Wir sind umgeben von Daten. Im Fernstudium Data Science lernst Du, sie richtig zu interpretieren, um richtungsweisende Impulse zu setzen – heute und in Zukunft
Die wichtigste wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklung unserer Zeit ist die Digitalisierung. Digitale Technologien durchdringen nicht nur alle Bereiche der zwischenmenschlichen Kommunikation, sondern bestimmen gleichermaßen unser wirtschaftliches Handeln. Dabei bilden sie nicht nur existierende Formen ab, vielmehr ermöglichen sie neue Geschäftsmodelle, die bisher nicht möglich waren. Kennzeichnend ist dabei die konsequente Nutzung von Daten. Egal wann, egal wo. Die Datenwissenschaft (Data Science) ist somit die Kernwissenschaft aller Digitalisierungsprozesse.
Im Fernstudium Data Science werden unter anderem die Bereiche Datenaufbereitung, -visualisierung und -analyse behandelt. Du lernst, datenwissenschaftliche Probleme methodisch, gezielt und folgerichtig anzugehen. Der Fokus liegt dabei vor allem auf der praktischen Lösungskompetenz.
Dein Studium kurz und knapp
Abschluss: Bachelor of Science (B.Sc.)
Credits: 180 ECTS
Sprache: Englisch
Studiendauer: Regelstudienzeit 36 Monate / Verschiedene Zeitmodelle
Studienstart: jederzeit möglich
Studiengebühren: Ab 239 Euro im Monat
Akkreditierung: AR-Siegel, ZFU 1110120c
Zulassung: Mit Abitur und ohne Abitur möglich.
Inhalte
1. Semester
Introduction to Data Science
Introduction to Academic Work
Introduction to Programming with Python
Mathematics: Analysis
Collaborative Work
Statistics - Probability and Descriptive Statistics
2. Semester
Object Oriented and Functional Programming with Python
Mathematics: Linear Algebra
Intercultural and Ethical Decision-Making
Statistics - Inferential Statistics
Database Modeling and Database Systems
Project: Build a Data Mart in SQL
3. Semester
Business Intelligence
Project: Business Intelligence
Machine Learning - Supervised Learning
Machine Learning - Unsupervised Learning and Feature Engineering
Data Science Software Engineering
Project: From Model to Production
4. Semester
Agile Project Management
Big Data Technologies
Data Quality and Data Wrangling
Explorative Data Analysis and Visualization
Cloud Computing
Seminar: Ethical Considerations in Data Science
5. Semester
Time Series Analysis
Neural Nets and Deep Learning
Electives A
Electives B
6. Semester
Electives C
Introduction to Data Protection and IT Security
Model Engineering
Bachelor Thesis
Spezialisierungen
Im fünften und sechsten Semester wählst Du Deine drei Spezialisierungen (Electives) im Umfang von 30 ECTS. Dabei hast Du die Möglichkeit, sowohl fach- als auch branchenspezifische Spezialisierungen zu wählen. Insbesondere die fachspezifischen Spezialisierungen schließen dabei mit einem Projekt ab, bei dem Du Dein erworbenes Wissen direkt zum Einsatz bringen kannst.
- Data Engineer
- Data Analyst
- AI Specialist
- Smart Factory
- Automation and Robotics
Deine Karriereaussichten im Bereich Data Science
Das Bachelorstudium Data Science hält viele Tätigkeitsfelder bereit, z. B. im Bereich Engineering oder in der Beratung. Unsere Programme kombinieren zudem modernste Vorlesungen mit branchenführenden Best-Practice-Beispielen und ermöglichen es Dir, Deine Karriere im Ausland zu fördern. Nach Deinem Abschluss arbeitest Du zum Beispiel als …
- (Junior) Data Engineer (m/w/d)
Als Data Engineer kümmerst Du Dich um alle relevanten Prozesse rund um die Generierung, Speicherung, Pflege, Aufbereitung und Weitergabe von Daten. Entscheidend sind dabei Aufbau und Überwachung der Hardware- und Software-Infrastruktur. Dazu gehören Konzeption, Einkauf sowie Einrichtung aller nötigen Komponenten, die für die jeweiligen Anforderungen angemessen sind. Darüber hinaus bist Du als Datenexperte für die Sicherheit und Stabilität des gesamten Systems sowie die Einhaltung von Datenschutz und Datensicherheit verantwortlich. - (Junior) Data Scientist (m/w/d)
Als Data Scientist wertest Du Daten systematisch aus und extrahierst Wissen. Auf Basis Deiner gewonnenen Erkenntnisse unterstützt Du die Unternehmensführung vor allem bei strategischen Entscheidungen. Außerdem weißt Du, Dein Wissen anschaulich zu präsentieren und es Dritten ohne spezifische Fachkenntnisse zu vermitteln. Data Scientists treten meist in beratender Funktion auf und unterstützen bei schwierigen Situationen. Mit Deinem Know-how bist Du als Experte vor allem im Bereich Business Intelligence und Big Data zu Hause. - (Junior) Digital Analytics Consultant (m/w/d)
Als Experte weißt Du die Flut an digitalen Informationen und Daten richtig auszuwerten – egal, um welches Endgerät es sich dabei handelt. Ziel ist es, genau die Daten herausfiltern, die dem Kunden wichtige Informationen und Zahlen liefern, damit er daraus Trends und Kundenbedürfnisse für seinen Markt ableiten kann. Um das zu erreichen, müssen Daten nicht nur gesammelt und visualisiert, sondern auch richtig interpretiert werden. Strategische Beratung gehört deshalb zu den Wesenszügen eines Digital Analytics Consultant.
