Der Studiengang
Data Analytics & Statistical Learning an der TH Rosenheim. Gestalte deine Zukunft jetzt.
Der Bachelorstudiengang Data Analytics & Statistical Learning (kurz: DS) an der TH Rosenheim ist ein Mathematikstudiengang, der dir hervorragende Perspektiven bietet – sowohl beruflich als auch im Hinblick auf weiterführende Masterstudiengänge.
Digitale Geschäftsbereiche, Geschäftsmodelle und Prozesse sichern Unternehmen und Institutionen ihre Wettbewerbsfähigkeit. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen treiben die Digitalisierung voran. Sie erweitern menschliche Fähigkeiten, verbessern Abläufe und ermöglichen neue Produkte und Dienstleistungen.
Grundlage dafür sind riesige Datenmengen, die analysiert, gefiltert und modelliert werden müssen, um Daten effizient zu nutzen und klare Ergebnisse zu liefern. Dafür braucht es bewährte Methoden aus Mathematik, Statistik und Informatik. Expertinnen und Experten („Data Analysts“) sind gefragter denn je, da die Anwendungsbereiche stetig wachsen – in zahlreichen Branchen, bspw. Beratung, Maschinenbau, Energie, Pharma, Healthcare, IT oder Technologie.
Der Bachelorstudiengang DS vermittelt dir das nötige Wissen, um diese beruflichen Chancen zu nutzen. Rund 75 Prozent der Inhalte sind identisch zu dem Studiengang Wirtschaftsmathematik-Aktuarwissenschaften und liegen schwerpunktmäßig in den Bereichen Mathematik und Statistik.
Ob du dich bei den restlichen 25 Prozent breit aufstellst und in viele Bereiche eintauchst oder ein Fachgebiet vertiefst, entscheidest allein du. Schlussendlich sicherst du dir bereits im Studium Experten- und Branchenwissen, um als Data Analyst durchzustarten und dich beim Berufseinstieg fachlich mit Profis austauschen zu können.
Gleichzeitig profitierst du von den Vorteilen eines Studiums an der TH Rosenheim: eine hohe Praxis- und Anwendungsorientierung, eine familiäre Atmosphäre und ein persönlicher Austausch zwischen Studierenden und unseren Professorinnen und Professoren.
Gestalte jetzt deine Zukunft mit dem Studiengang Data Analytics & Statistical Learning. Wir sind für unsere hohe Ausbildungsqualität anerkannt. Die Rahmenbedingungen und Erfolgsaussichten an der TH Rosenheim sind bundesweit unvergleichlich – sie werden dich begeistern.
Wir freuen uns auf dich und haben dir auf unserer Seite wichtige und wertvolle Informationen bereitgestellt.
Inhalte und Ablauf des Studiums
Wenn du dich für den Bachelorstudiengang Data Analytics & Statistical Learning an der TH Rosenheim entscheidest, erwarten dich unter anderem folgende Schwerpunkte:
- Mathematik
- Statistik
- Informatik
Die Inhalte in diesen Schwerpunkten sind identisch zu denen des Studiengangs Wirtschaftsmathematik-Aktuarwissenschaften und machen rund 75 Prozent aus. Über die restlichen 25 Prozent entscheidest du selbst:
- Entweder du erweiterst dein Wissen breit und tauchst in viele Bereiche ein – etwa Informatik, BWL, Psychologie oder Ingenieurwissenschaften,
- oder du vertiefst ein Fachgebiet, zum Beispiel Elektrotechnik oder künstliche Intelligenz, und spezialisierst dich.
Somit bestimmst Du deinen zukünftigen Weg, basierend auf deinen Interessen und Zielen. Wir haben den Bachelorstudiengang Data Analytics & Statistical Learning auf den steigenden Bedarf bei Unternehmen und Institutionen ausgerichtet, um deine beruflichen Einstiegschancen zu verbessern.
Nachfolgend haben wir dir Wissenswertes zu folgenden Themen zusammengestellt:
- Studienablauf
- Studienziele
- Duales Studium
- Masterstudiengänge
- Regularien (u.a. Prüfungsordnung, Studienaufbau, Praxissemester, Abschlussarbeiten)
Studienablauf
Das Studium Data Analytics & Statistical Learning dauert sieben Semester. Das sechste Semester absolvierst du als Praxissemester in einem Unternehmen deiner Wahl. Nach erfolgreichem Abschluss bist du Bachelor of Science (B.Sc.).
