Master Data Science

Das viersemestrige Master Data Science Präsenzstudium strukturiert sich in verschiedenen Modulen, die in Seminarform belegt- oder als praxisnahe Übungen absolviert werden. Dabei stehen sowohl obligatorische Fächer aus den Bereichen Mathematik, Statistik oder Informatik auf dem Stundenplan – du vertiefst beispielsweise Fächer wie maschinelles Lernen oder Data Mining – als auch weiterführende Inhalte, die dich spezifischer auf dein Wunsch-Berufsbild vorbereiten. Dein Studium könnte unter anderem aus folgenden Modulen bestehen:

• Machine Learning/ Künstliche Intelligenz
• Statistical Data Analysis
• Data Assimilation
• Data Infrastructures and Software Engineering
• Business Analytics
• Applied Data Science

Um dich weiterführend zu spezialisieren, kannst du darüber hinaus Wahlpflichtmodule wählen, die zum Beispiel aus folgenden Auswahlmöglichkeiten bestehen können:

• Computer Engineering for Big Data
• Advanced Business Analytics
• Advanced Problem Solving Techniques

Um dich realitätsnah auf dein späteres Berufsleben vorzubereiten, sind außerdem häufig praktische Projektarbeiten oder Praktika vorgesehen. Wie sich dein Studium genau strukturiert, hängt allerdings von der jeweiligen Universität und dem spezifischen Masterstudiengang ab. Detaillierte Infos dazu findest du auf den Seiten der Hochschulen bzw. der jeweiligen Studiengänge.

Formale Voraussetzungen

Um zum Master Data Science zugelassen zu werden, benötigst du in der Regel zunächst einen Bachelor-Abschluss oder einen äquivalenten ersten Studienabschluss eines in Deutschland anerkannten und akkreditierten Studienganges. In den meisten Fällen muss dieser Studienabschluss fachspezifisch ausgerichtet sein, das heißt es handelt sich im besten Fall um einen Bachelor-Abschluss in Data Science, allerdings ist es auch plausibel, dass nur bestimmte Module deines Bachelors im Bereich der Datenwissenschaft angesiedelt waren und mit einer bestimmten Höhe an Leistungspunkten absolviert wurden.

Meistens hast du gute Zulassungschancen, wenn dein Bachelor-Abschluss im Bereich Informatik, Mathematik, Statistik oder direkt einem Data Science Studium liegt, Details dazu entnimmst du den jeweiligen Infoseiten der Universität. Darüber hinaus verlangen einige Universitäten eine Eignungsprüfung oder ein Vorstellungsgespräch, auch das variiert je nach Hochschule und Studiengang. Da die Inhalte des Studiums häufig nur auf Englisch unterrichtet werden, sollten deine Englisch-Sprachkenntnisse im Bereich der Niveaustufen B2 bis C1 liegen und im Normalfall nicht älter als zwei Jahre sein.

Inhaltliche Voraussetzungen

Zunächst solltest du während deines Bachelor-Studiums nicht das Interesse an Computertechnologie, Datensystemen und Programmiersprache verloren- und stattdessen Lust darauf haben, diese Inhalte zu vertiefen und deinen Horizont diesbezüglich zu erweitern. Grundlagen im Bereich Mathematik, Statistik und Informatik sind für einen Master Data Science unabdinglich.

Wenn du aus einer fachfremden Richtung kommst, solltest du dich im Vorfeld gut über die Anforderungen des jeweiligen Studiengangs informieren und das jeweilige Know-how in Sachen Big Data und Datenanalyse mitbringen. Da die Masterstudiengänge in Data Science häufig sehr praxisnah und projektorientiert ausgerichtet sind, ist es außerdem von Vorteil, wenn du dir schon während deines Bachelors ein gewisses Maß an eigenverantwortlichem Arbeiten angeeignet hast.

Darüber hinaus hilft dir beim Master Data Science ein Fokus: Bevor du den Studiengang beginnst, solltest du dir im Klaren darüber sein, ob du dich im Bereich statistischer Datenanalyse, wissenschaftlichem Rechnen oder etwas anderem spezialisieren möchtest. Erst wenn du dir diesbezüglich sicher bist, kannst du die richtige Hochschule, den passenden Studiengang und die richtige Ausrichtung wählen.

Grundsätzlich ist der Master Data Science auf eine Regelstudienzeit von vier Semestern bzw. zwei Jahren ausgerichtet. Der explizite Aufbau des Studiums hängt dann von der jeweiligen Hochschule und der Ausrichtung des einzelnen Studiengangs ab. Während du im Zuge der ersten ein bis zwei Semester die Grundlagen, die du aus deinem Bachelor-Studium mitbringst, vertiefst, hast du im dritten Semester häufig die Möglichkeit, einen Schwerpunkt zu wählen, um dich differenzierter zu spezialisieren. Das vierte Semester dient häufig dazu, deine Masterarbeit zu schreiben; während dieser Zeit ist die Anzahl deiner Kurse oft minimiert oder du hast gar keine Präsenzveranstaltungen mehr.

Der Master Data Science ist in den meisten Fällen als Präsenzstudium ausgerichtet. Darüber hinaus gibt es Angebote, die ein Data Science Masterstudium als berufsbegleitende Variante anbieten, zum Beispiel als Data Science Fernstudium. Das Angebot ist diesbezüglich zwar noch nicht riesig, aber falls du schon mit beiden Beinen im Berufsleben stehst und dich in eine bestimmte Richtung der Data Science weiterbilden möchtest, gibt es für dich durchaus Möglichkeiten, dein Masterstudium parallel zu deinem Beruf zu absolvieren.

Im Datenzeitalter der Informationsflut hast du mit einem Master in Data Science nach deinem Studium sehr gute Chancen, schnell einen Job zu finden. In immer mehr Branchen und Unternehmen nimmt die Arbeit und der Umgang mit- oder die Sicherheit von Daten mehr Raum ein. Datensysteme müssen gepflegt, Daten ausgewertet und sensibel behandelt werden. Im Prinzip wirst du überall dort gebraucht, wo mit „Big Data“ umgegangen wird.

Mögliche Arbeitsfelder erstrecken sich daher über Wirtschaft und Forschung, dem privaten und öffentlichen Sektor und können beispielsweise in Bereichen wie der Finanzbranche, der Politikforschung, dem Online-Handel, der Pharmaindustrie oder der Klimaforschung  liegen – um nur einige Beispiele zu nennen. Wenn du eine wissenschaftliche Karriere anstrebst, qualifiziert ein Masterabschluss dich außerdem für eine anschließende Promotion in den Bereichen Informatik, Naturwissenschaft oder Mathematik.

Gehalt

Das Gehalt, das du in deinem späteren Beruf erwarten kannst, hängt natürlich stark von der jeweiligen Branche ab, in die es dich verschlägt. Grundsätzlich kannst du mit einem Durchschnittsgehalt von 73.500 Euro im Jahr rechnen, mindestens verdienst du 63.800 Euro. Höchstwerte im Kontext von Data Mining, Data Exploration oder der Anwendung statistischer Methoden liegen derzeit bei etwa 80.000€ im Jahr.