Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering
Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering (BSc)BSc
Künstliche Intelligenz verändert, wie Unternehmen arbeiten, Entscheidungen treffen und Innovationen vorantreiben. Gefragt sind deshalb Expertinnen und Experten, die KI nicht nur anwenden, sondern technisch verstehen, leistungsfähige Systeme entwickeln und diese verantwortungsvoll in Unternehmen integrieren können.
Genau hier setzt unser Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering an: Du verbindest fundierte Kenntnisse in Informatik, Mathematik und Künstlicher Intelligenz mit einem tiefen Verständnis für betriebswirtschaftliche Zusammenhänge. Dabei lernst Du, zuverlässige und skalierbare KI-Systeme zu entwickeln und sie gezielt einzusetzen, um Prozesse effizienter zu gestalten und komplexe unternehmerische Herausforderungen zu lösen.
So bist Du bestens darauf vorbereitet, technologische Expertise mit wirtschaftlichem Wissen zu verbinden und in der Praxis anzuwenden.
Abschluss
Bachelor of Science (BSc)
210 ECTS
Sprache
Englisch
Dauer
Vollzeit | 7 Semester
Studiengebühr
8.600 €/Semester
+ 100 € Bewerbungsgebühr, 600 € Zulassungspauschale
Bewerbungsfrist
30. Juni 2027
Startdatum
1. September 2027
Künstliche Intelligenz verändert, wie Unternehmen arbeiten, Entscheidungen treffen und Innovationen vorantreiben. Gefragt sind deshalb Expertinnen und Experten, die KI nicht nur anwenden, sondern technisch verstehen, leistungsfähige Systeme entwickeln und diese verantwortungsvoll in Unternehmen integrieren können.
Genau hier setzt unser Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering an: Du verbindest fundierte Kenntnisse in Informatik, Mathematik und Künstlicher Intelligenz mit einem tiefen Verständnis für betriebswirtschaftliche Zusammenhänge. Dabei lernst Du, zuverlässige und skalierbare KI-Systeme zu entwickeln und sie gezielt einzusetzen, um Prozesse effizienter zu gestalten und komplexe unternehmerische Herausforderungen zu lösen.
So bist Du bestens darauf vorbereitet, technologische Expertise mit wirtschaftlichem Wissen zu verbinden und in der Praxis anzuwenden.
FOKUS & FORMAT
Passt dieser Studiengang zu Dir?
Dieser Studiengang richtet sich an ambitionierte Hochschulzugangsberechtigte, die sich für Informatik und Künstliche Intelligenz interessieren und intelligente Systeme für reale Anwendungen in Unternehmen entwickeln möchten.
Der Studiengang passt perfekt zu Dir, wenn Du:
- neugierig, ambitioniert und technologiebegeistert bist
- Spaß an Mathematik, logischem Denken und lösen von Problemen hast
- verstehen möchtest, wie KI- und Computersysteme wirklich funktionieren
- lernen möchtest, zuverlässige KI-Systeme zu entwickeln, zu implementieren und kontinuierlich zu verbessern, statt nur bestehende Tools anzuwenden
- tiefgreifende technische Kompetenz mit Business-Wissen verbinden möchtest
- zukunftsfähige Kompetenzen für eine erfolgreiche technologiegetriebene Karriere aufbauen möchtest
Studienmodell
Das Programm wird vollständig auf Englisch und in Vollzeit unterrichtet.
Du verbindest Lernen im Hörsaal mit zahlreichen Möglichkeiten, Dein Wissen auf praxisnahe Problemstellungen anzuwenden. Im Laufe Deines Studiums baust Du Deine Kompetenzen Schritt für Schritt auf – von den technischen und mathematischen Grundlagen bis hin zu anspruchsvollen KI-Anwendungen.
