Das berufsbegleitende Masterstudium kann in einer Regelstudienzeit von fünf Semestern absolviert werden. Sie erwerben dabei 90 ECTS in insgesamt 2,5 Jahren.

Das Studium ist in zwei Studienjahre plus ein Thesis-Semester gegliedert:

• Erstes Studienjahr: In den Semestern eins und zwei belegen Sie aus dem Pflichtbereich pro Semester jeweils drei Module. Hier studieren Sie mit allen Kommiliton_innen zusammen. 
• Zweites Studienjahr: Hier spezialisieren Sie sich in einem der drei Studienschwerpunkte Advanced Business Analytics, Advanced Data Analytics oder Applied Artificial Intelligence. Für diese Spezialisierung belegen Sie in den Semestern drei und vier insgesamt sechs Vertiefungsmodule.
  
• Fünftes Semester: Im letzten Semester fokussieren Sie sich auf die Erstellung Ihrer Masterthesis, begleitet wird dies durch ein Thesis Coaching. Es werden keine zusätzlichen Module belegt.

Das Blended-Learning Konzept ist optimal auf Ihre Bedürfnisse als Berufstätige abgestimmt. Wir empfehlen, dass Sie durchschnittlich 15-20 Zeitstunden pro Woche für das Studium investieren.

Getreu dem Credo der Hochschule “Studieren. Wissen. Machen.” zeichnet sich das Studium durch eine hohe Anwendungsorientierung in den Studien- und Prüfungsleistungen aus und ermöglicht ein gewinnbringendes Studieren in Verbindung mit dem Beruf.

Das didaktische Studienkonzept ist im Blended-Learning-Format konzpiert. Dies bedeutet, dass in den Modulen des Studiums Präsenztage mit Selbststudienphasen kombiniert werden.

Im Data Science-Master wird dies so umgesetzt: Bis auf das letzte Semester (Thesis) umfasst jedes Semester drei Module, die zu belegen sind. Jedes hat eine Laufzeit von 8-10 Wochen. Die Module finden i.d.R. nacheinander statt. Jedes Einzelne kombiniert die folgenden drei Elemente:

1. Präsenztage am Campus der HdM Stuttgart:

• pro Modul: 2-3 Tage eingeplant (d.h. pro Semester max. 9 Präsenztage)
• vorwiegend am Freitag und/oder Samstag, 9 - 17 Uhr
• interaktive Erarbeitung von Themen, Best Practices, Lösungsansätzen und Projektergebnissen
• Terminierung vor Semesterbeginn

2. Mehrwöchige virtuelle Projekt-/Selbstlern-Phasen:

• pro Modul: 8-10 Wochen, vor oder zwischen den Präsenztagen
• flexible Lernzeiteinteilung
• eigenständige Vertiefung und Aufgabenbearbeitung
• Lernplattform Moodle (Materialien wie z.B. Literatur, Videos, Übungen), IT-Infrastruktur, Bibliothekszugriff, virtuelle Server
• Kommunikation und Feedback über Online-Tools (Webkonferenzen, Forum, Nachrichtenfunktion)

3. Anwendungsorientierte Projektarbeiten und Prüfungen:

• Prüfung direkt am Modulende
• keine Klausuren, sondern praxisnahe Projekte, Fallstudien und Präsentationen
• Einzel- und Gruppenleistungen
• Begleitung und Feedback durch Dozierende
• direkter Transfer und Mehrwert für den Job
• Thesis: Bearbeitung eines praxis-/unternehmensbezogenen Themas auf akademisch-wissenschaftlichem Niveau, Begleitung durch Thesis Coaching

Hinweis zur Sprache: Das Studienprogramm wird in deutscher Sprache (mind. Level C1) durchgeführt. Einzelne Materialien können in englischer Sprache sein.

Das Curriculum im berufsbegleitenden Master ist so aufgebaut, dass es Ihnen einen umfassenden Einblick und den Auf- und Ausbau von Kompetenzen und Fähigkeiten aus den Bereichen Datenanalyse, Big Data und Machine Learning ermöglicht. Ziel ist es, dass Sie Daten in Ihrem aktuellen oder zukünftigen Arbeitsumfeld sicher und effektiv handhaben und datenbasierte Entscheidungen treffen können.

