Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen sind die Themen der Zukunft. Dahinter stecken mathematische Berechnungen und statistische Methoden, deren Potenzial noch längst nicht ausgeschöpft sind, denn Daten sind heutzutage in großer Menge und in quasi jedem Lebensbereich verfügbar. Die Serienvorschläge auf Ihrer Netflix-Watchlist? Die Wettervorhersage der nächsten 10 Tage? Die Bilderkennung Ihres Smartphones? All das basiert auf der strukturierten Auswertung von Daten und auf dem gezielten Training neuronaler Netzwerke.
Der neue Studiengang Data Science vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens und anderer aktueller Verfahren zur Datenanalyse, sowie die Fähigkeit, diese Verfahren mit modernen Softwaretechnologien effizient umzusetzen. Dabei werden Kenntnisse aus den Studienbereichen Mathematik, Statistik, Informatik und Data Science gelehrt. Im weiteren Verlauf des Studiums können Sie eine von sechs Spezialisierungen auswählen und damit gezielt den Anwendungsbereich studieren, der zu Ihren Berufszielen passt. Dank der englischsprachigen Ausrichtung unseres Studiengangs und der internationalen Kontakte, die Sie an der KU knüpfen können, sind Sie fit für den internationalen Arbeitsmarkt!
Hier wird die Zukunft gelehrt!
Wir bieten einen innovativen und modernen Studiengang an. Data Scientists werden aufgrund der immens anwachsenden Datenmengen, vor allem in der Industrie, dringend benötigt. Während des Studiums können Sie bereits eine Spezialisierung wählen, z.B. in den Bereichen Businessanalyse, Gesellschaftsentwicklung, Umwelt- und Geowissenschaften oder Finanzsysteme.
Dank der englischsprachigen Ausrichtung unserer Studiengang sind Sie damit bereit für den internationalen Arbeitsmarkt!
Der Studiengang vermittelt die der Data Science zugrundeliegenden Kenntnisse aus den Studienbereichen Mathematik, Statistik & Informatik und ergänzt diese durch fachübergreifende Lehrveranstaltungen im Bereich der Data Science.
Die Verbindung verschiedener Fächer belegt den interdisziplinären Charakter des Studiengangs. Dieser wird durch die Möglichkeit zur Wahl einer Spezialisierung in einem Anwendungsbereich erweitert. Den Studierenden wird somit eine interdisziplinäre Perspektive auf die Datenwissenschaften und den digitalen Transformationsprozess in Unternehmen und Gesellschaft vermittelt.
Studierende besuchen Lehrveranstaltungen in einer der folgenden Spezialisierungen:
„Applied Mathematics and Scientific Computing“ ermöglicht Studierenden einen tieferen Einblick in die mathematischen Grundlagen der Data Science. Schwerpunkte der Spezialisierung sind einerseits die mathematische Modellbildung, andererseits der Übergang von kontinuierlichen zu diskreten und damit praktisch implementierbaren Modellen.
„Business Analytics and Operations“ schlägt die Brücke zu den Wirtschaftswissenschaften. Neben Grundkenntnissen der Betriebswirtschaftslehre, z.B. im Rechnungswesen, liegt der Schwerpunkt dieser Spezialisierung in datengesteuerten Lösungsansätzen zu betriebswirtschaftlichen, organisatorischen und technischen Problemstellungen.
„Digital Transformation of Society“ betrachtet Anwendungen der Data Science in den Sozial- und Humanwissenschaften. Neben Grundlagenwissen erhalten Studierende Einblicke in die Rolle empirischer Methoden, z.B. in Soziologie und Journalistik. Die substantielle Kenntnis von Methoden der Data Science gepaart mit Einblicken in die Sozial- und Humanwissenschaften ermöglicht den Studierenden eine kritische Auseinandersetzung mit dem fortschreitenden digitalen Wandel der Gesellschaft.
