Studieninhalte & Profil

Theorie und Praxis von Data Science und Künstlicher Intelligenz

Neues Wissen aus Daten gewinnen, innovative Anwendungen und Geschäftsmodelle entwickeln

Dieser Studiengang richtet sich an alle, die unsere digitale Zukunft in Wirtschaft und Gesellschaft aktiv mitgestalten wollen. Data Science und Künstliche Intelligenz sind die wichtigen Schlüsseltechnologien des digitalen Wandels. Sie ermöglichen unter anderem die Entwicklung von Sprachassistenten, Chatbots und weiteren innovativen Produkten und Dienstleistungen. Daten sind heute die wichtigste Ressource für Unternehmen aus allen Branchen. Aus großen Datenmengen können wertvolle Informationen und relevantes Wissen generiert werden. Sie sind die Grundlage für die Entwicklung von Chatbots, digitalen autonomen Assistenten, für die Erkennung von Betrug oder Fake News in sozialen Medien, die Vorhersage von Trends, die Verbesserung von Geschäftsprozessen und vielem mehr.

Der Datenanalyse kommt eine wachsende Bedeutung zu. Es wird immer wichtiger, mit der immensen Menge an Daten zielgerichtet umzugehen. Diese gilt es mittels verschiedener Methoden sinnvoll zu organisieren, auszuwerten, zu visualisieren und die dabei entstehenden Erkenntnisse schließlich in den Unternehmenskontext und die Geschäftsprozesse einzubinden und Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Im Studiengang Data Science und Künstliche Intelligenz liegt der Fokus auf dem Umgang und der Interpretation von großen Datenmengen. Neben dem Management von Daten und Informationen spielt auch die Ableitung von Handlungsempfehlungen für Unternehmen eine wichtige Rolle. Beispielhafte Fragestellungen sind: Wie können Methoden der Künstlichen Intelligenz Geschäftsprozesse im Unternehmen unterstützen? Wie können Geschäftsmodelle von Unternehmen weiterentwickelt werden?


Innovatives Studienmodell und Wahlmöglichkeiten

Studierende beschäftigen sich zu Beginn des Studiums neben den Grundlagen der Informatik und Wirtschaftsinformatik zunächst mit den Kerninhalten von Data Science. Dies beinhaltet beispielsweise Cloud Computing, Big Data, Machine Learning, Deep Learning und Projektmanagement. Zur Vertiefung werden zwei Wahloptionen ab dem vierten Semester angeboten, um unterschiedliche fachliche Spezialisierungen zu ermöglichen:

  • Data Engineering und Data Analytics
  • Künstliche Intelligenz und Intelligence Engineering

Typisch für die Tätigkeit von Data Scientists sind arbeitsteilige Prozesse im Rahmen von Projekten. Daher sind Kommunikationsfähigkeit, Teamarbeit und Mitarbeiterführung wichtige Qualifikationen. Diese Kompetenzen werden in zahlreichen Modulen, oft projektorientiert, vermittelt. Zusätzlich existiert ein Modul speziell für Schlüsselqualifikationen. Weiterhin werden zum Erwerb und der Weiterentwicklung dieser Kompetenzen an der DHBW zahlreiche optionale Seminare angeboten.


Das duale Studienmodell

Für die Immatrikulation an der DHBW Ravensburg ist ein Studienvertrag mit einem Unternehmen erforderlich. Studieninteressierte bewerben sich also zunächst bei einem Unternehmen ihrer Wahl – dem Dualen Partner. Während des dualen Studiums besuchen Studierende jeweils für drei Monate Vorlesungen an der Hochschule, die sich mit gleichlangen Praxisphasen beim Dualen Partner abwechseln. So kann das in den Theoriephasen Gelernte direkt angewandt werden und umgekehrt ergeben sich aus den Erfahrungen im Unternehmen neue Ansatzpunkte für die Theorie.

Studienverlauf & Organisatorisches

Das Studienjahr beginnt zum 1. Oktober. Es wechseln sich in den drei Jahren des Studiums Theoriephasen an der DHBW Ravensburg mit Praxisphasen beim Dualen Partner ab. Der gesamte Studienverlauf während der drei Jahre ist aus dem Blockplan ersichtlich.

Zum erfolgreichen Abschluss des Studiums wird nach drei Jahren der akademische Grad Bachelor of Science mit 210 ECTS Punkten verliehen.

In der zweiten Hälfte des Studiums, meist im vierten Studiensemester, ist bei entsprechenden Studienleistungen und in Absprache mit dem Dualen Partner ein Auslandssemester innerhalb einer Theoriephase an einer der Partnerhochschulen der DHBW Ravensburg möglich. Außerdem besteht bei einigen Dualen Partnern auch die Möglichkeit, während einer Praxisphase Auslandserfahrung, zum Beispiel bei einer Auslandsniederlassung, zu sammeln.

