Berufsbegleitend Master Data Science studieren

Nächste Termine: 11. Januar 2025: Infotag Berufsbegleitend Studieren // 15. Juli 2025: Bewerbungsfrist // Oktober 2025: nächster Studienstart

Master Management & Data Science an der Graduate School: Sie wollen nicht den berufsbegleitenden Master Data Science studieren, sondern sind auf der Suche nach dem englischsprachigen Vollzeit-Masterstudiengang Management & Data Science? Diesen finden Sie an der Leuphana Graduate School.

Abschluss: Master of Science (M.Sc.)
Umfang: 60 Credit Points
Dauer: 3 Semester berufsbegleitend
Sprache: Deutsch, Englisch
Studienplätze: 25
Studienstart: jeweils zum 1. Oktober, ganzjährig flexible Einstiegsmöglichkeiten
Bewerbung: 15. Juli
Kosten: 19.800 Euro zzgl. ca. 210 Euro Semesterbeiträge pro Semester, Ratenzahlungen möglich
Leitung: Prof. Dr. Ulf Brefeld

Das Studienprogramm bereitet Sie darauf vor, große Mengen an komplexen Daten eigenständig und mit aktuellen Analysemethoden zu verarbeiten und zu untersuchen. In mehreren Modulen erwerben Sie dafür fachspezifische Kenntnisse im Bereich der Mathematik und Statistik, des maschinellen Lernens und der Verwendung von gängiger IT-Infrastruktur. Neben der Vermittlung von fachspezifischen Kenntnissen werden Sie auch befähigt, potenzielle Einsatzgebiete von datengetriebenen Methoden zu identifizieren und mögliche Implikationen aus unterschiedlichen Perspektiven wie zum Beispiel der gesellschaftlichen Relevanz zu bewerten.

Im ersten Semester werden im fachspezifischen Teil des Studiums Data Science relevante Grundlagen in Mathematik und Statistik sowie dem maschinellen Lernen thematisiert. Auf dieser Grundlage lernen Sie im zweiten Semester fortgeschrittene und spezialisierte Analysemethoden und deren Anwendung im praktischen Kontext kennen. Themen im zweiten Semester sind beispielsweise

• Neuronale Netze (Deep Learning)
• Probabilistische graphische Modelle und nicht-parametrische Algorithmen
• Der Workflow in Datenprojekten am Beispiel eines Praxisprojekts
• Möglichkeiten zur Speicherung von großen und komplexen Datenbeständen sowie die Analyse mittels verteilter Berechnungen und Cloud-Computing

In jedem Semester belegen Sie neben den fachspezifischen Modulen zudem ein Transfermodul, um Ihre erworbene Kenntnisse in einen beruflichen, anwendungsorientierten und kritischen Kontext zu setzen. So können Sie beispielsweise im Praxisprojekt im zweiten Semester eine Fragestellung aus Ihrem eigenen beruflichen Alltag bearbeiten und Ihr erlerntes Wissen bereits während Ihres Studiums direkt auf Ihre individuelle Arbeitspraxis anwenden und in Ihr Unternehmen einbringen. In einem weiteren Modul werden die Grundlagen der heutigen Datenökonomie und deren Auswirkungen auf unterschiedliche Bereiche der IT thematisiert und Sie können Ihre Erfahrungen aus Ihrem eigenen beruflichen Alltag mit in den Kontext der Vorlesung einfließen lassen.

Die Unterrichtssprache ist überwiegend Deutsch. Einige Vorlesungen werden hingegen auf Englisch gehalten. Nähere Informationen zum Curriculum und zu den Inhalten der einzelnen Lehrveranstaltungen finden Sie auf der Seite Studieninhalte.

Mit dem Master Data Science erweitern und vertiefen Sie Ihre Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse und ebnen den Weg zu einer Karriere als Datenspezialist*in. Als Absolvent*in verfügen Sie sowohl über Data Science spezifisches Fachwissen und Kompetenzen als auch Ihr spezifisches Wissen aus der beruflichen Fachdomäne. In Verbindung mit dem Abschluss Master of Science (M.Sc.) eröffnet Ihnen dies ein breites Spektrum an beruflichen Möglichkeiten.

Mögliche Berufsbilder mit dem Masterabschluss Data Science sind:

• Data Scientist
• Data Analyst*in

Je nach individuellem Profil sind mit unserem Master Data Science darüber hinaus Berufsbilder mit einer stärkeren technischen Ausprägung denkbar:

• Data Engineer
• Machine Learning Engineer
• Business Analyst mit herausragenden Kenntnissen im Umgang mit Daten (mit einer starken betriebswirtschaftlichen Ausprägung)

Der Master of Science in Data Science der Leuphana Universität Lüneburg ist zudem ein international anerkannter Universitätsabschluss und eröffnet Ihnen die Möglichkeit zur Promotion.