„Finance and Economics“ beleuchtet makroökonomische Zusammenhänge, globale Märkte und Finanzinstrumente. Diese Gebiete sind stark von datenbasierten Methoden geprägt. Die Spezialisierung erweitert die Methodenkompetenz der Studierenden um Kenntnisse in der gebietsspezifischen Modellbildung und Fachsystematik
„Environmental Sciences“ ermöglicht den Studierenden einen Einblick in die datenbasierten Umwelt- und Geowissenschaften. Ein zentraler Aspekt ist das Anpassen von Modellen für dynamische (zeitlich veränderliche) Prozesse wie Wetter und Klima an Messdaten, die oft nur ungenau und unvollständig vorliegen.
„Machine Learning and Statistics“ ermöglicht Studierenden eine Vertiefung ihres Verständnisses für statistische Methoden und führt in fortgeschrittene und forschungsnahe Aspekte der statistischen und maschinellen Lernverfahren ein.
Die Regelstudienzeit beträgt sechs Semester. Insgesamt sind 180 ECTS-Punkte zu erwerben, die sich im wesentlichen auf einen Pflicht-, Spezialisierungs- und Wahlpflichtbereich aufteilen. Hinzu kommen ein Bachelorseminar und die Bachelorarbeit.
Im Pflichtbereich des Studienganges werden grundlegendes Wissen und grundlegende praktische Kompetenzen in Data Science vermittelt. Der Pflichtbereich setzt sich aus Modulen in den Kernfeldern Data Science, Mathematik, Statistik und Informatik zusammen. Darüber hinaus ist das Modul „Ethics of Algorithms and Data“ verpflichtend.
Der Data Science Studiengang an der KU zeichnet sich dadurch aus, dass mit Ausnahme der Grundlagenvorlesungen in Linearer Algebra, Statistik und Stochastik, alle Lehrveranstaltungen des Pflichtbereichs speziell für diesen Studiengang entwickelt wurden.
Das Angebot von Spezialisierungen gibt den Studierenden die Möglichkeit, sich in einem Gebiet ihres Interesses weiterzubilden. Die gewählte Spezialisierung vertieft die Kompetenzen in einem Kerngebiet der Data Science oder vermittelt Kompetenzen in einem ihrer Anwendungsgebiete. Die gewählte Spezialisierung wird im Bachelorzeugnis ausgewiesen.
Es werden in der Regel die folgenden Spezialisierungen angeboten:
Der Wahlpflichtbereich dient zur Erweiterung des Studienspektrums und zum Erlangen von Kompetenzen, die über das Grundstudium hinausgehen oder dieses ergänzen. Alle auf eine Spezialisierung anrechenbaren Module sind auch Teil des Wahlpflichtbereichs. Sie werden durch weitere Module ergänzt.
Studierende wählen zudem verpflichtend ein Modul aus dem universitätsübergreifenden Angebot Studium.Pro. Hier beschäftigen sich die Studierenden der KU fächerübergreifend und interdisziplinär vornehmlich mit gesellschaftlich relevanten Fragestellungen. Diese Erfahrung kann wesentliche Impulse für das fachbezogene Arbeiten liefern.
Neben Lehrveranstaltungen ist innerhalb des Studiums ein Industriepraktikum oder ein Forschungspraktikum am Mathematischen Institut für Maschinelles Lernen und Data Science oder in anderen Fachgebieten der KU oder anderer Hochschulen vorgesehen.
Im Bereich der Industriepraktika kooperiert die KU mit mehreren Partnern in der Region:
Das für das jeweilige Semester gültige Modulhandbuch zum Studiengang finden Sie hier auf KU.Campus. Gehen Sie dort in der Navigation auf "Informationsportal --> Studiengänge". Geben Sie Ihren Studiengang und das betreffende Semester in der Suchmaske ein. In der Ergebnisliste erscheint oben rechts das Modulhandbuch zum Download als pdf- oder Word-Datei.