Dabei lernst Du in Vorlesungen, Übungen, Projekten und praxisorientierten Workshops. Aktuelle Technologien und Entwicklungen werden gezielt in die Lehre integriert. Durch die institutionelle Zusammenarbeit der Frankfurt School mit OpenAI hast Du außerdem die Möglichkeit, mit aktuellen AI-Tools zu arbeiten und in ausgewählten Lehrveranstaltungen und Workshops von Expertinnen und Experten mehr über die neuesten Entwicklungen im Bereich AI zu erfahren.
In Kursen mit Beteiligung von Praxisunternehmen und durch ein Capstone-Projekt wendest Du Dein Wissen im Unternehmensumfeld an. Durch Praktika und Werkstudierendententätigkeiten kannst Du bereits während Deines Studiums zusätzliche Praxiserfahrung sammeln und Dein Wissen in Unternehmen einbringen.
Gleichzeitig profitierst Du vom internationalen Umfeld der Frankfurt School, ihrer Reputation und ihrem einzigartigen Unternehmensnetzwerk.
FOKUS & FORMAT
Passt dieser Studiengang zu Dir?
Dieser Studiengang richtet sich an ambitionierte Hochschulzugangsberechtigte, die sich für Informatik und Künstliche Intelligenz interessieren und intelligente Systeme für reale Anwendungen in Unternehmen entwickeln möchten.
Der Studiengang passt perfekt zu Dir, wenn Du:
- neugierig, ambitioniert und technologiebegeistert bist
- Spaß an Mathematik, logischem Denken und lösen von Problemen hast
- verstehen möchtest, wie KI- und Computersysteme wirklich funktionieren
- lernen möchtest, zuverlässige KI-Systeme zu entwickeln, zu implementieren und kontinuierlich zu verbessern, statt nur bestehende Tools anzuwenden
- tiefgreifende technische Kompetenz mit Business-Wissen verbinden möchtest
- zukunftsfähige Kompetenzen für eine erfolgreiche technologiegetriebene Karriere aufbauen möchtest
Studienmodell
Das Programm wird vollständig auf Englisch und in Vollzeit unterrichtet.
Du verbindest Lernen im Hörsaal mit zahlreichen Möglichkeiten, Dein Wissen auf praxisnahe Problemstellungen anzuwenden. Im Laufe Deines Studiums baust Du Deine Kompetenzen Schritt für Schritt auf – von den technischen und mathematischen Grundlagen bis hin zu anspruchsvollen KI-Anwendungen.
Dabei lernst Du in Vorlesungen, Übungen, Projekten und praxisorientierten Workshops. Aktuelle Technologien und Entwicklungen werden gezielt in die Lehre integriert. Durch die institutionelle Zusammenarbeit der Frankfurt School mit OpenAI hast Du außerdem die Möglichkeit, mit aktuellen AI-Tools zu arbeiten und in ausgewählten Lehrveranstaltungen und Workshops von Expertinnen und Experten mehr über die neuesten Entwicklungen im Bereich AI zu erfahren.
In Kursen mit Beteiligung von Praxisunternehmen und durch ein Capstone-Projekt wendest Du Dein Wissen im Unternehmensumfeld an. Durch Praktika und Werkstudierendententätigkeiten kannst Du bereits während Deines Studiums zusätzliche Praxiserfahrung sammeln und Dein Wissen in Unternehmen einbringen.
Gleichzeitig profitierst Du vom internationalen Umfeld der Frankfurt School, ihrer Reputation und ihrem einzigartigen Unternehmensnetzwerk.
- Gestalte die Technologien der Zukunft: Lerne, wie KI-basierte Systeme und moderne Dateninfrastrukturen entwickelt, implementiert und in der Praxis eingesetzt werden.
- Von der Theorie in die Praxis: Verbinde fundierte Kenntnisse in Informatik, Mathematik und Statistik mit praxisnahen Anwendungen in AI, Machine Learning und Data Engineering.
