

Universität Mannheim
Data Science - Berufsbegleitеndеs Studium

(Beginn: Wintersemester)
- Beginn
- Wintersemester
- Zulassungsverfahren:
- NC-frei
- Bewerbung:
- Hochschulstart (DoSV)
- Studienmodus:
- Teilzeit ・ Blended-Learning
- Studiengebühren Info:
- Alle Studierenden müssen zusätzlich zu den Studiengebühren einen Semesterbeitrag in Höhe von 182,70 € entriсhtеn.
Fünf Gründe für diesen Master-Studiengang





Kursbeschreibung
Der M.Sc. Data Science bereitet Studierende auf eine Karriere in der Datenanalyse und Künstlichen Intelligenz vor. Das praxisorientierte, berufsbegleitende Studium vermittelt Fachwissen in Bereichen wie maschinelles Lernen, Deep Learning, Big Data und Datenanalytik. Studierende erwerben tiefgehende Kenntnisse und sind bestens gerüstet, um komplexe Datenmengen effektiv zu analysieren und anzuwenden.

Der Studiengang richtet sich an Berufstätige, die ihr Wissen in Data Science und Künstlicher Intelligenz vertiefen und eine Karriere in diesem zukunftsträchtigen Bereich anstreben. Bewerber*innen sollten über einen ersten Hochschulabschluss und mindestens ein Jahr Berufserfahrung verfügen. Besonders geeignet sind Absolvent*innen technischer oder wirtschaftlicher Studiengänge mit Interesse an Informatik und Datenanalyse.
Besondere Programmmerkmale
Berufsbegleitendes Studium für maximale Flexibilität
Der Studiengang richtet sich an Berufstätige, die sich parallel weiterqualifizieren möchten. Die flexible Struktur hilft dir, Studium und Beruf optimal zu verbinden.
Blended Learning für eine optimale Lernumgebung
Der Mix aus Selbststudium, Online-Phasen und Präsenzmodulen schafft eine flexible Lernumgebung, die sich deinem Zeitplan anpasst und individuelles Lernen unterstützt.
Neue Karrierewege eröffnen und Fachwissen vertiefen
Du kannst dich von Business Intelligence bis maschinellem Lernen spezialisieren, gezielt Kompetenzen aufbauen und vielfältige Karrierechancen in datengetriebenen Branchen nutzen.
Akkreditierungen