Studiengangsbeschreibung für den Bachelorstudiengang Data Science
Allgemeiner Studienverlaufsplan für den Bachelorstudiengang Data Science
Wahlpflichtkatalog für den Bachelorstudiengang Data Science
Der Studiengang ist in Ingolstadt angesiedelt, d.h. alle Data Science Kurse werden in Ingolstadt angeboten. Unser Institut befindet sich im neu renovierten Georgianum.
Sie sollten etwa bis Anfang Oktober anreisen, damit Sie etwas Zeit haben sich in Ingolstadt einzuleben und an unserem Vorkurs teilzunehmen. Die regulären Vorlesungen an der KU beginnen in der Regel Mitte Oktober.
Wir sind uns bewusst, dass internationale Studierende manchmal monatelang auf ein Visum warten müssen. Aus diesem Grund erteilen wir die Zulassungen so schnell wie möglich und gewähren eine möglichst späte Einschreibefrist, damit die Bewerber die bestmöglichen Chancen auf ein Visum haben. Die endgültige Einschreibefrist (siehe Zulassungsschreiben) liegt in der Regel nur wenige Tage vor Vorlesungsbeginn. Alle erforderlichen Unterlagen, einschließlich des Visums, müssen bis zu diesem Termin per Post an das Studentenbüro geschickt werden.
Wieviel tägliches Selbststudium wird von einem durchschnittlichen Studenten, der diesen Studiengang belegt, erwartet?
Wie an allen Universitäten wird ein erheblicher Teil des Studiums im Selbststudium absolviert. Im Kurs 'Lineare Algebra' haben Sie z.B. etwa 6 Kontaktstunden und 5 Stunden Selbststudium pro Woche. Der Gesamtaufwand ist vergleichbar mit dem anderer deutscher Universitäten. Data Science an der KU zu studieren ist ein Vollzeitjob.
Ein gutes Maß an Vorwissen ist für den Anfang hilfreich aber nicht zwingend notwendig. Für manche ist der schwierigste Teil die formale Mathematik, z. B. "Lineare Algebra" und "Analysis". Sie können zum Beispiel nachschlagen, was ein Vektorraum ist, und ein wenig über Matrizen lernen. Es wird aber auch ein Vorkurs vor Beginn des Semesters angeboten, in dem einige mathematische Grundlagen behandelt werden. Die Mathekurse während des ersten Semesters sind so aufgebaut, dass alle Themen von Grund auf behandelt werden und man ohne große Vorkenntnisse folgen kann.
Es handelt sich um einen neuen Studiengang. Dieser ist darauf ausgerichtet, dass Studierende in drei Jahren das Studium erfolgreich abschließen.
Über den Link
https://www.ku.de/mgf/studiengaenge/bachelor/data-science
finden Sie unter 'Dokumente' die aktuellen Stundenpläne für die verschiedenen Semester.
Ein solches Modulhandbuch finden Sie auf KU.Campus
Gehen Sie dort in der Navigation auf 'Informationsportal --> Studiengänge'. Geben Sie in der Suchmaske den Studiengang und das entsprechende Semester ein. In der Ergebnisliste erscheint oben rechts das Modulhandbuch, das Sie als pdf- oder Word-Datei herunterladen können.
Die Prüfungsordnung finden Sie unter 'Zentrale Dokumente' auf
https://www.ku.de/mgf/studiengaenge/bachelor/data-science
Wir unterstützen Sie dabei, mindestens das obligatorische Niveau A2 zu erreichen, da dieses nach einem Jahr nachgewiesen werden muss. Die Universität bietet regelmäßig kostenlose Deutschkurse mindestens bis zu diesem Niveau an. Diese werden in der Regel so angesetzt, dass sie in Ihren regulären Stundenplan passen, z. B. montagmorgens.
Der Studiengang ist als Präsenzstudium konzipiert. Allerdings werden Ihnen in der Regel Online-Lehrmaterialien und bei einigen Kursen sogar Videoaufzeichnungen zur Verfügung gestellt. Das bedeutet, dass Sie sich die Kursinhalte auch im Selbststudium aneignen können, obwohl wir Ihnen die aktive Teilnahme an den Kursen sehr empfehlen. Die Prüfungen müssen jedoch immer persönlich abgelegt werden.
