Bachelor Data Science

Die Kosten hängen vom gewählten Zeitmodell ab: Sprint (36 Monate) kostet 389 €/Monat, also 14.004 € gesamt. Standard (48 Monate) kostet 319 €/Monat, also 15.312 € gesamt. Stretch (72 Monate) kostet 229 €/Monat, also 16.488 € gesamt. Hinzu kommt eine einmalige Prüfungsgebühr von 960 € für alle Modelle. Achtung: Der kürzeste Tarif ist über die Gesamtlaufzeit am günstigsten, obwohl die Monatsrate am höchsten ist – ein Unterschied von fast 2.500 €. Die Studiengebühren sind steuerlich als Werbungskosten absetzbar, was bei einem Grenzsteuersatz von 42% rund 6.000–7.300 € Ersparnis bedeutet. Außerdem ist das Aufstiegs-BAföG eine Option: Bis zu 75% der Gebühren werden als nicht rückzahlbarer Zuschuss übernommen.

Ja, das ist möglich. Die AKAD bietet drei Zugangswege an: (1) Allgemeine Hochschulreife oder Fachhochschulreife – der klassische Weg. (2) Meister-, Techniker- oder Fachwirt-Abschluss – damit kann man direkt ohne Abitur studieren. (3) Abgeschlossene Berufsausbildung plus mindestens 3 Jahre Berufserfahrung – in diesem Fall ist eine Eignungsprüfung erforderlich, die sogenannte Hochschulzugangsprüfung für beruflich Qualifizierte. Diese Prüfung testet grundlegende akademische Fähigkeiten und ist in der Regel gut machbar. Die AKAD berät dazu kostenlos und hilft bei der Vorbereitung. Wichtig: Englischkenntnisse auf B2-Niveau werden empfohlen, da einige Fachtexte und Quellen in englischer Sprache sind.

Die Flexibilität ist die absolute Stärke – mit 5.0 von 5 Punkten die Bestnote in den Bewertungen. Konkret bedeutet das: Studienstart jederzeit (kein Semesterstart nötig), Prüfungen können online von zu Hause abgelegt werden, es gibt keine Präsenzpflicht, und das Zeitmodell kann während des Studiums gewechselt werden (z.B. von Sprint auf Standard, wenn es zeitlich eng wird). Die Studienmaterialien stehen rund um die Uhr im Online Campus zur Verfügung, es gibt keine festen Vorlesungszeiten. Man lernt wann, wo und in welchem Tempo man möchte. Die einzige Einschränkung: Prüfungstermine müssen vorab gebucht werden, sind aber an vielen Terminen im Jahr verfügbar. Für Berufstätige mit unregelmäßigen Arbeitszeiten oder Schichtarbeit ist das ein enormer Vorteil.

Die beiden Hauptsprachen sind Python und R – die beiden Standard-Werkzeuge in der Data-Science-Welt. Python wird für maschinelles Lernen, Deep Learning, Datenverarbeitung und Automatisierung eingesetzt (mit Bibliotheken wie pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). R kommt bei statistischen Analysen und Datenvisualisierung zum Einsatz. Darüber hinaus lernst du SQL für Datenbankabfragen, arbeitest mit Jupyter Notebooks als Entwicklungsumgebung und machst dich mit Git für Versionskontrolle vertraut. Im Bereich Big Data kommen Apache Spark und Hadoop hinzu. Für Visualisierung werden Tools wie Tableau und Power BI behandelt. Die Programmierausbildung ist praxisorientiert: Statt nur Theorie zu büffeln, schreibst du von Anfang an eigenen Code und baust echte Analysen.

Das hängt vom Zeitmodell ab: Im Sprint-Modell (36 Monate) solltest du mit 20–25 Stunden pro Woche rechnen – das ist neben einem Vollzeitjob ambitioniert, aber machbar. Im Standard-Modell (48 Monate) sind es 15–20 Stunden, im Stretch-Modell (72 Monate) reichen 10–15 Stunden pro Woche. Realistischer Tipp: Plane feste Lernblöcke in deinen Wochenplan ein – z.B. 3 Abende à 2–3 Stunden plus 4–6 Stunden am Wochenende. Die Erfahrung zeigt, dass regelmäßiges Lernen in kleineren Einheiten effektiver ist als Marathon-Sessions am Wochenende. In Prüfungsphasen kann der Aufwand vorübergehend höher liegen. Insgesamt bewerten Studierende die Vereinbarkeit mit dem Beruf sehr positiv – die Flexibilitätsnote von 5.0 spricht für sich.

