Kosten und Finanzierung

Staatlich vs. privat studieren

Die Kostenunterschiede sind in dieser Kategorie besonders groß. Drei staatliche Hochschulen bieten Master-Programme für unter 1.300 € Gesamtkosten an:

Zum Vergleich: An privaten Hochschulen liegen die Master-Programme bei 9.720 € (Hochschule Fresenius) bis 16.680 € (Media University). Die Bachelor-Programme bewegen sich zwischen 12.201 € (WBH) und 19.190 € (FOM). Der Preisvorteil der staatlichen Hochschulen ist enorm – allerdings sind die Zulassungsvoraussetzungen dort oft strenger.

Einige Anbieter sind relativ neu im Fernstudienmarkt: Die Constructor University (Bremen, ehemals Jacobs University) und die Tomorrow University bieten englischsprachige Programme mit internationalem Fokus. Die German UDS und die Media University richten sich an Berufstätige mit stark praxisorientierten Programmen. Die Erfahrungswerte mit diesen Anbietern sind noch begrenzt – prüfe vor der Entscheidung Akkreditierung und Absolventenzahlen.

Finanzierung und Steuervorteile

• Steuerlich absetzbar: Studiengebühren, Fachliteratur und Fahrtkosten zu Präsenzphasen sind als Werbungskosten (Zweitstudium) oder Sonderausgaben (Erststudium) absetzbar. Bei einem Master in Data Science mit 12.000 € Gesamtkosten reduziert sich die Steuerlast oft um 3.000–4.000 €.
• Arbeitgeber: Viele Unternehmen übernehmen die Kosten ganz oder teilweise, wenn das Studium fachlich relevant ist. Insbesondere in der IT-Branche ist das üblich.
• Ratenzahlung: Alle privaten Hochschulen bieten monatliche Raten an – von 219 € (AKAD) bis 625 € (German UDS).
• Bildungsgutschein: Einige Programme sind AZAV-zertifiziert. Dann übernimmt die Agentur für Arbeit bis zu 100 % der Kosten.

Gehälter und Berufsaussichten

Einstiegsgehälter nach Rolle

Was du nach dem Studium verdienst, hängt stärker von der Rolle als vom Studiengang ab. Vier Berufsbilder dominieren den Markt:

Quellen: StepStone Gehaltsreport 2026, Hays IT-Gehaltsübersicht 2025, Glassdoor.

Data Engineers und ML Engineers verdienen im Median mehr als Data Scientists – sie bringen Modelle in die Produktion, und genau diese Fähigkeit ist besonders knapp. Wer sich im Studium auf Data Engineering oder MLOps spezialisiert, hat gute Gehaltsaussichten.

Arbeitsmarkt und Nachfrage

Der IT-Fachkräftemangel spitzt sich weiter zu – insbesondere für KI-Rollen. Laut Bitkom wachsen KI-bezogene Stellenanzeigen seit 2023 um über 35 % jährlich, und 42 % der Unternehmen erwarten, dass Künstliche Intelligenz zusätzliche IT-Arbeitsplätze schafft.

Die gefragtesten Skills laut Stellenanalysen: Python (in 78 % der Data-Science-Stellenanzeigen), SQL, TensorFlow/PyTorch, Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) und seit 2024 verstärkt LLM-/NLP-Kenntnisse. Ein Fernstudium deckt die Grundlagen ab – Cloud-Zertifizierungen und Praxisprojekte solltest du parallel aufbauen.

Realitätscheck: Was die Gehaltszahlen nicht zeigen

Die Gehaltsdaten oben sind Durchschnittswerte – die individuelle Realität sieht oft anders aus:

• Einstieg meist als Data Analyst: Die meisten Absolventinnen und Absolventen starten nicht als Data Scientist, sondern als Data Analyst. Der Sprung zur nächsten Stufe erfordert Praxiserfahrung und ein starkes Portfolio – nicht nur den Abschluss.
• Portfolio schlägt Zeugnis: Kaggle-Wettbewerbe, GitHub-Projekte und eigene Datenanalysen zählen bei Bewerbungen oft mehr als die Abschlussnote. Baue begleitend zum Studium sichtbare Projekte auf.
• Tools verändern sich schnell: Die Werkzeuge, die du im Studium lernst, sind in 3 Jahren teilweise überholt. Entscheidend sind die Grundlagen – Statistik, ML-Theorie, algorithmisches Denken – nicht das konkrete Framework.
• Remote heißt international: Data-Science-Rollen sind oft remote ausgeschrieben. Das bedeutet Flexibilität, aber auch Konkurrenz mit internationalen Bewerberinnen und Bewerbern.

Voraussetzungen und Zulassung

Bachelor: Studieren ohne IT-Vorkenntnisse

Alle Bachelor-Programme in dieser Kategorie sind für Studieneinsteiger ohne Programmierkenntnisse konzipiert. Die Grundlagen in Python, Statistik und Datenbanken werden im Studium vermittelt. Was du mitbringen musst:

• Abitur oder Fachabitur – Standardzugang an allen Hochschulen.
• Ohne Abitur: Möglich mit abgeschlossener Berufsausbildung + Berufserfahrung oder Aufstiegsfortbildung (Meister, Techniker, Fachwirt). Details regelt jedes Bundesland anders.
• Englischkenntnisse: Der B.Sc. Data Science an der IU ist komplett englischsprachig. Auch an der Constructor University und Tomorrow University wird auf Englisch gelehrt.

