Veri Bilimci (Data Scientist)

Das Studium findet an Universitäten und Fachhochschulen statt.Lernorte sind an der Hochschule: Hörsäle, Seminar- und Übungsräume, Bibliotheken, Computerlaborszu Hause (z.B. Vor- und Nachbereitung der Lehrveranstaltungen, Anfertigen von Hausarbeiten; ggf. Teilnahme an Online-Lehrveranstaltungen)

StudientypGrundständiges StudiumStudienmöglichkeitenUniversität, FachhochschuleAbschlüsseBachelor of Arts (B.A.), Bachelor of Engineering (.Eng.), Bachelor of Science (B.Sc.)Regelstudienzeit3-4 JahreStudienfach Datenwissenschaft, Data Science Das grundständige Studienfach Datenwissenschaft, Data Science vermittelt grundlegende wissenschaftliche Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Informatik, Datenanalyse sowie Daten- und Informationsmanagement.Das Studienfach gibt es auch als dualen Studiengang und Fernstudiengang.Mögliche grundständige StudiengängeBig Data und Data ScienceData ScienceData Science and BusinessData Science and Scientific ComputingData Science in der MedizinSocial Data ScienceZugangsvoraussetzungen an Universitäten und gleichgestellten Hochschulen: die allgemeine oder ggf. die fachgebundene Hochschulreife an Fachhochschulen: mindestens die Fachhochschulreife ggf. Bestehen eines hochschulinternen Auswahlverfahrensggf. Nachweis von EnglischkenntnissenInhalte des StudiumsDie Studierenden besuchen Vorlesungen, Seminare und praktische Übungen an der Hochschule, z.B. in folgenden Pflichtmodulen:Algorithmen und Datenstrukturen Beschreibende StatistikData Mining und quantitative AnalysenData-Storytelling und Kommunikation DatenbanksystemeDatenbasiertes Marketing und VertriebMaschinelles LernenObjektorientierte ProgrammierungSoftwaretechnikSystemsoftware und RechnerkommunikationVisualisierung komplexer DatenstrukturenWahrscheinlichkeitsrechnungNach dem StudiumWer ein B...

Regelstudiendauer: 6-8 SemesterDurchschnittliche tatsächliche Studiendauer: 8 SemesterQuelle: Statistisches Bundesamt, Statistischer Bericht - Statistik der Prüfungen an deutschen Hochschulen - Prüfungsjahr 2024

Studienkosten Einschreib- und Verwaltungsgebühren sowie Semesterbeiträge (z.B. für das Studierendenwerk, die verfasste Studierendenschaft, Semesterticket)ggf. Studiengebühren Gebühren für "Langzeitstudierende", für ein Zweitstudium oder nach Verbrauch eines festgesetzten Studienguthabens Aufwendungen für Lernmittel und Studienbedarf, z.B. für Fachliteratur, Exkursionen Beiträge für eine studentische Krankenversicherung (i.d.R. bei Überschreiten der Altersgrenze von 25 Jahren oder bestimmter Einkommensgrenzen)FörderungsmöglichkeitenInformationen: Deutsches Studierendenwerk - FinanzierungsmöglichkeitenBundesgesetz über individuelle Förderung der Ausbildung (Bundesausbildungsförderungsgesetz - BAföG) in der Fassung der Bekanntmachung vom 07.12.2010 (BGBl. I S. 1952), zuletzt geändert durch Artikel 11 Abs. 1 des Gesetzes vom 16.04.2026 (BGBl. 2026 I Nr. 107)

Duale Studiengänge verbinden ein Studium mit einer Berufsausbildung oder Praxisphasen in einem Unternehmen.Im grundständigen Studienfach Datenwissenschaft, Data Science gibt es ausbildungsintegrierende und praxisintegrierende Studiengänge. Das Studium kann z.B. den anerkannten Ausbildungsberuf Fachinformatiker bzw. Fachinformatikerin der Fachrichtung Daten- und Prozessanalyse beinhalten.Weiterführende Informationen und Suche nach dualen Studiengängen:AusbildungPlus: Portal für duales Studium und Zusatzqualifikationen in der beruflichen Erstausbildung

Pflichtmodule, z.B.:Algorithmen und Datenstrukturen Beschreibende StatistikData Mining und quantitative Analysen Data-Storytelling und Kommunikation DatenbanksystemeDatenbasiertes Marketing und VertriebMaschinelles Lernen Objektorientierte ProgrammierungSoftwaretechnikSystemsoftware und RechnerkommunikationVisualisierung komplexer DatenstrukturenWahrscheinlichkeitsrechnungWahlpflichtmodule, z.B.:IT-SicherheitMatrixmethoden in der DatenanalyseWebtechnologienPraktische Studieninhalte:Je nach Hochschule Praktika, Praxismodule, Praxissemester (z.B. in Unternehmen für IT-Dienstleistungen).

