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Data Science B.Sc.

Der Studiengang Data Science vermittelt seinen Studierenden die Kompetenzen, die zum Umgang mit den durch die fortschreitende Digitalisierung anfallenden enormen Mengen von Daten (Big Data) notwendig sind. Nach Abschluss des Studiums verfügen Data Scientists über ein multidisziplinäres Kompetenzprofil mit fundierten quantitativ-statistischen und informatikorientierten Basiskenntnissen sowie einer ausgeprägten Schnittstellen- und Kommunikationskompetenz, insbesondere zwischen Daten und Personen, Business und IT sowie zwischen Datenproduzenten und Datenkonsumenten.

Der Studiengang Data Science

Die fortschreitende Digitalisierung aller Arbeits- und Lebensbereiche führt zu enormen Mengen von Daten (Big Data), angefangen von Maschinendaten in der Fabrik über Sensordaten aus dem Auto bis hin zu Social-Media-Daten aus dem Web. Die übergeordnete Aufgabe von Data Scientists besteht dabei in der gewinnbringenden Analyse und Nutzung dieser Daten für diverse Organisationen. Einerseits erstellen Data Scientists analytische Fragestellungen für vorgegebene Ziele, um daraus die erforderlichen IT- und Analyse-Architekturen abzuleiten, z.B. zur Reduzierung von Ausschuss durch eine musterbasierte Analyse von Qualitätsdaten in der Produktion. Andererseits erkennen Data Scientists die Potentiale unterschiedlicher Datenquellen, um entsprechende Analyseverfahren und Datenhaltungskonzepte zu entwickeln, z.B. für neue, datengetriebene Dienstleistungen eines Automobilherstellers auf der Grundlage von Verkehrs-, Wetter- und Social-Media-Daten.

Die dazu notwendigen quantitativ-statistischen und informatikorientierten Basiskenntnisse sowie eine ausgeprägte Schnittstellen- und Kommunikationskompetenz erwerben Sie im Data Science Studium. Data Scientists vereinen fundierte technische Kenntnisse in den Bereichen Datenintegration, Datenhaltung und Datenqualität, Datenanalyse und Wissensmanagement sowie Datenvisualisierung und Informationsbereitstellung mit einem soliden Verständnis spezifischer Anwendungsdomänen, sowie grundlegender betriebswirtschaftlich-organisationaler Zusammenhänge. Der Studiengang B.Sc. Data Science der Universität Stuttgart ist an diesem Kompetenzprofil ausgerichtet.

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Der Bachelorstudiengang Data Science ist auf sechs Semester ausgelegt. Die ersten zwei Semester bilden das Grundstudium, die letzten vier das Fachstudium. Das Studium ist untergliedert in Pflicht- und Wahlbereich. Veranstaltungen des Pflichtbereichs sind für alle Studienteilnehmer obligatorisch, während innerhalb der Wahlbereiche selbständig Interessenschwerpunkte gesetzt werden können.

Die übergeordnete Aufgabe von Data Scientists besteht in der gewinnbringenden Analyse und Nutzung von Daten für Organisationen. Einerseits übersetzen Data Scientists top-down organisationale Ziele in analytische Fragestellungen, um davon ausgehend die erforderlichen IT- und Analyse-Architekturen abzuleiten, z.B. zur Reduzierung von Ausschuss durch eine musterbasierte Analyse von Qualitätsdaten in der Produktion. Andererseits erkennen Data Scientists bottom-up die organisationalen Potentiale unterschiedlicher Datenquellen, um die entsprechenden Analyseverfahren und Datenhaltungskonzepte zu entwickeln, z.B. für neue datengetriebene Dienstleistungen eines Automobilherstellers auf der Grundlage von Verkehrs-, Wetter- und Social-Media-Daten.

Module
Das Studium gliedert sich in Module, für die nach bestandener Modulprüfung bzw. nach Bestehen der Modulteilprüfungen die dem jeweiligen Modul zugeordneten Leistungspunkte (LP) dem Studierenden gutgeschrieben werden. Module haben eine Größe zwischen 3 und 18 LP. Die Module umfassen inhaltlich zusammenhängende Lehrveranstaltungen und erstrecken sich über ein oder zwei Semester.

Modulhandbuch
Detaillierte Beschreibungen der einzelnen Module finden sich im Modulhandbuch des jeweiligen Studiengangs. Da jedoch jedes Semester eine Überarbeitung und gegebenenfalls Aktualisierung der Modulhandbücher der einzelnen Studiengänge erfolgen muss, finden Sie hier die aktuelle Version des Modulhandbuchs Ihres Studiengangs für das laufende Semester.

