Weitere Module8 ECTS
Introduction to Specialisations
Overview of basic problems and methods in mathematics, computer science, natural and life sciences, applied AI and data science, and philosophy, spanning two semesters.
AKAD University · Bachelor
Data Science Bachelor of Science an der AKAD University
Der Bachelorstudiengang Data Science an der Universität Bayreuth verbindet Online-Studienform mit einem B.Sc.-Abschluss und richtet sich an alle, die Daten, Medien und digitale Kultur analytisch verknüpfen wollen.B.Sc.
Bachelor of Science
180
ECTS-Punkte
6 Sem.
Regelstudienzeit
Deutschland
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Data Science an der Universität Bayreuth ist als Online-Studium konzipiert und bietet damit ein hohes Maß an zeitlicher und örtlicher Flexibilität. Statt klassischer Präsenzpflicht steht das eigenständige Erarbeiten von Inhalten über digitale Lernumgebungen im Mittelpunkt, ergänzt durch begleitende Formate zum Austausch mit Lehrenden und Kommiliton:innen.
Inhaltlich verknüpft das Fach an der Universität Bayreuth die technisch-analytische Seite von Data Science mit einer medien- und kulturwissenschaftlichen Perspektive. Module wie History and Epistemology of Media oder Media Cultures zeigen, dass es nicht nur um Algorithmen und Auswertungsmethoden geht, sondern auch darum, wie Daten und digitale Medien gesellschaftlich eingebettet sind und kritisch reflektiert werden können.
Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte Interesse an einer Mischung aus quantitativen Methoden und medientheoretischer Einordnung mitbringen – und Freude daran haben, sich Inhalte im Online-Format eigenverantwortlich zu erschließen.
Curriculum & Module
24 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module10 ECTS
Mathematical Control Theory
Methods and concepts of mathematical control theory including qualitative analysis of control systems and controller design strategies using linear algebra and optimal control methods.
Weitere Module
Nonlinear Optimization
Modeling of nonlinear optimization problems, optimality conditions, and algorithms for unconstrained and constrained optimization with practical applications.
1. Semester14 ECTS
Foundations of Higher Mathematics
Comprehensive introduction to mathematical analysis and linear algebra, covering logic, sets, algebraic structures, sequences, series, vector spaces, continuity, differentiability, and eigenvalue problems.
1. Semester8 ECTS
Introduction to Programming
Foundational programming course using Java, focusing on methodological skills including control structures, data structures, object orientation, and algorithmic problem-solving.
1. Semester5 ECTS
Data Analysis and Deep Learning in Python
Practical course on Python for scientific computing, covering NumPy, SciPy, Pandas, and deep learning fundamentals including linear regression, gradient descent, and neural networks.
1. Semester5 ECTS
Graph Processing and Machine Learning
Methods for processing graph-structured data, including graph algorithms, analytics, knowledge graphs, and graph neural networks with applications in social networks and pattern detection.
1. Semester5 ECTS
Logic and Argumentation Theory
Study of valid and invalid reasoning, covering argumentation theory, propositional logic, predicate logic, and the relationship between logic and computability.
1. Semester5 ECTS
General Physics I
Introduction to classical mechanics and electrostatics, covering Newtonian equations, central potentials, rigid bodies, and electromagnetic phenomena.
1. Semester5 ECTS
General Chemistry I
Introduction to general and inorganic chemistry covering atomic structure, chemical bonding, chemical equilibrium, acids, bases, and redox processes.
1. Semester5 ECTS
Process Mining I
Introduction to process mining algorithms for reconstructing business process models from event logs, including conformance checking and Petri net analysis.
1. Semester12 ECTS
Applied Artificial Intelligence
Complete lifecycle of AI projects using supervised machine learning, covering problem formulation, implementation, deployment, explainable AI, ethics, and generative AI applications.
1. Semester5 ECTS
Basics of Data Analysis
Fundamentals of data analysis including data preprocessing, statistical and stochastic methods, and critical evaluation of analytical results.
1. Semester8 ECTS
Introduction to Numerical Mathematics
Core concepts of numerical methods including error analysis, condition, stability, linear equation solving, interpolation, numerical integration, and solving nonlinear equations.
2. Semester9 ECTS
Mathematical Analysis
Advanced concepts in mathematical analysis including Riemann integration, sequences of functions, topology in Rn, differentiation and integration in multiple dimensions, and vector calculus.
