Fach
Data Science studieren
Du hast dir ein Studium des Fachs Data Science ausgesucht? Oder brauchst vielleicht noch mehr Informationen, um zu entscheiden, ob du Data Science studieren willst? Dann bist du auf dieser Seite richtig.
Lerne das Data Science-Studium kennen
Das Fach Data Science kannst du an 128 Hochschulen studieren. 269 Studiengänge passen zu diesem Fach. Um dir die Entscheidung für den richtigen Studiengang zu erleichtern, haben wir hier noch einige wichtige Informationen für dich.
Data Science ist nicht überall gleich! Je nach Hochschule und Studiengang können sich die Inhalte und Schwerpunkte deutlich unterscheiden. Darum lohnt sich ein Klick auf die einzelnen Treffer der 269 passenden Studiengänge zum Fach Data Science. In den Studiengangs-Profilen kannst du dich zu Inhalten, Bewerbung, Zulassung und vielen weiteren Themen informieren. In einigen unserer Studiengangs-Profile gibt es Statements von Studierenden zum Fach Data Science, die dir helfen, ein Gefühl dafür zu entwickeln, worauf es ankommt und was das Fach ausmacht. Du findest dort außerdem die möglichen Berufsbilder. Sie geben dir zudem Orientierung, wo es nach dem Data Science-Studium hingehen kann.
Neben verschiedenen Studienabschlüssen in Data Science, wie z.B. Bachelor oder Master , gibt es auch verschiedene Studienformate. Vielleicht passt auch ein duales Studium im Fach Data Science gut zu dir.
Wenn für dich neben der Studienwahl für Data Science auch der Studienort wichtig ist, kannst du auf der Karte schauen, welche Studiengänge in deinem Wunsch-Studienort angeboten werden.
Hier sind passende Data Science-Studiengänge und Hochschulen
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Das sagen Studierende über Data Science
"Wir sitzen regelmäßig gemeinsam an den Übungen, arbeiten Vorlesungen nach und besprechen aktuelle Papers in familiärer Atmosphäre."
Studierende/r im 3. Semester – 2024
"Wer Data Science studieren möchte, sollte bereit sein viel Zeit in Mathe zu stecken, aber es ist auch für normale Leute machbar. Auch bestehende Informatik-Kenntnisse (Python!) sind gut, spätestens im Studium müssen diese nämlich nachgeholt werden. Die Kommilitonen sind sehr hilfsbereit und mit Zusammenarbeit ist einiges machbar."
Studierende/r im 2. Semester – 2024
"In meinem Studium verbringen wir viel Zeit verschiedene Modelle zur Datenverarbeitung mathematisch herzuleiten und damit zu verstehen, wie diese funktionieren. Es ist vorwiegend ein mathematischer Studiengang (mathematische Optimierung, Matrix Methoden der linearen Algebra und Stochastik) mit einigen Inhalten aus Informatik (Datenbanken, parallele Programmierung, Python).
Aus aktuellen Anlässen beschäftigen wir uns die meiste Zeit mit verschiedenen Machine-Learning Algorithmen und Neuronalen Netzen."
Studierende/r im 2. Semester – 2024
Quelle: HeyStudium-Anschlussfragebogen der CHE-Studierendenbefragung
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Wo kann ich Data Science studieren?
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"Wir sitzen regelmäßig gemeinsam an den Übungen, arbeiten Vorlesungen nach und besprechen aktuelle Papers in familiärer Atmosphäre."
Studierende/r im 3. Semester – 2024
"Wer Data Science studieren möchte, sollte bereit sein viel Zeit in Mathe zu stecken, aber es ist auch für normale Leute machbar. Auch bestehende Informatik-Kenntnisse (Python!) sind gut, spätestens im Studium müssen diese nämlich nachgeholt werden. Die Kommilitonen sind sehr hilfsbereit und mit Zusammenarbeit ist einiges machbar."
