Studiengangsprofil

Im Ranking

Data Science

Hochschule für angewandte Wissenschaften Coburg

Master

Coburg

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Übersicht Details Ranking

Short-Facts

Abschluss: Master
Sachgebiet(e): Angewandte Informatik, Data Science, Informatik, Künstliche Intelligenz, Praktische Informatik, Wirtschaftsinformatik
Regelstudienzeit: 3 Semester
Hauptunterrichtssprache: Deutsch
Studienform(en): Vollzeitstudium
Standort(e): Coburg
Trägerschaft: öffentlich-rechtlich

Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

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Kontakt

Hochschulstandort

Hochschule für angewandte Wissenschaften Coburg
Friedrich-Streib-Straße 2
96450 Coburg
Tel: 09561 317-0
Fax: 09561 317-275

Weitere Informationen / Services:

www.hs-coburg.de

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 Coburg handelt es sich um einen Studiengang mit dem Abschluss Master

Welches Sachgebiet beinhaltet der Studiengang?

Das Sachgebiet des Studiengangs ist Angewandte Informatik, Data Science, Informatik, Künstliche Intelligenz, Praktische Informatik, Wirtschaftsinformatik.

In welcher Sprache finden die Lehrveranstaltungen statt?

Die Vorlesungen, Seminare oder Kurse finden in Deutsch und Englisch statt.

In welcher Form wird das Studium Data Science angeboten?

Das Studium wird als Vollzeitstudium in Coburg angeboten.

Wo finden die Lehrveranstaltungen statt?

Die Lehrveranstaltungen werden in Coburg 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 keine Zulassungsbeschränkung / ist ohne NC.

Gibt es spezielle Zugangsvoraussetzungen, um Data Science zu studieren?

Für das Studium des Fachs Data Science gelten folgende Zugangsvoraussetzungen:
Ein abgeschlossenes Hochschulstudium von mindestens sieben Studiensemestern (210 ECTS-Punkte) in einem Bachelor- oder Diplom-Studiengang an einer deutschen Hochschule oder einen anderen gleichwertigen Abschluss, einschließlich eines praktischen Studiensemesters im Umfang von mindestens 25 ECTS-Punkten.
Nachgewiesene Kenntnisse im Bereich Mathematik/Statistik im Umfang von mindestens 14 ECTS-Punkten sowie im Bereich Informatik im Umfang von mindestens 14 ECTS-Punkten.
Soweit Englisch nicht Muttersprache ist, Kenntnisse der englischen Sprache auf dem Niveau B2 nach dem Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmen

Welche Themenschwerpunkte gibt es?

Themenschwerpunkte im Studienfach Data Science sind:

Schwerpunkte:: Big Data, Cloud Computing, Data Mining, Data Visualization, Datenmanagement, Deep Learning
Weitere Sprachen:: Englisch

Wann kann ich mich bewerben?

Hier findest du die Fristen und Termine für deine Bewerbung:

Nächste Vorlesungszeit:: 01.10.2025 - 23.01.2026

soweit die Zeit vom 24.01.-14.02.2026 in einem Studiengang nicht mit Prüfungen ausgefüllt ist, verlängert sich die Vorlesungszeit entsprechend. / If the period from 24.01.-14.02.2026 is not filled with examinations in a degree programme, the lecture period is extended accordingly.

Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem EU-Ausland:: Bei der Hochschule erfragen! / Enquire at the university!

Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem Nicht-EU-Ausland:: Bei der Hochschule erfragen! / Enquire at the university!

Weitere Informationen zu aktuellen oder künftigen Vorlesungszeiten sowie Anmelde- und Bewerbungsfristen findest du im Hochschulprofil.

Studienplatzbörse

Für diesen Studiengang gibt es noch verfügbare Studienplätze. Hier findest Du Informationen zu Fristen und Kontaktmöglichkeiten.

