Weitere Module6 ECTS
Vertiefungsmodul Data Science 1
Einführung in Data Visualization mit grundlegenden Konzepten der visuellen Darstellung von Daten.
Universität Konstanz · Master
Informatik Master of Science an der Universität Konstanz
Der Master Informatik an der Universität Konstanz vertieft algorithmisches und datengetriebenes Denken und öffnet mit den Data-Science-Vertiefungsmodulen den Weg in forschungsnahe und datenintensive Berufsfelder.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Konstanz
Studienort
Über den Studiengang
Der konsekutive Masterstudiengang Informatik an der Universität Konstanz richtet sich an Studierende, die nach einem ersten berufsqualifizierenden Abschluss ihre fachlichen Kenntnisse in der Informatik vertiefen und eigene Forschungsschwerpunkte setzen möchten. Der Fokus liegt auf einer forschungsorientierten Ausbildung, die eng an die Arbeitsgruppen des Fachbereichs Informatik & Informationswissenschaft angebunden ist.
Besonders sichtbar wird diese Ausrichtung in den drei Vertiefungsmodulen Data Science, die den Studiengang inhaltlich prägen und eine Spezialisierung auf Methoden der Datenanalyse, des maschinellen Lernens und der statistischen Modellierung ermöglichen. Damit positioniert sich der Studiengang klar im Schnittfeld von klassischer Informatik und datengetriebener Forschung.
Das Studium findet in Vollzeit am Bodensee-Campus in Konstanz statt, einer Universität mit überschaubarer Größe und kurzen Wegen zwischen Lehrenden und Studierenden, was insbesondere in forschungsnahen Vertiefungsphasen von Vorteil ist.
Curriculum & Module
28 Module · 180 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module6 ECTS
Vertiefungsmodul Data Science 2
Vermittlung von Data Mining Grundkonzepten und Methoden zur Extraktion von Mustern aus großen Datenmengen.
Weitere Module6 ECTS
Vertiefungsmodul Data Science 3
Behandlung von Document Analysis mit rechnergestützten Methoden sowie Algorithm Engineering.
Weitere Module6 ECTS
Vertiefungsmodul Data Science 4
Vermittlung von Big Data Management and Analysis für die Verarbeitung und Auswertung großer Datenmengen.
Weitere Module6 ECTS
Vertiefungsmodul Visual Computing 1
Einführung in Data Visualization mit grundlegenden Konzepten der visuellen Darstellung von Daten.
Weitere Module6 ECTS
Vertiefungsmodul Visual Computing 2
Grundlagen der Computergraphik für die Erzeugung und Manipulation visueller Inhalte.
Weitere Module6 ECTS
Vertiefungsmodul Visual Computing 3
Vermittlung von Digital Signal Processing für die Verarbeitung von digitalen Signalen und Datenströmen.
Weitere Module6 ECTS
Vertiefungsmodul Visual Computing 4
Behandlung von Interactive Systems und Image Processing für interaktive Anwendungen und Bildverarbeitung.
Weitere Module6 ECTS
Vertiefungsmodul Interactive Systems 1
Vermittlung von Grundlagen interaktiver Systeme und deren Design sowie Mensch-Computer-Interaktion.
Weitere Module6 ECTS
Vertiefungsmodul Interactive Systems 2
Grundlagen der Computergraphik für die Entwicklung interaktiver graphischer Anwendungen.
Weitere Module6 ECTS
Vertiefungsmodul Interactive Systems 3
Behandlung von Agile UX Design und Research Methods in HCI für benutzergerechte Softwareentwicklung.
Weitere Module6 ECTS
Vertiefungsmodul Interactive Systems 4
Vermittlung von Virtual and Augmented Reality sowie Immersive Analytics für immersive Technologien.
Weitere Module6 ECTS
Vertiefungsmodul Individuelle Vertiefung
Wahlmodule für individuelle Vertiefung, beispielsweise Advanced Computer Networks für fortgeschrittene Netzwerkthemen.
Weitere Module6 ECTS
Ergänzungsmodul Schlüsselqualifikationen
Vermittlung von Schlüsselqualifikationen wie wissenschaftliches Schreiben und Fachkompetenzen der Informatik.
Weitere Module12 ECTS
Ergänzungsmodul fachfremde Veranstaltungen
Fachfremde Lehrveranstaltungen zur Erweiterung des Wissensspektrums und zum Erwerben von fächerübergreifenden Kompetenzen.
1. Semester12 ECTS
Basismodul Informatik 1
Vermittlung von Grundlagen der Informationscodierung, -speicherung und -verarbeitung sowie imperativer und objektorientierter Programmierung mit Java. Studierende lernen grundlegende Konzepte wie Datenstrukturen, Algorithmen und formale Sprachen.
1. Semester6 ECTS
Basismodul Systeme 1
Grundlagen der technischen Informatik einschließlich digitaler Schaltungstechnik, Computerarchitektur, Assembler, Betriebssysteme und Netzwerktechnik. Vermittlung von Verständnis für Rechnerarchitekturen und Netzwerk-Modelle.