Studierende/r im 2. Semester – 2024
"In meinem Studium verbringen wir viel Zeit verschiedene Modelle zur Datenverarbeitung mathematisch herzuleiten und damit zu verstehen, wie diese funktionieren. Es ist vorwiegend ein mathematischer Studiengang (mathematische Optimierung, Matrix Methoden der linearen Algebra und Stochastik) mit einigen Inhalten aus Informatik (Datenbanken, parallele Programmierung, Python).
Aus aktuellen Anlässen beschäftigen wir uns die meiste Zeit mit verschiedenen Machine-Learning Algorithmen und Neuronalen Netzen."
Studierende/r im 2. Semester – 2024
"Wer Data Science studieren möchte, sollte sich auf viel Mathe einstellen. Auch wenn man in der Schule gut war, wird das Studium fordern, allerdings ist es machbar.
Ich würde den Studiengang nicht empfehlen, wenn man sowohl in Informatik als auch in Mathematik nicht so gut aufgestellt ist und es nicht so ernst meint.
Wenn nur ein Fach schlechter ist, geht das, auch bei beiden kann man es schaffen, aber vermutlich nicht, wenn man das nur mal ausprobieren will, weil es interessant klingt, es sind schon mehrere nach nur wenigen Wochen im ersten Semester deswegen gegangen."
Studierende/r im 3. Semester – 2024
"Das Studium hilft mir sehr einen Blick hinter die Kulissen der scheinbar magischen Datenverarbeitungsverfahren zu bekommen. Ich weiß nun z.B. wie einige Recommendation Systeme funktionieren, welche Firmen wie Netflix verwenden, um dir den passenden Film vorzuschlagen.
Als jemand, der im Bachelor Informatik studiert hat, habe ich bis jetzt vor allem viele mathematische Fähigkeiten erlangt."
Studierende/r im 2. Semester – 2024
"Nach einem naturwissenschaftlichen Bachelor Studium (oder andere Studiengänge mit ca. 27LP an Mathe) hat man das nötige Wissen, um die Mathematik zu verstehen (auch wenn es ratsam ist das Wissen vor Beginn des Masters noch einmal aufzufrischen). Wer keine Scheu vor Mathe hat und Lust hat die Hintergründe der Algorithmen zu verstehen, die für den heutigen KI-Hype verantwortlich sind, der ist in Data Science genau richtig."
Studierende/r im 2. Semester – 2024
"Die größte Herausforderung ist gleichzeitig das, was am meisten Spaß macht: die Mathematik. Oft habe ich verzweifelnd vor mathematischen Beweisen oder Formeln gesessen und nichts verstanden. Wenn man dann aber einen AHA-Moment hat, ist das einer der schönsten Gefühle die es gibt."
Studierende/r im 2. Semester – 2024
"Es gibt im Studiengang Teamwork, mit anderen Studiengängen/Semestern allerdings nicht so.
Da Data Science recht neu ist, gibt es nicht so viele Module, weshalb man manchmal zu Fächern zugeordnet wird, wofür man nicht alle Vorkenntnisse hat, allerdings könnte dies auch an meiner Uni liegen.
Prüfungen waren bis jetzt machbar, die schwerste war im ersten Semester Mathe, wo wohl alle rausfliegen sollten, die das nicht ernst weitermachen wollen, allerdings gab es da auch die leichtesten bis jetzt.
Es ist normal, in manchen Fächern mehrere Stunden an den Hausaufgaben zu sitzen, allerdings sind Hausaufgaben auch nicht in allen Fächern verpflichtend."
Studierende/r im 3. Semester – 2024
"Es macht tatsächlich Spaß, an der Mathematik nicht nur herumzutheoretisieren, sondern sie auch anzuwenden."
Studierende/r im 3. Semester – 2024
"Es ist ganz normal, dass die Mathematik im ersten Semester überwältigend wirkt. Wenn man dranbleibt, Vorlesungen nacharbeitet und systematisch lernt, etwa mit Anki, ist der Master auch ohne mathematischen Hintergrund absolut machbar. Alleine ist alles viel schwerer - gründet Lerngruppen."
