Data Science studieren im Master: FAQ

Data Science ist eine Wissenschaft an der Schnittmenge von Mathematik, Informatik und branchenspezifischem Fachwissen. Der interdisziplinäre Ansatz befasst sich mit der Gewinnung von Wissen aus Daten. Data Science generiert Informationen aus großen Datenmengen mit dem Ziel, Handlungsempfehlungen für das Management von Unternehmen abzuleiten, um die Qualität und Effizienz von Entscheidungs- und Arbeitsprozessen zu verbessern. 

Die großen Potenziale der Datenwissenschaft finden in fast jedem Bereich und in allen Branchen ihre Anwendung. Voraussetzung für eine erfolgreiche Umsetzung sind dabei neben den Daten und IT-Systemen auch die Mitarbeitenden, die über eine entsprechende Datenkompetenz verfügen.

Der Master in Data Science befähigt Sie dazu, große und komplexe Datenbestände mit fortgeschrittenen und aktuellen Methoden der Datenanalyse und des maschinellen Lernens zu verarbeiten und zu analysieren. In Verknüpfung mit dem branchenspezifischen Wissen, das Sie aus Ihrer beruflichen Erfahrung mitbringen, ist dies die ideale Basis für eine Karriere in einem zukunftsträchtigen Bereich.

Neben der Vermittlung von Methodenwissen steht im Master Data Science auch der Theorie-Praxis-Transfer im Fokus. Dabei setzen wir in der Lehre auf eine Kombination aus Hochschuldozierenden und Dozierenden aus der Praxis, die Einblicke in ihre eigene berufliche Tätigkeit gewähren. Anhand von Use Cases werden reale Projekte analysiert und ausgewertet. 

Darüber hinaus besteht immer die Möglichkeit, Fragestellungen aus dem persönlichen beruflichen Alltag mit einzubringen oder die Daten des eigenen Unternehmens zu analysieren. Wir laden Sie herzlich dazu ein, (Teil-) Projekte in Form von Prüfungsleistungen zu erarbeiten und Ihr dabei gewonnenes Wissen direkt in Ihr Unternehmen einzubringen.

Der Master Data Science vereint die Vorteile eines Fernstudiums mit denen eines Präsenzstudiums. Durch Onlineveranstaltungen haben Sie die Möglichkeit, sich Ihre Zeit entsprechend Ihrer Bedürfnisse frei einzuteilen und ortsunabhängig zu studieren. Die Live-Sessions bieten einen interaktiven Bestandteil in Ihrem Studium, bei denen Sie sich mit den Lehrenden und Kommiliton*innen austauschen können.

An ausgewählten Präsenzterminen können Sie darüber hinaus persönliche Kontakte pflegen und Ihr Netzwerk weiter ausbauen. Durch den regelmäßigen Kontakt mit Ihren Kommiliton*innen wird beispielsweise das Bilden von Lerngruppen erleichtert. 

Für den Master Data Science empfehlen wir Bewerber*innen, mindestens eine Programmiersprache zu beherrschen und auf ein solides Basiswissen in linearer Algebra zurückgreifen zu können, um den Anforderungen des Masterstudiums von Beginn an gerecht werden zu können. Greifen Sie dafür gerne auf unseren Selbsteinschätzungstest zurück, um Ihren Kenntnisstand zu bewerten und ggfs. vorhandene Wissenslücken zu identifizieren. Zusätzlich zum Curriculum können Studierende einen kostenfreien Mathekurs zur Auffrischung von Grundkenntnissen nutzen.

Zugangsvoraussetzungen für den Studiengang sind: 

• ein Bachelorabschluss oder mindestens gleichwertiger Abschluss wie z. B. Diplom, Magister oder Master (es werden alle Fachrichtungen anerkannt) 
• mindestens ein Jahr einschlägige Berufserfahrung nach dem ersten berufsqualifizierenden Hochschulabschluss 
• Fachkenntnisse in den Bereichen Mathematik, Statistik und Informatik im Umfang von insgesamt mindestens 10 ECTS 
• ausreichende Englischkenntnisse (mindestens Sprachniveau B2) 
• ausreichende Deutschkenntnisse 

Ihre Berufserfahrung können Sie über (Zwischen-) Arbeitszeugnisse oder andere Bescheinigungen Ihres Arbeitgebers nachweisen.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten die Englischkenntnisse nachzuweisen, unter anderem: 

• zum Zeitpunkt der Bewerbung gültige gängige Testergebnisse (bspw. TOEIC, TOEFL, IELTS, etc.)
• dokumentierter Auslandsaufenthalt im englischsprachigen Ausland von mindestens 6 Monaten Dauer
• englischsprachige Publikation in einem anerkannten Wissenschaftsmedium
• rein englischsprachiges Hochschulstudium (in Vollzeit im In- oder Ausland) von mindestens einem Semester Dauer

Die Fachkenntnisse können Sie aus Ihrem ersten qualifizierenden Hochschulabschluss oder anderen Studienzeiten nachweisen. Sollten die entsprechenden Kurse nicht in Ihrem Abschlusszeugnis aufgelistet sein, reichen Sie bitte einen Transcript of Records mit ein. 

