Der Bachelorstudiengang Data, Science and AI an der Universität Bayreuth richtet sich an alle, die eine fundierte Grundlage in Datenanalyse, Optimierung und künstlicher Intelligenz aufbauen möchten, ohne dabei ein Vollzeitstudium in Kauf nehmen zu müssen. Als zulassungsfreies Angebot in Teilzeit lässt sich das Studium gut mit Beruf, Familie oder anderen Verpflichtungen kombinieren.
Bayreuth positioniert sich mit diesem Angebot als Standort, der mathematisch-technische Exzellenz mit einem flexiblen Studienformat verbindet. Wer sich für Data, Science and AI entscheidet, setzt sich intensiv mit den theoretischen Grundlagen moderner KI-Systeme auseinander und lernt gleichzeitig, wie sich diese auf reale Fragestellungen anwenden lassen.
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Two-semester introductory course providing first contact with basic problems and methods across mathematics, computer science, natural and life sciences, applied AI and data science, and philosophy.
Course on mathematical control theory covering definition and classification of control systems, qualitative analysis, and controller design methods including linear algebra and optimal control approaches.
Course on nonlinear optimization covering modeling, algorithms for unconstrained optimization, and optimality conditions for constrained problems.
Foundational course covering mathematical analysis and linear algebra basics including logic, sets, algebraic structures, convergence, vector spaces, continuity, differentiability, and linear maps with eigenvalues and eigenvectors.
Foundational programming course using Java covering control and data structures, methods, object orientation, and basic algorithmic skills.
Practical course on scientific computing in Python covering NumPy, Pandas, linear algebra, data analysis, linear and logistic regression, gradient descent, and deep learning.
Course on processing graph-structured data covering graph algorithms, analytics, pattern matching, knowledge graphs, graph neural networks, and applications in social network analysis and fraud detection.
Course on formal logic covering argumentation theory, propositional logic, predicate logic, and the relation between logic and computability.
Course on classical mechanics and electrostatics covering Newtonian equations of motion, rigid bodies, Hamiltonian mechanics, and Maxwell's equations.
Introduction to general and inorganic chemistry covering atomic structure, chemical bonding, reaction enthalpy, chemical equilibrium, acids and bases, and redox processes.
Course on process mining techniques for reconstructing and analyzing processes from event logs, including Petri nets, algorithms for process discovery, and conformance checking.
Comprehensive course on the complete lifecycle of AI projects covering supervised machine learning, generative AI, large language models, explainable AI, ethics, bias, and scalable deployment with Python.
Course on data analysis fundamentals covering data preprocessing, statistical and stochastic methods, and critical evaluation of results.
Course on numerical methods covering error analysis, stability, direct methods for linear systems, interpolation, numerical integration, and nonlinear equation solving.
Advanced analysis course covering Riemann integrals, sequences of functions, topology in Rn, differentiability and integration in Rn, and vector calculus.
Advanced linear algebra covering inner product spaces, normal forms, Jordan normal form, spectral theorem, and singular value decomposition.
Course on formal languages, automata, grammars, Chomsky hierarchy, formal models of computation, decidability, and complexity theory.
Course covering data structures including lists, trees, graphs, and hash methods, along with sorting and search algorithms and complexity analysis.
Course on quantum mechanics, statistical mechanics, and thermodynamics covering wavefunctions, Schrödinger's equation, and thermodynamic potentials.
Introduction to organic chemistry covering hydrocarbons, aromatics, carbonyl compounds, analytical methods like NMR spectroscopy, and computational chemistry methods.
Course on probability theory and statistics covering probability measures, random variables, limit theorems, Markov chains, maximum-likelihood estimation, hypothesis testing, and Bayesian statistics.
Seminar course developing methodological skills in scientific research, literature review, presentation techniques, and communication through student presentations and written reports.
Course on iterative methods for solving linear equation systems and eigenvalue problems, including CG and GMRES methods, preconditioners, and singular value decomposition.
Course on linear optimization covering simplex algorithm, polyhedral theory, optimality conditions, duality theory, sensitivity analysis, and interior point methods.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Data, Science and AI an der Universität Bayreuth vermittelt ein solides Fundament aus Mathematik, Informatik und Statistik, das gezielt auf die Anforderungen der KI-Praxis zugeschnitten ist. Die Teilzeitstruktur erlaubt es, Studieninhalte über einen längeren Zeitraum zu verteilen und so eine bessere Vereinbarkeit mit anderen Lebensbereichen zu erreichen.