Studierende/r im 3. Semester – 2024
"Neben den fachlichen Kompetenzen (programmieren, abstrahieren,…) entwickelt man einiges an Durchhaltevermögen und sehr viel Spaß an Datensätzen"
Studierende/r im 2. Semester – 2024
"Data Science macht einfach Spaß und man kann damit in wirklich jeder Industrie anfangen. Man lernt wie die Welt um einen herum funktioniert. Die größte Herausforderung ist ohne Frage die große Menge an mündlichen Klausuren, damit muss man klarkommen."
Studierende/r im 2. Semester – 2024
"Im Fach Informatik ist viel Mathe, sowie viel Teamwork mit stellenweise hohem Arbeitsaufwand typisch. Die Prüfungen sind anspruchsvoll."
Studierende/r im 7. Semester – 2024
"wir haben meistens in Teams gearbeitet aber auch alleine. In meinem Studium verbringen wir viel Zeit mit Übungsaufgaben, denn diese sind sehr wichtig auch für die Prüfungsvorbereitung."
Studierende/r im 8. Semester – 2024
"Am meisten macht mir der praxisrelevante Lehrinhalt Spaß."
Studierende/r im 2. Semester – 2023
"Vorallem in höheren Semestern werden die meisten Klausuren mit Gruppenprojekten ersetzt. Ansonsten ist der Programmieranteil nicht zu unterschätzen.
Die Bibliothek bzw. andere externe Materialien muss ich so gut wie nie zur Hilfe nehmen, da Professoren alles Benötigte Material bereitstellen."
Studierende/r im 5. Semester – 2024
"Sowohl bei Mathe als auch im Programmieren gibt es oft Kopfnüsse, deren Lösung schonmal ein/zwei Wochen dauern kann. Das ist denke ich am herausforderndsten, aber man gewöhnt sich schnell daran. Gleichzeitig sind die Momente, wenn man solche Probleme endlich löst, echte Highlights im Studium."
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"Es gibt viel Mathe in meinem Studiengang, aber auch die Möglichkeit, sich andere Schwerpunkte auszusuchen und den Matheanteil ein bisschen geringer zu halten. (z.B. gibt es Schwerpunkte für Geographie, Medizin, ...)
Die Informatikmodule sind moderner und enthalten mehr Didaktik und Teamarbeit als die Mathematikmodule, da die Mathefakultät in Göttingen sehr alt und konservativ ist."
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"Zeitmanagement mit Beruf und Leben Durch viele wissenschaftliche Arbeiten wird man gut auf die Masterarbeit vorbereitet, bedeutet aber auch viel Arbeit"
Studierende/r im 3. Semester – 2023
"Wir beschäftigen uns mit vielen verschiedenen IT-Bereichen. Herausfordernd ist in Vollzeit die große Kursanzahl in nur zwei Vorlesungssemestern."
Studierende/r im 5. Semester – 2023
"Wer Angewandte Künstliche Intelligenz studieren will, sollte auf jeden Fall mathe affin sein und kein Problem damit haben auch mal länger zu analysieren bevor ein sichtbares Ergebnis herauskommt."
Studierende/r im 7. Semester – 2024
"Der sollte auf jeden Fall technische Vorkenntnisse und Erfahrung mitbringen. (Ist ja die Hochschule für TECHNIK)"
Studierende/r im 3. Semester – 2023
"Ein Auge fürs Detail, Interesse an analytischen Fragestellungen und Sitzfleisch wird ja jedem empfohlen, der mit dem Gedanken spielt in die Stem-Ecke zu gehen. In unserem Studiengang ist aber auch Kommunikation und Geduld ganz wichtig. Als Einzelkämpfer kommt man hier nicht weit."
Studierende/r im 4. Semester – 2023
"Herausforderung: Organisatorische Planung (wegen Werkstudenttätigkeit) Positiv: viele diverse Freundachaften und Kontakte mit Unternehmen, praxisnahes Studium"
Studierende/r im 3. Semester – 2023
"Ein sehr Interessante Fach. Eenn du alles mögliche programmieren lernen möchtest dann bist du hier Richtig."
Studierende/r im 8. Semester – 2024
"In meinem Studium gibt es viele Programmieraufgaben"
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"In meinem Studium bekommst du einen breiten Einblick in die modernen IT-Technologien."
