle von IT, Analyse und Management an.
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Häufige Fragen
Ist Management & Data Science an der TUM eher technisch oder wirtschaftlich ausgerichtet?
Der Studiengang verbindet beide Perspektiven, wobei quantitative Module wie Matrix Methods in Data Analysis und Numerics einen klar technischen Schwerpunkt setzen, der durch Managementinhalte ergänzt wird.
Welche Vorkenntnisse sind für den Studiengang an der TUM sinnvoll?
Ein solides Verständnis von Mathematik, insbesondere Analysis und lineare Algebra, erleichtert den Einstieg in Module wie Probabilistic Combinatorics erheblich.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?Absolvent:innen finden sich häufig in Berufen der Informatik mit analytischem Schwerpunkt wieder, etwa in Beratung, Controlling oder datengetriebenem Produktmanagement.
Warum lohnt sich der Studienort München für dieses Fach?
München bietet als Technologie- und Wirtschaftsstandort zahlreiche Kontaktmöglichkeiten zu Unternehmen, die datenbasierte Entscheidungsprozesse aktiv nutzen und Praxispartner der TUM sind.
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