Data Science (B.Sc.)AKAD University

Mit dem Fernstudium Data Science (B.Sc.) kombinieren Sie akademisches Fachwissen aus Mathematik, Statistik und Informatik. Der Fokus liegt dabei in der Erfassung und Analyse großer Datenmengen, die zu wertvollen Informationen führen und Handlungsbedarf an der richtigen Stelle erkennen lassen. Sie lernen im Bachelorstudium, wie Sie mit der Anwendung moderner Algorithmen und Machine-Learning-Methoden datenbasierte Erkenntnisse gewinnen, um komplexe Probleme verstehen und innovative Lösungen entwickeln zu können. Mit dieser Fähigkeit ermöglichen Sie es Unternehmen, fundierte Managemententscheidungen zu treffen, Geschäftsprozesse zu optimieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren.

Das Studium Data Science bietet mit seinen praxisnahen Studieninhalten Karrieremöglichkeiten in vielfältigen Branchen wie IT, Finanzen, Gesundheitswesen, Technologieunternehmen und überall dort, wo Ihre Fähigkeiten in der Analyse und Interpretation von Daten von entscheidender Bedeutung sind.

Warum ein Bachelor in Data Science?

• Sie starten das Studium mit mathematischen und quantitativen Methoden, die ausschlaggebend sind, um anschließend komplexe Daten analysieren zu können.
• Ein Data Science Studium fördert Ihr analytisches Denken und Ihre Problemlösungsfähigkeiten und erweitert Ihr technisches Know-how.
• Der Fernstudiengang bietet die Grundlage für ein Masterstudium in Bereichen der Datenwissenschaft wie Big Data und Data Science oder Künstliche Intelligenz.
• Sie können ein Teilzeit- oder Vollzeitstudium absolvieren und die Reihenfolge der Module pro Semester flexibel nach Ihren persönlichen oder beruflichen Prioritäten selbst bestimmen.

Inhalte für Data Science (B.Sc.)

Semester 1

• Schlüsselqualifikationen für Studium und Beruf (5 ECTS)
• Brückenkurs Mathematik (0 ECTS)
• Meine Study Community - Bachelor Data Science (0 ECTS)
• Meine AKAD Toolbox - Bachelor Technik und Informatik (0 ECTS)
• Einführung in Data Science (5 ECTS)
• Statistik (5 ECTS)
• Statistische Methoden in Data Science (5 ECTS)
• Grundlagen Mathematik I (5 ECTS)
• Grundlagen Mathematik II (5 ECTS)

Semester 2

• Maschinelles Lernen (5 ECTS)
• Wissensmanagement (5 ECTS)
• Methoden der Datenanalyse (5 ECTS)
• Einführung in R (5 ECTS)
• Grundlagen objektorientierte Softwareentwicklung (5 ECTS)
• Algorithmen (5 ECTS)

Semester 3

• Management der digitalen Transformation: Theoretische Grundlagen (5 ECTS)
• Management der digitalen Transformation in der Praxis I: Digitale Motivation (5 ECTS)
• Datenbanken (5 ECTS)
• Nicht-Standard-Datenbanken (5 ECTS)
• Business Analytics (5 ECTS)
• Grundlagen zu Betriebssystemen und Netzwerken (5 ECTS)

Semester 4

• Network-Science (5 ECTS)
• Projektwerkstatt (5 ECTS)
• Informationsmanagement (5 ECTS)
• Deep Learning (5 ECTS)
• Geschäftsprozesse und Anwendungssysteme (5 ECTS)
• Management der digitalen Transformation in der Praxis II: Tools und Services (5 ECTS)

Semester 5

• Projekt (15 ECTS)
• Vertiefung 1 (15 ECTS)
• Vertiefung 2 (15 ECTS)

Semester 6

• Big Data (5 ECTS)
• Bachelorarbeit (10 ECTS)

Vertiefungen

• Datenanalyse
• System-Management in Data Science
• Datenvisualisierung
• Big Data und Data Warehouse

Zulassungsvoraussetzungen

Mit Hochschulreife

• allgemeine Hochschulreife
• fachgebundene Hochschulreife oder
• Fachhochschulreife
• gleichwertige Hochschulzugangsberechtigung aus dem Ausland

Ohne Hochschulreife

• Mit beruflicher Aufstiegsfortbildung
• Anerkannte Fortbildungs- und Fachschulabschlüsse (z. B. Techniker:in, Meister:in, Betriebswirt:in, Fachwirt:in, Erzieher:in) berechtigen ebenfalls zum Studium.
• Mit einer Berufsausbildung und entsprechender Berufserfahrung
• über die Hochschuleignungsprüfung zum fachlich entsprechenden Studium oder
• ohne Teilnahme an der Hochschuleignungsprüfung zum Probestudium anmelden.

Deutschkenntnisse von ausländischen Studieninteressierten

Für das reguläre Studium benötigen wir einen Nachweis der deutschen Sprachkenntnisse. Es bestehen mehrere Nachweismöglichkeiten, wie z. B.

• DSH-2 (Deutsche Sprachprüfung für den Hochschulzugang)
• C1 nach GER (Gemeinsamer Europäischer Referenzrahmen für Sprachen)
• TestDaF-Niveau 4 (Test Deutsch als Fremdsprache)
• Probestudium

Es gelten die Bestimmungen des § 58 Landeshochschulgesetz Baden-Württemberg.

Empfohlene Kenntnisse:

• Englischkenntnisse auf Niveaustufe B2 nach Gemeinsamer Europäischer Referenzrahmen für Sprachen (GER)
• Mathematikkenntnisse auf dem Niveau der Hochschulzugangsberechtigung
• grundlegende PC-Anwenderkenntnisse

Was bedeutet ein Bachelor in Data Science für Ihre berufliche Zukunft?

• Data Scientist: Sie sind für die Datenaufbereitung für die Führungsebene zuständig, die darauf basierend Geschäftsentscheidungen trifft und neue Geschäftsmodelle festlegt.
• Data Engineer: Sie bauen innerhalb eines Unternehmens eine stabile und sichere IT-Infrastruktur auf, die zur Speicherung, Auswertung und Strukturierung von großen Datenmengen dient.
• Data Analytics Consultant: Sie beraten Unternehmen zu den Themen Big Data, Informationsmanagement und Datenvisualisierung, um ihnen die Navigation in ihrem branchenspezifischen Markt zu erleichtern.