Weitere Module9 ECTS
Datenstrukturen und Algorithmen
Vermittlung zentraler Algorithmen und Datenstrukturen für effiziente Computernutzung, einschließlich Sortierverfahren, Bäume, Graphen, Textalgorithmen und Grundlagen des Maschinellen Lernens.
Universität Stuttgart · Master
Artificial Intelligence and Data Science Master of Science an der Universität Stuttgart
Der Masterstudiengang Artificial Intelligence and Data Science an der Universität Stuttgart verbindet fundierte Informatik mit datengetriebener KI-Forschung in einem der stärksten Technologiestandorte Deutschlands.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Stuttgart
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Artificial Intelligence and Data Science an der Universität Stuttgart richtet sich an Studierende, die künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft nicht isoliert, sondern als ineinandergreifende Disziplinen verstehen wollen. Als zulassungsbeschränkter Masterstudiengang setzt er auf ein solides Fundament aus Algorithmik, Datenmodellierung und maschinellem Lernen, das im Laufe des Studiums um Spezialisierungen erweitert wird.
Stuttgart als Studienort bringt eine enge Verzahnung von Wissenschaft und Industrie mit sich – die Region ist geprägt von Ingenieurwesen, Automobiltechnik und einer wachsenden KI-Szene, was dem Studiengang eine praxisnahe Ausrichtung verleiht. Die Universität Stuttgart selbst zählt zu den forschungsstarken technischen Hochschulen des Landes und bietet ein Umfeld, in dem interdisziplinäre Fragestellungen zwischen Informatik, Mathematik und Anwendungsdomänen bearbeitet werden können.
Curriculum & Module
36 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module6 ECTS
Einführung in Data Science
Überblick über grundlegende Fragestellungen, Konzepte und Methoden im Bereich Data Science.
Weitere Module6 ECTS
Modellierung
Vermittlung von Modellierungstechniken für IT-Systeme, einschließlich Entity-Relationship-Modell, Relationenmodell, XML, UML, Petri-Netze und BPMN.
Weitere Module9 ECTS
Programmierung und Software-Entwicklung
Einführung in höhere Programmiersprachen am Beispiel Java, Konzepte von Objekten, Klassen und grundlegende Datenstrukturen sowie Algorithmenentwurf.
Weitere Module6 ECTS
Algorithmen und Berechenbarkeit
Klassifizierung von Algorithmen nach Berechenbarkeit, NP-Vollständigkeit und PSPACE-Algorithmen, sowie wichtige Entwurfsstrategien wie Teile-und-Herrsche und Dynamisches Programmieren.
Weitere Module6 ECTS
Angewandte Statistik
Vermittlung statistischer Verfahren einschließlich verallgemeinerter linearer Modelle, Überlebenszeitanalyse, multivariater Analyse und robuster Verfahren mit Fokus auf praktische Anwendung in R.
Weitere Module6 ECTS
Data Warehousing, Data Mining, and OLAP
Behandlung der Integration heterogener Datenquellen in konsolidierte Data Warehouses sowie Techniken zur Datenanalyse und OLAP.
Weitere Module
Datensicherheit
Weitere Module
Information Retrieval und Text Mining
Weitere Module
Informationsvisualisierung und visuelle Analytik für Data Science
Weitere Module
Machine Learning
Weitere Module
Numerische und Stochastische Grundlagen
Weitere Module
Systemkonzepte und -programmierung
Weitere Module
Automatisierungstechnik I
Weitere Module
Fabrikbetriebslehre
Weitere Module
Grundlagen des Wissenschaftlichen Rechnens
Weitere Module
IT-Strategy
Weitere Module
Optimization
Weitere Module
Advanced Information Management
Weitere Module
Architektur von Anwendungssystemen
Weitere Module
Data Engineering
Weitere Module
Einführung in die Softwaretechnik
Weitere Module
Empirische Methoden für Medieninformatik
Weitere Module
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Weitere Module
Imaging Science
Weitere Module
Information Integration
Weitere Module
Rechnernetze
Weitere Module
Theoretical and Methodological Foundations of Autonomous Systems
Weitere Module
Computergraphik
Weitere Module
Einführung in die Technische Informatik
Weitere Module
Grundlagen der Graphischen Ingenieursysteme
Weitere Module
Grundlagen der Rechnerarchitektur
Weitere Module
Mensch-Computer-Interaktion
Weitere Module
Bachelorarbeit Data Science
2. Semester18 ECTS
Mathematik für Informatiker und Softwaretechniker
Mathematische Grundlagen einschließlich Aussagenlogik, Lineare Algebra, Analysis, Differential- und Integralrechnung sowie gewöhnliche Differentialgleichungen für Informatik-Studiengänge.