Systemakkreditierung
Systemakkreditierung
Die Systemakkreditierung ist das interne Qualitätssicherungssystem einer staatlichen oder staatlich anerkannten Hochschule in Deutschland. Mit der Systemakkreditierung erhält eine Hochschule das Recht, für ihre selbstbewerteten Studiengänge das Siegel des Akkreditierungsrates zu vergeben.
Voraussetzungen
Qualifikationsvoraussetzungen
Die Zulassungsvoraussetzungen für das Studienprogramm "Data Science - Berufsbegleitеndеs Studium" sind:
berufsqualifizierender Hochschulabschluss (mindestens 180 ECTS-Punkte) oder vergleiсhbar
Bewerbung & Zulassung
Bewerbungsfristen
Andere EU-Studierende Bewerbungsverfahren & Auswahl
Bewerbungsunterlagen
Bei einem Studienabschluss an einer ausländischen Hochschule ist eine amtlich beglaubigte Übersetzung beizufügеn.
Bei einem Studienabschluss an einer ausländischen Hochschule ist eine amtlich beglaubigte Übersetzung beizufügеn.
inhaltliche Übersicht über alle Studien- und Prüfungsleistungеn
Erfahrungsberichte
Ich habe in 2016, im zweiten Jahrgang, den berufsbegleitenden Studiengang Data Science an der Hochschule Albstadt-Sigmaringen und der Uni Mannheim begonnen und habe diese Entscheidung zu keinem Zeitpunkt bereut. Ich kam ursprünglich aus dem betriebswirtschaftlichen Umfeld und der Bezug zu Data Science bestand nur “hobbymäßig” und durch die Arbeit in einem Softwareunternehmen, der starke Praxisbezug hat es jemandem mit extrem viel Interesse für das Thema allerdings enorm einfach gemacht, im Master zu bestehen.
Durch eine super Betreuung, die gute Lern-Infrastruktur und das sehr gute Konzept, war es mit selbstgesteuertes Online-Lernen ebenfalls prima möglich, das Arbeitspensum mit dem Berufsalltag unter einen Hut zu bekommen.
Karrieretechnisch war der berufsbegleitende Master eine perfekte Ergänzung zum betriebswirtschaftlichen Hintergrund und die Kombination aus dem Verständnis für die “Business-Seite” und dem technischem Verständnis aus dem Master ist ein riesen Pluspunkt. Ob direkt nach dem Bachelor oder nach jahrelanger Berufserfahrung, kann ich den berufsbegleitenden Master an der Hochschule Albstadt-Sigmaringen wärmstens empfehlen, auch ohne Programmierkenntnisse!
Künstliche Intelligenz ist schon seit langem meine Leidenschaft. Meine Diplomarbeit von 1991 an der ETH Zürich handelte bereits von einem mit Modula-2 implementierten neuronalen Netz zur Steuerung eines Roboters. Nach meinem Studium war ich mehr als 30 Jahre in verschiedenen Positionen in Unternehmen wie Sun, SGI, SAP, HP sowie Dell EMC tätig.
Im Jahr 2016 entschied ich mich für eine Weiterbildung in einem IT-Thema, das mich nicht nur interessiert, sondern auch für meine zukünftige Berufstätigkeit relevant ist. Ursprünglich war ich auf der Suche nach einer kürzeren Weiterbildung, wurde aber nicht fündig. Alle Weiterbildungskurse setzen voraus, dass man mindestens einen Tag in der Woche vor Ort ist, was bei meiner damaligen Arbeitsstelle nicht möglich war. Ein Arbeitskollege wies mich dann auf diesen damals neuen Master in Data Science an der Hochschule Albstadt-Sigmaringen hin, an der er selbst zuvor studiert hatte. Das Konzept mit abendlichen Online-Vorlesungen, Präsenzwochenenden und die geplanten Inhalte haben mich schnell überzeugt. Das Studium war zu jeder Zeit herausfordernd, aber nie überfordernd und mit entsprechendem Aufwand gut neben einem anspruchsvollen Vollzeitjob zu bewältigen.
Ich bin fest davon überzeugt, dass ich durch meinen berufsbegleitenden Master of Data Science meine Chancen auf dem Arbeitsmarkt massiv verbessert habe und sich damit die Türen für meinen Traumjob bei meinem jetzigen Arbeitgeber geöffnet haben. In meinem aktuellen Arbeitsumfeld rund um Themen wie Big Data, Machine Learning und Predictive Analytics kommt mir mein Wissen aus dem Studium enorm zugute. Lifelong Learning macht nicht nur Spass, sondern verbessert auch langfristig deutlich die Karrierechancen.