2. Semester5 ECTS
Linear Algebra
Advanced linear algebra covering inner product spaces, Gram-Schmidt algorithm, Jordan normal form, spectral theorem, and singular value decomposition.
2. Semester8 ECTS
Theoretical Computer Science I
Foundations of formal languages and computation theory, including automata, grammars, Chomsky hierarchy, decidability, and complexity theory.
2. Semester5 ECTS
Algorithms and Data Structures
Study of data structures (lists, trees, graphs, hash tables) and their associated algorithms, with emphasis on complexity analysis and algorithm design.
2. Semester5 ECTS
General Physics II
Quantum mechanics and statistical mechanics, covering wavefunctions, Schrödinger's equation, thermodynamics, and statistical ensembles.
2. Semester5 ECTS
General Chemistry II
Introduction to organic chemistry covering hydrocarbons, functional groups, spectroscopy methods, and molecular dynamics simulations.
2. Semester10 ECTS
Probability Theory and Statistics
Mathematical foundations of probability and statistics, covering probability spaces, distributions, limit theorems, Markov chains, estimation, hypothesis testing, and Bayesian methods.
2. Semester5 ECTS
Mathematical Seminar
Development of scientific research methodologies including literature review, presentation techniques, and communication skills through student-led seminars on mathematical topics.
2. Semester8 ECTS
Introduction to Iterative Numerical Methods
Iterative methods for solving large linear systems and eigenvalue problems, including CG, GMRES, preconditioners, QR and Lanczos methods.
2. Semester8 ECTS
Linear Optimization
Theory and algorithms for linear optimization including simplex method, polyhedral theory, duality theory, and sensitivity analysis with applications.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der AKAD University. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Studiengang im Detail
Über den Studiengang
Data Science an der Universität Bayreuth ist ein Online-Bachelorstudiengang, der analytische Kompetenzen mit einer reflektierten Sicht auf digitale Medien und deren gesellschaftliche Rolle verbindet.
Die Universität Bayreuth positioniert den Studiengang damit an der Schnittstelle zwischen Datenanalyse und Medienwissenschaft, statt ihn rein technisch auszurichten.
Studieninhalte
Zu den typischen Modulen zählen History and Epistemology of Media, Media Cultures sowie Practical Experience in Digital Media I. Diese Kombination zeigt den Anspruch, theoretisches Wissen über Medien und deren historische Entwicklung mit praktischer Projektarbeit im digitalen Bereich zu verzahnen.
Neben methodischen Grundlagen der Datenanalyse lernen Studierende, digitale Phänomene einzuordnen und eigene praktische Projekte im Medienbereich umzusetzen.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für alle, die sich für Daten und digitale Medien gleichermaßen interessieren und bereit sind, sich Inhalte im Online-Format selbstorganisiert anzueignen.
Auch Berufstätige oder Studierende mit familiären Verpflichtungen profitieren von der flexiblen Studienform, sofern sie Disziplin für das eigenständige Lernen mitbringen.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen finden Anknüpfungspunkte in Berufsfeldern der Informatik sowie in Bereichen, in denen Datenanalyse auf Medien- und Kommunikationsfragen trifft, etwa bei digitalen Redaktionen, Plattformen oder datengetriebenen Unternehmen.
Die Verbindung aus technischem Verständnis und medienkultureller Reflexion kann dabei einen Zusatznutzen gegenüber rein technisch ausgerichteten Studiengängen bieten.
Hochschule & Format
Die Universität Bayreuth bietet den Studiengang bewusst im Online-Format an und schafft damit einen Zugang zum Studienort Bayreuth, ohne dass eine dauerhafte Präsenz vor Ort notwendig ist.
Das Format erfordert dabei ein hohes Maß an Eigenverantwortung, da klassische Präsenzstrukturen durch digitale Lernwege ersetzt werden.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiData Science ist an der AKAD University in der Regel zulassungsfrei – der Einstieg ist ohne Numerus Clausus möglich.
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.
Gute Nachrichten: zulassungsfrei
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
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 eröffnet Wege in Berufe an der Schnittstelle von Informatik und digitalen Medien.