2. Semester12 ECTS
Theoretische Grundlagen der Informatik
Vermittlung von Logik, diskreten Strukturen, Automatentheorie und formalen Sprachen, einschließlich Chomskyscher Sprachklassen und Komplexitätstheorie.
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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
Artificial Intelligence and Data Science an der Universität Stuttgart ist als forschungsnaher Masterstudiengang konzipiert, der Studierende befähigt, komplexe Datenprobleme algorithmisch zu durchdringen und KI-Methoden verantwortungsvoll einzusetzen. Der zulassungsbeschränkte Zugang sorgt für eine leistungsstarke, motivierte Kohorte.
Die enge Anbindung an die Informatikfakultät der Universität Stuttgart ermöglicht Studierenden den Zugang zu aktueller Forschung, etwa im Bereich maschinelles Lernen, Datenanalyse und Softwaresystemen, die im Studienalltag direkt aufgegriffen wird.
Studieninhalte
Im Zentrum stehen Module wie Datenstrukturen und Algorithmen, die das methodische Rüstzeug für effiziente Datenverarbeitung liefern, sowie Einführung in Data Science, das den gesamten Prozess von Datenerhebung bis Auswertung abbildet. Ergänzend vertieft Modellierung die Fähigkeit, reale Phänomene in formale, rechenbare Strukturen zu übersetzen.
Diese Grundlagenmodule bilden das Fundament, auf dem im weiteren Studienverlauf spezialisierte Themen wie maschinelles Lernen, statistische Verfahren und KI-Anwendungen aufbauen – stets mit dem Anspruch, Theorie und praktische Umsetzung zu verknüpfen.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem ersten Abschluss in Informatik oder verwandten quantitativen Fächern, die eine tiefere Spezialisierung auf KI und Datenwissenschaft suchen. Analytisches Denken und Freude an mathematisch-algorithmischer Arbeit sind wichtige Voraussetzungen.
Auch wer aus angrenzenden Bereichen wie Mathematik oder Ingenieurwissenschaften kommt und bereit ist, informatische Grundlagen zu vertiefen, findet in diesem Programm einen passenden Anschluss.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Berufen der Informatik, insbesondere dort, wo Datenkompetenz und KI-Know-how gefragt sind – von Softwareentwicklung über Datenanalyse bis hin zu Forschung und Entwicklung.
Der Standort Stuttgart mit seiner starken Industrie- und Forschungslandschaft bietet vielfältige Übergänge in Unternehmen, die zunehmend datengetriebene und KI-gestützte Prozesse etablieren.
Hochschule & Format
Die Universität Stuttgart bietet als forschungsstarke technische Universität ein Umfeld, das Lehre eng mit aktuellen wissenschaftlichen Entwicklungen verknüpft. Das Vollzeitformat ermöglicht eine fokussierte, zügige Auseinandersetzung mit den Studieninhalten.
Die campusbasierte Struktur fördert den fachlichen Austausch mit Kommilitoninnen und Kommilitonen sowie mit Lehrenden, was gerade bei komplexen KI-Themen wertvoll ist.
Zulassung & Zugangswege
Zulassungsbeschränkt (NC)Die Zulassung erfolgt nach Kapazität; die aktuelle NC-Grenze bitte aktuell bei der Uni Stuttgart 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
- Bewirb dich über die StudySmarter Jobbörse und CareerKit für deinen ersten Job nach dem Studium
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 eine Berufswelt, in der Daten und künstliche Intelligenz zunehmend zentrale Rollen spielen.
