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Data Science (M.Sc.)

Berufsbegleitend zu KI-Experten: Erforschen Sie das Potenzial von Big Data und bringen Sie Ihre Karriere in der Tech-Welt voran!

Jetzt BewerbenInhalt & Themen
Freie Plätze

25

Zielgruppe

Berufstätige aus den Bereichen E-Commerce, Logistik, Digital Marketing, Social Media, Sales, Beratung & Business Analytics

Fristen

Ende der Anmeldephase: 15. September 2026
Studienstart: 23. November 2026

Teilnahmeentgelt

16.950 €

Ihr Masterstudium in Data Science

Unser englischsprachiger, interdisziplinärer und internationaler Data Science Masterstudiengang ist als berufsbegleitendes Studium konzipiert. Er vermittelt Ihnen das erforderliche Wissen, um die Herausforderungen des stetig wachsenden Datenvolumens, der Geschwindigkeit und Vielfalt, bekannt als Big Data, anzugehen. Neben einer soliden Grundlage in Programmierung, Datenanalyse, Datenmanagement und künstlicher Intelligenz legt das Programm besonderen Wert auf die praktische Anwendung in realen Unternehmensszenarien. Teilnehmende werden in die aktuellen Fortschritte im Bereich AI und Deep Learning (z.B. Large Language Models) eingeführt.

Konzepte & Module

Die Regelstudienzeit für den Masterstudiengang Data Science beträgt 4 Semester. In dieser Zeit absolvieren Sie 9 Module, darunter eine Projektarbeit und die Masterarbeit. Zu Beginn wird auch ein Vorbereitungskurs im E-Learning-Format angeboten, um den Einstieg zu erleichtern. Das Programm ist auf eine hohe Vereinbarkeit mit deinem Beruf ausgelegt. Module werden in der Regel in Präsenzblöcken von fünf aufeinanderfolgenden Tagen (Montag bis Freitag) durchgeführt. Im Durchschnitt findet alle 6 bis 12 Wochen ein Modul statt.

Die Vorlesungen werden in Gruppen mit maximal 25 Teilnehmenden gehalten und umfassen insgesamt 37 Tage persönlicher Anwesenheit. Neben seinem interdisziplinären Ansatz liegt die Besonderheit des Programms in seiner internationalen Zusammenarbeit zwischen der Universität Münster und der Universität Twente. Alle Kurse werden auf Englisch gehalten. Nach Abschluss des berufsbegleitenden Studiums wird Ihnen ein vollwertiger Master of Science der Universität Münster verliehen.

Einführung in Data Science und Programmiersysteme

23.11.2026 – 29.11.2026

  • Einführung in die Data Science und ihre Anwendungen.
  • Überblick über Programmiersysteme: R und Python.
  • Grundlagen der Python-Programmierung: Variablen, Kontrollstrukturen, Datenstrukturen, etc.
  • Einführung in die R-Programmierung: Datenstrukturen, Funktionen, Schleifen, etc.
  • Explorative Datenanalyse mit R.

Prof. Dr. Heike Trautmann
Prof. Dr. Gottfried Vossen

Datenmanagement

15.02.2027 – 19.02.2027

  • Datenmanagement mit SQL-, NoSQL- oder Vektor-Datenbanken
  • Arbeiten mit MySQL und MongoDB aus Python heraus
  • Data Mining mittels Apriori-Implementierungen
  • Sentimentanalyse
  • Dimensionsreduktion
  • Bau eines großen Sprachmodells (LLM) mit PyTorch
  • Textvorbereitung, Attention-Mechanismus, Pretraining und Finetuning
  • Ein LLM für Spam-Klassifikation und als Chatbot

Prof. Dr. Gottfried Vossen

Datenanalyse

07.06.2027 – 11.06.2027

  • Explorative Datenanalyse und Datenvorverarbeitung
  • Supervised Learning (Klassifizierung, Regression)
  • Unsupervised Learning (Clusteranalyse, Dimensionsreduktion)
  • Modell-Validierung
  • Programmierung in R