Inhaltlich gliedert sich das Studium in die folgenden Themenbereiche:
- Mathematik (Grundlagen): Analysis 1, Lineare Algebra, Analysis 2, Einführung in die Stochastik, Differentialgleichungen, Numerik
- Informatik (Grundlagen): Einführung in die Informatik, Programmieren 1, Programmieren 2, Software Engineering (SE), Datenbanken
- Vertiefung in Stochastik: Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistische Anwendungen, Statistik, Statistische Modellierung, Ausgewählte Kapitel der Stochastik
- Fachwissenschaftliche Wahlpflichtmodule (FWPM): frei wählbar
- Projekt- und Bachelorarbeit
Studienziele
Mit dem Studiengang Data Analytics & Statistical Learning bereiten wir dich bestmöglich darauf vor, hervorragende Perspektiven zu nutzen – sowohl beruflich als auch im Hinblick auf weiterführende Masterstudiengänge. Ob du dich schlussendlich breit aufstellst und in viele Bereiche eintauchst oder ein Fachgebiet vertiefst, entscheidest allein du.
- Unser Ziel ist es, praxis- und anwendungserprobte Data Analysten auszubilden. Dies gelingt, da sämtliche Lehrenden über umfangreiche Praxiserfahrung verfügen. Unternehmen unterstützen mit Kooperationen die Weiterentwicklung des Studiengangs.
- Verfahren der Mathematik, der Statistik und der Informatik bilden zu 75 Prozent die Grundlagen der Vermittlung von Kenntnissen zur Datenanalyse.
- Das Studium ermöglicht branchenspezifische Vertiefungen in unterschiedlichen Anwendungsgebieten. Die Anwendungsgebiete der Digitalisierung, der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens steigen stetig.
- Wir fördern zusätzlich zum Fachwissen überfachliche Schlüsselkompetenzen, die im Berufsleben heute besonders gefordert sind. Im Hinblick auf Kommunikation, Präsentation und Projektmanagement dienen bespielsweise das Seminar, die praxisbegleitenden Lehrveranstaltungen, die Praxisphase sowie Projekt- und Bachelorarbeit.
Hier findest du Informationen über deine beruflichen Perspektiven.
Duales Studium mit vertiefter Praxis
Den hohen Praxisbezug kannst du mit einem dualen Studium vertiefen.
Bei einem dualen Studium mit vertiefter Praxis wechseln sich Hochschul- und Praxisphasen ab. Der Praxisbezug wird dabei während der vorlesungsfreien Zeit durch studienbegleitende Praktika in Unternehmen vertieft. Ebenso hat die Bachelorarbeit einen Praxisbezug, in der Regel in Zusammenarbeit mit einem Unternehmen.
Weiterführende Informationen zum dualen Studium mit vertiefter Praxis an der TH Rosenheim.
Masterstudiengänge
Sofern du einen weiterführenden Masterstudiengang dem sofortigen Berufseinstieg vorziehst, sind auch diesbezüglich deine Chancen sehr gut.
Solltest du dies nach Abschluss des Studiengangs Data Analytics & Statistical Learning in Betracht ziehen, so kannst Du an der TH Rosenheim beispielsweise einen Master in Informatik machen.
Der Bachelor-Abschluss berechtigt dich auch zu weiterführenden Masterstudiengängen, sowohl an Hochschulen für angewandte Wissenschaften als auch an Universitäten. Die entsprechende Zulassung für folgende in Frage kommende Masterstudiengänge regeln diese selbst:
- Statistics and Data Science, LMU Müchen
- Mathematics in Science and Engineering oder Mathematics in Data Science, TU München
- Mathematics for Business and Industry, OTH Regensburg
- Data Science, Uni Salzburg
Regularien
Nachfolgend findest du aktuelle und wichtige Informationen zu den Themen Prüfungsordnung, Studienaufbau, Praxissemester und Abschlussarbeiten.
Berufliche Chancen
Perspektiven
Nach Abschluss des Studiums bieten sich dir als Data Analyst mit vertieften Mathematik- und Statistikkenntnissen hervorragende berufliche Perspektiven. Die Nachfrage nach Talenten ist groß und die neuen Zukunftstechnologien lassen immer neue Berufsfelder entstehen.
