Weitere Module4 ECTS
Seminar Data Science II
Seminar zu ausgewählten Themen aus der Data Science, das selbstständige Erarbeitung und wissenschaftliche Diskussion vertiefte Kenntnisse fördert.
Universität Hildesheim · Master
Data Analytics Master of Science an der Universität Hildesheim
Der Masterstudiengang Data Analytics an der Universität Hildesheim vertieft analytische und methodische Kompetenzen für den professionellen Umgang mit großen und komplexen Datenmengen.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Hildesheim
Studienort
Über den Studiengang
Der Master Data Analytics an der Uni Hildesheim richtet sich an Studierende, die nach einem ersten Abschluss in einem quantitativ orientierten Fach tiefer in die Analyse, Modellierung und Interpretation von Daten einsteigen möchten. Der Studiengang verbindet informatiknahe Methoden mit statistischem Denken und einer klaren Anwendungsorientierung.
Charakteristisch für Hildesheim ist die enge Verzahnung von Forschung und Lehre im Bereich der Datenwissenschaften – Seminare wie Data Science und Data Analytics bilden das Rückgrat des Studiums und geben Raum, eigene Forschungsfragen mit realen Datensätzen zu bearbeiten.
Der zulassungsbeschränkte Vollzeitstudiengang schließt mit dem M.Sc. ab und bereitet sowohl auf eine Promotion als auch auf den direkten Berufseinstieg in datengetriebenen Branchen vor.
Curriculum & Module
70 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module4 ECTS
Seminar Data Analytics I
Seminar zu ausgewählten Themen der Datenanalytik mit fortgeschrittenen Inhalten, die durch Präsentationen und schriftliche Zusammenfassungen vermittelt werden.
Weitere Module4 ECTS
Seminar Data Analytics II
Fortgeschrittenes Seminar zu sehr anspruchsvollen Themen der Datenanalytik, das tiefe Forschungskenntnisse voraussetzt.
Weitere Module15 ECTS
Student Research Project
Teamorientiertes Forschungsprojekt zur selbstständigen Planung und Durchführung einer umfangreichen Aufgabe mit Fokus auf Forschungsmethodik und Projektmanagement.
Weitere Module6 ECTS
Advanced Case-Based Reasoning
Vertiefung von fallbasiertem Schließen mit detaillierten Verfahren zur Entwicklung, zum Betrieb und zur Wartung, angewendet auf Klassifikation, Diagnose und Planung.
Weitere Module6 ECTS
Advanced Computer Vision
Moderne Computer-Vision-Probleme mittels tiefem Lernen, einschließlich Bildklassifikation, Segmentation, Objektdetektion und praktische Anwendungen.
Weitere Module6 ECTS
Bayesian Networks
Weitere Module6 ECTS
Business Analytics
Weitere Module6 ECTS
Computer Vision
Weitere Module6 ECTS
Large Language Models
Weitere Module6 ECTS
Deep Learning
Weitere Module6 ECTS
Deep Learning 2
Weitere Module6 ECTS
Deep Learning Masterclass
Weitere Module6 ECTS
Graph Analytics
Weitere Module6 ECTS
Lab Course Deep Learning
Weitere Module6 ECTS
Machine Learning for IT Security
Weitere Module6 ECTS
Survey Sampling
Weitere Module6 ECTS
Time Series Analysis
Weitere Module
Social Network Analysis
Weitere Module
Conceptual Data Analysis
Weitere Module
Foundations and Applications of Knowledge Representation
Weitere Module6 ECTS
Software Engineering
Weitere Module6 ECTS
Model-based Software Engineering
Weitere Module6 ECTS
Advanced Web Development
Weitere Module6 ECTS
Processes and Management of Software Engineering
Weitere Module6 ECTS
Software Product Line Engineering
Weitere Module3 ECTS
Software Testing
Weitere Module3 ECTS
Analysis of Software Systems
Weitere Module3 ECTS
Software Verification
Weitere Module6 ECTS
Software Architectures
Weitere Module6 ECTS
Requirements Engineering for Quality
Weitere Module6 ECTS
SE Tools Lab
Weitere Module4 ECTS
Master-Seminar Software Engineering
Weitere Module6 ECTS
Advanced Marketing
Weitere Module3 ECTS
Product development and technologies for navigation and driver assistance systems
Weitere Module6 ECTS
Project Management and Scheduling
Weitere Module4 ECTS
Seminar Business Studies
Weitere Module6 ECTS
Business Intelligence and Data Warehousing
Weitere Module6 ECTS
Data Warehousing in Practice
Weitere Module4 ECTS
Introduction Information Retrieval
Weitere Module4 ECTS
Introduction Natural Language Processing
Weitere Module4 ECTS
Multilingual Information Systems
Weitere Module4 ECTS
Seminar Multilingual Information Retrieval
Weitere Module6 ECTS
Project Multilingual Information Systems
Weitere Module4 ECTS
Lab Course Information Retrieval
Weitere Module6 ECTS
Natural Language Processing
Weitere Module6 ECTS
Language Modelling
Weitere Module4 ECTS
Natural Language Processing 2
Weitere Module4 ECTS
Seminar Computer Linguistic Resources
Weitere Module4 ECTS
Seminar Computer Linguistic Processes
Weitere Module6 ECTS
Project Computer Linguistic Resources
Weitere Module6 ECTS
Project Computer Linguistic Processes
Weitere Module4 ECTS
Lab Course Natural Language Processing
Weitere Module6 ECTS
Cognitive Psychology
Weitere Module6 ECTS
Brain and Neural Science
Weitere Module6 ECTS
Geographic Information Systems
Weitere Module3 ECTS
English 1
Weitere Module3 ECTS
English 2
Weitere Module3 ECTS
German 1
Weitere Module3 ECTS
German 2
Weitere Module3 ECTS
International Start-up School
Weitere Module30 ECTS
Master Thesis
1. Semester6 ECTS
Machine Learning
Übersicht über Maschinelles Lernen mit Fokus auf fundamentale Probleme, Klassifikation, Cluster-Analyse, Dimensionalitätsreduktion und Anwendungen in der Informatik.
