SRH Fernhochschule - The Mobile University
Master

Digitalisierung im Fernstudium Data Science & Analytics (M.Sc.)

  • Master of Science (M.Sc.)
  • 3 Semester
  • Fernstudium
  • 60/90/120 ECTS
  • ab 539 € / Monat

Der Master-Fernstudiengang Data Science & Analytics (M.Sc.) qualifiziert Sie zur Mitwirkung bei der Entwicklung von Smarten Produkten. Sie erkennen Wachstumschancen im Bereich IoT und identifizieren Potentiale neuer Geschäftsmodelle.

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  • monatlich starten
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SRH Fernhochschule – The Mobile University
Ihre Studieninhalte

Das sind Ihre Studieninhalte

Sie sind fasziniert vom Einsatz Künstlicher Intelligenz, um nutzbringende Lösungen zu identifizieren?
Sie waren bereits in einem Unternehmen mit der Analyse und Aufbereitung von unstrukturierten Rohdaten befasst und können auf eine informationstechnische Ausbildung oder ein Studium im IT-Bereich zurückgreifen. Sie fasziniert die interdisziplinäre und anwendungsorientierte Erschließung und Nutzung von Daten, um am Ende mit Ihrem betriebswirtschaftlichen Know-how eine Entscheidungsgrundlage für ein Unternehmen zu schaffen.

  • Regelstudienzeit: 3 Fachsemester (Verlängerung kostenlos um die Regelstudienzeit möglich)
  • Studienbeginn: zum Monatsanfang
  • Studiengebühr: ab 539,00 Euro pro Monat (inkl. Superpower-Bonus)*
  • Akkreditierung: Akkreditiert
  • Zertifiziert: staatlich zugelassen durch ZFU (Nr. 1145522)
  • Abschluss: Master of Science​​​​ (M.Sc.)

Sie entwickeln eine Datenstrategie für ein Unternehmen oder ein langfristiges Projekt.
Im Fernstudiengang „Data Science & Analytics“ werden Ihnen die Grundprinzipien der empirischen Forschung sowie die Grundlagen und Methoden und Auswertungsverfahren der quantitativen Datenanalyse vermittelt. Der Einsatz von KI-Methoden und deren Einsatzmöglichkeiten in praxisnahen Anwendungsfällen runden den anwendungsbezogenen Bereich ab. Sie erwerben spezielle Kommunikationskompetenzen, die Sie bei der Zieldefinition, Anforderungserhebung, Steuerung der Erwartungshaltung und der Präsentation der Ergebnisse einer Anforderungsanalyse für ein Unternehmen benötigen.

In diesem Studiengang vermitteln wir Ihnen Kenntnisse, die Sie befähigen organisatorische, prozessuale und IT-technische Konzepte zum Aufbau und zur Führung von erfolgreichen Teams in der Datenwissenschaft professionell umzusetzen. Sie bewerten und bereiten Daten für die Analyse oder Nutzung im Machine Learning auf und beurteilen diese qualitativ, um eine Datenstrategie für ein Unternehmen oder ein langfristiges Projekt zu entwickeln. Dabei berücksichtigen Sie die (datenschutz-) rechtlichen Bestimmungen und ethischen Fragestellungen im Kontext der Nutzung von Daten. In Ihrem Praxisprojekt üben Sie die praktische Anwendung, Zielschärfung und Anforderungsanalyse bis hin zur Kommunikationskompetenz, die Sie für die strategische Umsetzung in einem Unternehmen benötigen.

* Im Rahmen unserer Flex-Modelle

 

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Ihre Perspektiven

Ihre Zukunft in Data Science & Analytics

Sie werden zur Expertin bzw. zum Experten für Datenanalysen und schaffen daraus neues Wissen.
Die zunehmende Digitalisierung aller Unternehmens- und Lebensbereiche erzeugt ständig anwachsende Mengen unterschiedlichster Daten. Um diese Daten gewinnbringend nutzen zu können, müssen sie aufbereitet und ausgewertet werden. Als Data Scientist bzw. Data Analyst untersuchen Sie große Datenmengen und identifizieren Trends, entwickeln Vorhersagen und wandeln so Daten in Informationen um.

In folgenden Berufsfeldern können Sie tätig werden:

  • Consultant Datenanalyse & Reporting
  • IT-Consultant Künstliche Intelligenz
  • Data Scientist
  • Machine Learning Engineer
  • (Big) Data Engineer
  • Innovationsmanager Data Science
Data Science & Analytics (M.Sc.)