Wir haben für dich weiterführende Informationen zusammengestellt:
Traumjobs
Die Berufsaussichten für Data Analysten stehen hervorragend. Eine einfache Google-Suche liefert zahllose Beweise dafür.
Die amerikanische Jessup Universität prognostiziert eine steigende Nachfrage nach qualifizierten Datenanalysten. Ihrer Einschätzung nach wird der weltweite Markt für Datenanalyse von 7,03 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 bis 2030 jährlich um 27,6 % wachsen und dann 303,4 Milliarden US-Dollar erreichen.
Wie eine junge Expertin ihren Arbeitsalltag als Data Scientist beschreibt, lest ihr hier.
Zukunftstechnologie Statistik
Der Chefökonom von Google war bereits 2009 der Meinung:
I keep saying the sexy job in the next ten years will be statisticians
Die oben genannte Studie bestätigt diese Prognose, ebenso wie ein Artikel über das Berufsbild Data Scientist im Harvard Business Review.
Dies hängt mit den in den Unternehmen immer größer werdenden Datenmengen zusammen, die hinsichtlich verwertbarer Erkenntnisse analysiert, verstanden und erklärt werden müssen. Das rasant wachsende Berufsgebiet Data Science vereint Methoden aus der Statistik und Mathematik mit Bereichen aus der Informatik, u.a. maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI). Der Studiengang Data Analytics & Statistical Learning bietet eine gute Basis für einen Einstieg in diesen "sexy job".
Wirtschaftskontakte
Die TH Rosenheim verfügt über ein starkes Netzwerk zu Unternehmen und Institutionen, beispielsweise Banken, Versicherungs-, Beratungs- und Industrieunternehmen, sowie Anbietern für ein duales Studium. Davon profitierst du insbesondere in deinem Praxissemester.
Bewerbung und Zulassung
Das Studium Data Analytics & Statistical Learning ist nicht zulassungsbeschränkt. Das Studium beginnt in jedem Jahr stets zum Wintersemester. Grundvoraussetzung sind Mathematikkenntnisse auf (Fach-)Abiturniveau. Informiere dich hier über weitere Mindestanforderungen.
Allgemeine Informationen zu Bewerbung und Einschreibung an der TH Rosenheim:
Kontakt
Wir setzen an der TH Rosenheim auf eine familiäre Atmosphäre, in der insbesondere ein persönlicher Austausch zwischen dir sowie unseren Lehrenden und wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern gefördert wird.
Hier findest du eine Übersicht über die Ansprechpartner*innen und die Lehrenden des Studiengangs Data Analytics & Statistical Learning der TH Rosenheim.
Ansprechpartner*innen
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Persönliche Seite von André Herzwurm
Prof. Dr. André Herzwurm
Fakultät ANG+49 (0)8031 / 805 - 2891 andre.herzwurm@th-rosenheim.de -
Persönliche Seite von Monika Sussmann
Dipl.-Math. Monika Sussmann
Fakultät ANG+49 (0)8031 / 805 - 2488 monika.sussmann@th-rosenheim.de -
Ferdinand Bär
Zentrale Studienberatung+49 (0)8031 / 805 - 2489 studienberatung@th-rosenheim.de
Lehrende
Hier findest du alle Dozentinnen und Dozenten des Studiengangs DS mit Angabe ihrer Fächer:
- Holger Dittmar
Statistische Anwendungen, Praktische statistische Modellierung - Prof. Dr. Michael Helbig
Lineare Algebra - Prof. Dr. André Herzwurm
Wahrscheinlichkeitstheorie - Prof. Dr. Florian Link
Analysis 1, Analysis 2 - Prof. Dr. Viktor Sandor
Seminar, Statistik, Ausgewählte Kapitel der Stochastik - Prof. Dr. Anneliese Schrott
Einführung in die Informatik, Programmieren 1, Programmieren 2, Software Engineering, Datenbanken - Prof. Dr. Achim Schulze
Differentialgleichungen, Numerik - Monika Sussmann
Einführung in die Stochastik (Übung), Statistische Anwendungen - Prof. Dr. Ulrich Wellisch
Einführung in die Stochastik, Seminar, Statistische Modellierung