Ist nach dem Master eine Promotion möglich?

Der 120-ECTS-Master ist forschungsorientiert angelegt und schließt mit einer umfangreichen Masterarbeit ab – eine gute Grundlage für eine anschließende Promotion. Ob und wo du promovieren kannst, entscheidet die aufnehmende Universität im Einzelfall; ein M.Sc. mit gutem Abschluss und Forschungsanteil ist dafür die übliche Voraussetzung.

Data Scientist, Data Engineer oder KI-Spezialist – welche Rolle passt zu mir?

Grob: Der Data Scientist analysiert und modelliert, der Machine Learning Engineer bringt Modelle in den Betrieb, der Data Engineer baut die Dateninfrastruktur, und die KI-Vertiefungen führen in Spezialfelder wie Reinforcement Learning oder autonomes Fahren. Über die breiten Wahlpflichtbereiche steuerst du gezielt auf eine dieser Richtungen zu.

Data Science oder ein Informatik-Master – was ist der Unterschied?

Ein Informatik-Master ist breiter auf Software, Systeme und Theorie ausgerichtet. Dieser Data-Science-Master konzentriert sich auf Daten: Statistik, Machine und Deep Learning, Datenverarbeitung und ihre Anwendung. Wer gezielt mit Daten und Modellen arbeiten will, ist hier genauer richtig als in einem allgemeinen Informatikstudium.

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

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: 120 ECTS
Sprache: Deutsch, Englisch
Studiendauer: Vollzeit 24 · Teilzeit I 36 · Teilzeit II 48 Monate
Studienablauf: flexibel – kein fester Semestertakt

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 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

Data Science reicht heute vom ersten Python-Skript bis zu selbstfahrenden Autos und Sprachmodellen – und der 120-ECTS-Master der IU deckt genau diese Spannweite ab. Er ist die vollständige Ausbaustufe des Studiengangs: Statt nur auf angewandtes Machine Learning zu setzen, legt er zuerst ein tragfähiges Fundament und öffnet dann eine ungewöhnlich breite Auswahl an Vertiefungen. Du startest bei Python, Mathematik und Statistik und gehst über Machine Learning, Deep Learning und Forschungsmethodik in die Tiefe; die zweite Studienhälfte gehört den Wahlpflichtbereichen und der Masterarbeit.

Inhalte

Data Science
Programmieren mit Python
Weiterführende Mathematik
Weiterführende Statistik
Use Case und Evaluierung
Projekt: Data Science Use Case
Forschungsmethodik
Machine Learning
Deep Learning
Seminar: Data Science und Gesellschaft
Wahlpflichtbereich A (2 Module): u. a. Management von IT-Projekten, Data Engineering, Business Intelligence, Seminar: Aktuelle Themen im Data Science
Wahlpflichtbereich B (2 von 24 Modulen): u. a. Leadership, Strategisches Management, Konsumentenverhalten, Reinforcement Learning, Sprach- und Bildverarbeitung, Architekturen für autonomes Fahren, Inferenz und Kausalität
Wahlpflichtbereich C: Praktikum oder Module (u. a. IT-Sicherheit und Datenschutz, Big-Data-Technologien, Software Engineering für Datenwissenschaften, Fallstudie: Model Engineering)
Masterarbeit und Kolloquium

Karriere

Data Scientist

Aus Statistik, Machine und Deep Learning entwickelst du Prognose- und Klassifikationsmodelle und übersetzt ihre Ergebnisse in belastbare Entscheidungen – die klassische, analytisch geprägte Data-Science-Rolle in Unternehmen, Forschung und Beratung.

Machine Learning Engineer

Du bringst Modelle vom Prototyp in den stabilen Produktivbetrieb – mit Blick auf Skalierung, Deployment und Betrieb. Software Engineering für Datenwissenschaften und Model Engineering aus den Wahlpflichtbereichen zahlen direkt darauf ein.

