Master of Data Science: Fortgeschrittener Abschluss in Datenwissenschaft

Beitragsbild: mit KI erstellt (Symbolbild)

Der Master of Data Science ist ein weiterführender Studienabschluss, der statistische, informatische und mathematische Methoden zur Auswertung großer Datenmengen vertieft. Er baut auf einem ersten Abschluss in Informatik, Mathematik oder einem verwandten Fach auf und bereitet auf Aufgaben in Industrie, Forschung und Beratung vor, von der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen bis zur datengestützten Entscheidungsfindung.

Zulassungsvoraussetzungen und Studienaufbau

Vorausgesetzt wird in der Regel ein Bachelorabschluss in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem eng verwandten Fach sowie ausreichende Vorkenntnisse in Programmierung und Statistik. Viele Programme verlangen zusätzlich Englischkenntnisse auf mindestens B2-Niveau, da einzelne Module oder ganze Studiengänge auf Englisch unterrichtet werden. Wie bei den meisten konsekutiven Masterstudiengängen in Deutschland und Österreich umfasst das Studium 120 ECTS-Punkte bei einer Regelstudienzeit von vier Semestern, davon entfällt ein größerer Block auf die Masterarbeit.

Curriculum und Inhalte

Der Studiengang Data Science der Universität Wien zeigt beispielhaft, wie ein solches Curriculum aufgebaut sein kann: Zu den Pflichtmodulen zählen unter anderem Statistics for Data Science, Mathematics of Data Science, Optimisation Methods for Data Science und Mining Massive Data (Quelle: Universität Wien, Curriculum Data Science). Darauf aufbauend wählen Studierende Vertiefungen, etwa in maschinellem Lernen, Datenrecht und -ethik oder Big-Data-Technologien und Datenbanksystemen.

Einsatzgebiete in Industrie und Forschung

In der Industrie unterstützen Data Scientists unter anderem die Automobilbranche, den Maschinenbau und die Logistik dabei, Produktionsprozesse zu optimieren und Trends in großen Datenmengen zu erkennen. In der Forschung helfen sie, wissenschaftliche Daten auszuwerten, etwa in der Biotechnologie oder den Materialwissenschaften, und unterstützen so neue Entdeckungen und Entwicklungen. Absolventinnen und Absolventen arbeiten häufig als Analysten, Data Engineers oder in leitenden Funktionen, in denen sie Datenstrategien für Unternehmen entwickeln.

Berufsfelder und Gehalt

Data Scientists sind in vielen Branchen gefragt, von klassischer IT über Business Analytics bis zu Medizin und Astronomie. Nach verschiedenen deutschen Gehaltsstudien liegt das Einstiegsgehalt für Berufseinsteiger meist zwischen rund 45.000 € und 58.000 € brutto im Jahr; mit Berufserfahrung und Spezialisierung, etwa im maschinellen Lernen, steigen die Verdienstmöglichkeiten spürbar. Wer sich breiter im IT-Bereich orientieren möchte, findet mit einem Master of Information Technology oder einem allgemeineren Master of Science verwandte Wege; die fachliche Basis legt häufig bereits ein Informatikstudium.

Häufig gestellte Fragen

Welcher Bachelorabschluss qualifiziert für den Master of Data Science?

In der Regel ein Bachelor in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem eng verwandten Fach mit entsprechenden Programmier- und Statistikkenntnissen.

Wie lange dauert das Studium?

Meist vier Semester Regelstudienzeit mit insgesamt 120 ECTS-Punkten, davon ein größerer Anteil für die Masterarbeit.

Welche Inhalte stehen im Mittelpunkt?

Statistik, mathematische Grundlagen, maschinelles Lernen, Big-Data-Technologien sowie Datenrecht und -ethik, ergänzt durch fachliche Vertiefungen.

Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?

Analyse- und Engineering-Rollen in Industrie, Forschung und Beratung, von der Automobilbranche über die Biotechnologie bis zur Finanzwelt.

Quellen und weiterführende Links

• Universität Wien: Curriculum Data Science (Master)
• Universität Mannheim: Mannheim Master in Data Science
• TU Dortmund: Data Science (Master)