Studierende/r im 5. Semester – 2023
"Wenn du AIS Studieren möchtest, solltest du bereit sein die ersten 3 Semester für Mathe zu leben!"
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"Wer Informatik studieren möchte, sollte auf jeden Fall Durchhaltevermögen und Abstraktionsfähigkeit mitbringen."
Studierende/r im 7. Semester – 2024
"Man bekommt die Werkzeuge an die Hand sich Wahrheiten selbst zu erarbeiten, statt sie einfach gestopft zu bekommen. Insbesondere, wenn man sich im Studium praktisch-analytisch orientiert."
Studierende/r im 4. Semester – 2023
"Man bekommt die Werkzeuge an die Hand sich Wahrheiten selbst zu erarbeiten, statt sie einfach gestopft zu bekommen. Insbesondere, wenn man sich im Studium praktisch-analytisch orientiert."
Studierende/r im 4. Semester – 2023
"In den ersten beiden Semestern wird viel Zeit in Mathe gesteckt.
Quellcode lesen und selbst erzeugen gehört zum Alltag.
Wir verbringen sehr viel Zeit innerhalb der Lerngruppe. Kleinere Programmier-Projkete außerhalb des Studiums sind ziemlich normal.
Wenn man am Ball bleibt ist der Arbeitsaufwand nicht so groß. Die meiste Zeit wird in die Lösung von Praktikumsaufgaben (Hausarbeiten) gesteckt. Diese sind aber durch aus machbar und in der Regel machen sie auch Spaß."
Studierende/r im 3. Semester – 2024
"Das Studim ist sehr praxisorientiert. Wir haben viel Kontakt mit Unternehmen, da neben Professoren aus der HFT auch externe Dozenten Vorlesungen halten. Der Lehraufwand ist angemessen und sie Studieninhalte sind gut ausgewählt. Im Großen und Ganzen ein hervorragender Studiengang!"
Studierende/r im 3. Semester – 2023
"Auf jeden Fall studieren! Zeitgemäß und hat Zukunft Vor allem bezahlbar und mit dem Job vereinbar"
Studierende/r im 3. Semester – 2023
"Es gibt viel zu viel Mathe, auch Fächer die nichts mit Mathe zu tun haben machen Mathe. Der Arbeitsaufwand ist viel zu hoch und alle sind kurz vor einem Burnout. Ich bin täglich von 8 bis 8 an der Uni und werde trotzdem nicht fertig."
Studierende/r im 3. Semester – 2024
"In meinem Studium gibt es fast zu jeder Vorlesung auch ein Praktikum mit regelmäßigen Übungen und guter Betreuung."
Studierende/r im 7. Semester – 2024
"So viel wissen über Informatik und Biologie, und dieses kombinieren um Biologisch inspirierte intelligente Systeme zu entwickeln. Herausfordernd ist das es manchmal gar nicht so einfach ist das ein Computer wirklich intelligent handeln kann."
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"Im Vergleich zu vor dem Studium bin ich definitiv besser in Mathe und Statistik, sowie im Programmieren (Python). Meine Fähigkeit abstrakt zu Denken wurde allgemein sehr geschult. Da ich einige Veranstaltungen mit philosophischem Schwerpunkt belegt habe, bin ich z.B. auch besser im Diskutieren und Abwägen ethischer Standpunkte geworden."
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"Man verbringt viel Zeit in den Vorlesungs- und Kursräumen am Laptop. Viele Übungsabgagen, teils theoretische Inhalte (Mathe) oder praktische Programmieraufgaben. Teamwork wird empfohlen aber nicht wirklich gefördert"
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"Wir beschäftigen uns mit vielen verschiedenen IT-Bereichen. Herausfordernd ist in Vollzeit die große Kursanzahl in nur zwei Vorlesungssemestern."
Studierende/r im 5. Semester – 2023
"In meinem Studium verbringen wir viel Zeit mit verschiedenen praxisrelevanten Themen innerhalb von Projekten."