Falls Sie die Fachkenntnisse nicht aus einem vorangegangenen Studium nachweisen können, haben Sie die Möglichkeit, im Vorfeld das berufsbegleitende Zertifikatsstudium Data Analytics zu belegen. 

Ja, Sie können unverbindlich prüfen lassen, ob Sie die Zulassungsvoraussetzungen erfüllen. Senden Sie gerne Ihre Unterlagen (aktuellen Lebenslauf oder eine Auflistung Ihrer Studien- und Berufsabschnitte) an das Team des Studiengangs unter datascience@leuphana.de.

Sie können sich online über das Bewerbermanagementsystem myCampus bewerben. Nach Eingang Ihrer Bewerbung erhalten Sie eine Eingangsbestätigung von uns. Sollten wir noch weitere Unterlagen von Ihnen benötigen, nehmen wir zeitnah Kontakt mit Ihnen auf.  

Nach Ende der Bewerbungsfrist prüft der Zulassungsausschuss Ihre Unterlagen und Sie erhalten einen Bescheid über das Bewerbermanagementsystem. Über das System können Sie dann Ihren Studienplatz annehmen und sich an der Professional School der Leuphana Universität Lüneburg einschreiben. 

Vor Studienstart bieten wir allen neuen Studierenden ein persönliches Onboardingespräch an. In diesem können letzte Fragen geklärt und Ihre individuelle Studienverlaufsplanung besprochen werden. 

Ja, dafür bieten sich jedoch nur ausgewählte Module des Studiengangs an, da für die meisten Kurse spezifische Kenntnisse vorausgesetzt werden, die in vorangegangenen Modulen erlernt werden. Sprechen Sie uns diesbezüglich gerne an. 

Im Master Data Science werden pro Jahrgang maximal 25 Personen aufgenommen. Diese Gruppengröße garantiert eine ideale Studierbarkeit und lässt während der Lehrveranstaltungen ausreichend Raum, um auf individuelle Fragen einzugehen. 

Das Studium ist so konzipiert, dass es neben einem Vollzeit-Beruf absolviert werden kann. Die Kontaktveranstaltungen liegen i.d.R. an Freitagnachmittagen sowie an Samstagen.

Die Lehrveranstaltungen des Studiengangs finden an durchschnittlich zwei Wochenenden im Monat, in der Regel freitags und samstags, statt. Vereinzelt finden Veranstaltungen an Sonntagvormittagen und an Abenden unter der Woche statt.

Pro Semester finden an durchschnittlich drei bis vier Wochenenden Termine in Präsenz statt. Die übrigen Unterrichtseinheiten finden online statt. 

Die Lehrveranstaltungen des Studiengangs finden an durchschnittlich zwei Wochenenden im Monat, in der Regel freitags und samstags, statt. Für Präsenztermine beginnen die Veranstaltungen in Hinblick auf eine mögliche An- und Abreise freitags gegen Nachmittag und enden samstags am frühen Abend.
Die Veranstaltungen aus dem Komplementärbereich stellen eine Ausnahme dar und finden von Freitag bis Sonntag statt – dies umfasst drei Wochenenden während des gesamten Studiums.

Die Präsenzveranstaltungen des berufsbegleitenden Studiengangs Data Science finden auf dem Hauptcampus der Leuphana Universität  statt: Universitätsallee 1, 21335 Lüneburg. Ein Großteil der Lehre wird im Zentralgebäude der Universität umgesetzt. In Hinblick auf eine mögliche An- und Abreise beginnen die Veranstaltungen freitags gegen Nachmittag und enden samstags am frühen Abend.

Die persönliche Anwesenheit ist keine Voraussetzung, es wird jedoch empfohlen. Verpasste Lernmaterialien können Sie selbstständig über unsere Lernplattform nacharbeiten. 

Für die Teilnahme am Master Data Science empfehlen wir Ihnen, wöchentlich 20 Stunden Zeit einzuplanen. Dies beinhaltet die Vor- und Nachbereitung von Terminen und Prüfungsleistungen sowie die Teilnahme an Lehrveranstaltungen. Bitte beachten Sie, dass dies ein Richtwert ist und die individuell benötigte Zeit davon abweichen kann.

Das Studienprogramm umfasst sowohl Module, die in deutscher Sprache unterrichtet werden als auch Module, die auf Englisch gelehrt werden. Ein Großteil der Fachliteratur ist auf Englisch verfasst und auch der wissenschaftliche Diskurs in dem Fachbereich findet überwiegend auf Englisch statt. 