Weiterführende Informationen zum Thema Auslandssemester gibt es auf der Seite des International Office.

Zusatzqualifikationen

Während des Studiums an der DHBW Ravensburg können zahlreiche Zusatzqualifikationen erworben werden. Der Studiengang kooperiert eng mit dem Zentrum für Digitale Innovationen welches zusätzliche Kurse anbietet. Es gibt vielfältige Weiterbildungen im Rahmen des Studium Generale und des Sprachprogramms. Weiterhin werden durch das Institut für Weiterbildung, Wissens- und Technologietransfer (IWT) zahlreiche Seminare und auch die Ausbildung der Ausbilder nach der Ausbilder-Eignungsverordnung (AEVO) angeboten.

Berufsperspektiven & Einsatzgebiete

Berufsperspektiven nach dem Studium

Die Nachfrage nach Expert*innen im Bereich Data Science, Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Digitalisierung ist branchenübergreifend sehr groß.

Nach nur drei Jahren an der DHBW Ravensburg (Abschluss: Bachelor of Science) haben unsere Absolvent*innen die erforderliche Expertise, um in einem breit gefächerten Betätigungsfeld erfolgreich durchzustarten: In der Wirtschaft, der Industrie, der Beratung, der Softwareentwicklung, der Medizin und im Gesundheitswesen, im Energie- und Verkehrssektor sowie vielen anderen gesellschaftlichen Bereichen, in denen die digitale Transformation eine zentrale Rolle spielt.


Aufgabenspektrum und typische Berufsbilder

Auch innerhalb von Unternehmen kommen viele Einsatzgebiete in Betracht. Data Scientists arbeiten vorwiegend an der Schnittstelle zwischen betriebswirtschaftlichen Funktionen und der IT. Dabei können sie unterschiedlichen Aufgaben nachgehen und Positionen im Projektmanagement, in der Systementwicklung und der Entwicklung von intelligenten KI-basierten Anwendungen, aber auch in strategischen Unternehmensbereichen einnehmen.

Das Studium der Data Science und Künstlichen Intelligenz an der DHBW Ravensburg bereitet beispielsweise auf folgende Tätigkeiten vor:

  • Data Scientist
  • Data Analyst
  • Intelligence Engineer
  • KI- und ML-Specialist
  • Project Manager
  • Data Engineer

Projektmanagement spielt im Berufsalltag von Data Scientists eine große Rolle. Data Scientists nehmen im Unternehmen eine Schlüsselrolle zwischen Management, IT und Anwendern ein. Meist wichtiger als reine Technik- und Programmierkenntnisse sind Datenkompetenzen und Fähigkeiten zum analytischen Denken, zur Konzeption IT-gestützter Strategien sowie zur kooperativen Umsetzung von Lösungen.


Master

Im Anschluss an das Bachelorstudium bekommen die meisten Absolvent*innen direkt einen Arbeitsvertrag beim Dualen Partner angeboten. Außerdem qualifiziert der Bachelor of Science mit 210 ECTS-Punkten auch für ein Masterstudium an der DHBW und anderen Hochschulen.

Interessante relevante Masterstudiengänge der DHBW:

Duale Partner

Dualer Partner werden

Grundsätzlich sind Unternehmen aller Branchen geeignet, Dualer Partner zu werden. Wichtig ist, dass im Unternehmen die zentralen Themen des Studiengangs Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis relevant sind. Gerade die Vielfalt und Dynamik der beteiligten Unternehmen ist ein zentraler Erfolgsfaktor der DHBW Ravensburg.

Als relevante Eignungskriterien müssen fachliche und personelle Mindestanforderungen erfüllt werden, die bei der Studiengangsleitung erfragt werden können. Die letztendliche Entscheidung, ob ein Unternehmen Dualer Partner werden kann, obliegt dem örtlichen Hochschulrat. Die Dualen Partner reservieren dann die gewünschte Anzahl an Studienplätzen bei der Studiengangsleitung.

Die Bewerbung für ein duales Studium an der DHBW erfolgt direkt bei einem der Dualen Partner – das sind die Unternehmen und Einrichtungen, die mit der DHBW zusammenarbeiten.


Duale Partner finden

Auf der Liste der Dualen Partner sind freie Studienplätze für das kommende Studienjahr aufgeführt. Die meisten Dualen Partner beginnen 12 bis 18 Monate vor Studienstart mit ihrem Auswahlverfahren. Eine rechtzeitige Bewerbung ist daher besonders wichtig. Teilweise sind aber auch kurzfristig noch Studienplätze verfügbar.