Auf folgende Bedingungen und Anforderungen sollte man sich einstellen:Lehrveranstaltungen: während des Semesters in den Hörsälen und Seminarräumen der Hochschule Vorlesungen und Seminare besuchen; ggf. zu Hause an Online-Lehrveranstaltungen teilnehmen Praktische Übungen: z.B. in Computerlabors das Programmieren üben Eigenständige Arbeit: Lehrveranstaltungen vor- und nachbereiten, in Bibliotheken recherchieren, Referate vorbereiten, Hausarbeiten anfertigen (auch in der vorlesungsfreien Zeit)Organisation: das Studium im Rahmen des vorgegebenen Studienaufbaus eigenverantwortlich planen, vorgegebene Abgabetermine und Studienzeiten einhalten, Studien- und Prüfungsleistungen rechtzeitig erbringen (Selbstdisziplin und Organisationstalent erforderlich)Berufsvorbereitung: ggf. Praktika absolvieren (z.B. in Betrieben, Organisationen), Berufseinstieg vorbereiten

Folgende Studienfächer können Alternativen für das Studienfach Datenwissenschaft, Data Science (grundständig) sein:Bereich Mathematik und StatistikStatistik (grundständig)Finanz-, Wirtschaftsmathematik (grundständig)Computermathematik (grundständig)Gemeinsamkeit:Daten mit mathematischen und statistischen Methoden analysieren, aufbereiten und auswertenBereich Hard- und SoftwareentwicklungInformatik (grundständig)Softwaretechnik (grundständig)Internetbasierte Systeme, E-Services (grundständig)Wirtschaftsinformatik (grundständig)Gemeinsamkeiten:Kenntnisse über Methoden und Konzepte der Informatik erwerbenInformationen gewinnen, verarbeiten und dafür nötige Software und Datenbanken entwickelnBereich IT-KoordinationIT-Management (grundständig)Informationsmanagement (grundständig)Gemeinsamkeit:große Datenbestände organisieren und Informationsprozesse konzipierenBereich Künstliche IntelligenzKünstliche Intelligenz (grundständig)Gemeinsamkeiten:Kenntnisse über Methoden und Konzepte der Künstlichen Intelligenz erwerbenDaten verarbeiten und dafür nötige Software und Tools entwickeln

Vertiefte Kenntnisse in folgenden Schulfächern sind gute Voraussetzungen für ein erfolgreiches Studium:Informatik: z.B. um den Einstieg in Themen wie Betriebssysteme, Programmiersprachen oder Datenbanken zu erleichternMathematik: z.B. um theoretische und angewandte Mathematik zu verstehenWirtschaft/Recht: z.B. um statistische Daten auszuwertenEnglisch: z.B. um Fachliteratur zu lesen und Texte auf Englisch zu verfassen

Zusatz- und Schlüsselqualifikationen erleichtern einen erfolgreichen Berufseinstieg. Folgende Themen kommen z.B. infrage:RhetorikProjektmanagementAuch Wahlpflicht- und Wahlmodule wie Webtechnologien oder Data Science in der Biomedizin können Zusatzqualifikationen vermitteln.Praktika z.B. in Unternehmen oder Organisationen bereiten gezielt auf das Berufsleben vor.Angebote zum Erwerb von Zusatz- und Schlüsselqualifikationen finden sich bei den Career Centern der Hochschulen (siehe Kontaktdaten der jeweiligen Hochschule):Hochschulen in Deutschland - Hochschulsuche des Hochschulkompass

Das grundständige Studienfach Datenwissenschaft, Data Science vermittelt grundlegende wissenschaftliche Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Informatik, Datenanalyse sowie Daten- und Informationsmanagement. Es führt zu einem ersten Hochschulabschluss.Das Studienfach gibt es auch als dualen Studiengang und Fernstudiengang.

BeispieleBig Data und Data Science (Bachelor)Data Science (Bachelor)Data Science and Business (Bachelor)Data Science and Scientific Computing (Bachelor)Data Science in der Medizin (Bachelor)Digital and Data-Driven Business (Bachelor)Digital Business and Data Science (Bachelor)Mathematical Data Science (Bachelor)Physics and Data Science (Bachelor)Social Data Science (Bachelor)

Für Bachelorabsolventen der Datenwissenschaft, Data Science bieten sich unterschiedliche Tätigkeitsfelder in der freien Wirtschaft an, z.B. Softwareentwicklung, Datenerhebung und -analyse oder Informationsbeschaffung, -erschließung und -aufbereitung.

1985:Etablierung des Begriffes Datenwissenschaft, zunächst als Bezeichnung für statistische Forschung1999:Beginn des Bologna-Prozesses: Reform der europäischen Hochschullandschaft u.a. mit folgenden Zielen:Schaffung eines einheitlichen europäischen HochschulraumsHarmonisierung von Studiengängen und Studienabschlüssen: Einführung von Bachelor- und MasterstudiengängenVerbesserung der Mobilität von Studierenden und LehrendenAnfang des 21. Jahrhunderts:Etablierung eigenständiger datenwissenschaftlicher Studiengänge

Abschlussgradeje nach StudiengangBachelor of Arts (B.A.)Bachelor of Engineering (B.Eng.)Bachelor of Science (B.Sc.)