Anmeldefrist:

bis 30.09.2025

Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Zulassung & Bewerbung

Zulassungssemester:: Sommer- und Wintersemester
Zulassungsmodus:: Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC
Zugangsvoraussetzungen:: Ein abgeschlossenes Hochschulstudium von mindestens sieben Studiensemestern (210 ECTS-Punkte) in einem Bachelor- oder Diplom-Studiengang an einer deutschen Hochschule oder einen anderen gleichwertigen Abschluss, einschließlich eines praktischen Studiensemesters im Umfang von mindestens 25 ECTS-Punkten.
Nachgewiesene Kenntnisse im Bereich Mathematik/Statistik im Umfang von mindestens 14 ECTS-Punkten sowie im Bereich Informatik im Umfang von mindestens 14 ECTS-Punkten.
Soweit Englisch nicht Muttersprache ist, Kenntnisse der englischen Sprache auf dem Niveau B2 nach dem Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmen

Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Themenschwerpunkte

Schwerpunkte:: Big Data, Cloud Computing, Data Mining, Data Visualization, Datenmanagement, Deep Learning
Weitere Sprachen:: Englisch

Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Fristen & Termine

Nächste Vorlesungszeit:: 01.10.2025 - 23.01.2026

soweit die Zeit vom 24.01.-14.02.2026 in einem Studiengang nicht mit Prüfungen ausgefüllt ist, verlängert sich die Vorlesungszeit entsprechend. / If the period from 24.01.-14.02.2026 is not filled with examinations in a degree programme, the lecture period is extended accordingly.

Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem EU-Ausland:: Bei der Hochschule erfragen! / Enquire at the university!

Bewerbungsfrist für Studieninteressierte aus dem Nicht-EU-Ausland:: Bei der Hochschule erfragen! / Enquire at the university!

Weitere Informationen zu aktuellen oder künftigen Vorlesungszeiten sowie Anmelde- und Bewerbungsfristen findest du im Hochschulprofil.

Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Sonstiges

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Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking.

Studierende

Anzahl der Studierenden

Geschlechterverhältnis

73 % männlich

27 % weiblich

Studienanfänger:innen pro Jahr

Studienergebnis

Credits insgesamt

Regelstudienzeit

3 Semester

Das Studium

Art des Studiengangs

konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit

Fachausrichtung

Interdisziplinär, mit Informatikanteil; Fachrichtung: Data Science

Weitere Infos

Besonderheiten des Studiengangs

Schaffen eines Gesamtverständnisses für den Gesamtprozess der Data Science im Rahmen eines ganzheitlichen Ansatze. Praxisnähe: Aufgaben aus der Praxis in Projekten und Masterarbeit; Einbindung von Unternehmen als Praxispartner und im Rahmen von Veranstaltungen. Zielgruppe: Absolvent*innen eines breiten Spektrums an Bachelor-Studiengängen (neben Informatik, Mathematik und Statistik z. B. auch BWL, VWL, Technik/Naturwissenschaft); Enge Kooperation mit Unternehmen sowie Forschungseinrichtungen; individuelles Mentoring; Betonung der sog. "Data Preparation".

Außercurriculare Angebote

Regelmäßige Vortragsreihen von Industrievertretern zu Data Science Themen; Teilnahme an lokalen Veranstaltungen wie Coburger Digital-Tage; Anbindung an das örtliche Centre for responsible AI (CRAI)

Internationale Ausrichtung

Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen

68 %

Auslandsaufenthalt

Nicht obligatorisch, Credits anrechenbar

Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule

Nein

Der Fachbereich

Studierende am Fachbereich

410

Anzahl Masterstudierende (ohne Lehramt)

Weitere Infos

Besonderheiten in der Lehre im Bachelorstudium

Praxisnahe Lehre und umfassende Software-Projekte in Teams (teilweise in Zusammenarbeit mit der Industrie); Einsatz vielfältiger didaktische Lern- und Lehrmethoden für die verschiedenen Informatik Themenfelder ( z.B. Just-In-Time Teaching, Projekte, Inverted Classroom, Lehrvideos, Clicker-Response Systems, Online-Tests); Förderung von Softskill-Kompetenzen; Lehrangebote und Methodiken digitalisiert.

Besonderheiten in der Lehre im Masterstudium

Wissenschaftliche Lehre und Methodik, Software-Projekte in Teams (teilweise in Zusammenarbeit mit der Industrie); Einsatz vielfältiger didaktische Lern- und Lehrmethoden für die verschiedenen Informatik Themenfelder ( z.B. Just-In-Time Teaching, Projekte, Inverted Classroom, Lehrvideos, Clicker-Response Systems, Online-Tests); Förderung von Softskill-Kompetenzen; Lehrangebote und Methodiken digitalisiert.