Zusätzlich zu den Dualen Partnern, die in der Liste aufgeführt sind, ist eine Initiativbewerbung auch bei anderen Unternehmen möglich. Um als Dualer Partner aufgenommen zu werden, müssen die Eignungsvoraussetzungen erfüllt werden.

Interessierte können ihr Bewerbungsprofil darüber hinaus kostenfrei in der Bewerberbörse der DHBW Ravensburg anlegen. Die Profile werden von Dualen Partnern der Hochschule genutzt, um passende Bewerber für ihr Unternehmen zu finden.

Um an der DHBW zu studieren, müssen neben dem Studienvertrag bestimmte Zulassungsvoraussetzungen erfüllt werden. Diese sind unter Bewerbung & Zulassung zu finden.

Aus Lehre & Forschung

Veröffentlichungen

Im Studiengang Data Science und Künstliche Intelligenz gibt es eine Reihe an wissenschaftlichen, lehrorientierten und praxisorientierten Publikationen. Neben Buchpublikationen werden zudem regelmäßig Artikel in Fachzeitschriften veröffentlicht. Thematisch reichen die Publikationen von der Einführung in die Wirtschaftsinformatik über Data-Science-Anwendungen und –Methoden bis hin zu ethischen Aspekten von Künstlicher Intelligenz.

Zentrum für Digitale Innovationen (ZDI)

Das Zentrum für Digitale Innovationen konzentriert sich auf Innovationen in der digitalen Transformation. Digitale Innovationen – also Prozess- und Produktinnovationen – stützen sich auf Methoden der Künstlichen Intelligenz und Data Science. Diese Methoden werden mit Bezug auf ihre Praktikabilität in unterschiedlichen Anwendungsbereichen analysiert und evaluiert.

Wir über uns

Studierende

Im Studiengang Data Science und Künstliche Intelligenz studieren Studierenden in Kursen von je rund 30 Studierenden. Während der Praxisphasen arbeiten sie bei den rund 70 Dualen Partnern.

Zusätzlich zu den Inhalten des Studienplans gibt es noch weitere Aktivitäten, die das Studium bereichern. Beispielsweise gibt es hier am Standort eine Hochschulgruppe der Gesellschaft für Informatik. Auf dieser Plattform werden Weiterbildungs- und Netzwerkmöglichkeiten angeboten. Die Gruppe informiert über ihre Aktivitäten auf ihrer Internet-Seiten.


Preise und Auszeichnungen

Die Studierenden und Professoren in der Wirtschaftsinformatik werden regelmäßig mit Preisen ausgezeichnet.
 

Mitarbeitende

Prof. Dr. Stephan Daurer
Studiengangsleiter Wirtschaftsinformatik - Data Science

Stephan Daurer ist Studiengangsleiter und Professor für Wirtschaftsinformatik. Er hat Wirtschaftsinformatik in Ravensburg und Betriebswirtschaft in Mannheim und München studiert. Neben einem Master of Business Administration von der Universität Mannheim hat er einen Abschluss als Master of Business Research von der Ludwig-Maximilians-Universität München, an der er auch promoviert wurde. Für seine Forschungsarbeiten erhielt er mehrere Preise. Neben seiner akademischen Laufbahn sammelte Stephan Daurer langjährige Praxiserfahrung in der Industrie. Zu seinen Interessen zählen Methoden der Wirtschaftsinformatik, digitale Geschäftsmodelle und das mobile Internet. E-Mail: daurer@dhbw-ravensburg.de
 

Prof. Dr. Michael A. Bächle
Professor für Wirtschaftsinformatik

Michael A. Bächle ist Professor für Wirtschaftsinformatik. Er studierte Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik an den Universitäten Passau und Tübingen. Für seine Arbeit wurde er mehrfach ausgezeichnet: 1991 Auszeichnung als Bester seines Diplomjahrgangs durch die IHK Mittlerer Neckar, 1996 Auszeichnung für seine Dissertation durch die IHK Stuttgart, 2005 Landeslehrpreis Baden-Württemberg für Exzellenz in der Lehre. Michael A. Bächle war 16 Jahre lang Studiengangsleiter Wirtschaftsinformatik. Seit Februar 2016 konzentriert er sich auf die Lehre und Forschung im Bereich Wirtschaftsinformatik. Er veröffentlichte zu den Forschungsschwerpunkten Wissensmanagement, E-Business, Social Media – u. a. ein Standardwerk zur Einführung in die Wirtschaftsinformatik. E-Mail: baechle@dhbw-ravensburg.de
 

