Der Studiengang Data Science and Artificial Intelligence führt an der Universität Hamburg tief in die theoretischen und praktischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz ein. Im Zentrum stehen Algorithmen, deren mathematische Analyse und Ansätze der bio-inspirierten KI, die zusammen ein solides Fundament für die Arbeit mit komplexen Daten- und Entscheidungssystemen bilden.
Da der Master in Teilzeit angeboten wird, richtet er sich an Studierende, die Studium und Beruf oder andere Verpflichtungen miteinander verbinden möchten. Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die Einstiegshürde, verlangt aber ein hohes Maß an Eigeninitiative, um sich in einem inhaltlich anspruchsvollen Fach selbstständig zu organisieren.
Als staatliche Universität mit langer Forschungstradition in Informatik und Mathematik bietet die Universität Hamburg ein Umfeld, in dem theoretische Informatik und angewandte KI eng miteinander verzahnt sind.
8 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Vermittlung von fortgeschrittenen Algorithmen und Datenstrukturen sowie Analysemethoden zu deren Effizienz, mit Fokus auf Graphenalgorithmen, effiziente Datenstrukturen, numerische Algorithmen und Computational Geometry.
Grundlagen der Analyse randomisierter Algorithmen und Systeme, einschließlich Stochastik, Martingale, Markov-Prozesse und Zufallsläufe.
Interdisziplinäre Erforschung intelligenten Verhaltens in der Natur und Implementierung biologisch inspirierter Strategien in Computer-Modellen für intelligente Systeme und Roboter.
Analyse von OMICS-Daten und Extraktion phenotypischer Signaturen mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning mit Fokus auf Datenschutz und Privatsphäre bei Patientendaten.
Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung und Computer Vision, einschließlich Bildfilterung, Merkmalextraktion und Objekterkennung mit Machine Learning und Deep Learning.
Aktuelle Forschungsthemen der Bildverarbeitung wie visuelle Aufmerksamkeit, Saliency Detection, Objektentdeckung und Convolutional Neural Networks.
Grundprinzipien und Methoden der Datenverwaltung und Datenanalyse, einschließlich Datenbankarchitektur, verteilte Datenverwaltung, Data Warehousing und Web Mining.
Epistemologische, ethische, rechtliche und technische Anforderungen bei Datenerfassung, -speicherung und -verarbeitung mit Fokus auf Datenschutz, Bias, Fairness und Privatsphäre.
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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 Artificial Intelligence an der Universität Hamburg ist als forschungsnaher Masterstudiengang konzipiert, der Studierende an die algorithmischen Kernfragen moderner KI-Systeme heranführt. Statt reiner Anwendungsschulung steht das Verständnis dafür im Mittelpunkt, warum und wie Algorithmen funktionieren, sich verhalten und optimieren lassen.
Die Teilzeitform trägt dem Umstand Rechnung, dass viele Interessierte bereits berufstätig sind oder parallele Verpflichtungen haben. Das Studium ist entsprechend gestreckt, ohne die inhaltliche Tiefe zu reduzieren.
Zu den zentralen Modulen zählen Algorithms, in dem grundlegende algorithmische Denkweisen und Entwurfstechniken vermittelt werden, sowie Analysis of Randomized Algorithms, das den Umgang mit Zufall und Wahrscheinlichkeit in algorithmischen Verfahren vertieft.
Ergänzt wird dies durch Bio-Inspired Artificial Intelligence, das Konzepte aus der Natur – etwa evolutionäre oder schwarmbasierte Verfahren – auf Optimierungs- und Lernprobleme überträgt. Zusammen ergibt sich ein Curriculum, das mathematische Strenge mit kreativen, naturinspirierten Lösungsansätzen verbindet.
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem ersten informatik- oder mathematiknahen Abschluss, die ihre Kenntnisse in Richtung KI und Datenwissenschaft vertiefen möchten, ohne dabei ein Vollzeitstudium aufnehmen zu können oder zu wollen.
Wer Freude an formaler Analyse, algorithmischem Denken und dem Experimentieren mit KI-Verfahren hat, findet hier ein passendes Umfeld – vorausgesetzt, die Bereitschaft zu selbstorganisiertem Lernen neben anderen Verpflichtungen ist vorhanden.
Absolventinnen und Absolventen richten sich beruflich meist in Richtung Berufe in der Informatik aus, etwa in der Entwicklung von KI-gestützten Anwendungen, der Datenanalyse oder in Forschung und Entwicklung.
Die Kombination aus algorithmischer Tiefe und KI-Spezialisierung verschafft einen Zugang zu Tätigkeitsfeldern, die über reine Anwenderkenntnisse hinausgehen und methodisches Verständnis voraussetzen.
Die Universität Hamburg bietet als große staatliche Universität in Hamburg eine breite akademische Infrastruktur sowie Anknüpfungspunkte zu Forschungsgruppen aus Informatik und angewandter Mathematik.
Das Teilzeitformat ermöglicht es, das Studium flexibel über einen längeren Zeitraum zu strecken, was insbesondere für berufstätige Studierende in Hamburg und Umgebung attraktiv ist.
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.
Mit einem Abschluss in Data Science and Artificial Intelligence eröffnen sich Karrierewege in der Informatik, die von der praktischen Umsetzung bis zur strategischen Leitung von KI-Projekten reichen.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Künstliche Intelligenz verändert auch die Arbeit von Data Scientists selbst, weshalb ein reflektierter Umgang mit Automatisierung Teil der beruflichen Kompetenz wird.
In der Praxis übernehmen KI-Werkzeuge zunehmend Routineaufgaben, während konzeptionelle und kritische Fähigkeiten beim Menschen verbleiben.
Die im Modul Algorithms erworbene Fähigkeit, Verfahren systematisch zu entwerfen und zu bewerten, bildet die Grundlage für viele der genannten menschlichen Kernkompetenzen.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Hamburg, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Universität Hamburg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer wenig Vorerfahrung mit theoretischer Informatik oder mathematischer Analyse mitbringt, sollte einplanen, dass Module wie Analysis of Randomized Algorithms einen anspruchsvollen formalen Zugang verlangen – gerade im Teilzeitformat ist ein realistischer Zeitplan für das Selbststudium wichtig.
Nein, die Zulassung erfolgt zulassungsfrei, formale Voraussetzungen für den Masterzugang sind dennoch zu erfüllen.
Der Studiengang ist explizit als Teilzeitformat konzipiert und richtet sich an Studierende, die Studium und Beruf oder andere Verpflichtungen kombinieren möchten.
Grundkenntnisse in Algorithmik, Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematischer Analyse erleichtern den Einstieg in die anspruchsvolleren theoretischen Module deutlich.
Der Abschluss richtet sich vor allem an Tätigkeitsfelder innerhalb der Berufe in der Informatik, etwa in Data Science, KI-Entwicklung und angewandter Forschung.
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