Leistungspunkte
Während des Studiums sind Leistungspunkte (LP) zu erwerben, und zwar durch das Bestehen von Modulen. Die durchschnittliche LP-Anzahl pro Semester beträgt 30. Ein LP entspricht einem Arbeitsaufwand von etwa 30 Stunden. Leistungspunkte sind demnach ein quantitatives Maß für den mit dem Studium verbundenen zeitlichen Arbeitsaufwand. Insgesamt werden für den Bachelor of Science 180 LP benötigt.

Die formalen Voraussetzungen für den Bachelorstudiengang Data Science sind die allgemeine Hochschulreife (Abitur) oder eine entsprechende gleichwertige Qualifikation sowie qualifizierende Deutschkenntnisse, da die Hauptunterrichtssprache Deutsch ist. Vorkenntnisse in der Programmierung sind nicht gefordert, erleichtern aber den Start. Fundierte mathematische Kenntnisse sind besonders empfehlenswert, um den Studieninhalten adäquat folgen zu können. Da der Übergang von der Schule zum Studium gerade in den sogenannten MINT-Fächern (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) oft als schwierig empfunden wird, bietet die Universität Stuttgart in diesen Fächern sowohl Vorkurse als auch semesterbegleitende Kurse zur Unterstützung an.
Informationen hierzu finden Sie auf den Seiten des MINT-Kollegs.

Der Studiengang B.Sc. Data Science ist zulassungsbeschränkt. Eine Bewerbung ist ausschließlich zum Wintersemester eines jeden Jahres möglich. Sie erfolgt online über das C@mpus-Portal der Universität Stuttgart. Informationen und Formulare finden Sie bei den Bewerbungsinformationen der Zentralen Studienberatung. Die vollständigen Bewerbungsunterlagen müssen jeweils bis zum 15. Juli des Jahres im C@mpus-Portal hochgeladen sein.

Fristen
zum Wintersemester: 15. Juli
zum Sommersemester: 15. April (nur ins höhere Fachsemester)

Unterlagen
Alle Bewerberinnen und Bewerber, unabhängig von Staatsbürgerschaft und angestrebtem Studiengang, müssen sich online über das Campus-Management-Portal C@MPUS bewerben. Unterlagen in Papierform werden erst zur Einschreibung benötigt.

Für alle weiteren Informationen, Nachfragen, individuelle Beratung, etc. steht Ihnen unsere Studienberatung gerne zur Verfügung. Bei allgemeinen Bewerbungsfragen helfen Ihnen auch die Seiten des Studiensekretariats.

Die Arbeitsfelder der Absolventinnen und Absolventen sind breit gefächert. Sowohl in der Industrie als auch im Forschungsbereich nimmt die Datenverarbeitung einen immer größeren Stellenwert ein. Durch die spezifische Ausbildung sind die Absolventen besonders für Berufs- und Forschungszweige qualifiziert, die sich zentral mit der Beschaffung, Verwaltung und Verwertung von Daten befassen. Berufsbilder sind beispielsweise Data Scientist, Data Curator, Date Engineer oder Data Stuart. Durch ihr mathematisches und informations-wissenschaftliches Verständnis werden Data Scientists in vielfältigen IT-Bereichen eingesetzt, von der Datengewinnung, über die Verwaltung, Analyse und Visualisierung bis hin zur Implementierung von ganzen Softwaresystemen zur Datenverarbeitung.

Ein guter Bachelorabschluss qualifiziert für einen Masterstudiengang in Deutschland und Europa, insbesondere für die Masterstudiengänge im Fachbereich Informatik der Universität Stuttgart.

Ein Bachelorgrad ist eine von mehreren Voraussetzungen für die Zulassung zum Masterstudium; die Zulassung kann auch vorzeitig unter dem Vorbehalt des erfolgreichen Abschlusses des Bachelorstudiums erfolgen. Derzeit gibt es im Fachbereich Informatik die Masterstudiengänge Informatik, Softwaretechnik, Computer Science (englischsprachig), Computational Linguistics (englischsprachig) und den internationalen Masterstudiengang Information Technology (englischsprachig). Das viersemestrige Masterstudium umfasst in der Regel 120 LP; seine Inhalte sind forschungsorientiert. Der Masterabschluss ist im Allgemeinen die Voraussetzung für eine Promotion und die weitere wissenschaftliche Arbeit an der Universität oder anderen Forschungseinrichtungen.

 

Masterstudiengänge

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Ansprechpartner zum Studiengang Data Science

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Dr.

Katrin Schneider

Studiengangsmanagerin Informatik und Softwaretechnik; Fachbereichsmanagerin Informatik; Erasmus-Koordinatorin