Prof. Dr. Paul F. Kirchberg
Professor für Wirtschaftsinformatik

Paul F. Kirchberg ist Professor im Studiengang Wirtschaftsinformatik. Er studierte Informatik mit Nebenfach Wirtschaftswissenschaften an der Universität Kaiserslautern. Nach zweijähriger Tätigkeit in der Softwareentwicklung promovierte er im Bereich der Grundlagen der Informatik. Hiernach war er zwei Jahre als Berater in den Bereichen Business Intelligence und Workflowlösungen tätig. Entsprechend liegen die Schwerpunkte seiner Tätigkeit in informatiknahen Themen, welche er seit dem Jahr 2000 an der DHBW in Ravensburg in verschiedenen Studiengängen lehrt. E-Mail: kirchberg@dhbw-ravensburg.de
 

Prof. Dr. Frank R. Lehmann
Studiengangsleiter Wirtschaftsinformatik - Business Engineering

Frank R. Lehmann ist Studiengangsleiter und Professor für Wirtschaftsinformatik, Schwerpunkt Geschäftsprozessmanagement. Er hat Wirtschaftsinformatik und Informationswissenschaft studiert und an der Universität Konstanz promoviert. An der Technischen Universität Darmstadt und später in der Zentrale der Commerzbank AG war er auf den Gebieten Prozessmodellierung, Datenmodellierung sowie IT-Anwendungslandschaften als wissenschaftlicher Mitarbeiter bzw. als Spezialist beratend tätig. Neben seinen Aufgaben an der DHBW Ravensburg nimmt er Lehraufträge in Masterprogrammen verschiedener Hochschulen wahr. E-Mail: lehmann@dhbw-ravensburg.de
 

Prof. Dr. Andreas Schilling
Professor für Wirtschaftsinformatik

Andreas Schilling ist Professor im Studiengang Wirtschaftsinformatik. Er studierte Wirtschaftsinformatik an der Otto-Friedrich-Universität in Bamberg mit einem Auslandssemester in Edinburgh. Im Anschluss an sein Studium promovierte er an der Universität Bamberg zum Thema Arbeiten in verteilten Teams. Praktische Berufserfahrung sammelte Andreas Schilling als Software Architekt beim IT-Unternehmen „eXXcellent solutions“ in Stuttgart, wo sein Fokus auf der Beratung und Umsetzung von Cloud-Lösungen lag. Seine Schwerpunkte in der Lehre an der DHBW in Ravensburg bilden verteilte Systeme und Cloud Computing. E-Mail: schilling@dhbw-ravensburg.de
 

Prof. Dr.-Ing. Martin Zaefferer
Professor für Wirtschaftsinformatik – Data Science

Prof. Dr.-Ing. Martin Zaefferer ist Professor für Wirtschaftsinformatik – Data Science an der DHBW Ravensburg. Sein akademischer Werdegang umfasst ein Elektrotechnikstudium an der TH Köln sowie ein darauf aufbauendes Masterstudium in Automation & IT. Seine Dissertation mit dem Titel "Surrogate Models for Discrete Optimization Problems" verfasste er an der Fakultät für Informatik der TU Dortmund in Kooperation mit der TH Köln. Die Schwerpunkte seiner Forschung liegen in der praktischen Anwendung, Untersuchung und Entwicklung von Algorithmen im Bereich der Optimierung und des Machine Learnings. Seine Lehrveranstaltungen umfassen unter anderem Mathematik, Applied Optimization Techniques, Operations Research, Machine Learning Fundamentals und Advanced Machine Learning. E-Mail: zaefferer@dhbw-ravensburg.de
 

Angelika Brauner
Sekretariat Studiengang Wirtschaftsinformatik - Data Science

Angelika Brauner ist für das Sekretariat der Studienrichtung Data Science zuständig. Zu den Tätigkeitsfeldern zählen alle allgemeinen Studienangelegenheiten, Organisation und Betreuung von Studierenden, Dozenten und Dualen Partnern. E-Mail: brauner@dhbw-ravensburg.de
 

Ansprechpersonen

Allgemeine Informationen zum dualen Studium (Zulassungsvoraussetzungen, Bewerbungsverfahren usw.) erhalten Sie von der Studienberatung der DHBW Ravensburg.

Fragen zum Studium Data Science und Künstliche Intelligenz

Bei spezifischen Fragen zum Studiengang Data Science und Künstliche Intelligenz wenden Sie sich bitte direkt an die unten genannten Ansprechpersonen.

Wir helfen Ihnen gerne per Telefon oder per E-Mail weiter. Oder Sie vereinbaren ganz einfach einen Beratungstermin vor Ort.