- Einstieg als Data Analyst:inErste Praxis in der Datenaufbereitung und -auswertung, oft im Team mit erfahrenen Kolleg:innen · 0 bis 2 Jahre
- Data Scientist mit MedienbezugEigenständige Projekte zu Datenanalyse und digitalen Medienphänomenen · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Scientist / ProjektverantwortungVerantwortung für komplexere Analyseprojekte und fachliche Anleitung jüngerer Kolleg:innen · 5 bis 8 Jahre
- Teamleitung / Fachliche LeitungStrategische Steuerung von Datenteams und Schnittstellenfunktion zu Medien- oder Produktbereichen · ab 8 Jahren
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 von Data Scientist:innen mit Medienbezug künftig verändert, hängt stark vom Fortschritt der Automatisierung ab.
46–86 Tage
Vakanzzeit – so lange bleibt eine gemeldete Stelle im Schnitt offen.
BA EngpassanalyseEngpassberuf
Offizielle Einstufung für Berufe in der Informatik (o.S.).
Fachkräftemangel66.000 €
Orientierungswert Bruttojahresgehalt (Median).
GehaltWie KI den Beruf verändert
KI-Systeme verändern schon heute, welche Aufgaben in der Datenanalyse automatisiert und welche weiterhin menschliches Urteilsvermögen erfordern.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und -aufbereitung
- Standardisierte statistische Auswertungen und Reportings
- Erkennung von Mustern in großen Datensätzen
- Erstellung erster Visualisierungsentwürfe
Menschlich gefragter denn je
- Kritische Einordnung von Daten im gesellschaftlichen und medialen Kontext
- Entwicklung neuer Fragestellungen und Analyseansätze
- Kommunikation von Ergebnissen an nicht-technische Zielgruppen
- Ethische Bewertung von Datennutzung und Medienwirkung
Die Fähigkeit, Daten im gesellschaftlichen Kontext einzuordnen, wird direkt durch Module wie History and Epistemology of Media und Media Cultures gestärkt.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Deutschland, 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 DeutschlandLive Praktikain DeutschlandLive 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 AKAD University – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
AU
AKAD University
Staatliche HochschuleFernstudiumDeutschland
4,0 ★StudySmarter-Score
93 % Weiterempfehlung
4,3 Kursqualität3,8 Online-Lernen4,1 Lehrende
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Ungewöhnliche Verbindung von Datenanalyse und Medienwissenschaft
- Hohe zeitliche Flexibilität durch das Online-Format
- Praxisnähe durch Module wie Practical Experience in Digital Media I
Worauf du achten solltest
Wer ein rein technisch-mathematisch ausgerichtetes Data-Science-Studium sucht, sollte beachten, dass an der Universität Bayreuth medien- und kulturwissenschaftliche Anteile einen festen Platz im Curriculum haben – und dass das Online-Format viel Selbstorganisation erfordert.
- Du interessierst dich sowohl für Datenanalyse als auch für digitale Medien und deren gesellschaftliche Wirkung.
- Du kannst dich im Online-Format selbst organisieren und eigenständig lernen.
- Du möchtest technische Kompetenzen mit medienkultureller Reflexion verbinden statt dich rein auf Programmierung zu konzentrieren.
- Du bringst Interesse an praktischen Projekten im digitalen Medienbereich mit.
Wer lieber in einem klassischen Präsenzstudium mit festem Stundenplan lernt oder ein rein technisches Data-Science-Programm sucht, sollte alternative Studiengänge in Betracht ziehen.
Weitere & ähnliche Studiengänge
Ist das Data-Science-Studium an der Universität Bayreuth ein reines Fernstudium?
Ja, der Studiengang wird im Online-Format angeboten, sodass die Inhalte überwiegend digital erarbeitet werden.
Welche Rolle spielen Medienwissenschaften im Studiengang?
Module wie History and Epistemology of Media und Media Cultures zeigen, dass medienwissenschaftliche Perspektiven fest im Curriculum verankert sind und die technische Datenanalyse ergänzen.
Für welche Berufsfelder qualifiziert der Abschluss?
Der B.Sc. bereitet auf Tätigkeiten in Berufen der Informatik sowie an der Schnittstelle zu digitalen Medien vor, etwa in datengetriebenen Medienunternehmen.
Brauche ich Vorkenntnisse in Programmierung, um das Studium in Bayreuth zu beginnen?
Grundlegendes technisches Interesse ist hilfreich, spezifische Zulassungsvoraussetzungen sind hier nicht näher spezifiziert und sollten direkt bei der Universität Bayreuth erfragt werden.
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