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 136 Hochschulen studieren. 316 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 316 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
Zeige 311 weitere Studiengänge an
Zeige 126 weitere Hochschulen an
Das sagen Studierende über Data Science
KI - Zusammenfassung
Die KI kann sich irren.
Bitte prüfe die Angaben.
Bitte prüfe die Angaben.
Mehr Information findest du hier.
Die befragten Studierenden sind sich in einem Punkt weitgehend einig: Mathematik ist das zentrale und anspruchsvollste Element des Studiums. Lineare Algebra, Stochastik und mathematische Optimierung prägen vor allem die ersten Semester stark, und mehrere Studierende berichten, dass der Einstieg überwältigend sein kann. Gleichzeitig betonen viele, dass es machbar ist – vorausgesetzt, man bleibt dran und arbeitet systematisch. Lerngruppen werden dabei von mehreren Befragten als entscheidende Stütze hervorgehoben.
Neben Mathematik spielen Programmierung (vor allem Python) und Themen wie Machine Learning und neuronale Netze eine wichtige Rolle. Wer verstehen möchte, wie KI-Algorithmen im Hintergrund funktionieren, findet das Studium laut mehreren Stimmen sehr erfüllend – die AHA-Momente nach schwierigen Beweisen oder Aufgaben werden als besondere Highlights beschrieben. Vereinzelt wird kritisiert, dass der Arbeitsaufwand sehr hoch sei und Teamarbeit zwar empfohlen, aber nicht immer aktiv gefördert werde.
Neben Mathematik spielen Programmierung (vor allem Python) und Themen wie Machine Learning und neuronale Netze eine wichtige Rolle. Wer verstehen möchte, wie KI-Algorithmen im Hintergrund funktionieren, findet das Studium laut mehreren Stimmen sehr erfüllend – die AHA-Momente nach schwierigen Beweisen oder Aufgaben werden als besondere Highlights beschrieben. Vereinzelt wird kritisiert, dass der Arbeitsaufwand sehr hoch sei und Teamarbeit zwar empfohlen, aber nicht immer aktiv gefördert werde.
"Ca. 2/3 des Studiums sind Mathe und Statistik. Also sehr theoretisch. Das mag trocken sein aber eben auch notwendig für die dann spannenderen Anwendungsgebiete wo man IT und Statistik verbindet (KI und so :=) )"
Studierende/r im 7. Semester – 2025
"Mein Tipp ist: Seid sicher ihr könnt mit der Theorie von Statistik, Mathe und Informatik klar kommen ansonsten wird es wirklich schwer."
Studierende/r im 3. Semester – 2025
"Wer Data Science studieren möchte, sollte auf jeden Fall Spaß an Mathematik und Beweisen sowie an ganz viel Programmierung haben. Ein Faible für alle möglichen Fakten aus dem Leben sollte dabei auch nicht fehlen: Statistik spielt in sehr vielen Lebenssituationen eine Rolle, welche Lehrende sehr gerne als Beispiele zum besseren Verständnis verwenden."
Studierende/r im 5. Semester – 2025
Quelle: HeyStudium-Anschlussfragebogen der CHE-Studierendenbefragung
Alle Data Science-Städte in der Übersicht
Ähnliche Fächer
Data Science gehört zum Thema Mathe und Informatik. Die folgenden verwandten Fächer könnten auch interessant für dich sein.
Finde deinen Data Science-Studiengang nach …
Abschluss
Studienform
Alle Studierendenstimmen über Data Science
"Ca. 2/3 des Studiums sind Mathe und Statistik. Also sehr theoretisch. Das mag trocken sein aber eben auch notwendig für die dann spannenderen Anwendungsgebiete wo man IT und Statistik verbindet (KI und so :=) )"
Studierende/r im 7. Semester – 2025
"Mein Tipp ist: Seid sicher ihr könnt mit der Theorie von Statistik, Mathe und Informatik klar kommen ansonsten wird es wirklich schwer."
Studierende/r im 3. Semester – 2025
"Wer Data Science studieren möchte, sollte auf jeden Fall Spaß an Mathematik und Beweisen sowie an ganz viel Programmierung haben. Ein Faible für alle möglichen Fakten aus dem Leben sollte dabei auch nicht fehlen: Statistik spielt in sehr vielen Lebenssituationen eine Rolle, welche Lehrende sehr gerne als Beispiele zum besseren Verständnis verwenden."
Studierende/r im 5. Semester – 2025
"Mein Studium ist eine sehr gute Mischung aus Mathematik, Informatik und ganz vielen verschiedenen Fachrichtungen, die nach Interessen gewählt werden können. Dabei verbringen wir ganz viel Zeit mit Diskussionen und gemeinsamen Lernen, um gemeinsame Projekte zu bearbeiten oder den Lernstoff am besten zu verstehen."
Studierende/r im 5. Semester – 2025
"Man sollte gefallen an Mathe haben. Dies sollte man hier nicht unterschätzen. Schließlich befindet man sich auch in der Fakultät Statistik. Dennoch würde ich aber sagen, dass man keine großen Kenntnisse mitbringen muss. Wer das Interesse beibehält schafft das dann auch alles."
Studierende/r im 7. Semester – 2025
"Im Fach ist es typisch sehr viel mit Statistik und Datenanalyse zu tun. Aber auch sehr viele Aspekte von Informatik."
Studierende/r im 3. Semester – 2025
"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
"Wir sitzen regelmäßig gemeinsam an den Übungen, arbeiten Vorlesungen nach und besprechen aktuelle Papers in familiärer Atmosphäre."