Alle Prüfungen können online von zu Hause abgelegt werden – keine Anreise zu Prüfungszentren nötig. Die Prüfungsformate umfassen Klausuren (online, zeitlich begrenzt), Hausarbeiten, Projektarbeiten und die abschließende Bachelorarbeit. Online-Klausuren werden per Videoaufsicht (Proctoring) durchgeführt: Du brauchst eine Webcam, ein Mikrofon und eine stabile Internetverbindung. Die Prüfungstermine sind flexibel – es gibt mehrere Termine pro Monat, die du individuell buchst. Nicht bestandene Prüfungen können wiederholt werden. Die Bachelorarbeit wird in der Regel über 3–4 Monate geschrieben und behandelt ein praxisnahes Data-Science-Thema – viele Studierende nutzen reale Daten aus ihrem Arbeitsumfeld.

Data Science gehört zu den Top-3-Berufsfeldern mit dem höchsten Fachkräftemangel in Deutschland. Die Karrierechancen sind entsprechend ausgezeichnet: Einstiegsgehälter liegen bei 45.000–62.000 € (Median 54.000 €), nach fünf Jahren bei 60.000–82.000 €. Typische Berufsbilder sind Data Scientist, Data Engineer, Data Analytics Consultant, Machine Learning Engineer und BI Analyst. Die Branchen sind breit: Automotive (Daimler, BMW, VW), Pharma (Bayer, Roche), Finance (Deutsche Bank, Allianz), Tech (SAP, Siemens), E-Commerce (Zalando, Otto) und Beratung (McKinsey, BCG). Der AKAD-Abschluss wird als B.Sc. anerkannt und qualifiziert auch für weiterführende Master-Programme. Besonders wertvoll: Wer das Fernstudium neben dem Job absolviert, kann beim Bewerbungsgespräch Praxiserfahrung UND akademischen Abschluss vorweisen.

Ja, vollständig. Der Bachelor of Science (B.Sc.) der AKAD University ist staatlich anerkannt und entspricht DQR-Niveau 6 – gleichwertig mit jedem anderen deutschen Bachelor-Abschluss. Die AKAD ist systemakkreditiert, was bedeutet, dass sie ihre Studiengänge eigenständig akkreditieren darf. Das Fernstudium ist zudem ZFU-zugelassen (Zentralstelle für Fernunterricht), was ein spezifisches Qualitätssiegel für Fernstudienangebote ist. Arbeitgeber – insbesondere im Tech- und Industriebereich – erkennen AKAD-Abschlüsse problemlos an. Für einen anschließenden Master (z.B. an der TU Dortmund, TU München oder online an der IU) qualifiziert der Abschluss ebenfalls. Einzige Einschränkung: Bei akademischen Karrieren (Promotion, Forschung) wird ein Uni-Bachelor tendenziell höher bewertet als ein FH-Bachelor.

Ja – und genau dafür ist es konzipiert. Die AKAD University hat über 60 Jahre Erfahrung mit berufsbegleitenden Studienprogrammen. Die Flexibilitätsbewertung von 5.0/5 zeigt, dass das Modell in der Praxis funktioniert. Der Schlüssel ist das richtige Zeitmodell: Im Stretch-Modell (72 Monate) reichen 10–15 Stunden pro Woche, das ist neben 40 Stunden Arbeit gut machbar. Im Standard-Modell (48 Monate) sind es 15–20 Stunden – anspruchsvoll, aber die beliebteste Variante. Vom Sprint-Modell (36 Monate) neben einem Vollzeitjob raten die meisten Studienberater ab, es sei denn, du hast wenig andere Verpflichtungen. Tipp: Sprich vorher mit deinem Arbeitgeber – viele Unternehmen unterstützen Weiterbildungen in Data Science aktiv, manchmal mit Freistellungen oder Kostenbeteiligung.

Formale Vorkenntnisse sind nicht erforderlich – das Studium beginnt bei den Grundlagen. Allerdings hilft es enorm, wenn du ein grundlegendes Verständnis für logisches Denken und Zahlen mitbringst. Mathematik wird im Studium von Grund auf aufgebaut: Lineare Algebra, Analysis, Statistik – alles wird erklärt, aber das Tempo ist ambitioniert. Wer seit dem Abitur keine Mathematik mehr gemacht hat, sollte vor Studienstart einen Mathe-Vorkurs belegen (gibt es kostenlos online, z.B. auf Khan Academy). Programmierung startet ebenfalls bei null: Python und R werden von den Grundlagen her eingeführt. Aber auch hier gilt: Wer vorher mal ein Python-Tutorial auf YouTube durchgearbeitet hat, tut sich leichter. Die AKAD bietet in der 4-Wochen-Testphase die Möglichkeit, das eigene Niveau einzuschätzen.