Folgende Ausbildungsberufe können Alternativen für das Studienfach sein:Bereich Hard- und SoftwareentwicklungAssistent/Assistentin für Informatik (Medieninformatik)Assistent/Assistentin für Informatik (Softwaretechnik)Assistent/Assistentin für Informatik (Wirtschaftsinformatik)Assistent/Assistentin für Informatik (allgemeine Informatik)Assistent/Assistentin für Informatik (technische Informatik)Fachinformatiker/Fachinformatikerin Fachrichtung AnwendungsentwicklungFachinformatiker/Fachinformatikerin Fachrichtung Daten- und ProzessanalyseGemeinsamkeiten:Programmierung, Softwareentwicklung, DatenbankenBereich Archiv, Bibliothek und DokumentationFachangestellter/Fachangestellte für Medien- und Informationsdienste Fachrichtung Information und DokumentationGemeinsamkeiten:Daten auswerten und aufbereiten, Datenverarbeitung, DokumentationGgf. kommt auch eine Beamtenlaufbahn im gehobenen Dienst infrage:Beamter/Beamtin im Verwaltungsdienst des Bundes im Informationstechnikzentrum Bund (gehobener technischer Dienst)Beamter/Beamtin im gehobenen VerwaltungsinformatikdienstDer Sucheinstieg über Berufsfelder eröffnet ggf. weitere Alternativen.Weitere Informationen zum Thema Perspektiven nach dem Studienabbruch:Studienabbruch - und dann?studienwahl.de

Während des Studiums erhält man keine Vergütung.Für Praxisphasen - beispielsweise während eines Praktikums in einem Unternehmen - kann eine Entlohnung vereinbart werden.Die Vergütung während eines dualen Studiums variiert je nach Ausbildungsmodell und Unternehmen.

BundesebeneHochschulrahmengesetz (HRG) in der Fassung der Bekanntmachung vom 19.01.1999 (BGBl. I S. 18), zuletzt geändert durch Artikel 1 des Gesetzes vom 15.11.2019 (BGBl. I S. 1622)Ländergemeinsame Strukturvorgaben gemäß § 9 Absatz 2 HRG für die Akkreditierung von Bachelor- und Masterstudiengängen (Beschluss der KMK vom 10.10.2003 i.d.F. vom 04.02.2010)Qualifikationsrahmen für deutsche Hochschulabschlüsse (Im Zusammenwirken von Hochschulrektorenkonferenz, Kultusministerkonferenz und in Abstimmung mit Bundesministerium für Bildung und Forschung erarbeitet und von der Kultusministerkonferenz am 16.02.2017 beschlossen)LandesebeneHochschulgesetze in Verbindung mit Verwaltungsvorschriften, z.B. über die Akkreditierung von StudiengängenQualifikations- oder HochschulzugangsverordnungenHochschulebeneSatzung der Hochschule Studien- und Prüfungsordnungen für die Studiengänge im jeweiligen Studienfach

Voraussetzung für das Studium an Universitäten und gleichgestellten Hochschulen: die allgemeine oder ggf. die fachgebundene Hochschulreife an Fachhochschulen: mindestens die Fachhochschulreifeoderein von der zuständigen Stelle des Bundeslandes (z.B. Kultusministerium) als gleichwertig anerkanntes ZeugnisInformationen zum Studium ohne schulische Hochschulzugangsberechtigung für beruflich Qualifizierte:Zugang zur Hochschule in den einzelnen BundesländernJe nach Hochschule erfolgt ein hochschulinternes Auswahlverfahren.Bei dualen Studiengängen wird i.d.R. ein Ausbildungs-, Praktikums- oder Arbeitsvertrag mit einem geeigneten Unternehmen (sog. Praxispartner) vorausgesetzt.Gegebenenfalls sind Englischkenntnisse nachzuweisen.

Bachelorabsolventen der Datenwissenschaft, Data Science können ihr Studium in einem weiterführenden Studienfach, z.B. Datenwissenschaft, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder Informationsmanagement, fortsetzen und dadurch ihre Berufs- und Karrierechancen ausbauen.Computermathematik (weiterführend)Datenwissenschaft, Data Science (weiterführend)Finanz-, Wirtschaftsmathematik (weiterführend)Informatik (weiterführend)Informationsmanagement (weiterführend)Internetbasierte Systeme, E-Services (weiterführend)IT-Management (weiterführend)Künstliche Intelligenz (weiterführend)Softwaretechnik (weiterführend)Statistik (weiterführend)Verwaltungsinformatik (weiterführend)Wirtschaftsinformatik (weiterführend)