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Die staatliche Zentralstelle für Fernunterricht (ZFU) hat den Kurs Data Science & Analytics unter der Nummer 1142322 zugelassen. Wer profitiert vom Master „Data Science & Analytics (M.Sc.)“ im Fernstudium?
Geeignet ist der Studiengang für Berufstätige, die datengetriebene Entscheidungen vorantreiben wollen: zum Beispiel Softwareentwicklerinnen und -entwickler, Data- oder Business-Analysten, die in Projekten mit Machine Learning, Reporting oder IoT zu tun haben. Ebenfalls passend sind Ingenieurinnen, Naturwissenschaftler oder Wirtschaftsabsolventen, die ihre quantitative Kompetenz für Analytics ausbauen möchten. Dritte Zielgruppe: Fachkräfte aus Marketing, Controlling oder dem Gesundheitswesen, die bereits Daten aufbereiten und analysieren und dafür ein fundiertes Masterprofil mit KI-Methoden suchen – planbar neben Job und Familie.
Zulassungsvoraussetzungen
Vorausgesetzt wird ein abgeschlossenes Erststudium (Bachelor oder äquivalent). Je nach Vorstudium wählst du die passende ECTS-Variante. Studienstart ist monatlich, Unterrichtssprache deutsch. Eine Anrechnung vorhandener Studienleistungen oder beruflicher Qualifikationen ist möglich.
- 120 ECTS (4 Semester): Erststudium mit 180, 210 oder 240 ECTS; jeweils mind. 1 Jahr Berufserfahrung sowie Englischkenntnisse auf Niveau B1.
- 90 ECTS (3 Semester): Erststudium mit 180, 210 oder 240 ECTS; jeweils mind. 1 Jahr Berufserfahrung und ein digital-wissenschaftliches Grundverständnis. Bei 180 ECTS kommt ein Motivationsgespräch mit der Studiengangsleitung hinzu.
- 60 ECTS (2 Semester): Erststudium mit 180, 210 oder 240 ECTS; jeweils mind. 2 Jahre Berufserfahrung und digital-wissenschaftliches Grundverständnis. Bei 180 ECTS ist eine Eignungsprüfung, bei 210 ECTS ein Motivationsgespräch vorgesehen.
Wichtig zur Einordnung: Ein Master setzt ein Erststudium voraus; ein direkter Zugang allein über Berufsausbildung oder Berufspraxis ist nicht vorgesehen.
Persönliche Voraussetzungen
Erfolg im Fernstudium bedeutet vor allem Selbstorganisation, saubere Dokumentation und Durchhaltevermögen. Du solltest Freude an Zahlen, Statistik und Programmierung (z. B. Python/R) mitbringen, komplexe Fragestellungen strukturiert angehen und Ergebnisse adressatengerecht kommunizieren. Plane realistisch 10–15 Stunden pro Woche für Vor- und Nachbereitung, Übungsaufgaben und Projektarbeit ein – in Prüfungs- und Thesisphasen eher 15–20 Stunden. Hilfreich sind:
- Grundlagen in Statistik, Datenmanagement und SQL; Bereitschaft, KI-Methoden praktisch anzuwenden
- Eigenständiges Arbeiten im Online-Setting sowie verlässliche Zeitfenster pro Woche
- Team- und Kommunikationsfähigkeit für Anforderungsanalyse, Stakeholder-Management und Ergebnispräsentationen
- Interesse an Datenschutz, Ethik und rechtlichen Rahmenbedingungen der Data Science
Wenn du deine Lernzeiten konsequent planst, Deadlines früh sicherst und Lernpakete klein hältst, ist das Studium gut mit Beruf und Familie vereinbar – besonders dank des flexiblen Starts und der unterschiedlichen 60/90/120 ECTS-Wege.
Was lernst du im Data Science & Analytics (M.Sc.) an der SRH Fernhochschule – The Mobile University?
Du baust fundierte Fähigkeiten entlang der gesamten Data-Value-Chain auf – von Datenerhebung und -management über Analyse und Machine Learning bis zur Umsetzung in Geschäftsprozesse. Ein Praxisprojekt und die Master-Thesis sichern den Transfer in reale Anwendungsfälle.