Der Master Data Science ist entsprechend Ihrer persönlichen Bedürfnisse anpassbar. Sie können selbst festlegen, ob Sie alle im Studienverlaufsplan vorgesehenen Module belegen, und Sie können die Studiendauer variabel gestalten. Da einige Module aufeinander aufbauen, empfehlen wir eine Rücksprache mit der Studiengangskoordination zur individuellen Abstimmung. 

Um am Data Science-Studium teilnehmen zu können, benötigen Sie lediglich ein internetfähiges Endgerät und Internetzugang.

Die Prüfungsformen des Masterstudiums Data Science sind vielfältig und bestehen aus einem Mix aus Hausarbeiten, Klausuren, Projektarbeiten und Portfolioprüfungen. Pro Modul erbringen Sie einen benoteten Leistungsnachweis. 

Eine Modulprüfung kann, wenn sie erstmalig nicht bestanden ist, einmal wiederholt werden. Eine zweite Wiederholung kann auf Antrag vom Prüfungsausschuss zugelassen werden.  

Ja, das Thema der Masterarbeit kann einem Forschungskontext entspringen oder auch eine Problemstellung aus Ihrem beruflichen Alltag thematisieren.

Anders als bei Regel-Masterstudiengängen, die Sie in Voll- oder Teilzeit an einer Hochschule absolvieren, fallen für Weiterbildungsstudiengänge Studiengebühren an, da sämtliche Leistungen aus Teilnahmegebühren finanziert werden müssen und nicht durch das Land Niedersachsen bezuschusst werden.

Die Studiengebühren sind in dem Zeitfenster der Regelstudienzeit, also innerhalb von 3 Semestern, zu zahlen. Die Höhe der Raten können Sie individuell mit der Studiengangskoordination zu Beginn des Studiums vereinbaren (Sonderzahlungen oder Veränderungen der Zahlungsmodi sind möglich).

Die Semestergebühren der Universität werden im Zuge der Rückmeldung zum Folgesemester separat von der Universität erhoben.

Ja, der Arbeitgeber kann die Studiengebühren übernehmen. Zahlungsart und Rechnungsadresse können Sie zum Studienstart individuell mit der Studiengangskoordination absprechen.   

Für den Erwerb eines Mastergrads müssen Sie aufgrund der gesetzlichen Vorgaben aus Bachelor- und Masterstudium zusammen 300 CP nachweisen. Falls im Erststudium jedoch nur 180 oder 210 CP erworben wurden, entsteht ein CP-Delta, das für die Verleihung des Mastertitels geschlossen werden muss.

Sie haben die Möglichkeit fehlende ECTS zu erwerben, wie zum Beispiel durch 

• Anrechnung von Berufserfahrung (bis zu 30 CP) 
• Anfertigen einer erweiterten Masterarbeit (bis zu 15 CP zusätzlich) 
• Anfertigen einer Projektarbeit (bis zu 10 CP) 
• Teilnahme an Seminaren aus dem Seminarangebot der Professional School (jeweils 5 CP) 
• Anrechnungen von vorangegangenen Studienleistungen, die zusätzlich zum ersten qualifizierenden Abschluss abgelegt wurden (individuell) 

Leistungen aus vorangegangenen Studienzeiten können für Module des Masters Data Science angerechnet werden, sofern diese eine hohe inhaltliche Deckung haben und auf demselben Niveau (Masterniveau) unterrichtet wurden. Auf Antrag erfolgt in diesen Fällen immer eine individuelle Prüfung. 

Ja, Sie sind nach erfolgreichem Abschluss des Masterprogramms zur Promotion berechtigt.

Wir bieten Ihnen gerne persönliche Beratungsgespräche an, optional auch als Telefontermine oder in Form von Webkonferenzen. In diesen Gesprächen wollen wir Sie dahingehend beraten, damit Sie eine optimale Lösung für sich finden und entscheiden können, ob unser Master Data Science Sie zu Ihrem angestrebten Ziel bringen kann und zu Ihrer aktuellen Lebenssituation passt. 

Kontaktieren Sie zur Vereinbarung eines persönlichen Beratungsgesprächs gerne das Team des Studiengangs unter datascience@leuphana.de.

Zweimal jährlich stellen wir den Studiengang an den Infotagen der Professional School vor. Diese finden im Januar sowie Juni/Juli statt. Im Rahmen des Infotags finden wir auch immer Raum, um Ihre Fragen in individuellen Gesprächen zu klären. 

Das Team der Professional School berät Sie gerne im Vorfeld zu Fragen der Finanzierung.

Die Studiengangsleitung und -koordination bieten Ihnen eine umfassende und individuelle Beratung an.