Am Ende des zweiten Semesters sollten Sie sich für eine Spezialisierung entscheiden und Ihre Kurse ab dem dritten Semester entsprechend wählen. Sie können Ihre Spezialisierung jedoch jederzeit ändern.
Wir unterstützen Sie gerne dabei, ein Auslandssemester zu absolvieren. Wenn Sie Interesse haben, empfehlen wir Ihnen dies im fünften Semester zu tun. Mehr Informationen finden Sie unter
www.ku.de/international/studierende-der-ku/studienaufenthalt-im-ausland
Die Vorlesungen und Prüfungen werden auf Englisch angeboten. Auf Wunsch bieten wir auch Prüfungen in deutscher Sprache an. Alle Professoren sind deutschsprachig und bereit außerhalb der Vorlesung Sachverhalte auf deutsch zu erklären. Die Kommunikation in englischer Sprache ist heutzutage in der Wissenschaft aber auch in der Industrie im Bereich Forschung und Entwicklung – die Tätigkeitsfelder vieler Data Scientists - eine notwendige Fähigkeit. Die KU bietet Kurse zur Verbesserung der (englischen) Sprachkenntnisse an. Weitere Informationen finden Sie hier:
https://www.ku.de/sprachenzentrum
Schauen Sie sich gerne die folgenden Videos an, um einen Eindruck davon zu bekommen, dass man für das inhaltliche Verständnis der grundlegenden Vorlesungen in Data Science wirklich keine tiefen Sprachkenntnisse benötigt:
Die Universität wird zu 85 % vom Freistaat Bayern finanziert, alle Studiengänge folgen den gleichen Regeln wie an jeder anderen bayerischen Universität. Die KU gilt als Privatuniversität, aber die Abschlüsse sind die gleichen wie an einer anderen deutschen Universität und werden auch im Ausland gleichermaßen anerkannt. Der Studiengang Data Science ist international akkreditiert. Außerdem ist das Studium an der KU gebührenfrei.
Bevor Sie nach Ingolstadt reisen, sollten Sie sich rechtzeitig um eine Unterkunft in Ingolstadt (oder Umgebung) kümmern. Das KU International Office international@ku.de / welcome@ku.de ist Ihnen dabei gerne behilflich. Bitte wenden Sie sich an das KU International Office, wenn Sie weitere praktische Informationen benötigen. Wir haben eine Fachschaft, die Ihnen insbesondere in der Anfangszeit helfen wird. Außerdem bieten wir vor Beginn der regulären Vorlesungen einen Vorkurs an, in dem sich die Studierenden untereinander kennen lernen können.
Das International Office international(at)ku.de hilft Ihnen bei der Wohnungssuche und bietet einen Wohnungsservice an, siehe
https://www.ku.de/fileadmin/1907/Dokumente_Incoming/Download_Incoming/Housing_Guide_New.pdf
Wir empfehlen Ihnen, sich so früh wie möglich um eine Unterkunft zu kümmern.
Es gibt viele verschiedene Sportarten, die Sie an der KU betreiben können, siehe
https://www.ku.de/unileben/hochschulsport
Die meisten Sportkurse finden in Eichstätt statt und auch das Fitnessstudio befindet sich dort. Es gibt aber auch bei privaten Anbieter häufig spezielle Angebote für Studenten. Generell haben Schwimmbäder und Fitnessstudios sehr günstige Studentenpreise. Die KU versucht derzeit, ihr kostenloses Sportangebot in Ingolstadt zu erweitern.
Erste Informationen in dieser Richtung finden Sie hier.