1. Semester6 ECTS
Modern Optimization Techniques
Optimierungstechniken für Data Analytics, einschließlich uneingeschränkter und gleichheitseingeschränkter konvexer Optimierung, Interior-Point-Methoden und moderne Erweiterungen.
1. Semester6 ECTS
Advanced Machine Learning
Vertiefung des Maschinellen Lernens mit Fokus auf fundamentale Probleme, Klassifikation, Cluster-Analyse, Hyperparameter-Learning und strukturierte Vorhersage.
1. Semester6 ECTS
Lab Course Programming Machine Learning
Praktisches Laboratorium für Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen und Anwendung auf reale Aufgaben mit empirischen Vergleichsmethoden.
2. Semester6 ECTS
Big Data Analytics
Verteilte Dateisysteme, Rechenmodelle für großskalige Daten wie MapReduce und GraphLab, Stream-Analyse und statistische Lernverfahren für große Datenmengen.
2. Semester6 ECTS
Lab Course Distributed Data Analytics
Praktische Kenntnisse von Methoden und Technologien für verteiltes Rechnen in der Datenanalyse, einschließlich Cluster-Scheduling, NoSQL-Datenbanken und GPU-Computing.
2. Semester3 ECTS
Data and Privacy Protection
Übersicht über Anforderungen, Gesetze und technologische Werkzeuge für Datenschutz und Datenschutz in verschiedenen Anwendungsbereichen wie E-Commerce und Medizin.
3. Semester6 ECTS
Planning and Optimal Control
Hauptthemen der Planungs- und Optimalsteuerungstheorie, einschließlich diskreter Suche, Bewegungsplanung, Umgang mit Dynamik und Reinforcement Learning.
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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
Der Studiengang Data Analytics an der Universität Hildesheim ist Teil eines forschungsstarken Umfelds, das sich auf Informatik und Datenwissenschaften spezialisiert hat. Studierende lernen, komplexe Datensätze systematisch zu analysieren und daraus fundierte Entscheidungsgrundlagen abzuleiten.
Im Zentrum steht die Fähigkeit, analytische Methoden nicht nur anzuwenden, sondern auch kritisch zu hinterfragen und methodisch weiterzuentwickeln – ein Anspruch, der sich durch die forschungsnahe Seminarstruktur des Programms zieht.
Studieninhalte
Die Seminare Data Science II sowie Data Analytics I und II bilden den inhaltlichen Kern des Studiums und behandeln Themen von statistischer Modellierung über maschinelles Lernen bis hin zur Interpretation und Kommunikation von Analyseergebnissen.
Ergänzt wird dies durch die Auseinandersetzung mit Programmierpraxis, Datenmanagement und wissenschaftlichem Arbeiten, sodass Studierende befähigt werden, eigenständige Analyseprojekte zu konzipieren und durchzuführen.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem ersten Abschluss in Informatik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften oder verwandten quantitativen Fächern, die Freude an strukturiertem, methodischem Arbeiten mit Daten mitbringen.
Wer gerne tief in Fragestellungen eintaucht, Muster erkennt und Ergebnisse präzise aufbereitet, findet in Hildesheim ein passendes Umfeld für die wissenschaftliche und berufliche Weiterentwicklung.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen des Masters Data Analytics sind für Tätigkeiten in der Informatik, insbesondere im Bereich Datenanalyse und -verarbeitung, gut vorbereitet – ein Berufsfeld, das laut Bundesagentur für Arbeit als Berufe in der Informatik klassifiziert wird.