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
"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
"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
"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
"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
"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
"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
"Man sollte sich auf jeden Fall im klaren darüber sein, dass die Mathe-Kurse einen wichtigen Teil des Studiums ausmachen und sich im ersten und zweiten Semester darauf fokussieren, die ordentlich hinzubekommen. Wenn die hinter einem liegen gibt es sehr viele Wege, um sich auf sein späteres Berufsfeld zu spezialisieren, wobei aber vom Studienstart bis zu dieser Entscheidung auch noch mindestens 1,5 - 2 Jahre Zeit sind, wodurch genug Zeit zur Orientierung besteht."
Studierende/r im 5. Semester – 2026
"Probier vorher aus zu programmieren."
Studierende/r im 3. Semester – 2026
"Man sollte Interesse daran haben grundlegend auch Programmiersprachen zu lernen. Mithilfe von Projektarbeiten wird Python, SQL und Java gelehrt um Verständnis aufzubauen. Das Studium ist kein Informatik-Studium, hat aber einige Anteile die einem Informatik-Studium sehr ähnlich kommen.
Wer Lust auf Computer und KI hat statt auf Physik (wie z.B. Wirtschaftsingenieurwesen als Anteile hat) aber nicht nur reines Programmieren lernen haben möchte der ist hier gut aufgehoben.
Wichtiger ist es das Verständnis aufzubauen und die Grundlagen praktisch zu lernen."
Studierende/r im 3. Semester – 2026
"Viel Mathe, viel Bildschirmarbeit, viel Präsenzlehre, wenig digitale Lehre, Teamarbeit wird eingefordert - ist aber oftmals zur Bewältigung der konkreten Aufgabe nicht notwendig, schafft unnötig hohen Workload und liefert selten echte Teamerlebnisse (es wirkt "erzwungen"). Neben Seminarraum und Zoom Meeting bietet die Hochschule wenige unverbindliche soziale Treffpunkte. Zahlreiche Hochschulgruppen erleichtern jedoch das Networking."
Studierende/r im 6. Semester – 2026
"In meinem Fach machen wir sehr viele Gruppenarbeiten, wodurch effektives Teamwork gelernt wird. Gleichzeitig geben die Dozenten acht, dass man niemanden mitzieht sondern jeder Eigenleistungen erbringt.
Für die Prüfungen werden die Themenfelder meist sehr gut definiert, sodass man bei guter Teilnahme an den Vorlesungen eine einfachere Prüfungsvorbereitung hat.
Die Dozenten bemühen sich, dass Studierende mitkommen und den Inhalt verstehen. Sie gehen zum Großteil auch auf die individuellen Probleme der Studierenden in den Fächern ein.
Alle Vorlesungen sind online zugänglich und es gibt nur wenige verpflichtende Präsenztage bzw. -zeiten (z.B. in den Prüfungswochen), weshalb dies auch eine gute Option ist um neben der Arbeit oder in Teilzeit zu studieren, eine generelle Anwesenheit an der Hochschule ist nicht erforderlich."
Studierende/r im 3. Semester – 2026
"Für den ersten Einblick in das Fach gut geeignet, für die betriebliche Praxis (IT, Prozesse) selten wirklich konkret. Kein stereotypes BWL-BlaBla, dafür zahlreiche Anknüpfungspunkte für das Selbststudium. Wissenschaftliches und formal logisches Arbeiten wird sehr umfassend vermittelt. Keine Königsdisziplin zwar, aber ein guter Studieneinstieg!"
Studierende/r im 6. Semester – 2026
"Bei uns sind 3 Mathe-Kurse vorgesehen, davon 2 etwas schwieriger und ein Stochastikkurs im Verhältnis etwas einfacher. Der Arbeitsaufwand für Prüfungen ist generell Moderat, wenn man in Vorlesungen großteils anwesend ist, kommt man meist sehr gut durch."
Studierende/r im 5. Semester – 2026
"Es ist sehr durchmischt durch viele Disziplinen, wie Programmierung, Modellierung, Management, Marketing. Zudem hat man viel Freiheit in vielen Wahlbereichen, sodass jeder Student sein Studium selbst gestaltet."
Studierende/r im 3. Semester – 2026
"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
"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
"Im Fach Informatik ist viel Mathe, sowie viel Teamwork mit stellenweise hohem Arbeitsaufwand typisch. Die Prüfungen sind anspruchsvoll."
Studierende/r im 7. 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
"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
"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
"In meinem Studium gibt es fast zu jeder Vorlesung auch ein Praktikum mit regelmäßigen Übungen und guter Betreuung."
Studierende/r im 7. Semester – 2024
"Im Fach Mathematik ist es ganz normal, dass wir regelmäßig Abgaben in Python programmieren."
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"Wenn du AIS Studieren möchtest, solltest du bereit sein die ersten 3 Semester für Mathe zu leben!"
Studierende/r im 6. Semester – 2024
"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
"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
"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
"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
"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
"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
"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
"Wer Informatik studieren möchte, sollte auf jeden Fall Durchhaltevermögen und Abstraktionsfähigkeit mitbringen."
Studierende/r im 7. 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
"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
"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
"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
"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 verbringen wir viel Zeit mit Mathe-, Statistik- und Programmieraufgaben."
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
Quelle: HeyStudium-Anschlussfragebogen der CHE-Studierendenbefragung
Zeige 44 weitere Stimmen an
Dein Weg zum richtigen Studium
Noch nicht das passende dabei? Unsicher, ob du wirklich auf dem richtigen Weg bist? Je nachdem wo in der Studiengangssuche du gerade steckst, hilft dir eines unserer Tools.
Was kann ich wo studieren?
Überblick behalten mit der Suchmaschine für Studiengänge