Dafür erhalten Sie im ersten Studienjahr zunächst ein Fundament an Wissen und Kompetenzen im Bereich Data Science. Das Curriculum der ersten beiden Semester umfasst verpflichtend eine Einführung in Business Analytics, Data Science und Artificial Intelligence, die Skriptsprache Python, das Data Engineering sowie anwendungsbezogene statistische, rechtliche sowie ethische Fragestellungen.

Damit bereiten wir Sie auf die Schwerpunktwahl vor, die Sie nach dem ersten Studienjahr treffen*. Ab dem dritten Semester erweitern Sie Ihre Kompetenzen dann in einem der drei Studienschwerpunkte:

• Advanced Business Analytics:
  Sie erfahren, wie Sie Prozesse und Vorgehensmodelle (z.B.im Finanz-, Vertriebs- oder Logistikbereich) mit modernen Methoden und Werkzeugen der Business Intelligence optimieren können.
• Advanced Data Analytics:
  Sie erfahren, wie Sie mit Hilfe moderner Technologien große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten systematisch erfassen, bereinigen, analysieren und darauf aufbauend Machine Learning-Verfahren anwenden können.
• Applied Artificial Intelligence:
  Sie erfahren, wie Sie (neue) Prozesse, Algorithmen und Technologien entwickeln und nutzen können, um insbesondere das maschinelle Lernen für unternehmerische Anwendungen nutzbar zu machen.

Das Curriculum bietet in den Studienschwerpunkten vielfältige Möglichkeiten der Individualisierung und passgenauen Modulwahl. Eine detaillierte Modulübersicht (Lernziele, Inhalte) finden Sie im Modulhandbuch.

Eine ausführliche Beschreibung des Curriculums für den jeweiligen Studienschwerpunkt finden Sie über die obigen Links im Text oder durch Klick auf die Kacheln im unteren Bereich dieser Webseite.

Die Wahl des Studienschwerpunkts ist bewusst erst im Verlauf des ersten Jahres vorgesehen, sodass Sie sich zunächst im Studium orientieren und Ihre fachliche Zielsetzung festigen können. Die Entscheidung für den Studienschwerpunkt treffen Sie nach einem Gespräch mit der Studiengangleitung, die Sie bei Fragen beratend unterstützt. Die Belegung der Module aus Ihrem Studienschwerpunkt erfolgt dann ab dem 3. Semester. 

Der berufsbegleitende Master richtet sich an Personen, die bereits in einem datengetriebenen Umfeld arbeiten und ihre Kenntnisse in diesem Bereich entweder weiter ausbauen, oder ein technologisches Update erhalten wollen.

Gleichzeitig qualifizieren wir Sie mit dem Studium auch dafür, basierend auf Ihren fachlichen Erfahrungen in diesen Bereich einzusteigen und zukünftig stärker datengetrieben zu arbeiten.

Im Masterstudium vermitteln wir Ihnen umfassende technologische, methodische und management-orientierte Kenntnisse aus dem Bereich Data Science und Machine Learning. Ziel ist es, dass Sie zukünftig das Potenzial an Daten, das es im beruflichen Kontext an verschiedensten Stellen gibt, besser nutzen und damit einen Mehrwert für Ihren Fachbereich oder Ihr Arbeitsumfeld erzeugen können.

Das Studienprogramm ist dabei bewusst breit aufgestellt und bietet im Studienverlauf die Möglichkeiten der Schwerpunktsetzung.

Unsere Lehrenden sind Professor_innen der Hochschule der Medien und weiterer Partnerhochschulen sowie ausgewiesene Fachexpert_innen aus der Praxis. Sie führen die einzelnen Module durch und begleiten Sie mit ihrem KnowHow, ausgewiesener Lehrexpertise und praktischer Erfahrung auf dem Weg zum Masterabschluss.

Das Studium ist an den offiziellen Semesterzeiten ausgerichtet.

