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Data Science
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Data Science und Künstliche Intelligenz

Alles zum dualen Studiengang der Fachbereiche Datenanalyse, KI und Machine Learning: Ablauf, Voraussetzungen, Inhalte und mehr.

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Der duale Studiengang Data Science und Künstliche Intelligenz (KI) vereint zwei große Fachbereiche: Auf der einen Seite befasst du dich mit datenwissenschaftlichen Themen wie Cloud Computing, Big Data, Data Analytics und Data Engineering. Auf der anderen Seite setzt du dich intensiv mit aktuellen KI-Entwicklungen sowie Intelligence Engineering auseinander. In welcher der beiden Richtungen du dich spezialisieren möchtest, entscheidest du typischerweise im späteren Verlauf des Studiums.

Abschlussbezeichnung nach dem dualen Studium Data Science und KI

Nach dem dualen Studium Künstliche Intelligenz erlangst du je nach Hochschule und Modell folgende Abschlüsse:

  • Bachelor of Science🎓
  • Bachelor of Engineering + Ausbildungsabschluss in einem kombinierbaren Ausbildungsberuf 🎓 (seltener)

Kombinierbare Ausbildungsberufe können zum Beispiel sein:

Aufbau des dualen Studiums Data Science und KI

In der Regel dauert der duale Studiengang Künstliche Intelligenz sechs bis acht Semester, je nach Hochschule und Modell. Achten solltest du auf die Bezeichnung als praxisintegrierendes oder ausbildungsintegrierendes Studium.

Bewirbst du dich auf ein praxisintegrierendes duales Studium, durchläufst du keine vollständige Ausbildung, aber intensive Praxisphasen. Bewirbst du dich auf ein ausbildungsintegrierendes duales Studium, absolvierst du eine vollständige Ausbildung und legst eine Abschlussprüfung ab.

In beiden Fällen wirst du auf den unmittelbaren Berufseinstieg vorbereitet. Ablaufen kann das folgendermaßen – hier am Beispiel der Nordakademie:

Studierst du an der Nordakademie, sammelst du in jedem Halbjahr für 13 Wochen Erfahrungen im Betrieb. Zehn Wochen pro Halbjahr besuchst du die Hochschule.

Theorie an den Hochschulen: Module und Inhalte

Während deiner Studiensemester erwarten dich typischerweise Module wie:

  • Algorithmen und Datenstrukturen
  • Datenbanken
  • Informatik
  • Mathematik
  • Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Ethik
  • Programmierung
  • KI-Programmierung
  • Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Über Wahlpflichtmodule und Vertiefungen kannst du persönliche Schwerpunkte setzen und dich so auf deine Interessensfelder spezialisieren. Angeboten werden je nach Hochschule beispielsweise:

  • Data Engineering
  • Data Analytics
  • Künstliche Intelligenz und Machine Learning
  • Intelligence Engineering
  • Geschäftsmodelle und Entrepeneurship
  • KI für Spiele / Computer Vision
  • Natural Language Processing

💡 Tipp: Der verwandte Studiengang „Künstliche Intelligenz“ könnte dich ebenfalls interessieren. Hier legst du den Fokus von Beginn an auf Intelligence Engineering.

Praxis während des dualen Studiums

In den Praxisphasen wendest du das an, was du in den Studienphasen gelernt hast. Zusätzlich sind einige Hochschulveranstaltungen praktisch ausgerichtet. So eignest du dir in bestimmten Übungen grundlegende Methoden und Fertigkeiten an oder bearbeitest Projekte mit deinen Mitstudierenden.

Beispielsweise arbeitest du in Seminaren mit der Programmiersprache Python oder konstruierst im Team eine konkrete KI-Lösung.

💡 Tipp: Prüfe in unserem Stellenmarkt, welche Unternehmen nach angehenden dualen Studierenden suchen oder eine der obengenannten Ausbildungen anbieten.

Voraussetzungen für das duale Studium Data Science und KI

Für das duale Studium brauchst du in der Regel eine Hochschulzugangsberechtigung, also:

  • Allgemeine Hochschulreife (Abitur)
  • Fachgebundene Hochschulreife
  • oder einen gleichwertigen Abschluss, abhängig von den Vorgaben des Bundeslandes – so kann zum Beispiel für staatlich geprüfte Techniker:innen oder Betriebswirt:innen eine Zulassung ohne Abi möglich sein 

Für deine Bewerbung bei der Hochschule musst du häufig zuerst ein Partnerunternehmen gefunden haben. Zusätzlich wird oft ein Vorpraktikum erwartet. Informiere dich am besten auf der Seite deiner Wunschhochschule über die genauen Zulassungsvoraussetzungen.

Karriere und Perspektiven nach dem dualen Studium Data Science und KI

Deine Fertigkeiten im Umgang mit großen Datenmengen, Programmiersprachen sowie Künstlicher Intelligenz befähigen dich dazu, in den verschiedensten Feldern tätig zu werden. Solche Spezialistinnen und Spezialisten werden laut der Dualen Hochschule Baden-Württemberg in den unterschiedlichsten Unternehmen gesucht.

Infrage kommen unter anderem Betriebe dieser Branchen:

  • IT
  • Maschinenbau
  • Automotive
  • Consulting
  • Gesundheitswesen

Zu den zahlreichen Arbeitsbereichen zählen zum Beispiel:

  • Sprachverarbeitung
  • analytisches Kundenmanagement
  • Betrugserkennung
  • Empfehlungssysteme
  • Data Mining

Konkrete Berufsbezeichnungen können sein:

  • Data Engineer
  • Data Analyst
  • Projektmanager:in
  • Machine Learning Spezialist:in / KI-Spezialist:in
  • Machine Learning Engineer
  • Systems Engineer
  • Intelligence Engineer / KI-Entwickler:in

Vergütung und Kosten während des dualen Studiums Data Science und KI

Viele Hochschulen erheben Studiengebühren und oder einen Semesterbeitrag. Häufig werden die Kosten jedoch vollständig oder teilweise vom Praxispartner übernommen.

Da du im Unternehmen arbeitest, erhältst du eine Ausbildungs- oder Praxisvergütung, die im Vertrag zwischen dir und dem Betrieb festgehalten wird. Häufig orientiert sich der Betrag am Tarifvertrag der jeweiligen Branche und Region, genau wie das Ausbildungsgehalt anderer Azubis ohne duales Studium. 💵