Data Science in Business and Economics an der Universität Tübingen

Der Masterstudiengang Data Science in Business and Economics (M.Sc.) an der Universität Tübingen kombiniert wirtschaftswissenschaftliche Methodik mit moderner Datenanalyse und Programmierung. Das viersemestrige, englisch- und deutschsprachige Programm der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät richtet sich an Absolventinnen und Absolventen mit wirtschafts- oder sozialwissenschaftlichem Hintergrund, die quantitative und programmiertechnische Kompetenzen systematisch ausbauen wollen.

Das Curriculum ruht auf drei Säulen: Ökonometrie und Statistik, Daten- und Computerwissenschaften sowie Domänenwissen in Wirtschaft und Management. Kernmodule in Ökonometrie vertiefen Kausalinferenz und statistische Modellierung; Data-Science-Techniken decken Algorithmen, Datenbankmanagement, maschinelles Lernen (kausal, probabilistisch, statistisch) und Deep Learning ab. Studierende programmieren in R und Python und arbeiten mit großen Datensätzen aus wirtschaftswissenschaftlichen Kontexten – Finanzdaten, Arbeitsmarktdaten, Unternehmensdaten.

Ein Herzstück des Programms ist das Data Science Project im dritten Semester: In Teams konzipieren Studierende eigenständige Projekte, von der Datenerhebung über Modellierung bis zur Präsentation, und bauen so praxisrelevante Berufserfahrung auf. Tübingen profitiert dabei von seiner Position im Cyber Valley, einem der führenden KI-Ökosysteme Europas mit Anbindung an Max-Planck-Institut, Universität Stuttgart und große Technologieunternehmen.

Typische Karrierewege führen in die Industrie als Data Scientist oder Analyst sowie in die Forschung und Promotion. Die Mehrheit der Absolventinnen und Absolventen wird laut Programmseite entweder direkt als Data Scientist angestellt oder schlägt eine akademische Laufbahn ein. Voraussetzungen: Bachelorabschluss in BWL oder VWL mit Note mindestens 2,5, solide Statistik-Kenntnisse und nachgewiesene Programmiererfahrung in R oder Python.