- Lerne in kleinen Klassen: Profitiere von persönlichem Austausch, erstklassigen Dozierenden, intensiver Betreuung und der Möglichkeit, Dein Wissen in praxisnahen Projekten anzuwenden.
- Erschließe Dir vielfältige Karrierewege: Bereite Dich auf gefragte Tätigkeitsfelder rund um AI, Data Engineering und Softwareentwicklung vor – in Tech-Unternehmen, Unternehmen anderer Branchen, Start-ups oder der Beratung.
- Investiere in Wissen, das bleibt: Entwickle starke technologische Grundlagen und Problemlösungskompetenzen, die über einzelne Tools und kurzfristige Trends hinaus relevant bleiben.
Curriculum
Financial Accounting
Calculus
Computing Systems and Programming
Software Engineering for Data-Driven Systems
Discrete Mathematics
Financial Accounting
Calculus
Computing Systems and Programming
Software Engineering for Data-Driven Systems
Discrete Mathematics
Principles of Finance
Microeconomics
Linear Algebra
Algorithms & Data Structure
Databases & Data Engineering
Principles of Finance
Microeconomics
Linear Algebra
Algorithms & Data Structure
Databases & Data Engineering
Operations Management
Managerial Accounting
Probability & Statistics
Numerical Methods & Optimization
Computational Statistics
Operations Management
Managerial Accounting
Probability & Statistics
Numerical Methods & Optimization
Computational Statistics
Corporate Finance
Strategy & Organisation
Marketing
Cloud Computing & Infrastructure
Machine Learning
Corporate Finance
Strategy & Organisation
Marketing
Cloud Computing & Infrastructure
Machine Learning
Semester Abroad & Internship Abroad
Semester Abroad & Internship Abroad
Deep Learning
Capstone Project
Concentration
Deep Learning
Capstone Project
Concentration
Machine Learning Operations
AI Systems & Applications / Elective
Ethical & Legal Foundations of Information Systems
Thesis
Machine Learning Operations
AI Systems & Applications / Elective
Ethical & Legal Foundations of Information Systems
Thesis
LERNZIELE
Graduates will have a well-founded understanding of the mathematical, statistical, computational, artificial intelligence, data engineering, and business foundations underpinning AI-enabled and data-driven computational systems across diverse application domains.
- Learning Objective 1.1: Students will demonstrate a well-founded understanding of the mathematical, statistical, and computer science foundations relevant to artificial intelligence, data engineering, and computational systems.
- Learning Objective 1.2: Students will demonstrate a well-founded understanding of artificial intelligence and data engineering methods, models, and system architectures.
- Learning Objective 1.3: Students will demonstrate a well-founded understanding of business functions, organisational processes, and decision contexts relevant to the development and use of AI enabled and data-driven systems.
Graduates will be able to apply data engineering, artificial intelligence, machine learning, and software engineering methods to develop, deploy, integrate, and maintain AI-enabled and data-driven systems that address complex real-world problems in business and related fields. They will be able to reason about the end-to-end lifecycle from development to deployment and ongoing operations.
- Learning Objective 2.1: Students will design and implement software components, data pipelines, and database solutions for structured and unstructured data, applying principles of reliability, maintainability, reproducibility, and scalability.
- Learning Objective 2.2: Students will develop, train, validate, and compare statistical, machine learning, and artificial intelligence models and justify methodological choices with reference to assumptions, performance, robustness, generalisation, and limitations.
- Learning Objective 2.3: Students will develop, deploy, and maintain AI-enabled and data-driven systems across the full lifecycle from data acquisition to ongoing operations.
- Learning Objective 2.4: Students will locate, interpret, and use scientific literature and technical documentation
Graduates will communicate technical, analytical, and business-related findings effectively and collaborate successfully in interdisciplinary and international teams.
- Learning Objective 3.1: Students will communicate technical concepts, analytical results, and business implications clearly and precisely in written and visual form, using appropriate terminology, evidence, and representations for specialist and non-specialist audiences.