Master: Voraussetzungen nach Programm

Die Master-Programme setzen ein Erststudium voraus – aber die Anforderungen an die Fachrichtung unterscheiden sich erheblich:

• Technische Master (FernUni Hagen, HS Albstadt-Sigmaringen, IfV NRW): Erststudium in Informatik, Mathematik oder Data Science. Oft zusätzlich 1 Jahr Berufserfahrung.
• Flexible Master (IU, AKAD): Erststudium in beliebiger Fachrichtung, Abschlussnote mindestens „Befriedigend". Die IU bietet verschiedene Studienvarianten je nach Vorkenntnissen.
• Business-orientierte Master (Hochschule Fresenius, Euro-FH, ISM): Erststudium + Berufserfahrung, Fachrichtung oft flexibel.

Studienmodelle und Dauer

Die meisten Fernhochschulen bieten flexible Zeitmodelle – besonders relevant für Berufstätige:

• Bachelor: 6–8 Semester Regelstudienzeit. Berufsbegleitend rechnen die meisten Studierenden mit 8–12 Semestern (4–6 Jahre). Alle privaten Hochschulen bieten kostenlose Verlängerung um mindestens 1–2 Semester.
• Master: 2–4 Semester Regelstudienzeit, berufsbegleitend realistisch 3–5 Semester (1,5–2,5 Jahre). Die 120-ECTS-Programme (4 Semester) gehen mehr in die Tiefe, die 60-ECTS-Programme sind kompakter.
• Vollzeit vs. Teilzeit: An der FernUni Hagen und der HS Albstadt-Sigmaringen wählst du zwischen Voll- und Teilzeitmodus. An IU, AKAD und WBH studierst du grundsätzlich im eigenen Tempo – mit unterschiedlich teuren Zeitmodellen.

Data Science oder Informatik: Wann lohnt sich was?

Ein Bachelor in Data Science ist spezialisierter als ein Informatik-Studium. Die Frage ist, ob sich diese frühe Spezialisierung lohnt.

Ein Informatik-Bachelor mit Data-Science-Vertiefung hält mehr Karrierewege offen als ein reiner Data-Science-Bachelor.

Data Science lohnt sich, wenn du bereits weißt, dass du in Richtung Datenanalyse, ML oder KI arbeiten willst – und wenn du eine Ausbildung im IT-Bereich oder relevante Berufserfahrung mitbringst. Dann ist die Spezialisierung ein Vorteil.

Informatik ist breiter aufgestellt und bietet mehr Flexibilität nach dem Abschluss. Viele Informatik-Studiengänge ermöglichen Vertiefungen in Data Science – etwa an der WBH oder der IU. Für Studieneinsteiger ohne klare Spezialisierung ist Informatik oft die sicherere Wahl.

Im Master ist die Spezialisierung dagegen sinnvoll – hier baust du auf soliden Grundlagen auf und vertiefst gezielt. Die Master-Programme an der FernUni Hagen und der HS Albstadt-Sigmaringen setzen explizit ein Informatik-Erststudium voraus.

Auch interessant: Data Science im Fernstudium: IU vs. AKAD vs. WBH und Master Data Science: FernUni Hagen vs. HS Albstadt-Sigmaringen

Informatik-Studiengänge mit Data-Science-Vertiefung zum Vergleich:

Häufige Fragen

• Was ist der Unterschied zwischen Data Science und Künstlicher Intelligenz? Data Science analysiert Daten und baut Vorhersagemodelle. KI geht einen Schritt weiter und entwickelt Systeme, die autonom lernen und Entscheidungen treffen. In der Praxis überschneiden sich beide Felder stark – Machine Learning ist das Bindeglied.
• Kann ich Data Science ohne Programmierkenntnisse studieren? Ja. Alle hier gelisteten Bachelor-Programme vermitteln die Grundlagen in Python und SQL von Grund auf. Für Master-Programme sind Programmierkenntnisse in der Regel Voraussetzung.
• Was kostet ein Data-Science-Fernstudium? Im Bachelor zwischen 12.201 € (WBH) und 19.190 € (FOM). Im Master von 0 € (HS Albstadt-Sigmaringen) bis 16.680 € (Media University). Drei staatliche Hochschulen bieten Master unter 1.300 € an.
• Wie lange dauert ein Data-Science-Fernstudium? Bachelor: 6–7 Semester in Vollzeit, dehnbar auf 8–12 Semester Teilzeit. Master: 2–4 Semester Vollzeit. Die meisten Berufstätigen rechnen mit 4–6 Jahren für den Bachelor und 2–3 Jahren für den Master.
• Lohnt sich ein Data-Science-Studium angesichts von ChatGPT? Ja. LLMs machen Data Scientists produktiver, ersetzen sie aber nicht. Die Nachfrage nach Fachkräften, die KI-Systeme evaluieren, in Produktion bringen und verantwortungsvoll einsetzen, wächst. Was sich ändert: Routineaufgaben übernimmt die KI, der Fokus verschiebt sich auf Modell-Governance und KI-Produktentwicklung.
• Kann ich mit einem nicht-technischen Bachelor in Data Science einsteigen? Ja, aber die Wege unterscheiden sich. An IU, AKAD und Hochschule Fresenius wird kein IT-Erststudium verlangt – hier reicht ein Bachelor in beliebiger Fachrichtung. Die staatlichen Master (FernUni Hagen, HS Albstadt-Sigmaringen) setzen dagegen ein Informatik- oder Mathematik-Erststudium voraus.