Wer profitiert vom Bachelor Data Science an der IU – Voraussetzungen, Zielgruppe & Eignung

Mit deinem B.Sc. in Data Science arbeitest du beispielsweise als Data Engineer, als Data Scientist oder als Digital Analyst Consultant

Das Fernstudium Data Science (B.Sc.) an der IU richtet sich an alle, die Kompetenzen im Bereich Datenanalyse, Programmierung, KI und zukunftsorientierter IT erwerben oder vertiefen möchten. Besonders geeignet ist der Studiengang für Berufstätige, die sich im digitalen Umfeld weiterqualifizieren wollen, ebenso wie für Schulabgängerinnen und Schulabgänger mit analytischem Denken, Interesse an Mathematik und IT. Als Absolventin oder Absolvent bist du später zum Beispiel als Data Engineer, Data Analyst oder AI Specialist einsetzbar – überall dort, wo größere Datenmengen strukturiert, analysiert und zukunftsweisend interpretiert werden sollen.

Welche Zulassungsvoraussetzungen gelten?

Für den Einstieg in das Bachelorstudium Data Science an der IU Internationale Hochschule gelten folgende formale Zugangskriterien:

Mit (Fach-)Abitur: Du kannst ohne weitere Voraussetzungen starten, wenn du die allgemeine Hochschulreife (Abitur), die fachgebundene Hochschulreife oder die Fachhochschulreife vorweisen kannst.

Mit ausländischem Abschluss: Auch ein internationaler Schulabschluss (zum Beispiel das IB-Diploma) kann zugelassen werden – hier prüft die IU im Einzelfall die Gleichwertigkeit entsprechend den Vorgaben der deutschen Hochschulgesetzgebung.

Studium ohne Abitur: Auch ohne klassische Hochschulzugangsberechtigung ist ein Einstieg möglich, wenn du

• einen Meisterbrief,
• eine Aufstiegsfortbildung mit IHK-Abschluss (z. B. als Fachwirtin oder Fachwirt), oder
• eine mindestens zweijährige anerkannte Berufsausbildung plus mindestens drei Jahre Berufserfahrung (in Vollzeit) nachweist.

Je nach Ausrichtung deiner abgeschlossenen Ausbildung und dem gewünschten Studienfach ist ein direkter Einstieg oder ein Probestudium erforderlich.

Sprachnachweis Englisch: Für das ausschließlich englischsprachige Studienprogramm musst du Englischkenntnisse auf Niveau B2 (GER) belegen, z. B. durch

• TOEFL (mindestens 80 Punkte),
• IELTS (mindestens 6,0),
• Duolingo English Test (mindestens 95 Punkte) oder
• Cambridge Zertifikat (mindestens Gesamtnote B).

Der Nachweis darf nicht älter als 5 Jahre sein. Wenn du ein englischsprachiges Erststudium absolviert hast oder Englisch deine Muttersprache ist, entfällt dieser Nachweis.

Tipp: Die IU bietet dir einen unverbindlichen Probemonat, in dem du das Studium flexibel testest. Bei Fragen zur Gleichwertigkeit von Abschlüssen oder zur Anerkennung beruflicher Vorleistungen unterstützt die Studienberatung individuell.

Mögliche persönliche Voraussetzungen für den Bachelor Data Science

• Grundlegendes Interesse an Mathematik, Statistik und IT-Themen – viele Module bauen auf diesen Kompetenzen auf.
• Analytisches Denkvermögen: Die Fähigkeit, auch komplexe Datenstrukturen zu durchdringen.
• Englischkenntnisse auf dem B2-Niveau sind Pflicht.
• Eigenständiges und organisiertes Arbeiten – das Fernstudium erfordert Disziplin und eine gute Selbstmanagement-Kompetenz.
• Motivation, mit digitalen Tools und Blended-Learning-Konzepten zu lernen: Interaktive Bücher, die IU Learn App, Online-Kurse und virtuelle Veranstaltungen sind integraler Bestandteil.

Typische Vorerfahrung im Bereich Programmierung oder Datenanalyse ist hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung. Die IU führt dich mit praxisorientierten Grundlagen Schritt für Schritt ins Thema ein. Viel entscheidender ist die Bereitschaft, selbstständig zu lernen und dich mit neuen digitalen Technologien auseinanderzusetzen.

