Der Data Science Master an der XU Exponential University of Applied Sciences richtet sich an Berufstätige, die sich neben dem Job in datengetriebenen Methoden vertiefen wollen. Studienort ist Potsdam, das Format ist konsequent auf Teilzeit ausgelegt, sodass sich Beruf und Studium kombinieren lassen.
Der Studiengang schließt mit dem Master of Science ab und ist zulassungsfrei, was den Einstieg unkompliziert macht – vorausgesetzt, du bringst die fachlichen Voraussetzungen für ein technisch-analytisches Masterstudium mit. Als privater Hochschulanbieter setzt die XU dabei auf kompakte, anwendungsorientierte Formate statt auf einen klassischen Vollzeit-Campusbetrieb.
Wer sich für diesen Master entscheidet, sucht in der Regel eine Weiterqualifikation, die direkt an bestehende Berufserfahrung im technischen oder analytischen Umfeld anknüpft, statt ein grundständiges Erststudium zu absolvieren.
18 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Analyse und Anwendung von Technology Monitoring als strategische Kompetenz im Kontext von Industrie 4.0, einschließlich analytischer Frameworks und Implementierungsstrategien zur Identifikation zukunftsträchtiger Technologien.
Interdisziplinäre Strategie für die Gestaltung intelligenter Produkte mit praktischem Labor, das Methoden der Produktentwicklung von der Anforderungsanalyse bis zur Prototypentwicklung abdeckt.
Grundlagen von Big Data Analytics einschließlich Datenvorverarbeitung und maschinellem Lernen sowie objektorientierte Programmierung in Python mit Fokus auf Datenstrukturen und Algorithmen.
Klassische und moderne Managementtheorien unter Einfluss exponentieller Technologien mit Schwerpunkt auf Führungsstilentwicklung, Teammanagement, Change Management und Resilienz.
Integrierte Datenerfassung und -aufbereitung gefolgt von automatisierter Datenevaluation und Präsentation mit Tools wie Rapid Miner und automatisierter Berichterstellung.
Datengestützte Entscheidungsfindung mit Fokus auf ethische und Governance-Aspekte sowie Nachhaltigkeitsmessung mit Konzentration auf Key Performance Indicators und Controlling-Instrumente.
Entwicklung von digitalen Strategien auf verschiedenen Ebenen zur Bewältigung der vierten industriellen Revolution mit Methoden der Strategieevaluation und Strategiecontrolling sowie digitale Geschäftsmodellentwicklung.
Design und Entwicklung intelligenter Services mit analytischen Frameworks, Architektur- und Technologieprinzipien sowie Design Thinking und nutzerorientierten Ansätzen für Smart Services 4.0-Lösungen.
Gestaltung und Optimierung intelligenter Produktionssysteme als Cyber-Physical Systems mit Fokus auf Planung, Steuerung und Instandhaltung in Industrie 4.0 mit Einsatz von Datenanalytics und künstlicher Intelligenz.
Quantitative und qualitative Forschungsmethoden mit Anwendung in praktischen Projekten, einschließlich Studienplanung, Datenerfassung, Datenanalyse und ethischen Aspekten der Forschung.
Prädiktive Modelle und deren Geschäftsanwendungen mit Fokus auf Datenaufbereitung, Regressionsverfahren, Klassifikationstechniken und erweiterte Modellierungstechniken wie neuronale Netze.
Analyse aktueller Krisen, Nachhaltigkeitsaspekte und makroökonomischer Bedingungen für nachhaltige Wirtschaftstätigkeit mit kritischer Reflexion alternativer Wirtschaftsmodelle.
Immersive Technologien wie Virtual Reality, Augmented Reality und Extended Reality in Industrie 4.0 mit praktischen Anwendungen für nachhaltige Fertigung und organisatorische Zusammenarbeit.
Grundlagen von Digitalisierungsconsulting mit Vermittlung der Consultingphasen, -werkzeuge und -techniken sowie praktische Anwendung in einem Digitalisierungsconsulting-Projekt.
Akademische Arbeit in verschiedenen kulturellen Kontexten mit Entwicklung persönlicher und fachlicher Kompetenzen sowie Vertiefung der Sprachfähigkeiten.
Anwendung theoretischen Wissens in der Berufspraxis mit Entwicklung von Teamfähigkeit, Kommunikation, Konfliktlösung und reflektierter Betrachtung professioneller Herausforderungen.
Vorbereitung der Master Thesis mit Colloquium und Coaching für die Entwicklung wissenschaftlicher Fragen, Literaturrecherche und Reflexion des Forschungsprozesses.
Umfangreiche wissenschaftliche Arbeit zu einer eigenen Forschungsfrage mit selbstständiger Durchführung und Evaluation empirischer Studien sowie Dokumentation des Arbeitsprozesses.