Data Engineer & Big-Data-Architekt:in

Über die Wahlpflichtmodule Data Engineering, Business Intelligence, Big-Data-Technologien und Software Engineering für Datenwissenschaften baust du die Datenpipelines und -plattformen, auf denen Analysen überhaupt erst laufen – ein stark nachgefragtes Profil zwischen Data Science und IT.

KI-Spezialisierung

Der breite Wahlpflichtkatalog erlaubt eine echte Vertiefung an der KI-Front: Reinforcement Learning, Sprach- und Bildverarbeitung, Architekturen für autonomes Fahren oder Inferenz und Kausalität führen in forschungs- und produktnahe KI-Rollen.

Zugangsvoraussetzungen

Ein abgeschlossenes, grundständiges Hochschulstudium (in der Regel im Umfang von 210 ECTS) einer staatlichen oder staatlich anerkannten Hochschule, Abschlussnote mindestens „Befriedigend“. Da die 120-ECTS-Variante Grundlagen wie Programmieren mit Python, Mathematik und Statistik selbst vermittelt, ist sie auch für Absolvent:innen wirtschafts- und sozialwissenschaftlicher Fächer ohne tiefe Informatikvorkenntnisse geeignet. Optionale Einstiegsmöglichkeiten klärt die Studienberatung der Hochschule.

Grundlagen inklusive – der Einstieg auch ohne Informatikstudium

Der Master liefert die Grundlagen selbst mit: Programmieren mit Python, weiterführende Mathematik und Statistik sind Teil des Pflichtprogramms und werden nicht vorausgesetzt. Das macht ihn auch für Absolvent:innen zugänglich, deren erster Abschluss nicht in Informatik oder Mathematik liegt – etwa aus wirtschafts- oder sozialwissenschaftlichen Fächern. Auf diesem Fundament baust du die Kernkompetenzen Machine Learning, Deep Learning und Forschungsmethodik auf und schließt mit einer 30-ECTS-Masterarbeit inklusive Kolloquium ab – forschungsnah und breit angelegt.

24 Vertiefungen: von Reinforcement Learning bis autonomes Fahren

Das Herzstück der Spezialisierung ist Wahlpflichtbereich B mit 24 wählbaren Modulen – eine Bandbreite, die nur wenige Master bieten. Du kannst technisch in die Tiefe gehen (Reinforcement Learning, Sprach- und Bildverarbeitung, Architekturen für autonomes Fahren, Inferenz und Kausalität) oder eine Brücke ins Management schlagen (Leadership, Strategisches Management, Corporate Finance). Hinzu kommen Wahlpflichtbereich A rund um Data Engineering und Business Intelligence sowie Wahlpflichtbereich C, in dem du dich zwischen einem Praktikum und weiteren Modulen wie IT-Sicherheit, Big-Data-Technologien oder Model Engineering entscheidest.

Häufige Fragen

Ist nach dem Master eine Promotion möglich?: Der 120-ECTS-Master ist forschungsorientiert angelegt und schließt mit einer umfangreichen Masterarbeit ab – eine gute Grundlage für eine anschließende Promotion. Ob und wo du promovieren kannst, entscheidet die aufnehmende Universität im Einzelfall; ein M.Sc. mit gutem Abschluss und Forschungsanteil ist dafür die übliche Voraussetzung.
Data Scientist, Data Engineer oder KI-Spezialist – welche Rolle passt zu mir?: Grob: Der Data Scientist analysiert und modelliert, der Machine Learning Engineer bringt Modelle in den Betrieb, der Data Engineer baut die Dateninfrastruktur, und die KI-Vertiefungen führen in Spezialfelder wie Reinforcement Learning oder autonomes Fahren. Über die breiten Wahlpflichtbereiche steuerst du gezielt auf eine dieser Richtungen zu.
Data Science oder ein Informatik-Master – was ist der Unterschied?: Ein Informatik-Master ist breiter auf Software, Systeme und Theorie ausgerichtet. Dieser Data-Science-Master konzentriert sich auf Daten: Statistik, Machine und Deep Learning, Datenverarbeitung und ihre Anwendung. Wer gezielt mit Daten und Modellen arbeiten will, ist hier genauer richtig als in einem allgemeinen Informatikstudium.