Methodik, Statistik, Empirie: Du vertiefst quantitative Methoden, empirische Forschung und Datenanalyse. Du lernst, Hypothesen sauber zu prüfen, Modelle zu validieren und Ergebnisse belastbar zu interpretieren – die Basis für verlässliche Vorhersagen und datenbasierte Entscheidungen.
Daten-Infrastruktur und Governance: Inhalte zu Datenmanagement, Big-Data-Architekturen und Data-Lab-Organisation zeigen, wie Datenflüsse aufgebaut und skaliert werden. Du behandelst Qualitätssicherung, Metadaten, Metriken und berücksichtigst Datenschutz, Ethik und Recht im Umgang mit Daten.
KI und Machine Learning in der Praxis: Du arbeitest mit gängigen Verfahren des maschinellen Lernens – von statistischen Modellen bis zu modernen KI-Methoden. Der Fokus liegt auf anwendungsnahen Use Cases: Modelle konzipieren, trainieren, evaluieren und in Prozesse integrieren.
Business-Impact und Kommunikation: Du lernst, Anforderungen zu erheben, Erwartungen zu steuern und Ergebnisse adressatengerecht zu präsentieren. Ziel ist, aus Daten konkrete Handlungsoptionen abzuleiten und Datenstrategien für Projekte oder Unternehmen zu entwickeln.
Praxisprojekt und Master-Thesis: Im Praxisprojekt erprobst du End-to-End-Vorgehen – von Problemverständnis bis Ergebnispräsentation. In der Thesis bearbeitest du eine komplexe Fragestellung und weist deine Fähigkeit nach, datengetriebene Lösungen wissenschaftlich fundiert umzusetzen.
Vertiefungen: Du setzt einen Schwerpunkt in „Machine Learning“ oder „Business Analytics“. Über mehrere Spezialisierungsmodule baust du entweder dein Modellierungs- und Engineering-Know-how aus oder fokussierst dich auf Analyse, Reporting und datengetriebene Geschäftsentwicklung.
Wie läuft das Fernstudium im Data Science & Analytics (M.Sc.) ab?
Du startest monatlich, studierst vollständig im Fernstudium auf Deutsch und wählst zwischen 120, 90 oder 60 ECTS (Regelstudienzeit 4, 3 oder 2 Semester). Der Studiengang erlaubt eine kostenfreie Verlängerung um 100% der jeweiligen Regelstudienzeit.
Lernen: digital, strukturiert und berufsbegleitend
Du lernst ortsunabhängig über den Online-Campus mit digitalen Lehrmaterialien, Übungen und Betreuungsangeboten. Inhalte sind auf berufsbegleitendes Lernen ausgelegt – mit klaren Modulzielen und praxisnahen Aufgaben, die du in deinem Tempo bearbeitest.
Prüfen: studienbegleitende Leistungsnachweise
Prüfungen erfolgen modulbegleitend und enden im Master mit der Master-Thesis. Je nach Modul stehen analytische Ausarbeitungen, projektorientierte Leistungsnachweise oder klassische Prüfungsformen im Mittelpunkt – immer mit Fokus auf Anwendungsbezug und wissenschaftliche Qualität.
Präsenz: Fernstudium ohne Standortbindung
Das Studium ist auf ortsunabhängiges Lernen ausgelegt. Austausch, Infoabende und Betreuungsangebote finden online statt. Verbindliche Präsenztermine am Campus sind nicht Teil des regulären Studienablaufs.
Zeitmodelle und Workload realistisch planen
Die Regelstudienzeiten sind 24 Monate (120 ECTS), 18 Monate (90 ECTS) oder 12 Monate (60 ECTS). Plane berufsbegleitend im Schnitt etwa 12–20 Stunden pro Woche im 120-ECTS-Modell – je nach Vorwissen, Sprachkompetenz und Prüfungsphase schwankt der Aufwand. Verlängern kannst du jeweils kostenfrei um nochmals die entsprechende Regelstudienzeit (z. B. +24 Monate bei 120 ECTS). Start ist flexibel – monatlich.
Was kostet der Master Data Science & Analytics an der SRH Fernhochschule – The Mobile University?
