Social and Economic Data Science an der Universität Konstanz richtet sich an Studierende, die gesellschaftliche und ökonomische Fragestellungen mit computergestützten Methoden bearbeiten wollen. Der Studiengang verknüpft klassische sozialwissenschaftliche Theoriebildung mit modernen Verfahren der Datenanalyse und schafft damit ein Profil, das zwischen Statistik, Informatik und Sozialforschung angesiedelt ist.
Konstanz als Studienort bietet dabei ein kompaktes, forschungsnahes Umfeld, in dem interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen gelebte Praxis ist. Der zulassungsbeschränkte Master setzt entsprechend ein grundständiges Studium mit quantitativer oder informatiknaher Vorbildung voraus.
17 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Introductory course covering basic concepts of information coding, storing, processing and their application in social science research, with emphasis on fundamental principles in computer sciences and basic programming concepts using Python.
Elementary theoretical knowledge and practical experience in data analysis domain, teaching students to assess requirements and apply fundamental analysis algorithms autonomously.
Grundlagen der Informationscodierung, -speicherung und -verarbeitung sowie Einführung in verschiedene Programmierparadigmen, Algorithmen, Datenstrukturen und theoretische Grundlagen der Informatik.
Praktische Übung objektorientierter und imperativer Programmierung mit Java sowie angewandte Programmierung mit Fokus auf Programmqualität, Dokumentation und Testen.
Einführung in diskrete mathematische Methoden einschließlich Logik, Mengen, Relationen, Kombinatorik, Graphentheorie und algebraische Strukturen.
Konzeptionelles und operationales Verständnis von Begriffen, Resultaten und Techniken im Umgang mit analytischen und linear-algebraischen Fragestellungen.
Einführung in stochastische Methoden der Mathematik für die Informatik, einschließlich mathematischer Datenmodelle, Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung, zufälliger Prozesse und Stichprobenverfahren.
Einführung in Differential- und Integralrechnung einer Variablen, Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher sowie Optimierung.
Overview of theoretical and methodological principles of survey research including sampling, questionnaire design, and survey errors, with implementation of methods using R.
Introduction to formal language, research design development, data collection and analysis for empirical social research, with focus on sound inferences and identifying sources of inferential errors.
Advanced treatment of design issues in political research with focus on causal inference, including counterfactual model of causality and overview of methods for observational and experimental studies.
Grundlegende Kenntnisse in Statistik und sozialwissenschaftlichen Forschungsmethoden einschließlich Forschungsdesigns, Erhebungsmethoden wie Befragungen und Experimente sowie Datenauswertung.
Basiswissen in Methodenlehre und Experimentalpsychologie mit praktischen Kenntnissen im Experimentaldesign, Fragebogenkonstruktion und Datenauswertung.
Introduction to data visualization covering foundations, human perception aspects, visualization design principles, and basic techniques for different data types including multi-dimensional, hierarchical, and spatial data.
Fundamentals of regression analysis including multiple linear regression, model specification problems, dynamic models, and instrumental variables estimation with practical application using R.
Grundlegende Verfahren und Begriffe der Statistik sowie vertieftes Wissen in psychologischer Methodenlehre einschließlich Befragungen, Experimente und Big Data Mining.
Foundations of statistics for empirical social science research with focus on multivariate analysis, including probability distributions, inference, hypothesis testing, and multiple regression.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Social and Economic Data Science ist als forschungsorientierter Masterstudiengang konzipiert, der die Analyse großer sozialer und wirtschaftlicher Datenmengen in den Mittelpunkt stellt. An der Universität Konstanz profitiert der Studiengang von einer engen Verzahnung von Sozialwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften und Informatik.
Studierende lernen, empirische Fragestellungen aus Politik, Gesellschaft und Wirtschaft mit modernen Methoden der Datenwissenschaft zu untersuchen, statt sich auf rein deskriptive Auswertungen zu beschränken.
Im Zentrum stehen Module wie Introduction to Computation for the Social Sciences, die grundlegende Programmier- und Rechenkompetenzen für sozialwissenschaftliche Anwendungen vermitteln, sowie Data Mining: Basic Concepts, das Verfahren zur Mustererkennung in großen Datensätzen behandelt.
