Aalen: Artificial Intelligence and Data Science (B.Sc.) - 04.2027

Übersicht

Der Bachelorstudiengang „Artificial Intelligence and Data Science“ an der Hochschule Aalen vermittelt Kenntnisse in der Beherrschung großer Datenmengen, dem Einsatz künstlicher Intelligenz sowie Spezialisierungen in Bereichen wie Deep Learning, Big Data und Computer Vision. Das Studium ist praxisorientiert gestaltet und bereitet auf vielfältige Berufsfelder in Industrie, Wirtschaft, Dienstleistungssektor und öffentlichem Dienst vor.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist in mehrere Phasen gegliedert: In den ersten Semestern werden grundlegende Kenntnisse in Mathematik, Informatik und Programmierung vermittelt, die die Basis für weiterführende Inhalte bilden. Im mittleren Studienverlauf stehen Statistik, Algorithmen und Datenstrukturen im Fokus. Das fünfte Semester ist für ein Praxissemester vorgesehen, in dem die Studierenden praktische Erfahrungen in Unternehmen oder Forschungseinrichtungen sammeln. Im siebten Semester erfolgt die Anfertigung der Bachelorarbeit, die eigenständige Forschungsarbeit darstellt. Durch Wahlpflichtmodule können Studierende individuelle Schwerpunkte setzen und das Studium an ihre Interessen anpassen. Nach Abschluss des Bachelorstudiums bestehen Möglichkeiten für eine Vertiefung durch ein Masterstudium oder den direkten Berufseinstieg.

Wichtige Inhalte:

• Mathematik, Informatik und Programmierung
• Statistik, Algorithmen und Datenstrukturen
• Praxissemester in Unternehmen oder Forschungseinrichtungen
• Eigenständige Bachelorarbeit
• Wahlpflichtmodule zur Spezialisierung

Mehr Infos zum Studiengang findest du unter "Infos und Bewerbung".

Berufliche Perspektiven

Nach dem Abschluss sind vielfältige Berufsfelder im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz zugänglich. Absolventinnen und Absolventen können Tätigkeiten in Forschung, Entwicklung, Datenanalyse, Machine Learning Engineering oder in der Softwareentwicklung übernehmen. Die Qualifikationen ermöglichen den Einstieg in Branchen wie Technologie, Automobil, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen oder öffentliche Verwaltung.

Typische Einsatzbereiche:

• Data Scientist
• Machine Learning Engineer
• Informatiker
• Forschungs- und Entwicklungsingenieur