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    Studiengänge Data Science 2026 & 2027

    Data Science (944 Ergebnisse)

    Studiengang: Data Science
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    Data Science (M.Sc.)
    Hamburg
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    Management nachhaltiger Innovationen im Gesundheitswesen (B.Sc.)
    Bochum
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    Survey Statistics and Data Analysis (M.Sc.)
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    Data Science (B.Sc.)
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    International Finance & Accounting* (B.Sc.)
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    Computer Science (M.Sc.) - 04.2027
    Bonn
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    Computer Science (M.Sc.) - 10.2026
    Bonn
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    Regensburg
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    Commercial Vehicle Technology (M.Sc.)
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    Hamburg: Data Science (M.Sc.)

    20095 Hamburg
    Infos und Bewerbung

    Auf einen Blick

    Hochschultyp: Universität
    Master
    Beginn: 01.10.2026

    Übersicht

    Der Master-Studiengang "Data Science" an der TU Hamburg – TUHH ist ein konsekutiver Studiengang mit einer Regelstudienzeit von vier Semestern. Das Studium wird in Vollzeit sowie im dualen Modell angeboten und schließt mit dem akademischen Grad Master of Science ab. Die Unterrichtssprache ist Englisch.

    Studieninhalte und Studienorganisation

    Der Studiengang ist modular aufgebaut und umfasst eine Vielzahl von Pflicht- und Wahlmodulen. Die Studieninhalte erstrecken sich über Grundlagen der Statistik, Programmierung, maschinelles Lernen, Datenbanken und Big Data-Technologien. Zudem werden vertiefende Themen wie Algorithmendesign, Data Engineering, KI-Anwendungen und ethische Fragestellungen behandelt.

    Wichtige Inhalte:

    • Grundlagen der Statistik
    • Programmierung
    • Maschinelles Lernen
    • Datenbanken und Big Data-Technologien
    • Algorithmendesign
    • Data Engineering
    • KI-Anwendungen
    • Ethische Fragestellungen

    Das Studium integriert praktische Projektarbeiten, Laborübungen und kooperative Forschungsprojekte. Das duale Studienmodell ermöglicht es Studierenden, theoretische Inhalte direkt in Unternehmen anzuwenden.

    Berufliche Perspektiven

    Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs Data Science verfügen über qualifizierte Kenntnisse, die sie in vielfältigen Berufsfeldern einsetzen können.

    Typische Einsatzbereiche:

    • Datenanalyse in Unternehmen
    • Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen
    • KI-gestützte Anwendungen
    • Big Data-Management
    • Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz
    • Data Engineering
    • Data Analytics
    • KI-Entwicklung
    • Consulting
    • Wissenschaftliche Forschung
    Abschluss
    Master
    Hochschultyp
    Universität
    Standort
    20095 Hamburg
    Infos und Bewerbung
    in neuem Tab öffnen
    Veröffentlicht am 31. Juli 2025
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