Info
Short-Facts
- Studienfeld(er): Informationstechnik
- Startdatum: Sommer- und Wintersemester
- Regelstudienzeit: 3 Semester
- Studienform(en): Vollzeitstudium
- Zulassungsmodus: Örtliche Zulassungsbeschränkung, zwingend mit NC
- Trägerschaft: öffentlich-rechtlich
- Hauptunterrichtssprache: Englisch
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
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FAQ zu Data Science
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Welchen Abschluss erhalte ich, wenn ich Data Science studiere?
Beim Studiengang Data Science an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Kiel handelt es sich um einen Studiengang mit dem
Abschluss Master
Welches Sachgebiet beinhaltet der Studiengang?
Das Sachgebiet des Studiengangs ist Informationstechnik.
Wie lange dauert das Studium?
Die Regelstudienzeit beträgt 3 Semester. Ein Semester sind 6 Monate. Somit dauert das Studium in der Regel 18 Monate.
In welcher Sprache finden die Lehrveranstaltungen statt?
Die Vorlesungen, Seminare oder Kurse finden in Englisch und Deutsch statt.
In welcher Form wird das Studium Data Science angeboten?
Das Studium wird als Vollzeitstudium
in Kiel angeboten.
Wo finden die Lehrveranstaltungen statt?
Die Lehrveranstaltungen werden in Kiel angeboten.
Kann ich mich zum Sommer- oder zum Wintersemester bewerben?
Du kannst dich zu folgendem Semester bewerben: Sommer- und Wintersemester.
Welche Zulassungsbedingung muss ich erfüllen?
Der Studiengang Data Science hat eine örtliche Zulassungsbeschränkung, zwingend mit NC.
Gibt es spezielle Zugangsvoraussetzungen, um Data Science zu studieren?
Für das Studium des Fachs Data Science gelten folgende Zugangsvoraussetzungen:
Zugang erhält, wer mind. mit der Note 2,5 einen Bachelorstudiengang abgeschlossen hat und darüber hinaus mind. 30 Leistungspunkte (nach ECTS) kumulativ in den Fachgebieten „Mathematik/Statistik“ und „Informatik“ nachweisen kann. Dabei müssen mind. 10 Leistungspunkte (nach ECTS) in dem Fachgebiet "Mathematik/Statistik" und mind. 10 Leistungpunkte (nach ECTS) im Fachgebiet "Informatik" nachgewiesen werden.
Umfasst das vorausgegangene Studium weniger als 210, aber mind. 180 LP sind die fehlenden Kompetenzen nachzuholen. Es soll ein Gesamtumfang von 300 LP erreicht werden.
Nachweis englischer Sprachkenntnisse, die mind. der Niveaustufe B 2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen (GER) entsprechen.
GRE mit einem Mindestperzentil von 65% in allen Teilen des Tests (Verbal Reasoning, Quantitative Reasoning und Analytical Writing)
Anerkannte Nachweise finden Sie in §7 der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Data Science.
Zugang erhält, wer mind. mit der Note 2,5 einen Bachelorstudiengang abgeschlossen hat und darüber hinaus mind. 30 Leistungspunkte (nach ECTS) kumulativ in den Fachgebieten „Mathematik/Statistik“ und „Informatik“ nachweisen kann. Dabei müssen mind. 10 Leistungspunkte (nach ECTS) in dem Fachgebiet "Mathematik/Statistik" und mind. 10 Leistungpunkte (nach ECTS) im Fachgebiet "Informatik" nachgewiesen werden.
Umfasst das vorausgegangene Studium weniger als 210, aber mind. 180 LP sind die fehlenden Kompetenzen nachzuholen. Es soll ein Gesamtumfang von 300 LP erreicht werden.
Nachweis englischer Sprachkenntnisse, die mind. der Niveaustufe B 2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen (GER) entsprechen.
GRE mit einem Mindestperzentil von 65% in allen Teilen des Tests (Verbal Reasoning, Quantitative Reasoning und Analytical Writing)
Anerkannte Nachweise finden Sie in §7 der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Data Science.