Ihr Curriculum

Gewünschte Mastervariante:

3 Semester 90 ECTS
1. Semester

  • Empirische Sozialforschung

    6

  • Datenanalyse

    6

  • Anforderungsanalyse und Kommunikation

    6

  • Datenmanagement

    6

  • ★ Spezialisierungsmodul 1

    6

Im ersten Semester erwerben Sie fundierte Kenntnisse in empirischer Sozialforschung sowie in der Datenanalyse. Ergänzend befassen Sie sich mit Anforderungsanalyse und Kommunikation sowie dem effizienten Datenmanagement. Darüber hinaus belegen Sie das erste Modul Ihrer gewählten Spezialisierung – entweder im Bereich Machine Learning oder Business Analytics.

★ = Sie können in diesem Semester ein Modul aus Ihren Spezialisierungsrichtungen belegen.

2. Semester

  • Datenschutz, Ethik und Recht

    6

  • Big Data Management & Analytics

    6

  • Statistik und Machine Learning Modelle

    6

  • ★ Spezialisierungsmodul 2

    6

  • ★ Spezialisierungsmodul 3

    6

Das zweite Semester vertieft Ihre Kompetenzen in Datenschutz, Ethik und rechtlichen Rahmenbedingungen. Sie analysieren komplexe Datenmengen im Modul Big Data Management & Analytics und wenden fortgeschrittene Statistik- und Machine Learning-Modelle an. Zwei weitere Module der gewählten Spezialisierung ermöglichen eine praxisnahe Vertiefung individueller Interessensschwerpunkte.

★ = Sie können in diesem Semester zwei Module aus Ihren Spezialisierungsrichtungen belegen.

3. Semester

  • ★ Spezialisierungsmodul 4

    6

  • Master-Thesis

    24

Im dritten Semester belegen Sie das letzte Modul Ihrer Spezialisierung und bringen Ihre fachlichen Kompetenzen im Rahmen der Master-Thesis zur Anwendung. Dabei bearbeiten Sie eine praxisrelevante Fragestellung aus dem Bereich Data Science & Analytics und zeigen, dass Sie komplexe datenbasierte Probleme wissenschaftlich fundiert lösen können.

★ = Sie können in diesem Semester ein Modul aus Ihren Spezialisierungsrichtungen belegen.

Curriculum mit 90 ECTS (PDF)
Zulassungsvoraussetzungen 90 ECTS
Erststudium mit 180 ECTS
  1. mind. 1 Jahr Berufserfahrung
  2. Kenntnisse der englischen Sprache Niveaustufe B1
  3. Digital-wissenschaftliches Grundverständnis
  4. Motivationsgespräch mit Ihrer Studiengangsleitung
Zulassungsvoraussetzungen 90 ECTS
Erststudium mit 210 ECTS
  1. mind. 1 Jahr Berufserfahrung
  2. Kenntnisse der englischen Sprache Niveaustufe B1
  3. Digital-wissenschaftliches Grundverständnis
Zulassungsvoraussetzungen 90 ECTS
Erststudium mit 240 ECTS
  1. mind. 1 Jahr Berufserfahrung
  2. Kenntnisse der englischen Sprache Niveaustufe B1
  3. Digital-wissenschaftliches Grundverständnis
2 Semester 60 ECTS
1. Semester

  • Big Data Management & Analytics

    6

  • Statistik und Machine Learning Modelle

    6

  • ★ Spezialisierungsmodul 1

    6

  • ★ Spezialisierungsmodul 2

    6

  • ★ Spezialisierungsmodul 3

    6

Im ersten Semester stehen mit Big Data Management & Analytics sowie Statistik und Machine Learning Modelle zentrale Grundlagen der datengetriebenen Analyse im Fokus. Zusätzlich vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in drei Modulen der gewählten Spezialisierung – entweder im Bereich Machine Learning oder Business Analytics – und setzen sich praxisnah mit aktuellen Methoden und Anwendungsfeldern auseinander.

★ = Sie können in diesem Semester drei Module aus Ihren Spezialisierungsrichtungen belegen.

2. Semester

  • Datenschutz, Ethik und Recht

    6

  • ★ Spezialisierungsmodul 4

    6

  • Master-Thesis

    18

Das zweite Semester widmet sich den rechtlichen, ethischen und datenschutzbezogenen Aspekten der Data Science. Ein weiteres Modul Ihrer Spezialisierung erlaubt eine gezielte fachliche Vertiefung. Abschließend bearbeiten Sie im Rahmen der Master-Thesis eine komplexe Fragestellung aus der Praxis und stellen Ihre wissenschaftlichen und analytischen Kompetenzen unter Beweis.

★ = Sie können in diesem Semester ein Modul aus Ihren Spezialisierungsrichtungen belegen.

