Weitere Module6 ECTS
Compulsory elective subject
Wahlpflichtmodul aus dem Bereich Data Science, von dem vier der angebotenen sechs Module zu belegen sind.
Universität Bielefeld · Master
Data Science Master of Science an der Universität Bielefeld
Der Master Data Science an der Universität Bielefeld verbindet fortgeschrittene Methoden des maschinellen Lernens mit berufsbegleitender Teilzeit-Flexibilität für alle, die neben Beruf oder anderen Verpflichtungen studieren wollen.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Bielefeld
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Data Science an der Universität Bielefeld richtet sich an alle, die sich vertieft mit Datenanalyse, statistischen Verfahren und maschinellem Lernen auseinandersetzen möchten, ohne dabei ihren beruflichen Alltag komplett zu unterbrechen. Als Teilzeitprogramm ist es so konzipiert, dass Studieninhalte über einen längeren Zeitraum gestreckt und individuell mit Job oder Familie kombinierbar sind.
Der Master of Science schließt inhaltlich an ein grundständiges Studium mit quantitativem oder informatiknahem Hintergrund an und vertieft dieses Wissen in Richtung fortgeschrittener Machine-Learning-Methoden. Die Zulassung erfolgt zulassungsfrei, was den Einstieg erleichtert, gleichzeitig aber auch bedeutet, dass Eigenmotivation und strukturiertes Selbststudium besonders wichtig sind.
Die Universität Bielefeld bringt in diesen Studiengang ihre Stärke in interdisziplinärer Forschung ein – Data Science wird hier nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit angrenzenden Disziplinen gedacht, was sich auch in der Wahlmodul-Struktur widerspiegelt.
Curriculum & Module
17 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module5 ECTS
Project-specific elective module
Wahlmodul, das je nach Forschungsprojekt spezifische Inhalte und Kompetenzen vermittelt und im Learning Agreement festgelegt wird.
1. Semester6 ECTS
Advanced Machine Learning
Studierende erwerben Kompetenz zur Anwendung von rekurrenten neuronalen Netzen, generativen Methoden und Graph Machine Learning auf praktische Probleme und verstehen die mathematischen Prinzipien dieser Algorithmen.
1. Semester6 ECTS
Data Mining & Machine Learning
Modul zur Datenanalyse und Maschinelles Lernens mit Fokus auf praktische Anwendungen und Algorithmen.
1. Semester6 ECTS
Introduction to Applied Science
Einführung in grundlegende Konzepte und Methoden der angewandten Wissenschaft als Basis für das Data Science Masterstudium.
1. Semester6 ECTS
Introduction to Data Science
Einführung in die Grundlagen der Data Science mit Schwerpunkt auf Datenanalyse, Maschinelles Lernen und deren praktische Anwendungen.
1. Semester12 ECTS
Project Phase I
Erste Phase des Forschungsprojekts über vier Semester, in der Studierenden unter Betreuung ein eigenständiges Forschungsprojekt im Bereich Data Science durchführen.
1. Semester1 ECTS
Scientific exchange
Forschungsseminar für Gedankenaustausch über fachspezifische Fragen und wechselseitige Vermittlung von Fach- und Methodenwissen zwischen Studierenden.
2. Semester6 ECTS
Agile Research Project Management
Studierenden erwerben Kompetenzen zur Planung, Organisation und Verwaltung von Projekten in agilen Forschungsumgebungen, einschließlich Agile-Methoden wie SCRUM und Extreme Programming, Konfigurationsmanagement und Softwaretesting.
2. Semester6 ECTS
Artificial Intelligence
Modul zur Künstlichen Intelligenz mit Schwerpunkt auf praktische Anwendungen und theoretische Grundlagen.
2. Semester6 ECTS
Big Data Architectures
Modul zu Architekturen und Systemen für die Verarbeitung großer Datenmengen.
2. Semester7 ECTS
Project Phase II
Zweite Phase des Forschungsprojekts mit Fortsetzung der Projektarbeiten und Präsentation von Zwischenergebnissen im Projektkolloquium.