Ergänzt wird dies durch Konzepte der Informatik, die ein solides technisches Fundament schaffen. So entsteht ein Curriculum, das methodische Tiefe mit inhaltlicher Breite aus den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften verbindet.
Der Studiengang eignet sich für Absolventinnen und Absolventen mit einem ersten Abschluss in Sozialwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, Statistik oder verwandten Fächern, die ihre quantitativen und programmiertechnischen Fähigkeiten vertiefen möchten.
Wer Freude an der Verbindung von gesellschaftlichen Fragestellungen und datenanalytischer Präzision hat, findet hier ein passendes Umfeld – vorausgesetzt, die Bereitschaft zu Programmierung und formaler Methodik ist vorhanden.
Absolventinnen und Absolventen finden Anschluss an Tätigkeitsfelder, die der Berufsgruppe Berufe in der Informatik zugeordnet werden, etwa in der Datenanalyse, in Forschungseinrichtungen, bei Marktforschungsinstituten oder in datengetriebenen Abteilungen von Unternehmen und öffentlichen Institutionen.
Die Kombination aus sozialwissenschaftlichem Verständnis und technischer Datenkompetenz gilt als gefragtes Profil in einem Arbeitsmarkt, der zunehmend evidenzbasierte Entscheidungsprozesse verlangt.
Die Universität Konstanz ist bekannt für ihre forschungsstarke, interdisziplinär ausgerichtete Struktur und bietet mit dem Vollzeitformat ein kompaktes Studienumfeld ohne große Zersplitterung über mehrere Standorte.
Der zulassungsbeschränkte Zugang sorgt für eine vergleichsweise homogene und motivierte Studierendengruppe, die von kleineren Lerngruppen und engem Austausch mit Lehrenden profitiert.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Die Studienplätze sind begrenzt und die NC-Grenze schwankt je Semester. Prüfe mit deinem Schnitt, wie deine Chancen aktuell stehen.
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.
Der Weg vom Berufseinstieg bis zur Führungsposition zeigt, wie sich Datenkompetenz aus dem Studium in wachsende Verantwortung übersetzen lässt.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Mit Blick auf technologische Entwicklungen lohnt sich ein realistischer Blick darauf, welche Aufgaben zunehmend automatisiert werden und wo menschliche Expertise gefragt bleibt.
Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit mit sozialen und wirtschaftlichen Daten spürbar, ersetzt aber nicht die Einordnung der Ergebnisse.
Kompetenzen wie Programmierlogik und Mustererkennung werden direkt in Modulen wie Introduction to Computation for the Social Sciences und Data Mining: Basic Concepts aufgebaut.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Konstanz, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Universität Konstanz – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer wenig Vorerfahrung mit Programmierung oder quantitativen Methoden mitbringt, sollte sich auf eine steile Lernkurve einstellen, da technische und sozialwissenschaftliche Inhalte eng verzahnt vermittelt werden.
Sinnvoll sind ein erster Studienabschluss in Sozial- oder Wirtschaftswissenschaften, Statistik oder Informatik sowie grundlegende quantitative und idealerweise erste Programmierkenntnisse, da der Zugang zulassungsbeschränkt ist.
Der Master verbindet beide Perspektiven bewusst: Module wie Konzepte der Informatik und Data Mining: Basic Concepts liefern das technische Rüstzeug, während sozial- und wirtschaftswissenschaftliche Fragestellungen die inhaltliche Ausrichtung vorgeben.
Typische Anschlussfelder liegen im Bereich Berufe in der Informatik, etwa in der Datenanalyse, Marktforschung, in Forschungseinrichtungen oder datengetriebenen Abteilungen von Unternehmen und öffentlichen Institutionen.
Die Universität Konstanz bietet ein forschungsstarkes, interdisziplinäres Umfeld mit kompaktem Vollzeitformat, das engen Austausch zwischen Sozialwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften und Informatik ermöglicht.
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