Curriculum mit 60 ECTS (PDF)
Zulassungsvoraussetzungen 60 ECTS
Erststudium mit 180 ECTS
  1. mind. 2 Jahre Berufserfahrung
  2. Kenntnisse der englischen Sprache Niveaustufe B1
  3. Digital-wissenschaftliches Grundverständnis
  4. Eignungsprüfung
Zulassungsvoraussetzungen 60 ECTS
Erststudium mit 210 ECTS
  1. mind. 2 Jahre Berufserfahrung
  2. Kenntnisse der englischen Sprache Niveaustufe B1
  3. Digital-wissenschaftliches Grundverständnis
  4. Motivationsgespräch mit Ihrer Studiengangsleitung
Zulassungsvoraussetzungen 60 ECTS
Erststudium mit 240 ECTS
  1. mind. 2 Jahre Berufserfahrung
  2. Kenntnisse der englischen Sprache Niveaustufe B1
  3. Digital-wissenschaftliches Grundverständnis
4 Semester 120 ECTS
1. Semester

  • Empirische Sozialforschung

    6

  • Datenanalyse

    6

  • Artificial Intelligence

    6

  • Anforderungsanalyse und Kommunikation

    6

  • Datenmanagement

    6

Zu Beginn des Studiums erwerben Sie fundierte Kenntnisse in empirischer Sozialforschung und Datenanalyse. Sie befassen sich mit den Grundlagen künstlicher Intelligenz sowie mit Anforderungsanalyse, Kommunikation und Datenmanagement – essenzielle Kompetenzen für datenbasierte Projekte in der beruflichen Praxis.

2. Semester

  • Data Lab Management

    6

  • Big Data Management & Analytics

    6

  • Statistik und Machine Learning Modelle

    6

  • ★ Spezialisierungsmodul 1

    6

  • ★ Spezialisierungsmodul 2

    6

Im zweiten Semester steht die praktische Arbeit im Data Lab im Mittelpunkt. Ergänzend vertiefen Sie Ihr Wissen im Umgang mit großen Datenmengen, in Statistik und Machine Learning. Zwei Module Ihrer gewählten Spezialisierung – Machine Learning oder Business Analytics – ermöglichen eine erste fachliche Schwerpunktsetzung.

★ = Sie können in diesem Semester zwei Module aus Ihren Spezialisierungsrichtungen belegen.

3. Semester

  • Datenschutz, Ethik und Recht

    6

  • Praxisprojekt und Transferkompetenz

    12

  • ★ Spezialisierungsmodul 3

    6

  • ★ Spezialisierungsmodul 4

    6

Das dritte Semester behandelt rechtliche, ethische und datenschutzbezogene Aspekte der Data Science. Im Praxisprojekt wenden Sie Ihr Wissen an realen Problemstellungen an und stärken Ihre Transferkompetenz. Zwei weitere Spezialisierungsmodule fördern Ihre individuelle Profilbildung.

★ = Sie können in diesem Semester zwei Module aus Ihren Spezialisierungsrichtungen belegen.

4. Semester

  • Master-Thesis

    30

Das vierte Semester ist der Master-Thesis gewidmet. In dieser wissenschaftlichen Arbeit bearbeiten Sie eine komplexe Fragestellung aus dem Bereich Data Science & Analytics. Sie zeigen, dass Sie datenbasierte Herausforderungen systematisch analysieren und fundierte Lösungen entwickeln können.

Curriculum mit 120 ECTS (PDF)
Zulassungsvoraussetzungen 120 ECTS
Erststudium mit 180 ECTS
  1. mind. 1 Jahr Berufserfahrung
  2. Kenntnisse der englischen Sprache Niveaustufe B1
Zulassungsvoraussetzungen 120 ECTS
Erststudium mit 210 ECTS
  1. mind. 1 Jahr Berufserfahrung
  2. Kenntnisse der englischen Sprache Niveaustufe B1
Zulassungsvoraussetzungen 120 ECTS
Erststudium mit 240 ECTS
  1. mind. 1 Jahr Berufserfahrung
  2. Kenntnisse der englischen Sprache Niveaustufe B1
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Spezialisierungen im Fernstudium Data Science & Analytics (M.Sc.)

Wir freuen uns, Sie kennenzulernen. Unsere Events auf einen Blick
Master mit 90 ECTS

Ihre Studiengebühren (inkl. Superpower-Bonus)

Mit unserem Flex-Modell bestimmen Sie, welche monatlichen Studiengebühren am besten zu Ihrer persönlichen Situation passen. Ob Sie Flex 1 oder Flex 2 wählen – die Studiendauer und die volle Leistung bis zu 36 Monate sind in beiden Fällen gleich.