Keine Module gefunden. Suche anpassen oder Filter zurücksetzen.
Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der Data Science Master der XU Exponential University of Applied Sciences ist als Teilzeitprogramm konzipiert und für Studierende gedacht, die berufsbegleitend am Studienort Potsdam ihr analytisches Profil schärfen möchten.
Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die formale Eintrittshürde, ersetzt aber nicht die Notwendigkeit einer soliden methodischen Vorbildung, die im weiteren Studienverlauf vorausgesetzt wird.
Im Zentrum steht das Modul Data Science Master, das die zentralen fachlichen Bausteine des Programms bündelt und als roter Faden durch das Curriculum dient.
Die Ausrichtung ist anwendungsorientiert: Methoden aus Statistik, Datenanalyse und computergestützter Modellierung werden mit Blick auf konkrete berufliche Fragestellungen vermittelt, nicht rein theoretisch.
Der Studiengang eignet sich besonders für Berufstätige, die bereits im Umfeld von Informatik, Analytik oder verwandten technischen Berufen arbeiten und ihre Kompetenzen gezielt in Richtung Data Science erweitern wollen.
Wer Vollzeitstudium mit festem Campusalltag sucht, findet hier ein anderes Format vor: Das Teilzeitmodell verlangt Selbstorganisation und die Fähigkeit, Studieninhalte parallel zum Berufsalltag zu bearbeiten.
Der Studiengang ordnet sich beruflich in den Bereich der Berufe in der Informatik ein und bereitet auf Tätigkeiten vor, in denen Datenanalyse, Modellbildung und technisches Verständnis zusammenkommen.
Für Absolventinnen und Absolventen eröffnen sich Perspektiven in Unternehmen, die datenbasierte Entscheidungsprozesse ausbauen – von der operativen Analyse bis zur strategischen Beratung.
Die XU Exponential University of Applied Sciences positioniert sich als private Hochschule mit Fokus auf digitale und wirtschaftsnahe Studienformate, die auf Berufstätige zugeschnitten sind.
Der Studienort Potsdam ergänzt das Teilzeitformat um eine feste regionale Anbindung, während der Studienalltag flexibel auf die Anforderungen berufsbegleitend Studierender ausgerichtet ist.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
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.
Als private Hochschule erhebt die Einrichtung Studiengebühren. Die genaue Höhe und die Zahlungsmodelle erfährst du direkt bei der Hochschule.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | 950 €/Monat |
| Modelle | Monats- oder Semesterbeiträge üblich |
| Semesterbeitrag | ggf. zusätzlich |
Studiengebühren laut Hochschule (Stand 2026) – genaue Konditionen bitte bei der Hochschule bestätigen.
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 in Führungsverantwortung verläuft in der Data-Science-Praxis meist in klar erkennbaren Etappen.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Beruf durch Automatisierung verändert, lässt sich bereits an heutigen Entwicklungen ablesen.
Künstliche Intelligenz verschiebt in der Data-Science-Praxis, welche Aufgaben automatisiert und welche weiterhin menschliches Urteilsvermögen erfordern.
Die im Modul Data Science Master vermittelten analytischen und methodischen Kompetenzen bilden die fachliche Grundlage für die spätere Berufspraxis in der Datenanalyse.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Potsdam, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
Kostenlose StudySmarter-Tools für Finanzierung, Karriere und Bewerbung – direkt einsatzbereit.
Kurzprofil der XU Exponential University of Applied Sciences – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer auf ein klassisches Vollzeitstudium mit intensivem Campusleben setzt, sollte bedenken, dass das Teilzeitformat hohe Eigenorganisation und die Fähigkeit erfordert, Studium und Beruf dauerhaft zu vereinbaren.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, das heißt es gibt keinen NC-Auswahlprozess für die Aufnahme.
Ja, das Programm ist explizit als Teilzeitstudium konzipiert und richtet sich an Berufstätige, die Studium und Beruf parallel organisieren möchten.
Studienort ist Potsdam, wobei das Teilzeitformat der XU Exponential University of Applied Sciences auf eine flexible Kombination mit dem Berufsalltag ausgelegt ist.
Der Master ordnet sich in den Bereich der Berufe in der Informatik ein und bereitet auf Tätigkeiten in der Datenanalyse und angrenzenden analytischen Berufsfeldern vor.
Studienführer, Termine, Zulassung & Finanzierung – kostenlos direkt in dein Postfach.
Mit StudyKit gehst du Studienwahl, Bewerbung und Finanzierung an einem Ort an, begleitet von einem persönlichen KI-Assistenten. Finde heraus, was wirklich zu dir passt, und starte deine Bewerbung Schritt für Schritt.
Studienführer, Termine, Zulassung & Finanzierung – direkt in dein Postfach.