Für wen ist das Fernstudium Data Science besonders geeignet?

• Schulabsolventinnen und Schulabsolventen, die eine Karriere im Data Science-Bereich oder der IT-Branche planen.
• Berufstätige aus traditionellen Branchen, die gezielt digitale Kompetenzen aufbauen (z. B. Ingenieurwesen, BWL, Naturwissenschaften).
• Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger mit Berufserfahrung, die in Datenanalyse, KI oder Big Data umsteigen oder sich weiterentwickeln möchten.
• Personen, die Wert auf Flexibilität legen und Studium, Beruf, Familie oder soziale Verpflichtungen miteinander verbinden möchten.
• Alle, die nach einem staatlich anerkannten und international gültigen Abschluss suchen, um weltweit im Bereich Data Science durchzustarten.

Dein Fahrplan durch das Data Science Fernstudium an der IU

Im Bachelorstudiengang Data Science an der IU Internationalen Hochschule werden zentrale technische, mathematische und analytische Fähigkeiten ausgebildet, die Dich dazu befähigen, große Datenmengen zu analysieren, zu interpretieren und in die Praxis umzusetzen. Der Studiengang ist zu 100 % auf Englisch und umfasst insgesamt 180 ECTS-Punkte, die Du in Vollzeit oder flexibel in Teilzeit erwerben kannst. Praxis- und Projektarbeit stehen ebenso im Fokus wie topaktuelle Technologien.

Welche Inhalte lernst Du im Data Science Fernstudium?

• Grundlagen und Programmierung: Du startest mit Einführungskursen in Data Science, Academic Work, Programming (Python, auch objektorientiert und funktional) und mathematischen Fächern wie Analysis und Linearer Algebra.
• Statistik und Datenanalyse: Du erlernst deskriptive und schließende Statistik, inferential Statistics und Methoden der explorativen Datenanalyse sowie Data Wrangling.
• Datenbanken und Infrastruktur: Themen wie Datenbankmodellierung, Datenbanksysteme und Projekte zur Erstellung eigener Data Marts in SQL bilden den technischen Unterbau.
• Machine Learning und Künstliche Intelligenz: Du beschäftigst Dich intensiv mit Machine Learning (Supervised und Unsupervised Learning), Feature Engineering und Deep Learning/Neural Nets. Dazu gehören praxisorientierte Projekte wie "Von Modell zu Produktion".
• Big Data und Cloud: Du lernst, große Datenströme zu verarbeiten (Big Data Technologies), Cloud-Anwendungen zu nutzen und Dateninfrastrukturen zu gestalten.
• Interdisziplinäre Kompetenzen: Seminare zu interkultureller und ethischer Entscheidungsfindung, agilem Projektmanagement sowie ein Fokus auf Datenschutz und IT-Sicherheit runden die Ausbildung ab.
• Vertiefungen (Wahlpflichtfächer): Drei individuelle Vertiefungsbereiche stehen zur Auswahl, z. B. Data Engineer, Data Analyst oder AI Specialist. Weitere Wahlmodule bieten anwendungsnahe Schwerpunkte, etwa in Marketing, Supply Chain Management, Automation/Robotics oder internationale Wirtschaftsthemen.
• Abschlussarbeit: Dein Studium kulminiert in der Bachelor-Thesis – hier zeigst Du, wie Du komplexe Fragestellungen aus der Praxis mit datenwissenschaftlichen Methoden löst.

Videos, Podcasts, multimediale Lernskripte (Interactive Books) und praxisnahe Projekte sorgen für einen abwechslungsreichen Lernalltag. Virtuelle Seminare und optional ein Praxis- oder Auslandsaufenthalt sind möglich.

