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Data Science und Künstliche Intelligenz an der Hochschule Darmstadt

Darmstadt Bachelor

Der Bachelorstudiengang Data Science und Künstliche Intelligenz (B.Sc.) an der Hochschule Darmstadt (h_da) verbindet in sechs Semestern und 180 ECTS die drei Disziplinen angewandte Mathematik, Informatik und Datenanalyse zu einem praxisorientierten Grundlagenabschluss. Der Studiengang startet ab dem Wintersemester 2026/27 und ist zulassungsfrei – ein NC existiert nicht.

Das Curriculum baut in den ersten Semestern auf mathematischen Fundamenten auf: Analysis, Lineare Algebra und Stochastik bilden die quantitative Basis, die unmittelbar in maschinelle Lernmethoden überführt wird. Kernthemen der Informatik – Programmierung, Algorithmen, Datenbanken und Systemarchitektur – werden parallel eingeführt. In den höheren Semestern stehen Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, statistische Modellierung und Feature Engineering im Mittelpunkt. Praktische Komponenten wie Datenprojekte, Visualisierung und stochastische Simulation ergänzen die theoretische Ausbildung. Ein Praxissemester und die Bachelorarbeit schließen das Studium ab.

Besonderer Vorteil der h_da ist die Lage im Rhein-Main-Gebiet: Die Hochschule unterhält enge Kontakte zu Industrie- und Technologieunternehmen in Frankfurt, Darmstadt und Umgebung, was Praxisprojekte und Berufseinstieg begünstigt. Inhaltlich profitiert der Studiengang von den Forschungsschwerpunkten des Fachbereichs Mathematik und Naturwissenschaften in Digitalisierung und Nachhaltigkeit. Studierende können ab dem dritten Semester in verwandte Programme wie Computational Mathematics oder Analytics in Business & Financial Markets wechseln; nach dem Abschluss steht der konsekutive Master Data Science an der h_da offen.

Die Lehrsprache ist Deutsch. Studiengebühren fallen für inländische Studierende nicht an. Voraussetzung ist die allgemeine oder Fachhochschulreife; Bewerbungsschluss ist der 1. September für das Wintersemester.

Module im Studium

  • Analysis
  • Lineare Algebra
  • Stochastik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Grundlagen der Programmierung
  • Algorithmen und Datenstrukturen
  • Datenbanken und Datenmodellierung
  • Maschinelles Lernen – Grundlagen und Mathematik
  • Deep Learning
  • Natural Language Processing
  • Computer Vision
  • Statistische Modellierung und Feature Engineering
  • Praxissemester und Bachelorarbeit

Was du lernst

  • Mathematische Grundlagen für ML-Algorithmen beherrschen
  • Deep-Learning-Modelle entwickeln und trainieren
  • Daten aufbereiten, visualisieren und interpretieren
  • NLP- und Computer-Vision-Methoden anwenden
  • Data-Science-Projekte in industriellen Kontexten durchführen
  • Ethische und gesellschaftliche Aspekte von KI einordnen

Typische Berufsfelder

  • Data Scientist
  • Machine Learning Engineer
  • KI-Entwicklung in der Industrie
  • Forschung und Wissenschaft
  • Data Analytics und Business Intelligence
  • Beratung für Digitalisierungsprojekte

Branchen

Technologie und SoftwareentwicklungFinanzdienstleistungen (Rhein-Main-Gebiet)Automotive und produzierende IndustrieGesundheit und PharmaForschungsinstitute

Empfohlene Vorkenntnisse

  • Allgemeine Hochschulreife oder Fachhochschulreife
  • Solide Mathematikkenntnisse (Abiturniveau)
  • Interesse an Statistik und Datenanalyse
  • Grundlegende Computerkenntnisse
  • Kein NC – zulassungsfrei
Offizielle Studienseite
mintdigitalpraxisnah
Variante dieses Studiengangs 1 Eintrag
  • Data Science und Künstliche Intelligenz Bachelor of Science Vollzeit

Studieninhalte & Dokumente

Detaillierte Modulbeschreibungen, Pflichtmodule und Studien- und Prüfungsordnung veröffentlicht die Hochschule Darmstadt auf ihrer Website.

Modulhandbuch zu „Data Science und Künstliche Intelligenz” an der Hochschule Darmstadt suchen →

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