Data Science (B.Sc.)
Prüfung zum Bachelor of Science im Studiengang Data Science
- Abschluss
- Bachelor of Science (B.Sc.)
- Art
- Hochschul-Bachelor
- Studienform
- Fernstudium
- Credit-Points
- 210 ECTS
- Regelstudienzeit
- 42 Monate
Kosten & Gebühren
- Gesamtkosten
- 19.761 €
- Ratenzahlung
- 84 × 235 €
Drei Preismodelle mit gleicher Gesamtgebühr: Die genannte Rate gilt für die längste Zahldauer (84 Monate = doppelte Regelstudienzeit); bei kürzerer Zahldauer steigt die Monatsrate entsprechend.
Angaben ohne Gewähr. Preise und Konditionen können sich ändern – bitte prüfe die aktuellen Studiengebühren auf der Kursseite des Anbieters.
Überblick
Daten sind der Rohstoff, aber erst die Analyse macht sie wertvoll. Der Bachelor Data Science der Wilhelm Büchner Hochschule bildet dafür aus: Auf einem Informatikfundament aus Programmierung, Datenbanken und verteilten Systemen baust du Kompetenzen in Big Data, maschinellem Lernen, Datenvisualisierung und Künstlicher Intelligenz auf – inklusive Data Science Case Studies an realen Fragestellungen. Über einen breiten Wahlpflichtbereich – von Computer Vision mit Deep Learning bis KI-Programmierung – setzt du eigene Schwerpunkte. Als Data Scientist oder Data Engineer triffst du anschließend auf einen Markt, der händeringend Fachkräfte sucht.
Inhalte
- Einführung Softwareentwicklung (Python) inkl. Einführungsprojekt
- Grundlagen der Informatik
- Grundlagen Nachhaltigkeitstransformation und Digitalisierung
- Mathematik I und II
- Agiles Projektmanagement
- Coding I (Java) und Coding II (C/C++)
- Betriebssysteme und Rechnerarchitektur
- Software Engineering
- Netzwerke
- Datenbanken
- Quantitative Entscheidungsinstrumente
- IT-Management und Recht
- Verteilte Systeme
- Informationssysteme und Business Intelligence
- Web Development
- Einführung und Anwendung der Künstlichen Intelligenz
- Wissensorganisation und Information Retrieval
- Big Data und Data Science: Methoden und Technologien
- IT-Sicherheit-Management
- Grundlagen in Big Data und Data Science für Unternehmen
- Datenvisualisierung und -tools
- Data Science Projekt
- Wahlpflichtbereich I (2 von 18): u. a. KI-Anwendungen und Ethik, Kryptografie, Einführung in die App-Entwicklung, Embedded and Cyber Physical Systems, Autonomes Fahren
- Wahlpflichtbereich II (1 von 7): u. a. Controlling und Qualitätsmanagement, Online-Marketing, Changemanagement, Social Media
- Berufspraktische Phase (18 CP, studienbegleitend)
- Projektarbeit
- Bachelorarbeit inkl. Kolloquium
Karriere
Data Engineering und Datenarchitektur
Datenbanken, verteilte Systeme und die Big-Data-Methodenmodule zielen auf die Rolle, die Datenlandschaften baut: Data Warehouses, Pipelines und Big-Data-Architekturen entwickeln und betreiben – das Fundament, ohne das keine Analyse läuft und für das der Markt aktuell am hartnäckigsten sucht.
Datenanalyse und Data Science
Von Business Intelligence über Datenvisualisierung bis zum eigenen Data-Science-Projekt im siebten Semester: Hier entsteht das Profil für analytische Rollen, die aus Daten Entscheidungen machen – inklusive KI-Modulen und der Möglichkeit, im Wahlpflichtbereich Richtung KI-Anwendungen zu vertiefen.
Beratung und datengetriebene Projekte
Agiles Projektmanagement, IT-Management und Recht sowie Kommunikation und Führung gehören zum Pflichtteil – die Übersetzerkompetenz zwischen Fachbereich und Technik. Damit stehen Consulting- und Projektrollen im Big-Data-Umfeld offen, auch im IT-Vertrieb mit technischem Tiefgang.
Zugangsvoraussetzungen
Hochschulreife oder Fachhochschulreife oder nach Hessischem Hochschulgesetz gleichwertiger anerkannter Abschluss oder Einzelfallprüfung; Näheres bei der Hochschule; technische Voraussetzung: Internet-Zugang
Drei Programmiersprachen, SAP-Praxis und 18 CP Berufspraxis
Der Einstieg läuft über Python, danach folgen Java (Coding I) und C/C++ (Coding II) – ein bewusst mehrsprachiges Fundament statt Ein-Sprachen-Tunnel. Über die Partnerschaft der WBH mit dem SAP University Competence Center arbeitest du schon im Studium mit den ERP- und BI-Werkzeugen, die in Konzernen tatsächlich laufen. Die berufspraktische Phase (18 CP) läuft studienbegleitend vom vierten bis sechsten Semester – eine bestehende Berufstätigkeit kann dafür anerkannt werden.
Verwandte Studiengänge
Zusätzliche Informationen
Kostenlose Verlängerung der Studienzeit um 21 Monate möglich. Näheres hierzu ist beim Institut zu erfragen.
Häufige Fragen
- Muss ich für Klausuren vor Ort erscheinen?
- Teils. Klausuren werden grundsätzlich an Klausurstandorten in Deutschland, Österreich und der Schweiz geschrieben; rund 70 Klausuren – vor allem Grundlagen- und Bachelormodule – lassen sich bereits online ablegen, und das Angebot wächst. Pflicht-Präsenzseminare gibt es in diesem Studiengang nicht.
- Welche Programmiersprachen lerne ich?
- Drei: Python in der Einführung in die Softwareentwicklung, Java in Coding I und C/C++ in Coding II. Diese Reihenfolge ist für Data Science sinnvoll gewählt – Python ist die Sprache der Datenarbeit, Java und C/C++ schärfen das Software-Engineering-Verständnis für produktionsreife Systeme.
- Wie viel Mathematik erwartet mich?
- Mathematik I und II plus Quantitative Entscheidungsinstrumente gehören zum Pflichtprogramm – Data Science ohne Statistik- und Analysis-Grundlagen funktioniert nicht ehrlich. Wer länger raus ist, kann vor dem Start den Vorkurs Mathematik der WBH nutzen, um Schulwissen gezielt aufzufrischen.