So funktioniert der Ablauf Deines Studiums

• Start zu jeder Zeit möglich: Du kannst das Studium ganzjährig beginnen, ohne Semesterbindung.
• Individuelle Zeitmodelle: Wähle Vollzeit (36 Monate), Teilzeit I (48 Monate) oder Teilzeit II (72 Monate). Ein Wechsel ist jederzeit während des Studiums möglich, falls sich Dein Zeitbudget ändert.
• 100 % digital: Alle Unterlagen bekommst Du über den Online-Campus und die IU Learn App, inklusive digitaler Skripte, Video-Vorlesungen und interaktiver Quizformate.
• Prüfungen: Schreibe Prüfungen online (7 Tage/Woche, rund um die Uhr) oder optional vor Ort. Weitere Prüfungsformen: Hausarbeiten, Projektberichte, Präsentationen oder Open-Book-Prüfungen.
• Betreuung und Community: Über 200 Professorinnen und Professoren, 1.000 Tutorinnen und Tutoren, sowie Study Coaches stehen Dir zur Seite. Austausch mit Kommilitoninnen und Kommilitonen ist über Foren und virtuelle Lerngruppen möglich.
• Künstliche Intelligenz und digitale Tools: Nutze den Studien-Chatbot Syntea, Online-Bibliothek, LinkedIn Learning und weitere digitale Werkzeuge.
• Praxisbezug: Diverse Projekte helfen Dir, ein eigenes Bewerbungsportfolio aufzubauen und die erlernte Theorie direkt anzuwenden.

Im Studiendesign der IU kannst Du den Großteil der Module und Projekte frei kombinieren und in Deiner Reihenfolge absolvieren. Studienpläne dienen als Orientierung, nicht als strikter Ablaufplan.

Karrierechancen & Berufsperspektiven nach dem Data Science Studium

• Data Scientist: Durchführung komplexer Analysen, Erkennen von Mustern und Entwicklung datengetriebener Lösungen für Unternehmen.
• Data Analyst: Aufbereitung, Visualisierung und Präsentation von Ergebnissen, Erstellen von Reportings – wichtige Schnittstelle zwischen IT und den Fachbereichen.
• Data Engineer: Aufbau, Optimierung und Wartung von Dateninfrastrukturen und -systemen (Datenpipelines, Datenbanken, Cloud-Architekturen).
• AI Specialist: Entwicklung, Training und Implementierung von KI-Systemen, maschinellem Lernen und Deep Learning in industriellen oder dienstleistungsorientierten Kontexten.
• Weitere Einsatzgebiete: Consulting, Wirtschaft, Logistik, Gesundheitswesen, Marketing, Produktion, Automobilindustrie und viele mehr.

Du bist nach dem Studium international einsetzbar, da die Unterrichtssprache Englisch ist. Der Abschluss ist staatlich anerkannt und akkreditiert (FIBAA, AR-Siegel, ZFU-Nr. 1110120) – das ist die Voraussetzung für eine spätere Tätigkeit im gehobenen Management oder für ein weiterführendes Masterstudium wie den M.Sc. Data Science.

Diese Kosten entstehen und so kannst Du sie finanzieren

• Vollzeitmodell (36 Monate): ab 399 € monatlich, Gesamtkosten ca. 15.063 € (inklusive Abschlussgebühr)
• Teilzeit I (48 Monate): 344 € monatlich, Gesamtkosten etwa 17.211 €
• Teilzeit II (72 Monate): 259 € monatlich, Gesamtkosten etwa 19.347 €
• Graduierungsgebühr: einmalig etwa 699 € zum Ende des Studiums

Leistungen inklusive: Nutzung aller Lernplattformen, digitale und gedruckte Materialien, persönliche Betreuung, Career- und Study-Coaching, Zugang zu Online-Bibliotheken, LinkedIn Learning und Office-Software.

• Rabatte und Aktionspreise: Häufig gibt es Sonderaktionen z.B. iPad, Abschlussbonus, Rabatte auf Gebühren...
• Finanzierung: Das Studium kann durch BAföG, Bildungsfonds oder Studienkredite finanziert werden. Bei berufsbegleitendem Studium sind Gebühren oft steuerlich absetzbar. Anerkennung bereits erbrachter Vorleistungen (ECTS) senkt die Gebühren zusätzlich.
• Kostenlose Verlängerung: Wenn Du nicht im vorgesehenen Studienzeitraum fertig wirst, ist eine Verlängerung bis zu 12 Monaten kostenfrei möglich.
• Probemonat: Du kannst einen Monat unverbindlich testen – Gebühren fallen nur an, wenn Du das Studium fortsetzt.