Prof. Dr. Heike Trautmann
Prof. Dr. Pascal Kerschke

Social Media & Kommunikation

September 2027

  • Sozialwissenschaftliche Forschung mit Big Data und Online-Quellen
  • Grundlagen der Online-Kommunikation & der Medienpsychologie
  • Netzwerkanalyse mit R, einschließlich Basiskonzepte, Matrixberechnungen und (Sub-)Strukturerkennung
  • Computergestützte Inhaltsanalyse mit R inkl. Natural Language Processing, Sentiment Analysis, Topic Modeling
  • Fortgeschrittene Methoden der Textanalyse mittels KI (LLMs, Transformer-Modelle)

Prof. Dr. Thorsten Quandt

IT-Management, IT-Sicherheit, Ethik, rechtliche Aspekte

November 2027

  • Management-Herausforderungen bei wachsenden Datenmengen (Big Data)
  • IT-Sicherheit in der Datenverwaltung
  • Ethische Aspekte im IT-Management und im Umgang mit Daten
  • Rechtlicher Rahmen und Vorschriften für das Datenmanagement
  • Nutzung von offenen Daten zur Wertschöpfung

Prof. Dr. Jos van Hillegersberg

Selbstmanagement und Führung

Februar 2028

  • Einfluss von Data Science auf Managemententscheidungen
  • Datenwissenschaft als Teil von Entscheidungsprozessen
  • Führungskräfte und die besondere Rolle von Data Scientists im Unternehmen
  • Qualität innovativer Teams und ihre Auswirkungen auf die Ergebnisse der Data Science
  • Methoden für effektive Verhandlungen
  • Methoden zur Präsentation und Diskussion von Data-Science-Ergebnissen mit Entscheidungsträgern

Dr. Michael Ehrenhard

Anwendungsgebiete

Mai 2028

  • Hands-on Workshop: Fortgeschrittene Methoden der Textanalyse mit KI (LLMs, Transformermodelle)
  • Datengestützte Entscheidungsfindung
  • Anwendung der erlernten Techniken in den Bereichen Marketing, Customer Relationship Management, Supply Chain Management, Logistik, Start-ups usw.
  • Zukünftige Entwicklungen: Kritische Diskussionen über die Zukunft datengestützter Entscheidungen, einschließlich des Potenzials für automatisierte Entscheidungen durch Maschinen
  • Interdisziplinärer Ansatz

Prof. Dr. Thorsten Wiesel

Praxisphase & Projektarbeit

Kick-Off: September/Oktober 2027 (online)
Präsentationen: Januar 2028

  • Fallanalyse in der Data Science
  • Kreative Lösungen für komplexe Problemstellungen aus der Unternehmenspraxis
  • Praktische Umsetzung der gewählten Lösungen
  • Peer-Feedback und Reflexion
  • Schulung der Präsentationsfähigkeiten

Dr. Niels Pulles

Dozent*innen & wissenschaftliche Leitung

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Abschluss

Master of Science

Leistungspunkte

90 ECTS

Fachbereich

Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät

Dauer

4 Semester

Studienbeginn

23.11.2026 Erstes Präsenzmodul

Nächster Anmeldeschluss

15.09.2026

Sprache

Englisch

Orte

Münster, Germany | Enschede, Netherlands

Teilnahmeentgelt

16.950 € in drei Raten

  • nach Vereinbarung als individueller Zahlungsplan
  • umsatzsteuerfrei gemäß § 4 Nr.21 a (bb) UStG

Zielgruppe

Berufstätige aus den Bereichen E-Commerce, Logistik, Digital Marketing, Social Media, Sales, Beratung, Business Analytics, die Ihre Datenkompetenz gezielt ausbauen möchten und die in Ihrem Berufsalltag datengetriebene Entscheidungen treffen müssen.

Zugangsvoraussetzung

  • Erstes abgeschlossenes Hochschulstudium
  • Mindestens ein Jahr relevante Berufserfahrung
  • Ausreichende Englischkenntnisse (mindestens B2-Niveau)

Freie Plätze

25

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Zertifikat in Data Science

Das Zertifikat vermittelt das Wissen und die praktischen Fähigkeiten, die Datenmanager für die Analyse von "Big Data" benötigen. Es umfasst vier Module (2 Wahlfächer und 2 Pflichtmodule) aus dem englischsprachigen, berufsbegleitenden Masterstudiengang.

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Jannis Wegmann

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