Wenn Sie weitere Fragen zu diesem Thema haben, wenden Sie sich bitte an das International Office welcome(at)ku.de
Ingolstadt ist eine ziemlich große Stadt mit vielen englischsprachigen Menschen, die z. B. bei Audi arbeiten, und einer internationalen Atmosphäre. Außerdem pendeln viele Ingolstädter zur Arbeit nach München, das sehr kosmopolitisch ist.
Im Bereich Data Science ist die Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt sehr hoch. Das Career Center der KU bietet Informationen rund um Praktika und Karriere. Außerdem organisiert es regelmäßig verschiedene Workshops und Vorträge zu Themen wie Bewerbungen, etc.
Diese und zahlreiche andere Unternehmen in der Region schätzen das von uns angebotene Studienprogramm und werden von vielversprechenden Bewerbungen unserer Absolventen profitieren. Um die Unternehmen besser kennenzulernen, können Sie sich bei ihnen für ein Praktikum während Ihres Studiums bewerben.
Die Studierenden und Alumni der KU haben sie 2024 zum dritten Mal (nach 2021 und 2022) zur beliebtesten Universität Deutschlands im Ranking des Online-Portals StudyCheck gekürt. Grundlage für das Ranking waren über 70.000 Bewertungen für mehr als 500 Hochschulen und Universitäten. 97 Prozent jener Studierenden, die am Ranking teilnahmen, empfehlen ein Studium an der KU weiter.
„Es gibt für eine Universität doch kein besseres Lob, wenn fast 100 Prozent der Studierenden und Alumni sagen: Ein Studium an der KU kann ich nur empfehlen! Darum freut uns diese Auszeichnung sehr, weil sie die hohe Zufriedenheit unserer Studierenden ausdrückt“, so KU-Präsidentin Prof. Dr. Gabriele Gien.
Maschinelles Lernen und mathematische Methoden werden nicht durch Ländergrenzen beeinflusst - daher ist der internationale Kontext im Studiengang sehr präsent.
Der Studiengang wird auf Englisch angeboten und schafft dadurch ideale Voraussetzungen für eine Karriere in international agierenden Unternehmen.
Es besteht zudem die Möglichkeit, einen Teil des Studiums im Ausland zu absolvieren. Dafür geeignet ist insbesondere das fünfte Studiensemester. Die Studierenden profitieren hier vom weltweiten Netzwerk der KU: Die Universität pflegt Partnerschaften mit mehr als 300 Hochschulen rund um den Globus. Egal ob Nordamerika oder Asien, Australien, Südamerika oder Europa - das passende Programm findet sich. Bei der Planung und Organisation unterstützt das International Office der KU.
Ein starker Praxisbezug ist eine wesentliche Charakteristik des Studiengangs Data Science. Durch zwei Programmierkurse werden fundierte Programmierkenntnisse vermittelt. In vielen weiteren Veranstaltungen werden diese Kenntnisse angewendet und weiter vertieft. Im "Data Science Lab" beispielsweise erarbeiten die Studierenden selbstständig in kleinen Teams umfassende Fragestellungen.
Darüber hinaus ist im Studium ein Industriepraktikum oder alternativ ein Forschungspraktikum (am Mathematischen Institut für Maschinelles Lernen und Data Science oder in anderen Fachgebieten der KU oder anderer Hochschulen) vorgesehen. Die Studierenden haben so die Möglichkeit, früh Kontakte in die Berufswelt zu knüpfen und ein Gefühl für relevante Fragestellungen zu entwickeln.
Data Science ist von grundlegender Bedeutung für den digitalen Transformationsprozess der nächsten Jahrzehnte. Hierbei werden Umwelt und Industrie zunehmend mit vernetzten Informationssystemen und datensammelnden Geräten durchdrungen; um daraus Gewinn zu ziehen, müssen die resultierenden Daten mittels moderner Verfahren analysiert werden. Hierdurch entsteht ein Bedarf an gut ausgebildeten Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftlern, die diese Herausforderungen mittels neuer Technologien und Verfahren (wie maschinelle Lernverfahren in der Künstlichen Intelligenz) in z.B. Industrie, Wirtschaft, Start-ups und im öffentlichen Sektor lösen.