3. Semester6 ECTS
Artificial Intelligence for Robotics
Modul für die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Robotik.
3. Semester12 ECTS
Project Phase III
Dritte Phase des Forschungsprojekts mit Abschluss der Projektarbeiten und Vorbereitung auf die Masterarbeit.
3. Semester6 ECTS
Social Implications of Data Science
Modul zur Vermittlung von Kompetenzen in den Bereichen Recht, Ethik und Datenschutz sowie gesellschaftlichen Auswirkungen von Data Science.
4. Semester6 ECTS
Colloquium
Mündliche Prüfung zur Präsentation und Verteidigung der Masterarbeit, wobei die Ergebnisse und fachlichen Grundlagen sowie deren wissenschaftliche Relevanz dargestellt werden.
4. Semester24 ECTS
Master thesis
Schriftliche wissenschaftliche Arbeit, in der Studierende zeigen, dass sie befähigt sind, eine praxisorientierte Aufgabe nach wissenschaftlichen Methoden selbstständig zu bearbeiten. Baut thematisch auf den Projektphasen auf und umfasst maximal 70 Textseiten.
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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 Science an der Universität Bielefeld ist als konsekutiver Master konzipiert, der methodisches Handwerkszeug aus Statistik, Informatik und maschinellem Lernen zusammenführt. Die Teilzeitstruktur erlaubt es, Module über mehr Semester zu verteilen, ohne dass Studieninhalte oberflächlicher werden.
Da der Zugang zulassungsfrei ist, entscheidet weniger eine Abiturnote als vielmehr die inhaltliche Passung des Vorstudiums über die Eignung. Wer bereits Grundlagen in Programmierung oder Statistik mitbringt, findet hier einen direkten Anschlusspunkt.
Studieninhalte
Im Zentrum steht das Modul Advanced Machine Learning, das fortgeschrittene Lernverfahren, deren mathematische Grundlagen und praktische Anwendung behandelt. Ergänzt wird dies durch ein Compulsory Elective Subject, in dem Studierende eigene fachliche Schwerpunkte setzen können.
Das Project-specific Elective Module bringt einen starken Praxisbezug: Hier werden Methoden an konkreten, projektartigen Fragestellungen erprobt, was besonders für Teilzeitstudierende mit Berufserfahrung eine Möglichkeit bietet, eigene Praxisfälle einzubringen.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Berufstätige, die parallel zu einer Anstellung ihre Datenkompetenz akademisch vertiefen möchten, ebenso wie für Personen mit familiären oder anderen zeitlichen Verpflichtungen, die ein flexibles Zeitmodell benötigen.
Wichtig ist eine gewisse Vorerfahrung im quantitativen oder informatischen Bereich, da die Module auf fortgeschrittenem Niveau ansetzen und Grundlagenwissen voraussetzen.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen finden Anschluss an Tätigkeitsfelder, die der Berufsgruppe "Berufe in der Informatik" zugeordnet sind – etwa in der Datenanalyse, im Aufbau von Machine-Learning-Anwendungen oder in datengetriebenen Beratungsfunktionen.
Die Kombination aus akademischer Tiefe und der Fähigkeit, Studium und Berufserfahrung parallel zu entwickeln, wird von Arbeitgebern häufig als Vorteil gewertet, da Absolvent:innen bereits praktische Anwendungsfälle mitbringen.
Hochschule & Format
Die Universität Bielefeld bietet den Studiengang am Standort Bielefeld an und setzt auf ein Teilzeitformat, das organisatorische Flexibilität mit universitärem Anspruch verbindet.
Für Studierende bedeutet das: mehr Eigenverantwortung bei der Zeitplanung, aber auch die Möglichkeit, das Studium bewusst in den eigenen Lebensrhythmus zu integrieren.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiData Science ist an der Uni Bielefeld 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
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Ohne Zusatzkosten
Automatisch dabei.
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Infomaterial anfordern
Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Studiengang öffnet Türen zu datengetriebenen Berufsfeldern, die sich in den kommenden Jahren weiter ausdifferenzieren werden.