Studierende/r im 2. Semester – 2023
"Der Arbeitsaufwand ist wesentlich höher als im Bachelor, dafür sind die Veranstaltungen aber auch besser miteinander verknüpft und praxisorientierter. Wer jetzt noch nicht programmieren kann sollte sich dringend damit auseinandersetzen."
Studierende/r im 4. Semester – 2023
"Größte Herausforderung war der Einstieg aus einer anderen Fachrichtung und viele Übungsabgaben.
Bereichernd waren einige Lehrinhalte zu Deep Learning und deren Programmieraufgaben"
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"Ein wenig technische Kompetenz ist sehr wichtig, ansonsten wird das Studium echt schwer. Klausuren zu weit nach hinten Schieben ist auch nicht empfehlenswert."
Studierende/r im 5. Semester – 2024
"Machine Learning hat in Tübingen einen klar theoretischen Fokus, also viel Mathe/Statistik. Dazu kommen (zumindest bei den größeren Veranstaltungen) regelmäßige Programmieraufgaben, die man in kleineren Teams bewältigt. Alle Veranstaltungen finden auf Englisch statt und es gibt einen großen Anteil internationaler Studierender aus aller Welt."
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"Mein Tipp für jeden, der überlegt Strategisches Informationsmanagement zu studieren ist sich bei einer praxisorientierten Hochschule zu bewerben."
Studierende/r im 2. Semester – 2023
"Am meisten macht mir der praxisrelevante Lehrinhalt Spaß."
Studierende/r im 2. Semester – 2023
"Machine Learning kann man in Deutschland fast nur im Master studieren. Es gibt aber verschiedene Bachelor Studiengänge, die schon in ähnliche Richtungen gehen. Wer gut mit Computern klarkommt oder einfach Spaß an systematischem Problemlösen hat, dürfte sich in der Informatik allgemein wohlfühlen und erhält dort zusätzlich einen guten Überblick über Themengebiete jenseits von KI. Falls man dagegen schon im Bachelor verschiedene Perspektiven auf menschliche und künstliche Intelligenz kennenlernen möchte, dann empfehle ich einen Bachelor in der Kognitionswissenschaft. Dort erhält man Einblicke in Psychologie, Neurobiologie, Philosophie, Informatik und Linguistik und kann daraus später einen Schwerpunkt fürs weitere Studium wählen."
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"In meinem Studium verbringen wir viel Zeit mit Mathe-, Statistik- und Programmieraufgaben."
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"Zeitmanagement mit Beruf und Leben Durch viele wissenschaftliche Arbeiten wird man gut auf die Masterarbeit vorbereitet, bedeutet aber auch viel Arbeit"
Studierende/r im 3. Semester – 2023
"Wer DPT studieren möchte, sollte sich ein Jahr viel Zeit nehmen und diszipliniert daran arbeiten."
Studierende/r im 5. Semester – 2023
"Wer Machine Learning studieren möchte, sollte auf jeden Fall sehr gute Mathegrundkenntnisse haben. Außerdem ist definitiv Disziplin und Fleiß gefragt."
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"Im Fach Mathematik ist es ganz normal, dass wir regelmäßig Abgaben in Python programmieren."
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"Lerngruppen helfen enorm. Mathe ist nicht so schlimm wie man denkt. Alles Notwendige wird dir hier beigebracht. Vorkenntnisse schaden zwar nicht, sind jedoch auch nicht notwendig."
Studierende/r im 3. Semester – 2024
"Herausforderung: Organisatorische Planung (wegen Werkstudenttätigkeit) Positiv: viele diverse Freundachaften und Kontakte mit Unternehmen, praxisnahes Studium"
Studierende/r im 3. Semester – 2023
"Wenn du daran interessiert bist, wie die aktuellen künstlichen Intelligenzen funktionieren und gerne in der Lage wärst, selbst welche zu implementieren, bist du hier richtig. Mathe und Statistik sollten nicht deine absoluten Hass-Fächer sein :D"
Studierende/r im 7. Semester – 2024
Quelle: HeyStudium-Anschlussfragebogen der CHE-Studierendenbefragung
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