Es werden Absolventinnen und Absolventen gebraucht, die ausgeprägte Fähigkeiten zum analytischen Denken und zur Umsetzung in Form von Algorithmen besitzen und die sich gleichzeitig der Verantwortung in der Verarbeitung von sensiblen Daten, auch im Hinblick auf Unvoreingenommenheit und Objektivität der Algorithmen, bewusst sind.
Mögliche Berufsfelder für alle Profile im Studiengang sind
Spezialisierungsabhängige Berufsfelder sind:
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„Mir gefällt die internationale Atmosphäre des Studiengangs, der Studierende aus aller Welt zusammenbringt. Keiner muss Bedenken haben, dass er bei den englischen Veranstaltungen sprachlich nicht mitkommt. Im Gegenteil: Die gemeinsame Sprache erleichtert die Verständigung und ganz nebenbei verbessert man seine Sprachkompetenz.“
„Mir gefällt die internationale Atmosphäre des Studiengangs, der Studierende aus aller Welt zusammenbringt. Keiner muss Bedenken haben, dass er bei den englischen Veranstaltungen sprachlich nicht mitkommt. Im Gegenteil: Die gemeinsame Sprache erleichtert die Verständigung und ganz nebenbei verbessert man seine Sprachkompetenz.“
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„Der Studiengang in Data Science inspiriert uns dazu, explorativ zu denken, selbstbewusst logische Ketten zu konstruieren und bedeutende Probleme zu lösen. Die Professoren sind aufrichtig daran interessiert, sicherzustellen, dass der Studiengang für jeden Studierenden interessant ist und alle in der Lage sind, komplexe…
„Der Studiengang in Data Science inspiriert uns dazu, explorativ zu denken, selbstbewusst logische Ketten zu konstruieren und bedeutende Probleme zu lösen. Die Professoren sind aufrichtig daran interessiert, sicherzustellen, dass der Studiengang für jeden Studierenden interessant ist und alle in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu lösen, unabhängig von bereits vorher erworbenen Wissensständen. Bereits nach zwei Semestern in diesem fortschrittlichen Studiengang kann ich absolut unterstreichen, dass ich eine Menge Fähigkeiten erworben habe, die für einen echten Data Science Profi unerlässlich sind."
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„Mir gefällt es sehr, dass die Lehrenden des Data Science Studiengangs mit echter Leidenschaft unterrichten und den Studierenden gerne dabei helfen, die zugrundeliegenden Konzepte zu verstehen. Sie sind leicht erreichbar und bieten wertvolle Beratung und Unterstützung über verschiedene Wege wie Zoom, E-Mail oder…
„Mir gefällt es sehr, dass die Lehrenden des Data Science Studiengangs mit echter Leidenschaft unterrichten und den Studierenden gerne dabei helfen, die zugrundeliegenden Konzepte zu verstehen. Sie sind leicht erreichbar und bieten wertvolle Beratung und Unterstützung über verschiedene Wege wie Zoom, E-Mail oder persönliche Termine. Für mich als frischgebackener Schulabgänger hat ihre Unterstützung meine Lernerfahrung sehr bereichert. Der Studiengang in Data Science an sich ist gut strukturiert und die Fächer sind gut über die Semester verteilt, um den Studierenden ein tieferes Verständnis der Themen zu ermöglichen."
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„Mir gefällt, dass die Reihenfolge der Inhalte sorgfältig gestaltet ist, nicht nur innerhalb eines einzelnen Kurses, sondern auch in Verbindung zwischen den verschiedenen Kursen. Obwohl die Mathematikkurse anspruchsvoll sein können, helfen sie, die Inhalte der Fachkurse zu verstehen. Mir gefällt auch die Leidenschaft…
„Mir gefällt, dass die Reihenfolge der Inhalte sorgfältig gestaltet ist, nicht nur innerhalb eines einzelnen Kurses, sondern auch in Verbindung zwischen den verschiedenen Kursen. Obwohl die Mathematikkurse anspruchsvoll sein können, helfen sie, die Inhalte der Fachkurse zu verstehen. Mir gefällt auch die Leidenschaft der Professorinnen und Professoren. Sie wollen uns helfen und ermutigen uns, neue Technologien auszuprobieren, anstatt nur aufzutauchen und veraltete Folien zu präsentieren."