Der berufsbegleitende Masterstudiengang Data Science richtet sich an Fach- und Führungskräfte mit einem erfolgreich absolvierten Erst- oder Zweitstudium, die idealerweise in einem datenintensiven Unternehmensbereich tätig sind und sich fachlich weiterbilden und neue berufliche Perspektiven eröffnen wollen.

Um den Master Data Science zu studieren, müssen Sie folgende Voraussetzungen erfüllen:

• Bachelorabschluss
• mindestens ein Jahr einschlägige Berufserfahrung im Anschluss an Ihren ersten Hochschulabschluss
• Fachkenntnisse in den Bereichen Statistik und Informatik im Umfang von 10 ECTS (falls nicht aus einem vorangegangenen Studium bzw. Weiterbildung nachweisbar, zum Beispiel durch das berufsbegleitende Zertifikatsstudium Data Analytics)
• ausreichende Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Bewerbungen sind bis zum 15. Juli eines Jahres über unser Online-Bewerbungssystem möglich. Ausführliche Informationen zu den Zugangs- und Zulassungsvoraussetzungen und den einzureichenden Bewerbungsunterlagen finden Sie auf der Seite Bewerbung.

Verfügen Sie über einen Bachelorabschluss mit 180 oder 210 CP und sind auf der Suche nach einem Masterstudiengang mit 90 oder 120 CP? In diesem Fall können Sie die CP-Differenz zu den 60 CP aus diesem Studiengang mit zusätzlichen Angeboten der Professional School wie zum Beispiel einer erweiterten Masterarbeit oder einer Projektarbeit füllen. Mehr Informationen zu diesem Thema finden Sie auf der Seite CP-Delta.

Das berufsbegleitende Studium ist hinsichtlich einer bestmöglichen Vereinbarkeit von Beruf, Studium und Familie so ausgelegt, dass Sie parallel berufstätig bleiben und ohne Verdienstausfall in nur 18 Monaten Ihren Abschluss erwerben können. Ein aktives Anstellungsverhältnis ist dabei keine Voraussetzung für das Studium.

Die einzelnen Module bestehen aus abwechselnden Phasen von Kontaktveranstaltungen (Präsenz und Online) und Selbststudium. Kontaktveranstaltungen finden jeweils an Wochenenden statt (in der Regel freitags und samstags). Mitunter besteht die Möglichkeit, für die Teilnahme an den Veranstaltungen Bildungsurlaub zu nehmen.

Die Phasen des Selbststudiums werden im Master Data Science mit Unterstützung einer Online-Lernplattform durchgeführt, auf der Sie zum Beispiel Übungsaufgaben bearbeiten, sich in Diskussionsforen mit Dozierenden und Mitstudierenden austauschen oder an Videosprechstunden teilnehmen können.

Erfahrungsberichte lesen

Anders als bei Regel-Masterstudiengängen, die Sie in Voll- oder Teilzeit an einer Hochschule absolvieren, fallen für Weiterbildungsstudiengänge wie den Master Data Science Studiengebühren an, da sämtliche Leistungen aus Teilnahmegebühren finanziert werden und im Rahmen der Trennungsrechnung keine zusätzliche Bezuschussung durch das Land erfolgt.

Insgesamt fallen für diesen berufsbegleitenden Master 19.800 Euro Studiengebühren an. Zudem wird pro Semester der Semesterbeitrag in Höhe von derzeit etwa 210 Euro fällig. Ratenzahlungen sind möglich.

Für berufsbegleitende Studiengänge gibt es verschiedene Finanzierungsmöglichkeiten, die von Ihren individuellen Voraussetzungen abhängig sind. Diese haben wir online für Sie zusammengestellt. Nehmen Sie auch gerne unser Angebot einer Finanzierungsberatung in Anspruch.

Praxisorientierung

• Lernerfolg durch direkte Umsetzung in realen Projekten
• Aufgaben und Inhalte auf berufliche Thematiken zuschneidbar
• Use Cases aus dem eigenen Unternehmen
• Berufliche Fragestellungen als Seminarleistung bearbeiten

Methodenfokus

• Umfassende, tiefgehende Behandlung der Inhalte
• Umfangreiches Aufarbeiten komplexer Zusammenhänge
• Förderung eines tiefen Verständnisses für die Themen und Techniken
• Zielführende Anwendung der Inhalte mithilfe entsprechender Methoden

Berufsbegleitend zum Master of Science

• Nur drei Semestern zum Masterabschluss, ganz ohne Einschränkungen im Beruf
• Wochenendveranstaltungen (Freitag und Samstag)
• Unterstützung einer Online-Lernplattform
• Kleine Lerngruppen und enge Betreuung
• Geregelte Präsenzen
• Regelmäßiger Austausch mit Lehrenden und Mitstudierenden

Lernen von Fachexpert*innen

• Weitreichende Einblicke in Forschung und Praxis durch ausgewiesene Expert*innen aus den jeweiligen Lehr- und Arbeitsgebieten
• Profitieren von breitem Erfahrungsschatz der Dozierenden

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