Die Kombination aus methodischer Tiefe und praktischer Projekterfahrung öffnet Türen in Unternehmen, Forschungseinrichtungen und öffentlichen Institutionen, die auf datenbasierte Entscheidungen angewiesen sind.
Hochschule & Format
Die Universität Hildesheim bietet den Studiengang als zulassungsbeschränktes Vollzeitprogramm an, das auf persönliche Betreuung und überschaubare Seminargrößen setzt.
Das Format ermöglicht einen intensiven fachlichen Austausch mit Lehrenden und Kommiliton:innen, was insbesondere bei forschungsorientierten Seminaren wie Data Analytics I und II zum Tragen kommt.
Zulassung & Zugangswege
Zulassungsbeschränkt (NC)Die Zulassung erfolgt nach Kapazität; die aktuelle NC-Grenze bitte aktuell bei der Uni Hildesheim prüfen.
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.
Zulassungsbeschränkt (NC)
Die Studienplätze sind begrenzt und die NC-Grenze schwankt je Semester. Prüfe mit deinem Schnitt, wie deine Chancen aktuell stehen.
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
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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 Master Data Analytics eröffnet unterschiedliche Karrierewege in der datengetriebenen Wirtschaft und Forschung.
- Junior Data AnalystEinstieg in die Analyse und Aufbereitung von Datensätzen unter Anleitung erfahrener Kolleg:innen · 0 bis 2 Jahre
- Data Analyst / Data ScientistEigenständige Durchführung von Analyseprojekten und Entwicklung von Modellen · 2 bis 5 Jahre
- Senior Data Analyst / Analytics ConsultantVerantwortung für komplexe Projekte und fachliche Beratung von Teams · 5 bis 8 Jahre
- Lead Data Scientist / Head of AnalyticsStrategische Steuerung von Datenteams und Ausrichtung der Analytics-Roadmap · 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 in der Datenanalyse durch KI verändert, lässt sich bereits heute in Grundzügen skizzieren.
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
Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit von Data Analysts spürbar, ersetzt aber nicht die gesamte Tätigkeit.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenbereinigung und -vorverarbeitung großer Datensätze
- Vortrainierte Modelle zur Mustererkennung und Klassifikation
- Generierung erster Analyseberichte und Visualisierungsentwürfe
- Automatisiertes Monitoring von Datenqualität und Anomalien
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung relevanter Fragestellungen und Auswahl geeigneter Methoden
- Kritische Interpretation von Ergebnissen im fachlichen Kontext
- Kommunikation komplexer Analysen an Entscheidungsträger:innen
- Verantwortungsvoller Umgang mit Datenethik und -qualität
Die Fähigkeit, Analyseergebnisse fundiert einzuordnen, wird gezielt in den Seminaren Data Analytics I und II sowie im Seminar Data Science II geschult.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Hildesheim, 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 HildesheimLive Praktikain HildesheimLive 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 Hildesheim – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
UH
Universität Hildesheim
Staatliche HochschulePräsenzstudiumHildesheim
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enger Bezug zu aktueller Forschung im Bereich Datenwissenschaften
- Praxisnahe Seminare mit Fokus auf eigenständige Analyseprojekte
- Gute Anschlussfähigkeit an Berufsfelder der Informatik
Worauf du achten solltest
Da der Studiengang zulassungsbeschränkt ist und ein hohes methodisches Niveau voraussetzt, solltest du bereits solide Vorkenntnisse in Statistik und Programmierung mitbringen, um von Beginn an gut mitzukommen.
Passt Data Analytics zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für die methodische Analyse großer Datenmengen und willst diese Kompetenz wissenschaftlich vertiefen.
- Du bringst bereits Grundkenntnisse in Statistik, Informatik oder einem quantitativen Fach mit.
- Du arbeitest gerne selbstständig an Forschungsfragen, wie sie in den Seminaren Data Analytics I und II gestellt werden.
- Du kannst dir vorstellen, später in der Informatik oder verwandten Datenberufen zu arbeiten.
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Häufige Fragen
Ist der Master Data Analytics an der Uni Hildesheim zulassungsbeschränkt?
Ja, der Studiengang ist zulassungsbeschränkt. Genaue Kriterien und Fristen erfährst du auf den offiziellen Seiten der Universität Hildesheim.
Welche Module sind besonders prägend für den Studiengang?
Zentral sind die Seminare Data Science II sowie Data Analytics I und II, in denen du eigenständige Analyseprojekte entwickelst und wissenschaftlich fundiert bearbeitest.
Welche beruflichen Perspektiven eröffnet der Abschluss?
Der Master bereitet auf Tätigkeiten in der Informatik vor, insbesondere im Bereich Datenanalyse, und ist auch eine gute Grundlage für eine anschließende Promotion.
In welcher Sprache wird der Studiengang unterrichtet?
Die Lehre erfolgt überwiegend auf Deutsch, einzelne Module und Seminare können auch englischsprachige Inhalte umfassen.
Kostenlos & unverbindlich
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