  • Flex 1: 673,44 Euro pro Monat über 18 Monate, 12.122 Euro gesamt (statt 13.122 Euro)
  • Flex 2: 539,00 Euro pro Monat über 25 Monate, 13.475 Euro gesamt (statt 14.475 Euro)

Worauf Sie sich bei beiden Modellen verlassen können:

  • Die mögliche Studiendauer und die Leistungen, die die Hochschule zur Verfügung stellt, sind bei Flex 1 und Flex 2 identisch und vollumfänglich.
  • Die Dauer Ihres Fernstudiums müssen Sie nicht vorab festlegen, sondern Sie sind komplett flexibel.
  • Sie haben die Sicherheit, dass Sie bis zum Doppelten der Regelstudienzeit ohne Zusatzgebühren von uns betreut werden.
  • Die Studienmaterialien erhalten Sie immer in digitaler Form.

Wie unterscheiden sich die beiden Modelle?

  • Die beiden Modelle unterscheiden sich in der Höhe der monatlichen Studiengebühren, in der Zahldauer und in der Gesamtgebühr.
  • Im Modell Flex 2 bezahlen Sie monatlich weniger und deshalb länger, die Gesamtgebühr ist etwas höher.
  • Auch bei Flex 2 kann das Studium in der Regelstudienzeit abgeschlossen werden. Sie bezahlen nach dem Studium einfach weiter, bis die Gesamtkosten beglichen sind.
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Akkreditierung & Rankings
Systemakkreditierungssiegel mit einem roten und grauen Rechteck sowie einem Häkchen. Umgeben von dem Text "SYSTEM AKKREDITIERT" und "Akkreditierungsrat".
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Qualität, die Ihr Fernstudium auszeichnet

Die Mobile University bietet Ihnen ein ausgezeichnetes und international anerkanntes Studium. Unsere Hochschule ist vom Land Baden-Württemberg unbefristet staatlich anerkannt und darf als systemakkreditierte Hochschule das Siegel des Akkreditierungsrates führen. Alle Studiengänge und Zertifikatskurse sind von der Zentralstelle für Fernunterricht (ZFU) staatlich zugelassen.

Unser Qualitätsversprechen
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Data Science & Analytics (M.Sc.) | FAQs

Häufig gestellte Fragen

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das statistische Methoden, Programmierung und Domänenwissen kombiniert, um aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen. Ziel ist es, datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen – etwa in Wirtschaft, Medizin oder Technik.

Data Scientists analysieren komplexe Datensätze, entwickeln Prognosemodelle und bereiten datenbasierte Empfehlungen auf. Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen IT, Statistik und Fachabteilungen und sind entscheidend für datengetriebene Unternehmensstrategien. Ihre Expertise ist in nahezu allen Branchen gefragt.

Ein Master Data Science qualifiziert Sie für zukunftssichere Positionen in einer datengetriebenen Welt. Sie lernen, große Datenmengen zu analysieren, KI-Modelle zu entwickeln und datenbasierte Entscheidungen zu treffen – Kompetenzen, die in Wirtschaft, Forschung und Verwaltung stark nachgefragt sind.

Data Science können Sie an der SRH Fernhochschule sowohl im Bachelor- als auch im Masterstudium studieren – ganz flexibel im Fernstudium. Im Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen (B.Sc.) mit der Spezialisierung Data Science erwerben Sie erste datenanalytische Kompetenzen. Im Master Data Science & Analytics (M.Sc.) vertiefen Sie Ihr Wissen systematisch und bereiten sich auf anspruchsvolle Positionen im Bereich Data Science vor.

Sie profitieren von maximaler Flexibilität, ortsunabhängigem Lernen und modernen digitalen Lehrmethoden. Persönliche Betreuung, ein intuitiver Online-Campus und individuelle Zeitplanung machen den Data Science online Master der SRH besonders praxisnah und vereinbar mit Beruf oder Familie.

Sie lernen zeit- und ortsunabhängig, können Ihr Studium individuell anpassen und Beruf, Familie oder Sport integrieren. Anders als im klassischen Präsenzstudium bestimmen Sie Ihre Lernzeiten selbst und studieren in Ihrem eigenen Tempo – ganz ohne starre Semesterstrukturen.

Der Masterabschluss ist staatlich anerkannt und akkreditiert. Arbeitgeber schätzen besonders die im Fernstudium entwickelten Kompetenzen wie Selbstorganisation, Eigenverantwortung und Durchhaltevermögen – Fähigkeiten, die gerade im Berufsfeld Data Science entscheidend sind.

Ja, durch die Anrechnung von beruflichen Qualifikationen oder bereits absolvierten Studienleistungen kann sich Ihre Studiendauer deutlich verkürzen. Da Sie nicht an feste Semester gebunden sind, studieren Sie in Ihrem eigenen Tempo – schneller, wenn Sie möchten.

Laut kununu liegt das Durchschnittsgehalt bei 66.900 € brutto jährlich. Das Einstiegsgehalt beträgt rund 59.900 €, mit über 10 Jahren Erfahrung steigt es auf durchschnittlich 88.900 €. Gehaltsfaktoren sind Berufserfahrung, Branche, Personalverantwortung und Standort.

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