Angebote zur Förderung der sozialen Integration und Vernetzung von Studierenden

Mentoratsgruppen, Veranstaltungen z.B. Campus Mo(ve)ments, Aquaria-Nacht

Besonderheiten in der Internationalen Ausrichtung

Zusammenarbeit mit Softwareentwicklungsabteilungen eines weltweit agierenden Technologieunternehmens; Internationale Gastreferenten aus Industrie und Universitäten.

Häufigste Austauschhochschulen für einen Auslandsaufenthalt

Bahcesehir University, Istanbul, Türkei; Hogeschool Gent, Belgien; Hogeschool Rotterdam, NL (nur Lehrende); University of Split, Kroatien; Nara Insitute of Science and Technology, Japan (Master); Seinäjoki University of Applied Sciences, Seinäjoki, Finnland; Università degli Studi di Siena, Siena, Italien

Besonderheiten in der Ausstattung

Laborausstattung software- und hardwaretechnisch auf dem neusten Stand; Bereitstellung diverser fachspezifischer Datenbanken (z.B. ACM Digital Library); vielfältige technische Hard- und Software Ausstattung für die digitale Lehre (z.B. Kamera, Videoproduktionen, Hörsaalübertragungen). Moderne Labor -und Arbeitsplätze in modernem Neubau. KI-Zentrum für Lehre und Forschung im Bau, dort eigene Labore u.a. für Augmented und Virtual Reality Collab. Robotics. High Performance Computing Cluster für angewandte künstliche Intelligenz (u.a. 56 NVIDIA A100 (80 GB, ca. 1600 Rapid Sapphire CPU Cores)

Besonderheiten in der Forschung & Entwicklung

Habilitation eines Fakultätsmitglieds (Prof. Grubert, an der Universität Passau), Forschungsprofessuren von Prof. Grubert und Prof. Landes. Fakultät ist Mitglied in den Forschungsschwerpunkten Nachhaltige Mobilitäts- und Energiekonzepte, Sensorik und Analytik sowie IT und KI der Hochschule. Eine Reihe von Professoren der Fakultät sind Mitglieder im Hochschulinstitut "Center for Responsible Artificial Intelligence" (CRAI, i.Gr.), Prof. Grubert ist Sprecher dieses Instituts. Die Fakultät ist beteiligt am "Technologietransferzentrum Oberfranken Digitale Intelligenz".

Besonderheiten in der Förderung wissenschaftlichen Nachwuchses

Organisatorische Hochschuleinheit "Forschungs- und Transfercenter", das u.a. Mentoring zur Förderung und Begleitung des wissenschaftlichen Nachwuchses durchführt (z.B. Doktorandenseminare). Zwei Promotionszentren (ein eigenes "Analytics4Health“, eines im Verbund: "Nachhaltige und intelligente Systeme" mit der TH Würzburg-Schweinfurt und TH Aschaffenburg, damit eigenes Promotionsrecht. Finanzmittel für kooperative Promotionen mit den Universitäten Bamberg und Bayreuth über die Technologieallianz Oberfranken (6.000 € pro Provend und Jahr). Einzel-Coaching für Doktoranden bei Bedarf

Unterstützung von Unternehmensgründungen

Regionale Förderung unter Beteiligung der Fakultät: Initiative Zukunft.Coburg.Digital; Div. Veranstaltungen zu Unternehmensförderungen (z.B. Startup Engineering, E-Entrepreneurship). Aktive Begleitung von Startup Unternehmen durch Gründungsbeauftragten der Fakultät

Sonstige Besonderheiten

Strukturelle Verankerung der Nachhaltigkeit in der Hochschule mit den Handlungsfeldern Governance, Forschung, Lehre und Studium, Transfer, Studentisches Engagement und Initiativen, Campus Management. Strukturelle Verankerung von Diversity und Förderung und Gestaltung der Vielfalt an der Hochschule mit den Handlungsfeldern Kommunikation und Vernetzung, Studienpioniere, Willkommenskultur für Menschen mit Migrations- und Fluchthintergrund. Gesunde Hochschule: vielfältiges Programm zur Stärkung von Gesundheitsressourcen und zum Abbau von Gesundheitsbelastungen

Weitere Informationen zur Forschung

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Informationen zu Zulassungsbeschränkungen

https://www.hs-coburg.de/studium/bachelor/technik-informatik/informatik.html

Website der Fachschaft

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Online-Bewerbung

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Rankingergebnisse für den Standort Coburg

Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking.