Zu den neuen Rohstoffen unserer Zeit gehören Daten: Daten sind das digitale Gold, vorausgesetzt man weiß sie auszulesen und sinnvoll einzusetzen. Dafür werden Data Scientists gesucht, eine bisher noch junge Berufsgruppe mit aussichtsreicher Zukunft. Wollen Sie Data Scientist werden und sich neben dem Beruf mit einem Studium neue Karrierechancen schaffen? Dann informieren Sie sich jetzt über das berufsbegleitende Data Science Studium.
Sie sind allgegenwärtig und immer häufiger in den Schlagzeilen: Daten. Ein Aufschrei geht durch die Medien, wenn mal wieder eine große Sicherheitslücke bei Social-Media-Plattformen entdeckt wurde, Hacker Millionen Konten geknackt haben oder personenbezogene Daten zu Werbezwecken oder dubiosen Geschäften weiterverkauft wurden.
Daten bringen aber – wenn man sie richtig nutzt – mehr als einen großen Aufschrei in den Medien oder erneute Diskussionen im Bundestag. Mit richtig aufgearbeiteten Daten können Unternehmen zum Beispiel den besten Zeitpunkt für die Einführung eines neuen Produktes herausfinden, können Geschäftsprozesse analysieren, neue Zusammenhänge herausfinden und sich Wettbewerbsvorteile verschaffen. Egal ob Gesundheitsbranche, Versicherungen, Logistikunternehmen oder Behörden: Alle arbeiten mit Daten, erhalten Daten und können sich nur weiterentwickeln, wenn die Daten richtig ausgewertet und eingesetzt werden.
Wo kommen die Daten her? Aus den sozialen Netzwerken, wenn etwas im Internet bestellt wird, Messsonden sammeln Daten (zum Beispiel Klimadaten, Abgaswerte etc.), GPS-Daten – überall werden Daten hinterlassen. Diese sind aber nur etwas wert, wenn sie richtig genutzt werden. Und hier kommt der Data Scientist ins Spiel.
Hochschultipp
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Data Science gehört zu den großen Zukunftsthemen, der Trend ist jetzt schon abzusehen. Die Flut an Daten, die täglich gesammelt, aber nicht ausgewertet werden können, weil es zu wenig Experten gibt, ist riesig. Die bereits vorhanden Data Science Experten wirken dagegen verschwindend gering. Dadurch bedingt sind sowohl Berufs- als auch Gehaltsaussichten für die noch junge, aber aufstrebende Berufsgruppe exzellent. Überall, wo Daten gesammelt werden, werden auch Data Scientists gebraucht, also im Prinzip in jeder Branche. Die FOM beschreibt die Aufgaben eines Big Data Spezialisten so:
„Big-Data-Spezialisten spannen den Bogen von Logik und quantitativen Methoden über Programmiersprachen, Frameworks und Infrastrukturen bis hin zur Interpretation und Implementierung der Ergebnisse in Unternehmensprozesse. […] Der Bedarf an Big-Data-Spezialisten in allen Bereichen der Wirtschaft ist entsprechend enorm und in absehbarer Zeit nicht zu decken.“
Data Science: Studium mit Karrieregarantie
Data Science berufsbegleitend: Die passenden Studiengänge
Das Angebot an berufsbegleitenden Data Science Studiengängen ist bisher noch recht übersichtlich, da Data Science eine junge Wissenschaft ist. Doch mehr und mehr Hochschulen entwickeln neue Studiengänge in diesem Bereich, seien es Vollzeitstudiengänge, Fernstudiengänge und berufsbegleitende Präsenzstudiengänge. Denn eines steht fest: Es gibt bisher noch viel zu wenig Data Scientists auf dem Markt, der Bedarf ist aber riesig.
Data Science Fernstudium
Sie möchten flexibel lernen und nicht an feste Unterrichtszeiten gebunden sein? Das geht mit einem Fernstudium:
Data Science berufsbegleitend studieren: Voraussetzungen, Kosten und Studieninhalte
Welche Voraussetzungen müssen Sie erfüllen, wenn Sie Data Science berufsbegleitend studieren wollen? Wie viel kostet das Studium? Und welche Inhalte werden überhaupt gelehrt? Diese und weitere Fragen beantworten wir Ihnen im Folgenden.
Voraussetzungen
Da das berufsbegleitende Data Science Studium meist als Masterstudium angeboten wird, ergeben sich automatisch einige formale Voraussetzungen, die erfüllt werden müssen. In der Regel gilt hier ein erster Hochschulabschluss aus einem fachnahen oder relevanten Bereich wie etwa Informatik. Allerdings sind die Zulassungsvoraussetzungen von Hochschule zu Hochschule unterschiedlich. Wir haben Ihnen die wichtigsten Punkte zusammengestellt, empfehlen Ihnen aber, sich noch einmal gesondert bei der Hochschule Ihrer Wahl zu informieren, da es immer Abweichungen oder Änderungen geben kann.
Voraussetzungen für nicht-akademische Fernlehrgänge
Entscheiden Sie sich für eine nicht-akademische Weiterbildung, dann sind teilweise gar keine Zulassungsvoraussetzungen erforderlich
Teilweise Nachweis über eine Qualifikation als Programmierer oder vergleichbare Kompetenzen gefordert (zum Beispiel Nachweis durch Onlinetest)
Formale Voraussetzungen für das Masterstudium
Berufsqualifizierender Hochschulabschluss mit mindestens 210 ECTS oder
Hochschulabschluss mit
einem Anteil von mindestens 60 Credit Points in Informatik-Modulen oder
einem Anteil von mindestens 60 Credit Points aus fachlich verwandten Modulen oder
jeder Fachrichtung, dafür einschlägige mindestens halbjährige Berufserfahrung sowie erfolgreich absolvierte mündliche Zulassungsprüfung
aktuelle einschlägige Berufstätigkeit
Quereinstieg kann möglich sein, allerdings hat jede Hochschule dazu gesonderte Verfahren
Englischkenntnisse
Persönliche Voraussetzungen
Affinität zu Zahlen, Daten und Analysen
Kommunikationsfähigkeit
Logisch-analytisches Denkvermögen
Fähigkeit und Kreativität, Daten und Zahlen für andere verständlich und auch grafisch aufzubereiten
Betriebswirtschaftliches Verständnis
Zielgruppe des berufsbegleitenden Data Science Studiums
Das berufsbegleitende Data Science Studium richtet sich speziell an Berufstätige, die sich im Bereich Data Science und Business Analytics weiterentwickeln möchten. Gefragt sind Informatiker, Mathematiker, Physiker, Elektrotechniker oder auch Statistiker, die bereits die Grundlagen in einem ersten Studium gelernt haben.
Studieninhalte
Zwar richtet sich das berufsbegleitende Data Science Studium an diejenigen, die bereits Kenntnisse mitbringen – sei es beruflich oder auch durch einen ersten Studienabschluss in dem Bereich – aber dennoch bieten einige Hochschulen zu Beginn des Studiums einen Kompaktkurs an, in dem noch einmal die wichtigsten Grundlagen der Data Science aufgefrischt werden. Keine Angst also davor, ein Studium wieder neu aufzunehmen, denn das kann in der Tat ein großer Schritt sein, bei dem man sich erst wieder an das Studieren gewöhnen muss.
Zu den Studieninhalten Data Science gehören unter anderem:
Big Data Architektur und Infrastruktur
Big Data Analytics
Programmierung
Analyse semi- und unstrukturierter Daten
Projektmanagement von Big Data Projekten
Anwendungsfelder Business Analytics
Ethik und Recht
Strategische Geschäftsmodellentwicklung
uvm.
Das berufsbegleitende Data Science Studium ist interdisziplinärer aufgebaut, als man auf den ersten Blick vielleicht vermuten mag. Data Scientists müssen nämlich nicht nur eine Menge Daten strukturieren, sondern sie müssen dabei auch die Bedürfnisse und Anliegen der Unternehmen berücksichtigen – für diese finden die Analysen schließlich statt, damit diese einen Nutzen daraus ziehen. So sind auch Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik und Betriebswirtschaftslehre Teil des Data Science Studiums.
Um das Studium möglichst praxisnah zu gestalten, kommen die Dozenten häufig aus der Praxis. Je nach Hochschule besuchen Sie im Rahmen der Präsenztage auch Industrieunternehmen und können mit den Fachleuten dort diskutieren. In den Lernphasen bearbeiten Sie konkrete Aufgabenstellungen und arbeiten mit den modernsten IT-Systemen. Sie werden darauf vorbereitet, große Datenmengen zu filtern, zu analysieren und interpretieren und so aufzubereiten, dass Unternehmen daraus einen Nutzen ziehen können. Ihre spätere Aufgabe wird sozusagen eine Dolmetscherrolle sein, in der Sie zwischen der mathematischen und statistischen Datenwelt und der betriebswirtschaftlichen Unternehmenssicht vermitteln.
Im fünften Semester haben Sie Zeit, Ihre Master-Thesis zu verfassen.
Kosten und Dauer
Ein berufsbegleitendes Data Science Masterstudium ist nicht günstig, wie Sie der nachfolgenden Tabelle entnehmen können. Beachten Sie, wenn Sie sich informieren, ob weitere Kosten hinzukommen, etwa Immatrikulations- oder Prüfungsgebühren, oder ob diese in den Kosten mit enthalten sind. Nicht jeder kann sich diese Summen leisten, aber das soll kein Grund sein, das Data Science Studium nicht anzugehen – denn es gibt verschiedene Möglichkeiten der Finanzierung eines berufsbegleitenden Studiums.
Das Studium dauert in der Regel fünf Semester, wobei Sie das Studium nach hinten raus verlängern können, wenn Sie etwas mehr Zeit brauchen.
Ein berufsbegleitendes Präsenzstudium ist an die Bedürfnisse von Arbeitnehmern angepasst, das heißt, die Unterrichtszeiten finden zu Tageszeiten statt, die sich mit dem Beruf vereinbaren lassen. Wann und wie oft der Unterricht stattfindet, hängt von der jeweiligen Hochschule, aber auch von deren Standorten ab.
An den Standorten der FOM zum Beispiel findet zwei- bis dreimal im Monat unter der Woche von 18 bis 21 Uhr Unterricht statt sowie Freitagabend und an einem Samstag. Die Unterrichtszeiten werden die gesamte Studiendauer über beibehalten.
Andere Hochschulanbieter bieten das sogenannte Blended Learning an, eine Mischform aus Online- und Präsenzstudium. Aber auch hier sind die Präsenzzeiten natürlich an die Bedürfnisse der Berufstätigen angepasst.
Rechnen Sie außerdem auch Zeiten zur Vor- und Nachbereitung der Präsenzseminare ein.
Sie möchten lieber flexibel bleiben und nach Feierabend nicht noch die Schulbank drücken? Dann ist die gute Nachricht: Data Science wird auch als Fernstudium angeboten. Ein Fernstudium bietet Ihnen maximale Flexibilität beim Lernen: Sie lernen per Onlinekurse oder Lehrbriefe von zu Hause aus und bestimmen selbst, zu welcher Zeit Sie lernen. Interessiert? Dann finden Sie alle Infos speziell zum Data Science Fernstudium in unserem ausführlichen Artikel.
Anerkennung des berufsbegleitenden Studiums
Sie möchten ein berufsbegleitendes Data Science Studium absolvieren und machen sich Sorgen darüber, dass es mit der Anerkennung Probleme geben könnte? Dann können wir Sie beruhigen. Ein berufsbegleitendes Data Science Studium wird genauso anerkannt wie etwa ein Vollzeitstudium. Es gibt einfache Wege, um die Seriosität einer Bildungseinrichtung festzustellen:
Wenn Sie ganz sicher gehen wollen, dann achten Sie darauf, ob die Hochschule oder der Studiengang, der sie interessiert, akkreditiert ist, zum Beispiel von der FIBAA oder ZEvA.
Wenn eine Hochschule staatlich anerkannt ist, dann sind Sie ebenfalls auf der sicheren Seite.
Auch der Abschluss zeigt Ihnen an, ob Ihr berufsbegleitendes Studium anerkannt wird: Wenn Sie am Ende des Studiums einen Bachelor oder Master erhalten, dann ist Abschluss gleich Abschluss, egal, ob Sie ihn in einem Vollzeitstudium oder berufsbegleitendem Studium erlangt haben.
Wenn Sie es schaffen, neben dem Beruf noch Studium zu absolvieren, dann gibt es noch eine andere Art der Anerkennung: die Anerkennung der Personaler und Arbeitgeber. Denn Studium und Beruf zu vereinen, zeugt von einer hohen Motivation, Disziplin, Ehrgeiz und Organisationstalent – was alles wünschenswerte Eigenschaften sind.
Warum ein berufsbegleitendes Data Science Studium absolvieren?
Warum sollten Sie sich den Stress antun und berufsbegleitend Data Science studieren? Es gibt einige Gründe, die dafür sprechen.
Sie verschaffen Ihrer Karriere einen Aufschwung: Mit einem Master in Data Science werden Sie mit Kusshand angestellt.
Nicht nur ein Studium an sich, sondern vor allem das Studium Data Science ist Gold wert. Der Bedarf an Fachkräften ist riesig und wird nicht einmal annähernd abgedeckt.
Das Studium kostet Geld, viel Geld sogar. Ein berufsbegleitendes Studium ermöglicht es Ihnen aber weiterhin Geld zu verdienen und das Studium (oder einen Studienkredit) abzahlen zu können.
Sie leisten ein ganzes Stück Arbeit, wenn Sie Studium, Beruf und Privatleben erfolgreich unter einen Hut bringen. Der Anerkennung der Personaler und Ihres Arbeitgebers können Sie sich sicher sein.
Das berufsbegleitende Data Science Studium ist interdisziplinärer aufgebaut, als man auf den ersten Blick vielleicht vermuten mag. Data Scientists müssen nämlich nicht nur eine Menge Daten strukturieren, sondern sie müssen dabei auch die Bedürfnisse und Anliegen der Unternehmen berücksichtigen – für diese finden die Analysen schließlich statt, damit diese einen Nutzen daraus ziehen. So sind auch Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik und Betriebswirtschaftslehre Teil des Data Science Studiums.
Ein berufsbegleitendes Präsenzstudium ist an die Bedürfnisse von Arbeitnehmern angepasst, das heißt, die Unterrichtszeiten finden zu Tageszeiten statt, die sich mit dem Beruf vereinbaren lassen. Wann und wie oft der Unterricht stattfindet, hängt von der jeweiligen Hochschule, aber auch von deren Standorten ab.