1. Semester9 ECTS
Basismodul Mathematik 1
Vermittlung von Grundlagen der diskreten Mathematik und Logik. Themen umfassen mathematische Strukturen und Techniken, die für die Informatik relevant sind.
2. Semester12 ECTS
Basismodul Informatik 2
Vermittlung von Kenntnissen über elementare Algorithmen und Datenstrukturen mit Fokus auf Korrektheit und Komplexität. Studierende lernen, neue Algorithmen und Datenstrukturen zu entwerfen und in wiederverwendbarer Form zu implementieren.
2. Semester9 ECTS
Basismodul Systeme 2
Grundlegende Kenntnisse über Aufbau und Funktionsweise von Datenbanksystemen einschließlich Entity-Relationship-Modellierung und relationale Datenbankschemata. Vermittlung von SQL und deklarativen Sprachen.
2. Semester9 ECTS
Basismodul Mathematik 2
Vermittlung von Analysis und Linearer Algebra als mathematische Grundlagen für die Informatik.
3. Semester12 ECTS
Basismodul Informatik 3
Vermittlung von Grundlagen zu verschiedenen Programmierparadigmen und funktionaler Programmierung mit Haskell. Studierende lernen deklarative Programmierung und formale Grundlagen wie den Lambda-Kalkül.
3. Semester9 ECTS
Basismodul Systeme 3
Grundlagen von Betriebssystemen mit Fokus auf Konzepte wie Prozessmanagement, Speicherverwaltung und Dateisysteme.
3. Semester9 ECTS
Basismodul Mathematik 3
Vermittlung von Datenmathematik und mathematischen Methoden für die Verarbeitung und Analyse von Daten.
4. Semester12 ECTS
Basismodul Informatik 4
Vermittlung von Software-Entwicklungsmethoden und praktische Durchführung eines realistischen Softwareprojekts im Team. Studierende lernen Projektmanagement, Planung, Analyse und Implementierung.
4. Semester9 ECTS
Basismodul Theoretische Informatik
Vermittlung von theoretischen Grundlagen der Informatik einschließlich Automatentheorie, formaler Sprachen und Berechenbarkeitstheorie.
5. Semester12 ECTS
Vertiefungsmodul Vorbereitung der Abschlussprüfung
Vorbereitung auf die Abschlussprüfung durch ein Seminar und ein Bachelor-Projekt zur Anwendung erworbener Kompetenzen.
6. Semester15 ECTS
Modul Abschlussprüfung
Bachelor-Arbeit mit wissenschaftlicher Abhandlung eines Informatikthemas und anschließendes Kolloquium zur Verteidigung der Arbeit.
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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 Master Informatik an der Universität Konstanz baut auf einem grundständigen Informatikstudium auf und vertieft theoretische wie praktische Kompetenzen in ausgewählten Spezialgebieten. Die Nähe zu aktueller Forschung ist ein zentrales Merkmal des Programms.
Studierende bewegen sich zwischen klassischen Informatikthemen und stark datenorientierten Fragestellungen, wodurch der Studiengang Anschluss an aktuelle technologische Entwicklungen hält.
Studieninhalte
Kern des Studiums bilden die Vertiefungsmodule Data Science 1 bis 3, in denen Methoden der Datenanalyse, statistisches Lernen und praxisnahe Anwendungen behandelt werden. Ergänzt werden diese durch weiterführende Module aus angrenzenden Bereichen der Informatik.
Der Studienverlauf erlaubt eine individuelle Schwerpunktsetzung, sodass Studierende ihr Profil je nach Interesse in Richtung Data Science, Softwaretechnik oder theoretische Informatik schärfen können.
Für wen passt das?
Geeignet ist der Studiengang für Absolvent:innen eines Bachelorstudiums der Informatik oder eines eng verwandten Fachs, die analytisches Denken mit Interesse an Daten und Algorithmen verbinden möchten.
Wer gerne selbstständig forscht, sich in komplexe mathematische und statistische Zusammenhänge einarbeitet und mittelfristig auch eine Promotion in Betracht zieht, findet hier ein passendes Umfeld.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen finden Anschluss an Tätigkeitsfelder rund um Berufe in der Informatik, etwa in der Softwareentwicklung, Datenanalyse oder IT-Beratung. Die Vertiefung in Data Science erhöht die Anschlussfähigkeit an datenintensive Branchen.
Auch eine wissenschaftliche Laufbahn, etwa im Anschluss an eine Promotion, ist durch die forschungsnahe Ausrichtung des Studiengangs eine realistische Option.
Hochschule & Format
Die Universität Konstanz ist für ihre forschungsstarke, überschaubare Struktur bekannt, die einen engen Austausch zwischen Studierenden und Lehrenden ermöglicht.