- Junior Data Analyst / Data ScientistEinstieg in Datenaufbereitung, erste Modellierungsaufgaben und Unterstützung bei Analyseprojekten · 0 bis 2 Jahre
- Data ScientistEigenständige Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und Verantwortung für Teilprojekte · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data ScientistFachliche Leitung komplexer Analyseprojekte und Mentoring jüngerer Kolleg:innen · 5 bis 8 Jahre
- Lead Data Scientist / TeamleitungStrategische Steuerung von Datenteams und Verantwortung für den Einsatz von KI-Methoden im Unternehmen · 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 Beruf durch KI verändert, betrifft auch Absolvent:innen dieses Studiengangs unmittelbar.
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
Data Scientist ist ein Berufsbild, das selbst von den Technologien geprägt wird, die es entwickelt.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und -aufbereitung durch spezialisierte Tools
- Standardisierte Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning per AutoML
- Erstellung einfacher Reports und Visualisierungen aus Datensätzen
- Routinemäßige Modellüberwachung und Drift-Erkennung
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung relevanter Fragestellungen und Zielsetzungen für Analysen
- Kritische Bewertung von Modellergebnissen und deren Grenzen
- Kommunikation komplexer Ergebnisse an fachfremde Entscheidungsträger:innen
- Verantwortung für ethische und rechtliche Aspekte im Umgang mit Daten
Fähigkeiten wie fortgeschrittene Modellentwicklung werden direkt im Modul Advanced Machine Learning aufgebaut, während das Project-specific Elective Module die Anwendung auf reale Projektszenarien trainiert.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Bielefeld, 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 BielefeldLive Praktikain BielefeldLive 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 Universität Bielefeld – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
UB
Universität Bielefeld
Staatliche HochschulePräsenzstudiumBielefeld
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Teilzeitmodell ermöglicht Vereinbarkeit von Studium und Beruf
- Vertiefung in Advanced Machine Learning auf hohem methodischem Niveau
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Studienbeginn
Worauf du achten solltest
Wer wenig Vorerfahrung in Statistik oder Programmierung mitbringt, sollte einplanen, sich fehlende Grundlagen zusätzlich selbst anzueignen, da die Module auf fortgeschrittenem Niveau ansetzen und die Teilzeitstruktur eigenständiges Zeitmanagement erfordert.
Passt Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du bringst quantitative Vorkenntnisse mit und willst diese in Richtung Machine Learning vertiefen.
- Du suchst ein Teilzeitformat, das sich mit Berufstätigkeit oder anderen Verpflichtungen vereinbaren lässt.
- Du arbeitest gerne selbstständig und organisierst dein Lernen eigenverantwortlich.
- Dich interessiert die praktische Anwendung von Datenmethoden in Projekten, nicht nur Theorie.
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Häufige Fragen
Ist der Master Data Science an der Universität Bielefeld zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, was den Einstieg erleichtert. Wichtiger als eine Abschlussnote ist die inhaltliche Passung deines Vorstudiums zu den fortgeschrittenen Inhalten wie Advanced Machine Learning.
Kann ich das Studium neben einem Vollzeitjob absolvieren?
Das Teilzeitformat ist genau darauf ausgelegt, Studium und Berufstätigkeit zu kombinieren. Module werden über einen längeren Zeitraum gestreckt, sodass mehr Flexibilität bei der individuellen Zeitplanung besteht.
Welche Vorkenntnisse sollte ich mitbringen?
Da die Module wie Advanced Machine Learning auf fortgeschrittenem Niveau ansetzen, sind Grundlagen in Statistik, Programmierung oder einem verwandten quantitativen Fach hilfreich, um direkt anschlussfähig zu sein.
Welche beruflichen Perspektiven eröffnet der Abschluss?
Der Studiengang ordnet sich der Berufsgruppe der Informatikberufe zu und bereitet auf Tätigkeiten in der Datenanalyse, Modellentwicklung und datengetriebenen Beratung vor, sowohl in Unternehmen als auch in Forschungsumfeldern.
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