Im Zentrum steht die Fähigkeit, komplexe Systeme mathematisch zu modellieren und mit modernen algorithmischen Methoden zu analysieren – eine Kombination, die den Studiengang von reinen Informatikangeboten unterscheidet.
Zu den zentralen Modulen zählen Introduction to Specialisations, das einen Überblick über die verschiedenen fachlichen Vertiefungsrichtungen gibt, sowie Mathematical Control Theory, das sich mit der Steuerung und Regelung dynamischer Systeme befasst. Nonlinear Optimization ergänzt das Portfolio um Verfahren zur Lösung komplexer, nichtlinearer Optimierungsprobleme, wie sie in vielen KI-Anwendungen vorkommen.
Diese Module zeigen, dass der Studiengang nicht nur auf Programmierung und Datenverarbeitung setzt, sondern auch tiefes mathematisches Verständnis für die Entwicklung robuster und effizienter KI-Verfahren vermittelt.
Der Studiengang eignet sich besonders für Menschen mit ausgeprägtem Interesse an Mathematik und analytischem Denken, die gleichzeitig Wert auf ein flexibles Teilzeitmodell legen. Berufstätige, die sich in Richtung Data Science und KI weiterqualifizieren möchten, finden hier ein passendes Format.
Auch wer bereits erste Berufserfahrung gesammelt hat und sein Wissen wissenschaftlich vertiefen möchte, profitiert von der Kombination aus universitärer Tiefe und praktischer Flexibilität.
Absolvent:innen von Data, Science and AI qualifizieren sich für Tätigkeiten als Data, Science and AI-Fachkräfte in Unternehmen unterschiedlichster Branchen, von der Industrie über den Dienstleistungssektor bis hin zu Forschungseinrichtungen.
Die Nachfrage nach Fachkräften mit fundiertem mathematisch-technischem Hintergrund und KI-Kompetenz bleibt hoch, da immer mehr Organisationen datengetriebene Entscheidungsprozesse etablieren.
Die Universität Bayreuth bietet mit dem Studienort Bayreuth ein überschaubares, forschungsorientiertes Umfeld, in dem enger Austausch mit Lehrenden möglich ist. Das zulassungsfreie Verfahren erleichtert den Einstieg zusätzlich.
Durch das Teilzeitformat richtet sich die Hochschule gezielt an Studierende, die individuelle Zeitpläne benötigen, ohne auf akademische Qualität zu verzichten.
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 Weg von den ersten Datenprojekten bis zur Leitungsposition in der KI-Entwicklung verläuft über mehrere typische Karrierestufen.
Branchenweite Marktorientierung für Data, Science and AI-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Beruf der Data, Science and AI-Fachkräfte durch KI-Technologien verändert, lässt sich bereits heute in Grundzügen erkennen.
KI-Systeme übernehmen zunehmend Routineaufgaben in der Datenverarbeitung, verändern aber auch, welche menschlichen Fähigkeiten künftig gefragt sind.
Die im Modul Nonlinear Optimization erlernten Verfahren bilden die Grundlage dafür, komplexe KI-Modelle später eigenständig zu verbessern und an reale Anwendungsfälle anzupassen.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Bayreuth, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Universität Bayreuth – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte ein echtes Interesse an anspruchsvoller Mathematik mitbringen, da Module wie Mathematical Control Theory und Nonlinear Optimization ein hohes Abstraktionsvermögen erfordern; zudem verlangt das Teilzeitformat Selbstdisziplin, um Studieninhalte über einen längeren Zeitraum konsequent zu bearbeiten.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass keine Aufnahmeprüfung oder NC-Hürde den Einstieg erschwert.
Ja, das Teilzeitformat ist genau dafür konzipiert und ermöglicht eine Verteilung der Studieninhalte über einen längeren Zeitraum.
Solide Grundlagen in Mathematik sind hilfreich, da Module wie Mathematical Control Theory und Nonlinear Optimization anspruchsvolle analytische Methoden behandeln.
Der Abschluss qualifiziert insbesondere für Tätigkeiten als Data, Science and AI-Fachkräfte in Unternehmen mit datengetriebenen Prozessen.
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