Zulassungsvoraussetzungen
Wir machen's möglich: An der IU Internationalen Hochschule kannst Du Dein Wunschstudium starten – ganz ohne NC, staatlich anerkannt, mit oder ohne allgemeines Abitur!
Studieren mit Abitur
Mit einer allgemeinen Hochschulreife (Abitur) oder Fachhochschulreife (Fachabitur: schulischer und praktischer Teil) kannst Du sofort und ohne Prüfung in unser Bachelorstudium einsteigen. Mit fachgebundener Hochschulreife kannst Du Dein Bachelorstudium je nach fachlichem Schwerpunkt entweder direkt beginnen oder im Probestudium durchstarten
Studieren ohne Abitur
Du kannst aber auch ohne (Fach-)Abitur an der IU studieren. Dazu brauchst Du einfach nur:
- Einen Meisterbrief oder
- Eine Aufstiegsfortbildung (z.B. als IHK-Fachwirt) oder
- Eine mind. zweijährige Berufsausbildung mit anschließend mind. 3 Jahren Berufserfahrung mit fachlichem Bezug (in Vollzeit): Je nachdem, was Du studieren möchtest und worauf der Fokus Deiner Ausbildung und beruflichen Tätigkeit lag, kannst Du direkt mit einem Probestudium durchstarten.
Bachelor of Science (ID 277556)
1. Semester
- Collaborative Work (5 CP)
- Introduction to Academic Work (5 CP)
- Introduction to Data Science (5 CP)
- Introduction to Programming with Python (5 CP)
- Mathematics: Analysis (5 CP)
- Statistics: Probability and Descriptive Statistics (5 CP)
2. Semester
- Database Modeling and Database Systems (5 CP)
- Intercultural and Ethical Decision-Making (5 CP)
- Mathematics: Linear Algebra (5 CP)
- Object Oriented and Functional Programming with Python (5 CP)
- Project: Build a Data Mart in SQL (5 CP)
- Statistics - Inferential Statistics (5 CP)
3. Semester
- Business Intelligence (5 CP)
- Data Science Software Engineering (5 CP)
- Machine Learning - Supervised Learning (5 CP)
- Machine Learning - Unsupervised Learning and Feature Engineering (5 CP)
- Project: Business Intelligence (5 CP)
- Project: From Model to Production (5 CP)
4. Semester
- Agile Project Management (5 CP)
- Big Data Technologies (5 CP)
- Cloud Computing (5 CP)
- Data Quality and Data Wrangling (5 CP)
- Explorative Data Analysis and Visualization (5 CP)
- Seminar: Ethical Considerations in Data Science (5 CP)
5. Semester
- Elective A (10 CP)
- AI Specialist (10 CP, W)
- Data Analyst (10 CP, W)
- Data Engineer (10 CP, W)
- Elective B (10 CP)
- Applied Sales (10 CP, W)
- Autonomous Driving (10 CP, W)
- International Marketing and Branding (10 CP, W)
- Managerial Economics and Corporate Finance and Investment (10 CP, W)
- Production Engineering, Automation and Robotics (10 CP, W)
- Smart Factory (10 CP, W)
- Supply Chain Management (10 CP, W)
- Neural Nets and Deep Learning (5 CP)
- Time Series Analysis (5 CP)
6. Semester
- Bachelor Thesis (10 CP)
- Elective C (10 CP)
- Foreign Language French (10 CP, W)
- Foreign Language German (10 CP, W)
- Foreign Language Italian (10 CP, W)
- Foreign Language Spanish (10 CP, W)
- Studium Generale (10 CP, W)
- Introduction to Data Protection and Cyber Security (5 CP)
- Model Engineering (5 CP)