Berufsbegleitendes Studium Data Science & Analytics (M.Sc.) – SRH Fernhochschule - The Mobile University

Für wen ist der Master Data Science & Analytics geeignet?

Der Masterstudiengang Data Science & Analytics richtet sich an Berufstätige, die bereits über einen informationstechnischen oder naturwissenschaftlichen Hochschulabschluss verfügen und praktische Erfahrung im Umgang mit Daten besitzen. Besonders angesprochen sind Fachkräfte aus IT, Wirtschaftsinformatik, Ingenieurwissenschaften, Mathematik und angrenzenden Disziplinen, die datenbasierte Entscheidungsprozesse in Unternehmen gestalten und Künstliche Intelligenz sowie datenanalytische Methoden anwenden wollen. Der Studiengang ist ideal für Personen, die als Data Scientist, Data Analyst, (Big) Data Engineer oder im Bereich Machine Learning und Business Analytics tätig werden möchten.

Welche formalen Zugangsvoraussetzungen musst du mitbringen?

Je nach gewählter ECTS-Variante gelten unterschiedliche Voraussetzungen:

• 60 ECTS-Variante (Regelstudienzeit 2 Semester):
  • Abgeschlossenes informationstechnisches oder naturwissenschaftliches Hochschulstudium (mindestens Bachelor)
  • Mindestens 2 Jahre einschlägige Berufserfahrung nach dem Erststudium
  • Kenntnisse der englischen Sprache auf Niveau B1
  • Nachweis eines digital-wissenschaftlichen Grundverständnisses
  • Teilnahme an einer Eignungsprüfung oder alternativ ein Motivationsgespräch mit der Studiengangsleitung
• 90 ECTS-Variante (Regelstudienzeit 3 Semester):
  • Abgeschlossenes (Fach-)Hochschulstudium (mindestens Bachelor)
  • Mindestens 1 Jahr einschlägige Berufserfahrung nach dem Erststudium
  • Kenntnisse der englischen Sprache auf Niveau B1
  • Digital-wissenschaftliches Grundverständnis
  • Motivationsgespräch mit der Studiengangsleitung
• 120 ECTS-Variante (Regelstudienzeit 4 Semester):
  • Abgeschlossenes (Fach-)Hochschulstudium (mindestens Bachelor)
  • Mindestens 1 Jahr einschlägige Berufserfahrung nach dem Erststudium
  • Kenntnisse der englischen Sprache auf Niveau B1

Falls du keinen direkt einschlägigen ersten Studienabschluss hast, musst du deine digitale und wissenschaftliche Grundlageneignung in einem individuellen Auswahlverfahren belegen.

Wichtig sind ein Interesse an der Arbeit mit großen Datenmengen und die Bereitschaft, datenbasierte Fragestellungen strukturiert und systematisch zu bearbeiten. Praktische Erfahrung in der Analyse und Aufbereitung von Daten, mathematisch-analytisches Denken sowie Kenntnisse in Statistik, Programmierung oder Business Intelligence sind hilfreich. Du solltest eigenständig arbeiten können, Ausdauer bei komplexen Problemlösungen mitbringen und offen für neue digitale Technologien und interdisziplinäre Zusammenhänge sein. Die Fähigkeit, analytische Ergebnisse verständlich zu kommunizieren und ethische sowie datenschutzrechtliche Aspekte zu reflektieren, ist im späteren Berufsfeld essenziell.

Welche Inhalte werden im Master Data Science & Analytics vermittelt?

Im Masterstudiengang Data Science & Analytics der SRH Fernhochschule erwirbst du umfassende Kompetenzen in den zentralen Bereichen der Datenanalyse und der Künstlichen Intelligenz. Das Curriculum verbindet statistische Methoden, Programmierung und betriebswirtschaftliches Denken, um datenbasierte Entscheidungsprozesse in Unternehmen zu unterstützen. Zu den zentralen Inhalten zählen:

• Empirische Sozialforschung: Methoden der Datenerhebung, Hypothesenbildung und experimentelle Designs
• Datenanalyse & Datenmanagement: Aufbereitung, Auswertung und Qualitätsbewertung großer Datenmengen
• Künstliche Intelligenz & Machine Learning: Aufbau und Training von Modellen zur Mustererkennung und Vorhersage
• Big Data Management & Analytics: Organisation, Analyse und Interpretation umfangreicher, heterogener Datenbestände
• Anforderungsanalyse und Kommunikation: Zieldefinition, Stakeholder-Analyse und verständliche Präsentation komplexer Analyseergebnisse
• Statistik und Machine Learning Modelle: Anwendung klassischer und moderner statistischer Verfahren im Unternehmenskontext
• Datenschutz, Ethik und Recht: Umgang mit rechtlichen und ethischen Fragestellungen im Lebenszyklus von Daten
• Spezialisierungen: Wahlweise Vertiefung im Bereich Machine Learning oder Business Analytics für eine individuelle Profilbildung

Ein zentrales Element stellt das Praxisprojekt dar, in dem du erworbenes Wissen auf reale Daten- und Unternehmensszenarien anwendest. Darüber hinaus entwickelst du Fähigkeiten zur Teamführung, zur Planung von Datenstrategien und zur Implementierung nachhaltiger Datenprojekte unter Berücksichtigung ethischer Standards.