Das Vollzeitformat in Konstanz erlaubt eine kontinuierliche Einbindung in Forschungsprojekte und Arbeitsgruppen des Fachbereichs.
Zulassung & Zugangswege
Zulassung nach KapazitätBitte die aktuellen Zulassungsbedingungen direkt bei der Uni Konstanz 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.
NC-Status nicht hinterlegt
Für diesen Studiengang liegt uns keine NC-Grenze vor. Im Studiengang-Match siehst du anhand deiner Note, wie gut du passt, alternativ direkt beim Anbieter prüfen.
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.
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 öffnet Türen in verschiedene Bereiche der Informatik, wobei die Data-Science-Vertiefung zusätzliche Möglichkeiten in datengetriebenen Berufsfeldern schafft.
- Einstieg als Data Analyst oder Software DeveloperErste praktische Anwendung von Programmier- und Analysekenntnissen in Teams · 0 bis 3 Jahre
- Fachliche Vertiefung als Data Scientist oder Software EngineerÜbernahme komplexerer Projekte und eigenständige Modellentwicklung · 2 bis 5 Jahre
- Senior-Rolle mit Projekt- oder TeilprojektverantwortungVerantwortung für technische Konzepte und Anleitung jüngerer Kolleg:innen · 5 bis 8 Jahre
- Leitungsposition, z. B. als Team- oder FachbereichsleitungStrategische Steuerung von Projekten und Personalverantwortung · ab etwa 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 Berufe in der Informatik durch KI verändern, betrifft auch Absolvent:innen dieses Masterstudiengangs 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
Gerade in datenintensiven Tätigkeitsfeldern verschiebt sich die Arbeit spürbar zwischen automatisierbaren und weiterhin menschlichen Aufgaben.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenaufbereitung und Bereinigung großer Datensätze
- Standardisierte Modelltrainings mithilfe vortrainierter Algorithmen
- Routineauswertungen und automatisierte Reporting-Prozesse
- Code-Vervollständigung und einfache Fehlerdiagnosen durch KI-Tools
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung relevanter Fragestellungen und Auswahl geeigneter Methoden
- Kritische Bewertung von Modellergebnissen und deren Grenzen
- Kommunikation komplexer Ergebnisse an Fachfremde
- Verantwortung für ethische und rechtliche Aspekte datenbasierter Entscheidungen
Kompetenzen in Modellierung und Analyse werden gezielt in den Vertiefungsmodulen Data Science 1 bis 3 aufgebaut, die den Kern der fachlichen Spezialisierung bilden.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Konstanz, 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 KonstanzLive Praktikain KonstanzLive 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 Konstanz – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
UK
Universität Konstanz
Staatliche HochschulePräsenzstudiumKonstanz
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Informatik und Data Science durch spezielle Vertiefungsmodule
- Forschungsnahes Studienumfeld mit kurzen Wegen zu Lehrenden
- Gute Anschlussmöglichkeiten an wissenschaftliche Laufbahnen
Worauf du achten solltest
Da der Studiengang stark forschungsorientiert und mit anspruchsvollen Data-Science-Inhalten ausgestattet ist, sollten Interessierte solide mathematisch-statistische Vorkenntnisse mitbringen und bereit sein, sich intensiv in theoretische Grundlagen einzuarbeiten.
Passt Informatik zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast bereits einen Bachelorabschluss in Informatik oder einem eng verwandten Fach.
- Du interessierst dich für Datenanalyse, maschinelles Lernen und statistische Methoden.
- Du arbeitest gerne selbstständig an anspruchsvollen, forschungsnahen Fragestellungen.
- Du kannst dir vorstellen, später auch zu promovieren oder wissenschaftlich zu arbeiten.
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Häufige Fragen
Brauche ich für den Master Informatik an der Universität Konstanz bereits Vorkenntnisse in Data Science?
Grundkenntnisse aus einem Informatik-Bachelor werden vorausgesetzt, vertiefte Data-Science-Kenntnisse werden gezielt in den entsprechenden Vertiefungsmodulen des Masterstudiums aufgebaut.
Ist der Studiengang eher forschungs- oder praxisorientiert?
Der Studiengang an der Universität Konstanz ist deutlich forschungsorientiert ausgerichtet und eng an die Arbeitsgruppen des Fachbereichs angebunden, bietet aber auch anwendungsnahe Inhalte durch die Data-Science-Vertiefung.
Welche beruflichen Perspektiven eröffnet der Abschluss?
Absolvent:innen können in verschiedenen Berufen der Informatik tätig werden, etwa in Softwareentwicklung, Datenanalyse oder IT-Beratung, oder den Weg in eine wissenschaftliche Laufbahn einschlagen.
Wie ist das Studium organisiert?
Das Studium wird in Vollzeit am Standort Konstanz angeboten und kombiniert Lehrveranstaltungen mit forschungsnaher Projektarbeit in kleinen, überschaubaren Gruppen.
Kostenlos & unverbindlich
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