- Learning Objective 3.2: Students will present and defend technical decisions, analytical findings, and business implications orally in academic and professional settings.
- Learning Objective 3.3: Students will collaborate effectively in teams by taking on appropriate roles and responsibilities, coordinating tasks, integrating contributions, and reflecting on stakeholder perspectives during problem formulation, system design, and implementation.
Graduates will act responsibly and professionally in academic and business environments. They will apply theoretical and methodological knowledge while considering ethical, legal, societal, economic, environmental, and cultural implications of AI, data engineering, and computational systems.
- Learning Objective 4.1: Students will evaluate artificial intelligence, data engineering, and business solutions considering ethical principles, legal frameworks, and regulatory requirements.
- Learning Objective 4.2: Students will critically assess societal, economic, and environmental implications of computational and artificial intelligence systems and justify responsible design and deployment decisions.
- Learning Objective 4.3: Students will recognise personal, cultural, and disciplinary differences in international working environments and adapt communication and collaboration practices accordingly.
- Learning Objective 4.4: Students will critically reflect on practical project experience by relating observed challenges, decisions, and outcomes to relevant theories, methods, and professional standards.
Bewerbungsprozess
Online-Bewerbung
Prüfung Deiner Unterlagen
Assessment Centre
Zulassungs- und Stipendienentscheidung
Zulassungsvoraussetzungen
Um sich für den Bachelor Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering zu bewerben, musst Du die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
- Allgemeine oder fachgebundene Hochschulreife oder ein vergleichbarer nationaler oder internationaler Schulabschluss (z.B. IB, US High School Diploma, A-Levels, EB). Für Deine Bewerbung benötigst Du Dein Abiturzeugnis noch nicht; zunächst genügen die letzten beiden Halbjahreszeugnisse der Oberstufe. Nach bestandener Abiturprüfung kannst Du Dein Abschlusszeugnis nachreichen.
- Internationale Schulabschlüsse: Bewerberinnen und Bewerber mit einem internationalen Schulabschluss finden weitere Informationen in der Anabin-Datenbank.
- Nachweis englischer Sprachkenntnisse: Da Deine Englischkenntnisse im Rahmen unseres Assessment Centres überprüft werden, musst Du mit der Bewerbung keinen standardisierten Englischnachweis einreichen. Solltest Du die Anforderungen im Assessment Centre nicht erfüllen, setzen wir uns mit Dir in Verbindung, um weitere Möglichkeiten zu besprechen.
- Erfolgreiche Teilnahme an unserem Online Assessment Centre: Das Assessment Centre umfasst einen Mathematik-Test, einen kognitiven Test, einen Englisch-Test sowie ein Interview, das aus einem Mathematik-Test, kognitiven Tests, einem Englisch-Test und einem Interview besteht.
ASSESSMENT CENTRE
Sobald Du sichergestellt hast, dass Du die Zugangsvoraussetzungen für den Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering erfüllst und unsere Bewerbungs-Checkliste durchgesehen hast, kannst Du Deine Online-Bewerbung über unser Bewerbungsformular starten.
Bitte lade folgende Unterlagen hoch:
- Ein anerkanntes Schulabschlusszeugnis (z. B. Abitur, IB Diploma, US High School Diploma, A-Levels, European Baccalaureate usw.)
- Ein optionales Motivationsschreiben (max. 500 Wörter)
- Deinen Lebenslauf (CV)
- Eine Kopie Deines Reisepasses oder Personalausweises
- Ggf. weitere Unterlagen, wie Referenzen, Empfehlungsschreiben, Zertifikate oder Nachweise über außerschulische Aktivitäten
Bitte beachte: Deine Bewerbung kann erst bearbeitet werden, nachdem die Bewerbungsgebühr von 100 Euro bezahlt wurde.
An der Frankfurt School gibt es keinen Numerus Clausus (NC). Erfolgreiche Bewerbende werden zu einem Online Assessment Centre (AC) eingeladen.