Die KU hat zwei Standorte: Eichstätt und Ingolstadt. In Eichstätt sind sieben Fakultäten angesiedelt. In Ingolstadt hat die Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät und das MIDS (Institut für Maschinelles Lernen und Data Science) ihren Sitz.
Dieser Studiengang ist in Ingolstadt beheimatet.
Der Landkreis Eichstätt und die Stadt Ingolstadt bilden die Mitte Bayerns. Die zentrale Lage steht auch für die gute Erreichbarkeit der KU. Die Verbindung von historischer Altstadt, moderner Infrastruktur, attraktiven Freizeitmöglichkeiten und sehr viel Grün macht Ingolstadt – die zweitgrößte Stadt Oberbayerns – zu einem idealen Studienort.
Trotz ihrer zentralen Lage in der Großstadt Ingolstadt, zeichnet sich der Campus der WFI durch kurze Wege aus. Nach dem Prinzip einer Campus-Universität sind die modern ausgestatteten Gebäude der KU in Ingolstadt direkt an der Altstadt gelegen.
Das Studium an der KU vermittelt nicht nur Fachwissen, sondern will seinen Studierenden auch echte Zukunftsperspektiven eröffnen. Wir wollen unsere Studierenden dabei unterstützen, ihren ganz persönlichen Weg in ihre Traumzukunft zu finden! Nicht „Was will ich werden?“, sondern „Wer will ich sein?“
Die Studierendenberatung der KU steht allen Studieninteressierten für ihre Fragen offen. Sie unterstützt bei der Suche nach dem richtigen Studiengang und gibt Tipps rund um Bewerbung, Zulassung und Einschreibung.
Wenn Sie Detailfragen zu genau diesem Studiengang haben, z. B. zu Studienaufbau und Berufsmöglichkeiten, wenden Sie sich gerne direkt an die Fachstudienberatung.
Für die Einschreibung in diesen Studiengang ist eine Bewerbung erforderlich. Im Fall einer erfolgreichen Bewerbung erhalten Sie einen Zulassungsbescheid. Damit ist dann die Einschreibung in den Studiengang möglich.
Die Bewerbung für den Studiengang erfolgt über das zentrale Bewerbungsportal der KU. Bitte beachten Sie, dass eine Registrierung im Portal jederzeit möglich ist, die Bewerbung selbst allerdings nur innerhalb der Bewerbungsfristen (siehe grauer Infokasten am Seitenanfang). Sollten Sie weitergehende Fragen zur Bewerbung haben, können Sie sich auf den Seiten des Studierendenbüros informieren.
Personen, die keine EU-Bürger oder EU-Bürgerinnen sind oder ihre Hochschulzugangsberechtigung außerhalb der Europäischen Union erworben haben, müssen ein Eignungsfeststellungsverfahren erfolgreich absolvieren. Beim Eignungsfeststellungsverfahren werden schulische und universitäre Leistungen (insbesondere in Mathematik und Informatik), Ergebnisse in standardisierten Tests (SAT, TestAS), Teilnahmen an ausgewiesenen Mathematik- und Informatik-Olympiaden und weitere außerschulische Aktivitäten im Bereich Data Science berücksichtigt. Die Gesamtnote des Eignungsfestellungsverfahrens wird als arithmetisches Mittel aus der Hochschulzugangsberechtigung und einer durch die Prüfer festgelegten Eignungsnote bestimmt. Das Eignungsverfahren ist erfolgreich absolviert, wenn die Gesamtnote 2,0 oder besser lautet.