Welche Themenschwerpunkte gibt es?
Themenschwerpunkte im Studienfach Data Science sind:
- Weitere Sprachen:
- Deutsch
Wann kann ich mich bewerben?
Hier findest du die Fristen und Termine für deine Bewerbung:
Weitere Informationen zu aktuellen oder künftigen Vorlesungszeiten sowie Anmelde- und Bewerbungsfristen findest du im Hochschulprofil.
- Nächste Vorlesungszeit:
-
16.03.2026 - 20.06.2026
- Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus Deutschland:
-
01.05.2026 - 15.07.2026
- Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem EU-Ausland:
-
01.05.2026 - 15.07.2026Bewerbungen ohne deutsche HZB erfolgen über Uni-Assist
- Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem Nicht-EU-Ausland:
-
01.05.2026 - 15.07.2026Bewerbungen ohne deutsche HZB erfolgen über Uni-Assist
Zulassung & Bewerbung
- Zulassungssemester:
- Sommer- und Wintersemester
- Zulassungsmodus:
- Örtliche Zulassungsbeschränkung, zwingend mit NC
- Zugangsvoraussetzungen:
- Zugang erhält, wer mind. mit der Note 2,5 einen Bachelorstudiengang abgeschlossen hat und darüber hinaus mind. 30 Leistungspunkte (nach ECTS) kumulativ in den Fachgebieten „Mathematik/Statistik“ und „Informatik“ nachweisen kann. Dabei müssen mind. 10 Leistungspunkte (nach ECTS) in dem Fachgebiet "Mathematik/Statistik" und mind. 10 Leistungpunkte (nach ECTS) im Fachgebiet "Informatik" nachgewiesen werden.
Umfasst das vorausgegangene Studium weniger als 210, aber mind. 180 LP sind die fehlenden Kompetenzen nachzuholen. Es soll ein Gesamtumfang von 300 LP erreicht werden.
Nachweis englischer Sprachkenntnisse, die mind. der Niveaustufe B 2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen (GER) entsprechen.
GRE mit einem Mindestperzentil von 65% in allen Teilen des Tests (Verbal Reasoning, Quantitative Reasoning und Analytical Writing)
Anerkannte Nachweise finden Sie in §7 der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Data Science.
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Themenschwerpunkte
- Weitere Sprachen:
- Deutsch
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Fristen & Termine
- Nächste Vorlesungszeit:
-
16.03.2026 - 20.06.2026
- Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus Deutschland:
-
01.05.2026 - 15.07.2026
- Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem EU-Ausland:
-
01.05.2026 - 15.07.2026Bewerbungen ohne deutsche HZB erfolgen über Uni-Assist
- Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem Nicht-EU-Ausland:
-
01.05.2026 - 15.07.2026Bewerbungen ohne deutsche HZB erfolgen über Uni-Assist
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Sonstiges
Anmerkung:
Die Studierenden vertiefen ihre Fach-, Methoden- und Sozialkompetenzen vor allem in den Bereichen der Datenhaltung, -zusammenführung, -aufbereitung, -analyse und -prognose, wobei ein Schwerpunkt auf Big Data und maschinelle Lernverfahren liegt. Auch Datenschutz und -sicherheit sind Gegenstand der Ausbildung. So sind sie bestens darauf vorbereitet, nach dem Studium in Unternehmen den verschiedenen Organisationseinheiten zuarbeiten, indem sie die heute massenhaft zur Verfügung stehenden Daten zielführend analysieren und darauf aufbauend Prognosen erstellen, die neue Geschäftsmodelle ermöglichen und bestehende Geschäftsmodelle aufwerten.
Auch als praxisbegleitetes Studium (PBS) möglich. Weitere Informationen unter https://www.fh-kiel.de/studium/studienangebot/duales-studium/praxisbegleitetes-studium/
Auch als praxisbegleitetes Studium (PBS) möglich. Weitere Informationen unter https://www.fh-kiel.de/studium/studienangebot/duales-studium/praxisbegleitetes-studium/
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