Wir arbeiten mit einem fortlaufenden Zulassungsverfahren, sodass Du bereits vor dem Bewerbungsschluss eine Rückmeldung über die Zulassung erhältst.
Solltest Du die allgemeinen Zulassungsvoraussetzungen nicht erfüllen, könntest Du aufgrund eines neuen Gesetzes in Deutschland trotzdem berechtigt sein, Dich für den AIDE zu bewerben. Bitte kontaktiere uns für weitere Informationen!
Hinweis für neurodiverse Bewerbende, Bewerbende mit Behinderungen oder mit chronischen Krankheiten
Damit wir Dich frühzeitig beraten und unterstützen können (z.B. bei der Beantragung einer Zeitverlängerung im Assessment Centre) nimm bitte möglichst frühzeitig vor Deinem Assessment Centre Kontakt mit uns oder mit der Beauftragten für behinderte und chronisch kranke Studierende auf. Weitere Informationen dazu findest Du auf unserer Website unter Gesundheit und Beratungsangebote.
Den für dich passenden AC-Termin kannst du in Deiner Bewerbung auswählen.
Die folgenden Termine stehen aktuell zur Auswahl:
- 21. Oktober 2026
- 18. November 2026
- 10. Dezemeber 2026
Das Online Assessment Center besteht aus vier Teilen:
- Mathematik-Test
- Kognitiver Test
- Englisch-Test
- Strukturiertes Interview
Für das Assessment Center benötigst Du einen nicht programmierbaren Taschenrechner, unabhängig von der Marke oder dem Modell.
Daneben spielt für die Zulassungsentscheidung auch Deine Motivation und Dein Engagement eine wichtige Rolle.
Alle Assessment Center Termine finden online statt. Bitte beachte, dass Deine Bewerbung mindestens zwei Wochen vor Deinem gewünschten Termin bei uns eingegangen sein sollte.
Die Frankfurt School bietet ein leistungsorientiertes Stipendienprogramm an. Das Diversity-Stipendienprogramm richtet sich an talentierte Studierende und fördert Vielfalt innerhalb der Bachelor-of-Science-Studiengänge. Es umfasst eine Reduzierung der Studiengebühren um 15 %, 25 % oder 50 % und soll Dir einen Studienstart ermöglichen, ohne dass finanzielle Aspekte im Vordergrund stehen.
Weitere Informationen zu den Stipendien sowie zu Finanzierungsmöglichkeiten findest Du unter Finanzierung & Stipendien.
Finanzierung & Stipendien
Folgende Auswahl an Stipendienprogrammen und Finanzierungssoptionen steht angehenden Bachelor-Studierenden zur Verfügung:
- Diversity-Stipendienprogramm
- Allgemeines FS-Stipendium
- Präsidiumsstipendium
- Deutschlandstipendium
- Begabtenförderwerke
- Aufstiegsstipendium
- Brain Capital Income Share Agreements (ISA)
- BAföG
- KFW-Studienkredit
- Unterstützung durch Kooperationspartner/Unternehmen
FINANZIERUNGSMÖGLICHKEITEN & STIPENDIEN
Studierende des Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering profitieren von maßgeschneiderten Finanzierungsmöglichkeiten, die während des gesamten Studiums flexible und zugängliche finanzielle Unterstützung bieten.
Schüler:innen, die von ihrer Schule für ein Stipendium der Studienstiftung des deutschen Volkes empfohlen werden, erhalten eine bevorzugte Zulassung zum BSc-Programm. Sie durchlaufen ein verkürztes Verfahren und erhalten bis zu 75 % Gebührennachlass.
Brain Capital Fördermittel folgen dem Modell des Umgekehrten Generationenvertrags (UGV): Absolvent:innen zahlen einen festen Einkommensprozentsatz erst nach Studienabschluss und Erreichen der Mindesteinkommensgrenze zurück.