Regulär zahlst du je nach ECTS-Variante und Zahlmodell zwischen 449 € und 829 € monatlich. Zur Orientierung: 120 ECTS Flex-1 liegen bei 629 € (24 Monate Zahlung), 120 ECTS Flex-2 bei 449 € (36 Monate Zahlung). 90 ECTS: 729 € (18 Monate) oder 579 € (25 Monate). 60 ECTS: 829 € (12 Monate) oder 679 € (16 Monate). Eine kostenfreie Verlängerung ist jeweils bis zur Länge der Regelstudienzeit möglich.
Zusatzkosten solltest du für Fachliteratur, ggf. spezielle Software/Cloud-Dienste oder Hardware einplanen. Reisen entfallen, da das Studium ortsunabhängig organisiert ist. Studiengebühren lassen sich in der Regel als Werbungskosten oder Sonderausgaben steuerlich geltend machen. Viele Arbeitgeber unterstützen ein Masterstudium finanziell – sprich frühzeitig über Bildungsbudgets oder Lernzeitkonten.
Welche Berufe und Gehälter sind nach dem Data Science & Analytics (M.Sc.) möglich?
Du qualifizierst dich für datengetriebene Fach- und Schnittstellenrollen in nahezu allen Branchen – vom Tech-Umfeld bis zu Industrie, Handel, Gesundheit oder Finance. Typische Einstiegs- und Zielpositionen sowie Gehaltsspannen (brutto/Jahr) in Deutschland:
- Data Scientist – Modellierung, Feature Engineering, Experimentdesign: ca. 55.000–90.000 €
- Machine Learning Engineer – ML-Pipelines, Deployment, MLOps: ca. 60.000–100.000 €
- Data Engineer – Datenarchitekturen, ETL/ELT, Streaming: ca. 55.000–95.000 €
- Data Analyst / BI Analyst – Reporting, Dashboarding, Ad-hoc-Analysen: ca. 48.000–75.000 €
- Consultant Data & AI – Use-Case-Definition, Roadmaps, Enablement: ca. 60.000–110.000 €
Die Spannen variieren mit Erfahrung, Branche, Unternehmensgröße, Standort und Verantwortungsumfang. Ein Masterabschluss stärkt deine Position für Senior-Rollen, Lead-Funktionen oder den Wechsel in Produkt- und Innovationsrollen (z. B. Innovationsmanager Datenprodukte). Perspektivisch ist auch der Weg in Forschung und Promotion möglich. Der Studiengang ist akkreditiert und durch die ZFU zugelassen (Nr. 1142322).
Für wen lohnt sich der Data Science & Analytics (M.Sc.) – und für wen nicht?
Der Studiengang adressiert berufstätige Fachkräfte, die datengetriebene Entscheidungen vorantreiben wollen – ob aus IT, Analytics, Ingenieurwesen, Wirtschaft oder angrenzenden Disziplinen. Er lohnt sich besonders, wenn du Methodenwissen mit Umsetzungsstärke kombinieren möchtest.
- Du willst KI- und ML-Methoden mit sauberer Statistik verbinden und Ergebnisse im Unternehmen wirksam kommunizieren.
- Du suchst ein flexibles Fernstudium mit monatlichem Start, das sich gut mit Beruf und Familie vereinbaren lässt.
- Du möchtest dich gezielt spezialisieren – wahlweise in Machine Learning oder Business Analytics.
- Du strebst datengetriebene Rollen mit Verantwortung an – vom Data Scientist bis zum Data-/AI-Consultant.
- Du schätzt Praxisnähe durch Praxisprojekt und eine forschungsbasierte Master-Thesis.
Nicht für jede Situation ist ein kostenpflichtiger Master im Fernstudium die beste Wahl. Prüfe ehrlich, ob Format, Aufwand und Kosten zu deiner Lebenslage und deinem Karriereziel passen.
- Du erwartest ein deutlich günstigeres Gebührenniveau wie an staatlichen Präsenzhochschulen – die monatlichen Raten liegen hier höher.
- Du hast aktuell nicht die nötige Zeitreserve: Der Wochenaufwand von 12–20 Stunden im 120-ECTS-Modell ist neben Vollzeit nur mit stabilen Lernfenstern realistisch.
- Du suchst ein klassisches Campusstudium mit regelmäßigen Präsenzveranstaltungen und Laborterminen vor Ort.
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