- Einstieg als Data Scientist oder KI-Entwickler:inErste Praxiserfahrung in Datenprojekten und Modellentwicklung sammeln · 0 bis 2 Jahre
- Fachliche Vertiefung als Machine-Learning-EngineerEigenständige Entwicklung und Optimierung von KI-Modellen übernehmen · 2 bis 4 Jahre
- Senior-Rolle mit ProjektverantwortungTechnische Leitung komplexer Data-Science-Projekte und Mentoring jüngerer Kolleg:innen · 4 bis 7 Jahre
- Leitungsposition, z. B. als Head of AI/Data ScienceStrategische Ausrichtung von KI-Initiativen und Teamführung · ab 7 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 die eigene Ausbildung darin, KI-Systeme zu entwickeln.
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
In Berufen der Informatik mit Fokus auf KI und Daten verschiebt sich die Arbeit zunehmend zwischen Automatisierung und menschlicher Steuerung.
KI nimmt dir ab
- Automatisiertes Datenpreprocessing und Feature-Engineering
- Training und Hyperparameter-Tuning von Standardmodellen
- Routineauswertungen und Reporting-Dashboards
- Code-Vervollständigung und einfache Bug-Erkennung
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung sinnvoller Fragestellungen und Problemdefinitionen
- Bewertung ethischer und gesellschaftlicher Implikationen von KI-Systemen
- Kreative Modellarchitektur bei neuartigen Problemen
- Kommunikation von Ergebnissen an nicht-technische Stakeholder
Die Fähigkeit, Daten strukturiert zu analysieren und Modelle zu entwickeln, wird direkt in Einführung in Data Science und Modellierung aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Stuttgart, 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 StuttgartLive Praktikain StuttgartLive 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 Stuttgart – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
US
Universität Stuttgart
Staatliche HochschulePräsenzstudiumStuttgart
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Algorithmik und angewandter Datenwissenschaft
- Forschungsstarkes Umfeld an einer technischen Universität
- Guter Anschluss an die Industrie- und KI-Szene in Stuttgart
Worauf du achten solltest
Da der Studiengang zulassungsbeschränkt ist und hohe Ansprüche an mathematisch-algorithmisches Denken stellt, solltest du vor Bewerbung ehrlich prüfen, ob deine bisherige Ausbildung ausreichend quantitative Grundlagen mitbringt.
Passt Artificial Intelligence and Data Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du bringst ein solides Fundament in Informatik oder einer quantitativen Disziplin mit.
- Du willst KI nicht nur anwenden, sondern methodisch fundiert verstehen und weiterentwickeln.
- Dich interessiert der Praxisbezug zur Industrie- und Forschungslandschaft in Stuttgart.
- Du bist bereit, dich intensiv mit Algorithmik, Statistik und Modellierung auseinanderzusetzen.
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Häufige Fragen
Ist der Studiengang Artificial Intelligence and Data Science an der Universität Stuttgart zulassungsbeschränkt?
Ja, der Zugang zum Masterstudiengang ist beschränkt, sodass ein qualifizierter Erstabschluss und in der Regel ein Auswahlverfahren Voraussetzung für die Zulassung sind.
Welche Vorkenntnisse sollte ich für den Studiengang mitbringen?
Ein Bachelorabschluss in Informatik oder einem verwandten quantitativen Fach mit Grundlagen in Algorithmik, Mathematik und idealerweise ersten Berührungspunkten mit Datenanalyse ist von Vorteil.
Wie praxisnah ist das Studium in Stuttgart gestaltet?
Durch die Nähe zur Industrie- und Forschungslandschaft in Stuttgart ergeben sich Möglichkeiten, Studieninhalte mit realen Anwendungsfeldern aus Wirtschaft und Wissenschaft zu verknüpfen.
Welche beruflichen Perspektiven eröffnet der Abschluss?
Absolventinnen und Absolventen finden Anschluss an Berufe der Informatik mit Schwerpunkt auf Datenanalyse, maschinellem Lernen und KI-Entwicklung, etwa in Unternehmen oder Forschungseinrichtungen.
Kostenlos & unverbindlich
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