Angewandte Data Science (60 ECTS) oder Data Science (120 ECTS) – was passt zu mir?

Die 60-ECTS-Variante ist der kompakte Aufbau-Master für alle, die schon ein quantitatives Erststudium haben und rasch in die ML-Praxis wollen. Die 120-ECTS-Variante ist breiter, holt Grundlagen wie Python und Mathematik nach und bietet mehr Wahlpflicht-Spezialisierung – die bessere Wahl, wenn dir Breite und Fundament wichtiger sind als Tempo.

Brauche ich Programmier- oder Mathematik-Vorkenntnisse?

Ja. Als Master baut der Studiengang auf einem ersten Hochschulabschluss auf und setzt Grundlagen in Mathematik/Statistik und Programmierung voraus – er ist kein Einstieg von null.

Was unterscheidet einen Data Scientist von einem Machine Learning Engineer?

Grob gesagt: Der Data Scientist entwickelt und interpretiert Modelle, der Machine Learning Engineer bringt sie zuverlässig in den Betrieb. Der Studiengang deckt beides ab – die Analyseseite über Machine und Deep Learning, die Engineering-Seite über Model Engineering und Machine Learning Systems Design.

IT & Digitalisierung Data Science & KI Master FernstudiumAngebot von IU Internationale Hochschule

Angewandte Data Science (M.Sc.)

Prüfung zum Master of Science im Studiengang Data Science. Der Fernstudiengang wird in deutscher und in englischer Sprache angeboten.

Data Science Machine Learning

Abschluss: Master of Science (M.Sc.)
Art: Hochschul-Master
Studienform: Fernstudium
Credit-Points: 60 ECTS
Sprache: Deutsch, Englisch
Studiendauer: Vollzeit 12 · Teilzeit I 18 · Teilzeit II 24 Monate
Studienablauf: flexibel – kein fester Semestertakt
Lernaufwand/Woche: ca. 22 Std.
Selbstlernen gesamt: 1742 Std.

Kosten & Gebühren

Gesamtkosten: 10.350 €
Ratenzahlung: 18 × 575 €
davon Prüfungsgebühr: 799 €
Ratenzahlung über 12 Monate (Vollzeit): 9.300 € (12 × 775 €)
Ratenzahlung über 24 Monate (Teilzeit II): 11.400 € (24 × 475 €)

Die Graduierungsgebühr wird mit der Anmeldung zur Abschlussprüfung (Kolloquium) fällig.

Angaben ohne Gewähr. Preise und Konditionen können sich ändern – bitte prüfe die aktuellen Studiengebühren auf der Kursseite des Anbieters.

Zum Studiengang bei IU

Überblick

Ein Modell im Notebook zum Laufen zu bringen, ist das eine – es zuverlässig in den Produktivbetrieb zu überführen, das andere. Genau hier setzt der Master Angewandte Data Science der IU an: Er ist der kompakte, anwendungs- und engineering-nahe Zuschnitt des Data-Science-Studiums und dreht sich um Machine Learning in der Praxis. In 60 ECTS vertiefst du weiterführende Statistik, Machine und Deep Learning – und bringst Modelle in Fallstudie und Projekt bis in den Produktivbetrieb.

Inhalte

Weiterführende Statistik
Use Case und Evaluierung
Machine Learning
Deep Learning
Fallstudie: Model Engineering
Projekt: Machine Learning Systems Design
Angewandte Forschung
Big-Data-Technologien
Seminar: Aktuelle Themen im Data Science
Masterarbeit und Kolloquium

Karriere

Data Scientist

Du entwickelst aus Statistik, Machine und Deep Learning Prognose- und Klassifikationsmodelle und übersetzt ihre Ergebnisse in Entscheidungen für Fachbereiche ohne Data-Science-Hintergrund. Die Module zu Machine/Deep Learning und die Fallstudie Model Engineering bilden dafür den Kern.

Machine Learning Engineer

Im Projekt Machine Learning Systems Design lernst du, Modelle vom Prototyp in stabile, skalierbare und wartbare Systeme zu überführen – der MLOps-nahe Pfad, auf dem Zuverlässigkeit, Deployment und Betrieb im Vordergrund stehen statt der reinen Analyse.

Data Analyst & Big-Data-Spezialist:in

Mit den Big-Data-Technologien und dem Modul Use Case und Evaluierung arbeitest du nah an vorhandenen Dateninfrastrukturen: Du bewertest Datenqualität und Aussagekraft, baust Auswertungen und bereitest Kennzahlen für Entscheidungen auf.

Zugangsvoraussetzungen

Ein abgeschlossenes, grundständiges Hochschulstudium (in der Regel im Umfang von 240 ECTS) einer staatlichen oder staatlich anerkannten Hochschule; mit einem 180-ECTS-Bachelor ist der Zugang unter Auflagen bzw. mit einschlägiger Berufserfahrung möglich. Näheres regelt die Zulassungs- und Einschreibungsordnung der Hochschule.

Vom Modell zur Produktion: der Engineering-Schwerpunkt

Was diesen Studiengang von einer reinen Analytics-Weiterbildung abhebt, ist der Fokus auf die Umsetzung. In der Fallstudie Model Engineering und im Projekt Machine Learning Systems Design geht es nicht nur darum, ein Modell zu trainieren, sondern es robust, skalierbar und betriebstauglich zu machen – die Kompetenz, die im Berufsalltag über Erfolg oder Scheitern von Data-Science-Vorhaben entscheidet. Ergänzt wird das um Big-Data-Technologien und angewandte Forschung, sodass du sowohl mit großen Datenmengen umgehen als auch methodisch sauber arbeiten kannst.

Häufige Fragen

Angewandte Data Science (60 ECTS) oder Data Science (120 ECTS) – was passt zu mir?: Die 60-ECTS-Variante ist der kompakte Aufbau-Master für alle, die schon ein quantitatives Erststudium haben und rasch in die ML-Praxis wollen. Die 120-ECTS-Variante ist breiter, holt Grundlagen wie Python und Mathematik nach und bietet mehr Wahlpflicht-Spezialisierung – die bessere Wahl, wenn dir Breite und Fundament wichtiger sind als Tempo.
Brauche ich Programmier- oder Mathematik-Vorkenntnisse?: Ja. Als Master baut der Studiengang auf einem ersten Hochschulabschluss auf und setzt Grundlagen in Mathematik/Statistik und Programmierung voraus – er ist kein Einstieg von null.
Was unterscheidet einen Data Scientist von einem Machine Learning Engineer?: Grob gesagt: Der Data Scientist entwickelt und interpretiert Modelle, der Machine Learning Engineer bringt sie zuverlässig in den Betrieb. Der Studiengang deckt beides ab – die Analyseseite über Machine und Deep Learning, die Engineering-Seite über Model Engineering und Machine Learning Systems Design.