Diese sind: Wintersemester: 01.09. - 28.02 bzw. Sommersemester: 01.03. - 31.08.

Semestertermine für das Sommersemester 2025:

Das Masterstudium startet mit einem virtuellen Kickoff am Donnerstag, 13.03.2025 (16.00-17.30 Uhr).

Danach schließen die Module des Semesters an:

• Introduction to Business Analytics (14.03. - 09.05.2025)
• Data Governance, Ethics & Law (10.05. - 03.07.2025)
• Applied Data Engineering (04.07. - 29.08.2025)

Für die Präsenztermine kann gemäß der rechtlichen und individuellen Vorgaben die Möglichkeit von Bildungsurlaub angewendet werden (s. Reiter Gebühren und Bildungszeit/urlaub).

Kommen Sie bei Fragen dazu gerne jederzeit auf uns zu!

Ansprechpartner_innen auf Augenhöhe:
Der Studiengangsleiter Prof. Dr. Lehmann steht Ihnen für alle Fragen und Anliegen rund ums Studium zur Verfügung. Auch begleiten Sie die Lehrenden bei fachlichen Themen und Projekten mit ihrer Expertise und dem Erfahrungswissen aus Industrie und Wirtschaft.

Persönliche Betreuung:
Unsere Studierenden schätzen die persönliche Betreuung im Studiengang. Neben dem Studiengangsleiter begleitet Sie das Weiterbildungsteam im Studium gerne mit Rat und Tat!

Innovative Lernumgebung:
Als eingeschriebene Studierende nutzen Sie die Infrastruktur und virtuelle Lernplattform Moodle der Hochschule, können auf die (digitale) Bibliothek zugreifen oder Projekte direkt in virtuellen Serverumgebungen umsetzen. In den modernen Räumlichkeiten der HdM lässt es sich optimal studieren.

Teil der HdM Community:
Bei Veranstaltungen des Weiterbildungsteams und der Hochschule können Sie Ihr Netzwerk zu Studierenden, Lehrenden und Alumni erweitern. Blicken Sie gerne auch über Ihren Fachbereich hinaus und gewinnen Sie bei hochschulweiten Events wie der Media Night spannende Einblicke in die Vielfalt der Hochschule der Medien. Wir freuen uns darauf, wenn Sie Teil unserer Community werden!

Der Masterstudiengang Data Science ist ein akkreditierter Studiengang der staatlichen Hochschule der Medien Stuttgart. Sie erwerben im Masterstudium 90 ECTS-Punkte und den Abschlussgrad "Master of Science“ (M.Sc.) im Studiengang „Data Science“. Den im Laufe des Studiums gewählten Schwerpunkt „Advanced Data Analytics“, „Advanced Business Analytics“ oder „Applied Artificial Intelligence“ weisen wir Ihnen im Abschlusszeugnis namentlich aus. Mit dem Abschluss verbunden ist die Berechtigung zur Promotion, bei der wir Sie gerne auch nach dem Masterstudium unterstützen.

Sie können im Winter- und Sommersemester in das Studium einsteigen.

Neu: Hierfür können Sie bereits im Semester davor durchgängig Ihre Bewerbung prüfen lassen und einreichen. Die Zulassungsentscheidung wird ab sofort nach Reihenfolge des Bewerbungseingangs getroffen.

Informieren Sie sich hier über die neuen Bewerbungsmöglichkeiten und die Bewerbungszeiträume!

>> oder direkt zum Bewerbungsportal der Hochschule

Gerne steht Ihnen das Weiterbildungsteam im Bewerbungsprozess für Rückfragen zur Verfügung!

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Die Bewerbungsfrist ist beendet oder Sie möchten schrittweise mit ersten Modulen loslegen, sich aber (noch) nicht für den Master entscheiden? Sie können jederzeit unterjährig einzelne Weiterbildungsmodule mit Zertifikat aus dem Master im Rahmen des Kontaktstudium absolvieren. Bei einem anschließenden Einstieg in das Masterstudium können Ihnen dann bereits erfolgreich abgeschlossene Module angerechnet werden.