Meine Karriere als Betriebswirt begann klassisch im Controlling eines britischen Aerospace- und Automotive-Konzerns in München, von wo aus ich zu einem französischen Anbieter für kaufmännische Software wechselte. Zuletzt war ich für Oracle und Infor als Lösungsberater für Planungssoftware tätig. Parallel dazu studierte ich nebenberuflich im Masterstudiengang Data Science an der Hochschule Albstadt-Sigmaringen. Das gab meiner Karriere mit 50 Jahren noch einmal ganz neue Impulse und inzwischen arbeite ich als Spezialist für Predictive Intelligence im Supply Chain Planning bei Wolters Kluwer CCH Tagetik.
Ursprünglich bewarb ich mich für das Studium Data Science, um Techniken zur Datenanalyse zu erlernen. Als Arzt hatte ich im Studium nur wenig mathematischen und keinen informatischen Hintergrund. Da Datenanalyse in medizinischer Forschung eine zunehmend wichtigere Rolle spielte, hatte ich sehr großes Interesse, mich in diesem Bereich fundiert weiterzubilden.
Anfangs war ich besorgt, ob ich dieses Studium ohne ein Informatik- oder Mathestudium vorab schaffen könnte, aber die Lehrenden haben mich gut in die Inhalte eingeführt, sodass ich auch die mathelastigen Module erfolgreich absolvieren konnte.
Im Vergleich zu Bootcamps oder anderen marginalen Einführungen habe ich festgestellt, dass das Studium viele Vorteile bietet:
- Das verpflichtende Curriculum im Rahmen des Studiums ermöglicht die Auseinandersetzung mit Themen, mit denen ich aus meiner beruflichen Perspektive nicht in Kontakt gekommen bin und mich somit hiermit nicht intrinsisch beschäftigt hätte. Die Module sind durchdacht und haben alle ihre eigene Relevanz. Aus jedem konnte ich für meinen beruflichen Alltag Dinge adaptieren, die ich sonst nie gelernt hätte.
- Durch die mathelastigeren Module habe ich dank des Studiums ein besseres Verständnis für den Hintergrund von KI-Modellen entwickelt, was in Bootcamps oder bei Seminaren oft zu kurz kommt und nur am Rande behandelt wird. Ich kenne die Vor- und Nachteile verschiedener Verfahren und kann diese Techniken gezielt einsetzen. Dieses Verständnis ist insbesondere bei wissenschaftlicher Anwendung der Verfahren von großer Bedeutung.
- Durch das Studium erlangt man einen qualifizierenden Abschluss, der anerkannt ist.
Während meines Studiums habe ich die Lehrenden und Mitarbeiter der Hochschule Albsig als unterstützend und wohlwollend wahrgenommen. Es war jederzeit möglich, Fragen zu stellen, um Unterstützung zu bitten und Rücksprache zu eigenen Projekten zu halten. Das Lernklima war freundlich und kollegial. Während der Corona-Pandemie wurden pragmatische Lösungen gefunden, die den Studierenden entgegenkamen.
Die Online-Lernmaterialien waren gut und informativ. Dadurch konnte ich mich je nach Zeitplan in meinem eigenen Tempo mit den Inhalten beschäftigen. Durch die wöchentlichen Online-Meetings wurden Unklarheiten beseitigt und ich wurde motiviert, die wöchentlichen Lerneinheiten zeitnah zu bearbeiten.
Das Studium neben dem Berufsalltag erfordert zwar Zeitmanagement, aber dank guter Betreuung und mit entsprechendem Einsatz ist es gut machbar.
Insgesamt bin ich sehr dankbar für dieses Studium und möchte mich bei allen Beteiligten für die gute Ausbildung und Unterstützung bedanken. Ich kann dieses Studium allen zukünftigen Studierenden und Interessierten wärmstens empfehlen.
Ich studiere seit dem WS2017/2018 berufsbegleitend Data Science an der HS-AlbSig. Als Ingenieur habe ich mit diesem Schritt für mich absolutes Neuland betreten. In den sehr gut betreuten Modulen konnte ich schnell anwendbares Wissen erlangen und teilweise in den Projektarbeiten der Präsenzphasen vertiefen.
Mein Arbeitsleben hat sich bereits nach dem ersten Semester durch die neuen Skills fundamental geändert.
Es ist anspruchsvoll das Studienpensum in den Alltag zu integrieren. Durch die gute Betreuung und die zielgerichtete Vorbereitung auf die Prüfungsinhalte ist das Erreichen der angestrebten Modulqualifikation jedoch auch bei Themen ohne Vorkenntnis möglich.
Das Studium hat mir eine neue Dimension in der Karriereplanung eröffnet. Ich bleibe gespannt auf die Themen aus der Welt der Data Science.
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