Computer Science (M.Sc.)
Prüfung zum Master of Science im Studiengang Computer Science
- Abschluss
- Master of Science (M.Sc.)
- Art
- Hochschul-Master
- Studienform
- Fernstudium
- Credit-Points
- 120 ECTS
- Sprache
- Englisch
- Studiendauer
- Vollzeit 24 · Teilzeit I 36 · Teilzeit II 48 Monate
- Studienablauf
- flexibel – kein fester Semestertakt
- Lernaufwand/Woche
- ca. 28 Std.
- Selbstlernen gesamt
- 4334 Std.
Kosten & Gebühren
- Gesamtkosten
- 14.724 €
- Ratenzahlung
- 36 × 409 €
- davon Prüfungsgebühr
- 799 €
- Ratenzahlung über 24 Monate (Vollzeit)
- 13.176 € (24 × 549 €)
- Ratenzahlung über 48 Monate (Teilzeit II)
- 15.792 € (48 × 329 €)
Die einmalige Graduierungsgebühr ist im Gesamtpreis enthalten und fällt am Studienende an.
Angaben ohne Gewähr. Preise und Konditionen können sich ändern – bitte prüfe die aktuellen Studiengebühren auf der Kursseite des Anbieters.
Überblick
Informatik auf Masterniveau heißt: nicht nur coden, sondern Systeme durchdringen. Der englischsprachige Master Computer Science der IU vertieft Software Engineering, Algorithmik sowie Netze und verteilte Systeme und verbindet sie mit Data Science, künstlicher Intelligenz und Big-Data-Technologien – auf einem Fundament aus fortgeschrittener Mathematik und Statistik. Dazu kommen zwei frei wählbare Electives und eine forschungsorientierte Master-Thesis.
Inhalte
- Programming with Python
- Software Engineering: Software Processes
- Advanced Mathematics
- Advanced Statistics
- Data Science
- Project: Software Engineering
- Algorithmics
- Cyber Security and Data Protection
- Seminar: Computer Science and Society
- Artificial Intelligence
- Big Data Technologies
- Project: Computer Science
- Seminar: Current Topics in Computer Science
- Networks and Distributed Systems
- Electives A und B (je 10 ECTS, z. B. Advanced Cyber Security and Cryptology, Blockchain and Quantum Computing, Governance/IT Services/Architecture Management, Machine Learning and Deep Learning, Data Engineer, Technical Project Lead)
- Master Thesis und Thesis Defense (Kolloquium)
Karriere
Advanced Software Engineering und Architektur
Software Engineering, Algorithmik und Netze/verteilte Systeme bereiten auf anspruchsvolle Entwicklungs- und Architekturrollen vor – als Senior Software Engineer, IT-Architekt:in oder Technical Lead.
Data Science und Künstliche Intelligenz
Data Science, Artificial Intelligence und Big Data Technologies – vertieft über das Elective Machine Learning and Deep Learning – qualifizieren für Data-Science- und ML-Rollen mit solidem Informatik-Unterbau.
Verteilte Systeme, Security und Forschung
Netze und verteilte Systeme, Cyber Security and Data Protection sowie Electives wie Advanced Cyber Security and Cryptology oder Blockchain and Quantum Computing öffnen Wege in Security-, Infrastruktur- und forschungsnahe Rollen.
Zugangsvoraussetzungen
Ein abgeschlossenes erstes Hochschulstudium (in der Regel Bachelor) in Informatik oder einem einschlägigen IT-/quantitativen Fach mit ausreichenden Kenntnissen in Programmierung, Mathematik und Statistik. Da das Studium vollständig auf Englisch stattfindet, ist zusätzlich ein Nachweis von Englischkenntnissen auf mindestens B2-Niveau erforderlich. Die genauen Zugangs- und Anrechnungsregelungen enthält die Zulassungs- und Einschreibungsordnung der Hochschule.
Der aufbauende, forschungsnahe CS-Master
Anders als der Bachelor beginnt der Master nicht bei null: Er setzt einen ersten Informatik- oder IT-nahen Abschluss voraus und vertieft die anspruchsvollen Kernthemen – Algorithmik, verteilte Systeme, KI und Big Data – auf fortgeschrittenem Niveau. Die umfangreiche Master-Thesis macht ihn forschungsnah.
Zwei Electives zur Spezialisierung
Über zwei Wahlbereiche stellst du dein Profil zusammen: von Advanced Cyber Security and Cryptology über Blockchain and Quantum Computing und Governance/IT-Architektur bis Machine Learning and Deep Learning, Data Engineering oder Technical Project Lead – technisch tief oder stärker führungs- und projektorientiert.
Verwandte Studiengänge
Häufige Fragen
- Welches Erststudium brauche ich?
- Vorausgesetzt wird ein erster Hochschulabschluss in Informatik oder einem einschlägigen IT-/quantitativen Fach mit hinreichenden Kenntnissen in Programmierung, Mathematik und Statistik. Python und die fortgeschrittenen Grundlagen werden im Master vertieft, ein solides informatisches Fundament solltest du aber mitbringen.
- Worin unterscheidet sich der CS-Master von einem Data-Science- oder KI-Master?
- Computer Science deckt die volle Informatik-Breite ab – Software Engineering, Algorithmik, verteilte Systeme, Security – und integriert Data Science und KI als Teil davon. Ein Data-Science- oder KI-Master fokussiert dagegen von Beginn an auf Modellierung, Machine Learning und Analytics. Wer breit Informatik auf Masterniveau will, ist bei Computer Science richtig.
- Ist der Master promotionsfähig?
- Ja. Als staatlich anerkannter Master of Science mit 120 ECTS und einer forschungsorientierten Thesis (27 ECTS) erfüllt er die formale Grundvoraussetzung für eine Promotion; die konkrete Zulassung regelt die jeweilige promovierende Hochschule.