Fachliche Voraussetzungen:

Sie bringen eine Begeisterung und Affinität für den Umgang mit Daten mit und verfügen über IT-Grundkenntnisse (z.B. Strukturen einer Programmiersprache, Prinzipien einer relationalen Datenbank sowie statistische Basiskenntnisse). Erste Anwendungserfahrungen mit BI-Werkzeugen können Ihnen in der Umsetzung helfen.

Das Masterstudium können Sie u.a. an ein Erststudium der Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Ingenieurwissenschaften und einen anderen vergleichbaren technologisch orientierten Abschluss anschließen. Wenn Sie eine ausgeprägte IT-Affinität mitbringen, ist auch ein Erststudium mit datenbasierter Ausrichtung wie z.B. der Wirtschaftswissenschaften, BWL, VWL, Marketing, Soziologie oder Psychologie ein möglicher Einstieg.

Formale Voraussetzungen:

• erster Hochschulabschluss mit mindestens 210 ECTS* (Bachelor, Diplom, Magister) und einer Note von 2,4 (Notenverbesserung möglich)
• mindestens einjährige einschlägige Berufserfahrung, die Sie im Rahmen von mind. 50% der regulären Arbeitszeit und nach Abschluss des ersten Hochschulstudiums erworben haben
• Das Studienprogramm wird in deutscher Sprache durchgeführt (Level C1)

* Die Aufnahme von Bewerber_innen in berufsbegleitende Masterstudiengänge ist auch möglich, wenn im Erststudium weniger als 210 ECTS erworben wurden. In diesem Fall wird ein Learning Agreement über eine zusätzliche Angleichungsleistung vereinbart, welche im Laufe des Masterstudiums erbracht wird.

Gerne beraten wir Sie bei allen Fragen zu den Möglichkeiten eines Einstiegs in das Studium!

Im Landeshochschulgesetz Baden-Württemberg ist festgelegt, dass das Angebot eines weiterbildenden Studiums über Studiengebühren finanziert wird. Für das berufsbegleitende Masterstudium erhebt die Hochschule deshalb gemäß der Hochschulgebührensatzung für Immatrikulationen ab Wintersemester 2024/2025 Studiengebühren in Höhe von 4.620 Euro pro Semester. Als eingeschriebene Studierende entrichten Sie zudem pro Semester verwaltungsbezogene Semesterbeiträge (Änderungen vorbehalten). Die Gebühren und Semesterbeiträge sind jeweils vor Semesterstart zu begleichen. 

Fördermöglichkeiten:

• Viele Unternehmen unterstützen z.B. im Rahmen der Personalentwicklung ein Weiterbildungsstudium. Im Falle einer Förderung durch Übernahme von Studiengebühren finden Sie hier weitere Informationen zum Vorgehen. Kommen Sie bei Fragen dazu gerne auf uns zu!
  
• Persönliche Ausgaben für Weiterbildung können in der Regel individuell steuerlich geltend gemacht werden (Werbungskosten). 
  
•  In einigen Bundesländern besteht die Möglichkeit, eine zeitliche Förderung durch die Inanspruchnahme von Bildungszeit/-urlaub zu erhalten. Gerne informieren und beraten wir Sie dazu. 
  

Gerne stehen wir Ihnen und/oder Ihrem Arbeitgeber im direkten Austausch als Ansprechpartnerinnen zur Verfügung!

In folgenden Fällen empfehlen wir Ihnen insbesondere eine individuelle Beratung durch das Weiterbildungsteam:

• Interesse an der thematischen Ausrichtung des Studiums und Rückfragen zu den Studienschwerpunkten
• Hochschulabschluss mit weniger als 210 ECTS (Angleichungsleistungen)
• International erworbene Schul- und Hochschulabschlüsse
• Unverbindliche Prüfung Ihrer Bewerbungsunterlagen auf Vollständigkeit vor Einreichung

Melden Sie sich hier für unsere virtuelle Studienberatungen oder einen individuellen Beratungstermin an oder kommen Sie auf die untenstehenden Ansprechpersonen zu.