Der KfW-Studienkredit bietet 100–650 € monatlich, ohne Sicherheiten, einkommensunabhängig, für förderberechtigte Studierende in Deutschland, mit Auszahlungs-, Karenz- und Rückzahlungsphasen.
Karriereperspektiven
KI und Daten verändern Unternehmen in nahezu allen Branchen. Entsprechend wächst der Bedarf an Fachkräften, die Technologie verstehen, mit Daten arbeiten und innovative Ideen in praktische Lösungen übersetzen können.
Mit Deiner Kombination aus KI, Datenanalyse, Programmierung und Business-Know-how eröffnen sich Dir vielfältige Karrieremöglichkeiten, zum Beispiel in den Bereichen:
- Künstliche Intelligenz
- Data Science & Data Engineering
- Softwareentwicklung
- Technologie
- Consulting
- Finance
- Digital Business
- Technologieorientierte Start-ups
Je nach Deinen Interessen und Deiner späteren Position kannst Du beispielsweise KI-Lösungen entwickeln, digitale Produkte gestalten, mit Daten arbeiten, Geschäftsprozesse optimieren oder neue Technologien in Unternehmen implementieren.
Dabei bist Du nicht auf eine bestimmte Branche festgelegt. Deine Kompetenzen sind in Technologieunternehmen, Banken, Beratungen, Start-ups und vielen weiteren Branchen gefragt.
Darüber hinaus bietet Dir das Studium eine fundierte Grundlage, wenn Du Deine akademische Laufbahn mit einem spezialisierten Masterstudium im technischen oder wirtschaftswissenschaftlichen Bereich fortsetzen möchtest.
BE INSPIRED AT FRANKFURT SCHOOL
FAQ: BACHELOR IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE & DATA ENGINEERING
Programmierkenntnisse und Kenntnisse in AI sind hilfreich, aber keine Voraussetzung für ein erfolgreiches Studium des AIDE. Kurse in Programmierung und Software Engineering werden Dir helfen, diese Kompetenzen zu entwickeln.
Ja. Ein starker analytischer und mathematischer Hintergrund ist eine Voraussetzung für das erfolgreiche Absolvieren des Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering
Das Studium bietet Dir zahlreiche Möglichkeiten, Dein Wissen auf praxisnahe Problemstellungen anzuwenden. Im Laufe Deines Studiums baust Du Deine Kompetenzen Schritt für Schritt auf – von den technischen und mathematischen Grundlagen bis hin zu anspruchsvollen KI-Anwendungen. Durch Praktika und Werkstudierendententätigkeiten kannst Du bereits während Deines Studiums zusätzliche Praxiserfahrung sammeln und Dein Wissen im Unternehmensumfeld anwenden. In Kursen mit Beteiligung von Praxisunternehmen und durch ein Capstone-Projekt kannst Du Dein Wissen direkt auf wirtschaftlich relevante Fragen anwenden.
Unser Bewerbungsportal ist vom 1. September 2026 bis zum 30. Juni 2027 geöffnet. Bewerbungen nach Bewerbungsschluss können in Ausnahmefällen berücksichtigt werden. Die Zulassung erfolgt fortlaufend, und Du erhältst in der Regel innerhalb von zwei Wochen nach Abschluss des Online-ACs eine Entscheidung. Wir empfehlen Dir eine frühzeitige Bewerbung, da die Plätze begrenzt sind.
Ja. Mehrere moderne Studentenwohnheime befinden sich direkt neben dem Campus, darunter i Live Campus Living und The Flag. Viele weitere Wohnmöglichkeiten gibt es in der näheren Umgebung, sodass die Wege kurz bleiben. Weitere Informationen findest Du hier: Frankfurt School Housing
Bereit zur Bewerbung
Wir freuen uns auf Deine Bewerbung über unser Bewerbungsportal. Unser Recruitment-Team unterstützt Dich gerne bei Fragen.