Der Bachelorstudiengang Data Science soll dazu befähigen, die Möglichkeiten, die sich bei der Datenanalyse in Unternehmen und wissenschaftlichen Einrichtungen ergeben, mit Hilfe wissenschaftlicher Erkenntnisse und Methoden zu nutzen und die dabei auftretenden Probleme zu lösen.

Dabei sind eine fundierte und vertiefte Ausbildung in Methoden der Mathematik, insbesondere der Statistik und der künstlichen Intelligenz, Kommunikationstechniken und Sprachen, Grundlagen aus der Informatik, Domänenwissen aus Technik und Wirtschaft sowie die ethischen Konsequenzen von Data Science und künstlicher Intelligenz im Zentrum.

Das Zielpublikum des Studiengangs sind Studierende mit Spaß an Mathematik, Statistik und Informatik, denen das Studium an einer Universität nicht genug direkte Anwendungsmöglichkeiten bietet.

Durch die exponentiell steigende Verfügbarkeit von Daten und Rechenleistung öffnen sich für Unternehmen enorme Potenziale zur Wertschöpfung, beispielsweise durch die systematische Analyse der Daten zur Entscheidungsvorbereitung, der datengetriebenen Optimierung von Prozessen oder durch die Entwicklung völlig neuer, auf Daten basierender Produkte. In einer Studie von 2017 schätzt die Unternehmensberatung Accenture, dass alleine die Anwendung von Methoden des Machine Learnings bis 2025 zu einem Profitabilitätsschub von 38 Prozent führen wird. Eine Umfrage von KPMG und bitcom research zeigt, dass erst etwa ein Drittel der Unternehmen ihre Daten systematisch nutzt. Darüber hinaus gewinnen Kenntnisse aus den Bereichen Data Governance, Missing Data/Data Quality Management, Agile Business Intelligence Development, Predictive Maintenance in den Unternehmen zunehmend an Bedeutung.

Der Einsatz der Absolventen und Absolventinnen als Data Scientist, Business Analyst oder Data Analyst ist in fast allen Branchen und vielen Unternehmensbereichen möglich, z.B. in der Beratung, Wirtschaftsprüfung, Marktforschung, Industrie, bei Versicherungen, Banken und IT-Unternehmen sowie im öffentlichen Dienst und der angewandten Forschung. Die Berufsaussichten in diesen Feldern sind aktuell und in den nächsten Jahren hervorragend.

Hochqualifizierte Experten sind gefragt, die über eine gut fundierte mathematische Grundlagenausbildung verfügen, betriebswirtschaftliches Verständnis besitzen und softwarebasiert Daten sammeln, aufbereiten, analysieren und Methoden des Machine Learnings und der Predictive Analysis anwenden sowie die Ergebnisse zu Entscheidungsgrundlagen verdichten, visualisieren und verständlich präsentieren können.

Formale Voraussetzungen:

Hochschulzugangsberechtigung

Bewerbung:

Data Science (B.Sc.) ist ein NC-freier Studiengang, für den Sie sich über das Bewerberportal der Hochschule Augsburg (Bewerbungsfrist 2. Mai - 15. Juli) einschreiben können.

Links zur Studien- und Prüfungsordnung und dem Modulhandbuch folgen, sobald sie fertig gestellt sind.